(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111578114.0 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 上海电机学院 地址 200240 上海市闵行区江川路690号 (72)发明人 孙全　孙渊　 (74)专利代理 机构 上海伯瑞杰知识产权代理有 限公司 312 27 代理人 孟旭彤 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/13(2006.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 高压输电线路覆冰厚度预测方法 (57)摘要 本发明涉及一种高压输电线路覆冰厚度预 测方法， 包括： 将历史覆冰厚度数据根据采集的 时间节点分别归入对应的时间区间； 运用三次 Hermite插值在缺乏覆冰数据的时间 区间补充覆 冰厚度数据， 形成覆冰完整数据； 将覆冰完整数 据带入新陈代谢GM(1,1)模型， 预测未来时间区 间高压输电线的覆冰厚度。 上述高压输电线路覆 冰厚度预测方法， 人为测覆冰厚度数据时不需要 在某一固定的时间节点进行检测， 只需要在某一 区间内任意一时刻进行检测即可， 数据需求量较 少。 由于相应区间内没有测得的数据相对较少， 采用三次Hermite插值进行合理补充， 这样恰好 可以把没有测到的数据进行合理填充。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 114330116 A 2022.04.12 CN 114330116 A 1.一种高压 输电线路覆冰厚度预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 将历史覆冰厚度数据根据采集的时间节点分别归 入对应的时间区间； 运用三次Hermite插值在缺乏覆冰数据的时间区间补充覆冰厚度数据， 形成覆冰完整 数据； 将所述覆冰完整数据带入新陈代谢GM(1,1)模型， 预测未来时间区间高压输电线 的覆 冰厚度。 2.根据权利要求1所述的高压输电线路覆冰厚度预测方法， 其特征在于， 所述将历史覆 冰厚度数据根据采集的时间节点分别归 入对应的时间区间， 之前包括， 将一天划分为多个相等的时间区间。 3.根据权利要求2所述的高压输电线路覆冰厚度预测方法， 其特征在于， 每天划分为六 个时间区间。 4.根据权利要求1所述的高压输电线路覆冰厚度预测方法， 其特征在于， 所述将所述覆 冰完整数据带入新陈代谢GM(1,1)模型， 包括： 将所述覆冰完整数据作为 新陈代谢GM(1,1)的输入， 得 出拟合的相对残差和级比偏差； 分别用相对残差的平均值与级比偏差的平均值与设定阈值进行比较来衡量拟合效果。 5.根据权利要求4所述的高压输电线路覆冰厚度预测方法， 其特征在于， 所述设定 阈值 为0.1。 6.根据权利要求1所述的高压输电线路覆冰厚度预测方法， 其特征在于， 所述预测未来 时间区间高压 输电线的覆冰厚度， 为预测未来两个时间区间的覆冰厚度。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114330116 A 2高压输电线路覆冰厚度预测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及覆冰预测技术领域， 特别是涉及一种高压输电线路覆冰厚度预测方 法。 背景技术 [0002]对于输电线路的覆冰厚度预测的研究大致可分为两类， 第一类是通过动力学和热 力学实验的数学物理层面研究； 第二类是通过统计输电线路覆冰厚度规律的统计研究。 数 学物理层面的研究基于物理方程， 而物理方程中很多系 数多依赖于经验值， 数学意义并不 是很明确， 数学物理预测模型中的部分参量在实际线路中难以通过测量获取， 因而此类模 型较难直接应用于实际输电线路的覆冰预测。 统计学层面可分为如下几个方面研究， 利用 机器学习、 极值预测 等方法对未来一段时间内架空输电线路覆冰情况进行预测， 如基于粗 糙集的输电线路覆冰预测模型、 多变量模糊 控制技术的输电线路覆冰预测模型等， 但这些 方法不能推广到地理环境差异较大的其他输电线路， 预测效果并不是很理想。 另外， 统计学 预测模型中， 基于时间序列预测的高压输电线路覆冰预测模型对历史数据要求较多， 且要 求较完整， 这在实际测量中相对较难完成； 同时， 时间序列分析是将过去的趋势延伸到未 来， 因此无法预测时间序列的转折点， 故而需要预测人员根据自己的经验对预测结果进行 修正。 发明内容 [0003]基于此， 有必要针对上述技术问题， 提供一种数据需求量少、 数据 采样时间节点不 固定的高压 输电线路覆冰厚度预测方法。 [0004]一种高压 输电线路覆冰厚度预测方法， 所述方法包括： [0005]将历史覆冰厚度数据根据采集的时间节点分别归 入对应的时间区间； [0006]运用三次Hermite插值在缺乏覆冰数据的时间区间补充覆冰厚度数据， 形成覆冰 完整数据； [0007]将所述覆冰完整数据带入新 陈代谢GM(1,1)模型， 预测 未来时间区间高压输电线 的覆冰厚度。 [0008]进一步的， 所述将历史覆冰厚度数据根据采集的时间节点分别归入对应的时间区 间， 之前包括， [0009]将一天划分为多个相等的时间区间。 [0010]进一步的， 每天划分为六个时间区间。 [0011]进一步的， 所述将所述覆冰完整数据带入新陈代谢GM(1,1)模型， 包括： [0012]将所述覆冰完整数据作为新 陈代谢GM(1,1)的输入， 得出拟合 的相对残差和级比 偏差； [0013]分别用相对残差的平均值与级比偏差的平均值与设定阈值进行比较来衡量拟合 效果。说　明　书 1/6 页 3 CN 114330116 A 3