基于高斯过程回归的中压配电网雷击过电压预测方法OA
Prediction Method of Lightning Overvoltage in Medium Voltage Distribution Network Based on Gaussian Process Regression
准确评估雷击过电压对合理绝缘配合研究至关重要,基于此,提出了一种基于机器学习的高斯过程回归模型,用于预测大范围地电阻率和介电常数下的雷击过电压.即采用二维时域有限差分技术,结合地面场线耦合模型,计算了雷击过电压.考虑到输入空间的可变性,考虑了7个预测变量,即电阻率、介电常数、回击速度、闪点距离、回击峰值电流、前沿时间和架空线路的高度,以确定响应变量,即雷击过电压.因此,高斯过程回归模型的训练是使用从二维时域有限差分技术获得的雷击过电压对第一次和随后的雷击进行的.利用均方根误差对模型的估计精度进行了评估,表明指数核函数在描述协方差方面的误差最小.最后,通过将预测模型与二维时域有限差分技术生成的随机测试案例进行对比,评估预测性能,预测结果与时域有限差分法的预测结果吻合较好,验证了所提方法的有效性.
王晖南;高强;胡非;丁涛
国网山西省电力公司,太原030000国网新疆营销服务中心,乌鲁木齐830000西安交通大学电气与电子信息工程学院,西安710000
感应过电压雷击有损接地架空线路
induced overvoltagelightninglossy groundoverhead lines
《电瓷避雷器》 2024 (001)
19-28 / 10
国家自然科学基金(编号:51977166). Project supported by National Natural Science Foundation of China(No.51977166).
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