高压开关柜触点温度数据分析与预测研究

摘要

高压开关柜的安全运行是电力系统长期稳定供电的前提，而柜室内A、B、C三相触点温度是直接映射开关柜运行性能的重要因素。近年来，已发生多起因开关柜温度过高而引发设备安全的事故。若能准确地预测出触点温度未来变化趋势，将能减少开关柜热故障的发生，有利于提高设备的使用寿命。
　　本文首先通过分析高压开关柜触点温度数据特点，选择合适的预测模型。接着简单阐述灰色预测模型和多元线性回归模型。基于该数据背景，分别使用这两种方法进行建模仿真。针对灰色预测模型，将单触点温度数据划分为三种不同的时间段序列，对其进行光滑性分析和平滑性处理，反复试验得每种时间序列最优长度。然后分别采取传统均值法、Newton插值法和积分重构法构建背景值，检验GM(1,1)模型预测效果，实现触点温度预测。针对多元线性回归模型，分别对开关柜触点横向和纵向做回归分析。通过划分不同的时间区间，将5种区间属性作为区间特征构建特征工程，建立横向回归模型。采取同一柜中其余两触点1小时区间均温和该触点的区间特征作为自变量构建特征工程，建立纵向回归模型。然后基于Map-reduce归并模式和作业链模式实现多元线性回归对大数据集的并行化处理。
　　本文通过对110KV高压开关柜触点温度数据进行实际仿真分析。结果表明，在灰色预测中，1小时区间跨度时间序列下积分重构背景值的GM(1,1)的预测效果最佳，适合做提前一小时的瞬态预测。在多元线性回归中，1小时区间跨度的时间序列纵向回归的预测效果最佳，适合做提前一小时的长期预测。综上，GM(1,1)在瞬态预测中占据优势，而多元线性回归在长期预测中占据优势。

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1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究概况

1.3 本文安排

2 高压开关柜触点温度数据特性分析

2.1 触点温度监测系统中存在的问题

2.2 触点温度序列特性分析

2.3 解决方案和方案优化

2.4 本章小结

3 灰色预测法在温度预测中的应用

3.1 灰色预测模型分析

3.2 触点温度序列的平滑性处理

3.3 触点温度序列的GM(1,1)优化建模

3.4 触点温度序列优化建模结果分析

3.5 瞬态预测和长期预测结果分析

3.6 本章小结

4 多元线性回归在温度预测中的应用

4.1 多元线性回归模型分析

4.2 触点温度序列模型构建思想

4.3 基于Map-reduce的多元线性回归模型设计

4.4 触点温度序列应用结果分析

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

附录 攻读学位期间参加科研项目情况