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电能作为重要的能源供给,在我国经济发展过程中扮演着不可或缺的角色。受气候、地形、海拔及水汽源等条件影响,我国中部、南部地区电力线路覆冰灾害愈发频繁,呈现不断加剧趋势。电力线路覆冰容易造成倒塔、断线、冰闪、舞动等电力故障,引发大面积停电,严重影响电力系统稳定运行和可持续发展,不仅阻断当地居民采暖来源,危害身体健康,而且极易造成经济损失。因此,研究电力线路设计中覆冰风险预警机制,不仅能够提高电力线路覆冰防御能力,还有利于完善我国电力工程安全预防体系及预警机制。本文通过深入分析电力线路特点及覆冰影响,以杆塔破坏量为研究对象,深入剖析电力线路覆冰风险。首先,采用灰色关联分析(GRA)方法,选定覆冰均匀度、风偏角、覆冰密度、电压等级、覆冰厚度、平均气温、导线横截面、风强度、降雨雪等级、导线机械强度、运行时间、雨雪持续时间、线路有效长度、导线弧垂、水平档距和同塔回数,共计16个覆冰对电力线路破坏的影响因素。其次,为降低各影响因素间横向相关性,采用因子分析法进行降维处理,提取5个公因子,在尽可能保留原始信息的情况下减少自变量数量,消除数据冗余。最后,本文采用改进的引力搜索算法(IGSA)对极限学习机(ELM)进行优化,形成改进引力搜索算法优化的极限学习机算法(IGSA-ELM)并以公因子为输入变量构建电力线路覆冰破坏量预测模型。经研究论证,本文主要得到如下结论:(1)与BPNN、ELM、GSA-ELM相比,基于IGSA-ELM的预测模型拟合精度更高,预测误差更小,适用于电力线路覆冰破坏量预测及风险分析;(2)通过因子分析提取的5个公因子,能够有效提升预测模型的精确度。最后,本文基于影响因素分析成果和风险控制策略理论,提出系统的电力线路抗冰设计风险控制决策模型,并结合案例实际提出相应建议和对策。