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架空输电线路微气象预测的气象站时空融合数据驱动轻梯度提升机模型
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作者 郝艳捧 李鑫贺 +1 位作者 黄磊 王黎伟 《广东电力》 北大核心 2025年第3期46-54,共9页
极端的微气象容易造成架空输电线路覆冰荷载过大,严重威胁电网安全运行。架空输电线路微气象预测为覆冰预测提供气象预测数据,提高输电线路覆冰风险预警能力,保障“西电东送”主通道和大型清洁能源基地电力外送通道覆冰期安全运行。针... 极端的微气象容易造成架空输电线路覆冰荷载过大,严重威胁电网安全运行。架空输电线路微气象预测为覆冰预测提供气象预测数据,提高输电线路覆冰风险预警能力,保障“西电东送”主通道和大型清洁能源基地电力外送通道覆冰期安全运行。针对架空输电线路微气象差异性强、波动大等预测难问题,研究利用气象站天气预报预测架空输电线路终端微气象,提出微气象终端与气象站距离最近、时刻最近的时空数据融合方法,建立基于4474条数据的时空数据驱动的架空输电线路终端微气象预测轻梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)模型。以典型终端为例研究模型某时刻、前1 h、前2 h、前3 h等4种预测样本融合方式的影响,结果表明前1 h预测样本融合方式的微气象预测效果最好,测试集1295条数据的微气象温度、湿度、风速预测平均绝对误差分别为0.87℃、3.178%和0.986 m·s^(-1)。基于前1 h预测样本时空融合方式的LightGBM模型,预测163个终端的微气象,与监测值对比表明,温度、湿度、风速预测误差平均值分别为1~3℃、6%~13%、0.5~1.5 m·s^(-1),为架空输电线路覆冰预测提供准确微气象预测数据。 展开更多
关键词 微气象预测 输电线路 气象站 LightGBM模型 数据融合
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