【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力工程，具體地說，涉及一種基于gbdt智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法。
技術介紹
1、在現代電力系統中，跳線是輸電線路中的關鍵組件之一，其風載荷特性直接影響線路的安全性和穩定性。隨著輸電線路向高壓、超高壓方向發展，以及復雜地形和極端氣候條件下線路的普及，跳線在不同風速、風攻角和覆冰條件下的氣動力特性計算變得尤為重要。
2、傳統的風載荷計算方法通常依賴于風洞實驗和數值模擬。這些方法雖然精度較高，但存在明顯的局限性：風洞實驗成本高、時間耗費大，且實驗條件難以覆蓋所有可能的實際工況；數值模擬需要復雜的模型和大量的計算資源，且結果易受網格劃分和邊界條件設置的影響。尤其在多變量、非線性條件下，這些傳統方法難以高效、精確地預測跳線的風載荷特性。
技術實現思路
1、本專利技術的內容是提供一種基于gbdt智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其能夠較佳地快速計算跳線風載荷特性。
2、根據本專利技術的一種基于gbdt智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其包括以下步驟：
3、步驟1、數據收集與預處理；
4、步驟2、gbdt模型構建與訓練；
5、步驟3、風載荷特性計算與分析；
6、步驟4、結果驗證與優化。
7、作為優選，步驟1中，數據收集具體為：通過風洞實驗、現場測量和數值模擬收集跳線在不同風速、風攻角和覆冰條件下的風載荷數據；
8、風洞實驗提供不同氣候條件下跳線受力的數據，現場測量數
9、作為優選，步驟1中，預處理包括數據清洗、歸一化處理、特征選擇和數據增強。
10、作為優選，步驟2中，使用預處理后的數據集構建gbdt風載荷預測模型；模型構建過程中，需設定gbdt的超參數，包括樹的數量、樹的深度、學習率；具體訓練步驟如下：首先，使用預處理后的數據訓練初始決策樹，計算初始預測值；然后，計算初始預測值與真實值之間的殘差；接著，用殘差訓練下一棵決策樹，重復上述步驟，逐步減小預測誤差，直到所有樹都訓練完畢；最終模型是所有決策樹的加權和，能夠捕捉風載荷數據的復雜模式。
11、作為優選，步驟3中，利用訓練好的gbdt模型，對跳線在各種風速、風攻角和覆冰條件下的風載荷特性進行快速計算；模型的輸入包括冰型、冰厚、風速、子導線數和風攻角參數，輸出為相應的氣動力系數，包括阻力、升力和扭矩系數；計算過程如下：首先，根據不同的輸入參數，模型生成相應的氣動力系數預測值；然后，通過繪制氣動力系數隨風攻角變化的曲線，分析不同條件下跳線的受力特性和穩定性。
12、作為優選，步驟4中，具體為：
13、將模型的預測結果與實際測量數據進行對比分析，計算決定系數r2和均方誤差mse指標，以評估模型的準確性；如果模型的預測誤差大，需要分析誤差來源，并通過調整模型參數或優化算法來改進模型性能；具體優化方法包括重新調優gbdt的超參數、增加訓練數據集的多樣性、以及采用更復雜的特征工程以提高模型的預測能力。
14、本專利技術提供了一種基于gbdt智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，通過收集跳線在不同風速、風攻角和覆冰條件下的實驗數據和數值模擬結果，構建風載荷預測模型，并利用gbdt算法進行訓練和優化。通過該方法，可以快速、準確地計算出跳線的升力系數、阻力系數和扭矩系數等氣動力參數。通過利用gbdt算法的高效性和精度，結合實際測量數據和數值模擬結果，能夠在多種復雜條件下快速、準確地預測跳線的風載荷特性。該方法顯著提高了計算效率，減少了計算時間和成本，適用于電力系統中跳線的設計優化和運行安全評估，特別在復雜氣候條件下的工程應用中，具有重要的實際意義。
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1.基于GBDT智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于GBDT智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：步驟1中，數據收集具體為：通過風洞實驗、現場測量和數值模擬收集跳線在不同風速、風攻角和覆冰條件下的風載荷數據；
3.根據權利要求2所述的基于GBDT智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：步驟1中，預處理包括數據清洗、歸一化處理、特征選擇和數據增強。
4.根據權利要求3所述的基于GBDT智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：步驟2中，使用預處理后的數據集構建GBDT風載荷預測模型；模型構建過程中，需設定GBDT的超參數，包括樹的數量、樹的深度、學習率；具體訓練步驟如下：首先，使用預處理后的數據訓練初始決策樹，計算初始預測值；然后，計算初始預測值與真實值之間的殘差；接著，用殘差訓練下一棵決策樹，重復上述步驟，逐步減小預測誤差，直到所有樹都訓練完畢；最終模型是所有決策樹的加權和，能夠捕捉風載荷數據的復雜模式。
5.根據權利要求4所述的基于GBDT智能
6.根據權利要求5所述的基于GBDT智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：步驟4中，具體為：
...【技術特征摘要】
1.基于gbdt智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于gbdt智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：步驟1中，數據收集具體為：通過風洞實驗、現場測量和數值模擬收集跳線在不同風速、風攻角和覆冰條件下的風載荷數據；
3.根據權利要求2所述的基于gbdt智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：步驟1中，預處理包括數據清洗、歸一化處理、特征選擇和數據增強。
4.根據權利要求3所述的基于gbdt智能算法的跳線風載荷特性快速計算方法，其特征在于：步驟2中，使用預處理后的數據集構建gbdt風載荷預測模型；模型構建過程中，需設定gbdt的超參數，包括樹的數量、樹的深度、學習率；具體訓練步驟如下：首先，使用預處理后的數據訓練初始決策樹，計算初始預測值；然...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李志國，鄭武略，東廣正，孟祥，張曉輝，趙慶鵬，袁文俊，王葉飛，劉東甲，陶雄俊，劉盼，高喬林，
申請(專利權)人：中國南方電網有限責任公司超高壓輸電公司昆明局，
類型：發明
國別省市：
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