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申请/专利权人：长春工业大学

摘要：本发明提供了一种基于多维气象因素影响的输电线路覆冰分析方法，所属电力系统运行维护技术领域，包括：数据采集读取模块，获取多维覆冰气象信息数据；对数据进行预处理，筛选与剔除异常数据，并进行归一化来消除不同属性之间的量纲差异和比例差异；数据分析处理模块，对步骤S2中的数据进行相关性分析；数据SVC分类模块，根据步骤S3得到的最优的覆冰因素组合，建立支持向量机分类模型；通过根据各地区情况庞杂、其气候差异明显，并兼顾造成输电线路覆冰的多维气象因素，采用灰色关联分析和皮尔逊组合相关分析方法，并根据数据平衡建立支持向量机分类模型，从而提升分析模型的准确性。

主权项：1.一种基于多维气象因素影响的输电线路覆冰分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：数据采集读取模块，获取多维覆冰气象信息数据；S2：对数据进行预处理，筛选与剔除异常数据，并进行归一化来消除不同属性之间的量纲差异和比例差异；S3：数据分析处理模块，对所述步骤S2中的数据进行相关性分析，具体包括：分别利用灰色关联分析和皮尔逊组合相关分析方法，计算出各影响因素的对应相关系数，具体包括： 式中，Xi和Yi分别代表第i个气象因素和覆冰厚度值，和分别代表两个变量的均值，Pi就是第i个气象因素的皮尔逊相关系数，i表示气象因素的个数，t表示每个因素对应有t个数据，和分别对应各个影响因素与覆冰厚度差值的最小值和最大值；ρ为分辨系数，在[0,1]内取值，一般取0.5；ζi是第i个气象因素的灰色系统关联系数，hi是第i个气象因素的关联度；分别利用灰色关联度hi和皮尔逊相关系数Pi，进行加权平均，采用主成分分析方法对两种系数进行权重赋值，得出组合相关系数R'，具体包括： 式中设数据集为Xi×2＝Xi1,Xi2中包含2类样本，其中每个样本对应i个影响因素，Xi1表示第i个影响因素的灰色关联系数，Xi2表示第i个影响因素的皮尔逊相关系数；X*为分析矩阵Xm×2标准化后的矩阵，R为协方差矩阵；βi为各主成分的方差贡献率，λ为特征值；Ri'为第i个气象因素的组合相关系数；μ为正负相关系数，表示该因素的正负相关性；通过计算m个影响因素之间的相关系数ρ，当两者间相关性较高时，剔除二者之一，再根据计算所得的多维覆冰影响系数R'进行排序，完成最优的覆冰因素组合的提取；S4：数据SVC分类模块，根据所述步骤S3得到的最优的覆冰因素组合，建立支持向量机分类模型。

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百度查询： 长春工业大学 一种基于多维气象因素影响的输电线路覆冰分析方法