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申请/专利权人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司;华北电力大学(保定);国家电网有限公司

摘要：本发明公开一种输电线路架空地线电能损耗预测方法、装置及介质，涉及电力工程技术领域。该方法包括：获取目标输电线路架空地线的历史负荷数据和历史天气特征数据与日期特征数据进行预处理；筛选目标天气特征数据；获取符合第二预设要求的预测天气特征数据，并应用聚类算法；将预测天气特征数据簇集与日期特征数据簇集输入至负荷预测模型，得到预测负荷数据；考虑绝缘子电导值随降水的变化关系来构建初始电能损耗精确预测模型；将预测天气特征数据、预测负荷数据以及目标输电线路架空地线参数数据输入至电能损耗预测模型，得到目标输电线路架空地线的电能损耗数据；结合实际测量数据修正预测模型得到电能损耗预测模型。本发明能够提高预测精准度。

主权项：1.一种输电线路架空地线电能损耗预测方法，其特征在于，所述电能损耗预测方法包括：获取目标输电线路架空地线的历史负荷数据和所述目标输电线路架空地线所在目标区域内历史天气特征数据与对应的日期特征数据；所述历史天气特征数据包括历史温度数据、历史降水数据、历史湿度数据、历史气压数据和历史风速数据；所述日期特征数据包括工作日和非工作日。对所述历史负荷数据和所述历史天气特征数据进行预处理，得到优化后的历史负荷数据和历史天气特征数据；所述预处理操作包括剔除异常值和修正；从优化后的所述历史天气特征数据中筛选目标天气特征数据；所述目标天气特征数据与优化后的所述历史负荷数据的相关程度满足第一预设要求；获取符合第二预设要求的预测天气特征数据，并对符合第二预设要求的所述预测天气特征数据和对应的所述日期特征数据应用聚类算法，得到预测天气特征数据簇集和日期特征数据簇集；所述预测天气特征数据包括预测温度数据、预测降水数据、预测湿度数据、预测气压数据和预测风速数据；将所述预测天气特征数据簇集与所述日期特征数据簇集输入至负荷预测模型，得到预测负荷数据；所述负荷预测模型是通过负荷预测训练数据集对改进灰色预测模型进行训练得到的；所述负荷预测训练数据集包括历史天气特征数据簇集样本、对应的日期特征数据簇集样本和对应的负荷数据样本；所述历史天气特征数据簇集样本是通过对所述目标天气特征数据应用聚类算法得到的；根据绝缘子电导值随降水量变化关系式、架空地线电磁感应电压值和静电感应电压值随负荷量变化关系式，构建初始电能损耗精确预测模型；将所述预测天气特征数据、所述预测负荷数据以及所述目标输电线路架空地线参数数据输入至电能损耗预测模型，得到所述目标输电线路架空地线的电能损耗数据；所述电能损耗预测模型是应用电能损耗预测训练数据集对所述初始电能损耗精确预测模型进行训练得到的；所述电能损耗预测训练数据集包括所述历史天气特征数据、所述历史负荷数据、所述目标输电线路架空地线参数数据以及对应的目标输电线路架空地线的历史电能损耗数据；所述目标输电线路架空地线参数数据包括架空地线电磁感应电压值、静电感应电压值和绝缘子电导值。

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