(19)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 202210612708.7 (22)申请日 2022.05.31 (71)申请人 武汉大学 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山 街道八一路2 99号 (72)发明人 阮江军　张力　黄道春　李慧鹏　 赵鹏飞　 (74)专利代理 机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 42222 专利代理师 黄靖 (51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于ARIMA-LSTM组合模型的输电杆塔 应变时间序列预测与失稳预警方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于ARIMA ‑LSTM组合模 型的输电线路杆塔应变时间序列预测及失稳预 警方法， 根据输电线路杆塔应变时间序列实测数 据， 构建了基于ARIMA ‑LSTM组合模型的杆塔钢构 应变时间序列短期预测模型， 通过杆塔与导线系 统力学有 限元仿真计算给出了测点钢构应变变 化范围对应的杆塔失稳分级预警判据。 依据基于 ARIMA‑LSTM组合模型的杆塔钢构应变时间序列 短期预测模 型， 可在短期内对 杆塔失稳进行实时 分级预警。 本发 明方法可为输电杆塔在极端天气 条件下失稳进行实时预警， 从而方便电网工作人 员及时做出应对措施， 一定程度上防止输电杆塔 失稳对电网安全稳定运动造成不利的影响。 权利要求书1页 说明书5页 附图3页 CN 114970273 A 2022.08.30 CN 114970273 A 1.一种基于ARIMA ‑LSTM组合模型的输电线路杆塔应变时间序列预测及失稳预警方法， 其特征在于， 包 含如下步骤： 步骤S1.针对采集到的输电杆塔应变时间序列， 确定ARIMA模型所用的参数， 构建ARIMA 模型对应 变时间序列训练样本进行 预测， 得到ARIMA模型 预测值； 步骤S2.采用LSTM模型去拟合步骤一 中ARIMA模型预测之后的残差序列， 得到残差序列 的预测值； 步骤S3.构建另一个LSTM模型去拟合步骤一 中ARIMA模型预测值、 步骤二 中LSTM模型拟 合得到的残差序列的预测值和采集到的输电杆塔应变时间序列的关系， 建立杆塔钢构 应变 时间序列短期预测模型； 步骤S4.通过建立输电杆塔和导线系统有限元模型， 改变输电线路载荷模拟实际情况， 依据仿真结果给 出相应测点应 变变化范围对应的杆塔安全状况分级情况； 步骤S5.针对实测的杆塔钢构应变时间序列， 采用上述建立的应变时间序列短期预测 模型对应变数据进 行滚动预测， 结合步骤S4制定的应变变化范围对应的杆塔失稳分级预警 判据， 对杆塔短期内未来的安全状况进行实时预警。 2.根据权利 要求1所述的基于A RIMA‑LSTM组合模型的输电线路杆塔应变时间序列预测 及失稳预警方法， 其特 征在于， 所述 步骤S1中ARIMA模型参数确定主 要步骤包括： S11.采用ADF单位根检验法对应变时间序列进行平稳性检验， 若判定为非平稳时间序 列将其处 理为平稳时间序列； S12.通过观察序列的自相关图和偏自相关图截尾和拖尾情况判定模型类型并初步确 定ARIMA模型参数的取值。 3.根据权利 要求1所述的基于A RIMA‑LSTM组合模型的输电线路杆塔应变时间序列预测 及失稳预警方法， 其特征在于， 所述步骤S4中， 基于建立输电杆塔和导线系统有限元模型， 改变输电线路载荷模拟实际情况， 计算得到构件应力比值， 根据杆塔结构体系失效判据提 取对应测点钢构处应 变随载荷变化范围， 给 出杆塔失稳分级预警判据。 4.根据权利 要求3所述的基于A RIMA‑LSTM组合模型的输电线路杆塔应变时间序列预测 及失稳预警方法， 其特征在于， 所述杆塔失稳分级 预警判据依据失效情况分为三级： 轻微破 坏、 中等破坏和严重破坏。 5.根据权利 要求1所述的基于A RIMA‑LSTM组合模型的输电线路杆塔应变时间序列预测 及失稳预警方法， 其特征在于， 所述步骤S5中， 通过对杆塔应变时间序列滚动预测， 可在短 期内预估杆塔安全状况， 从而对杆塔失稳进行实时分级预警。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114970273 A 2一种基于ARIMA ‑LSTM组合模型的输电杆塔应变时间序列预测 与失稳预警方 法 技术领域 [0001]本发明属于输电线路防灾减灾领域， 尤其涉及一种基于ARIMA ‑LSTM组合模型的输 电线路杆塔 应变时间序列预测及失稳 预警方法。 背景技术 [0002]输电线路是电网安全可靠运行的巨大动脉。 我国在建在运输电线路长度长， 跨度 广， 不可避免的会经过许多气候或地质环境恶劣的地区。 覆冰、 大风、 地沉降等工况会严重 危害输电线路杆塔的安全稳定运行， 因此， 开展杆塔的安全状况在线监测并及时通过监测 数据对杆塔失稳进行 预警有着重要的工程实用价 值和研究意 义。 [0003]目前， 国内外学者专家提出了一些在线监测方法对杆塔状态进行评估， 包括杆塔 倾斜监测、 形变监测以及应变监测 等。 前两种检测方法只能间接反 映塔的整体荷载和荷载 平衡状态， 难以发现塔的局部失效并对杆塔失稳进行早期预警。 而杆塔损坏与否主要取决 于钢构所 受应变大小和螺栓连接情况， 因此杆塔应变在线监测已成为杆塔安全评估的重要 手段。 相较成熟的应变监测方法主要有电阻应变计和 光纤光栅应变测量。 应变监测数据只 能帮助现场运维人员判断杆塔当时的安全状况， 无法起到预警作用。 因此如何对采集到的 应变时间序列进行分析， 准确预测未来短期内杆塔应变的变化状况， 从而对杆塔失稳进行 实时预警是当前亟 待解决的问题。 发明内容 [0004]本发明的目的是提供一种基于ARIMA ‑LSTM组合模型的输电线路杆塔应变时间序 列预测及失稳预警方法。 从而方便电网工作人员及时做出应对措施， 一定程度上防止输电 杆塔失稳对电网安全稳定运动造成不利的影响。 [0005]本发明的上述 技术问题主 要是通过 下述的技 术方案得以解决的： [0006]一种基于ARIMA ‑LSTM组合模型的输电线路杆塔应变时间序列预测及失稳预警方 法， 其特征在于， 包 含如下步骤： [0007]步骤S1.针对采集到的输电杆塔应变时间序列， 确定ARIMA模型所用的参数， 构建 ARIMA模型对应 变时间序列训练样本进行 预测， 得到ARIMA模型 预测值； [0008]步骤S2.采用LSTM模型去拟 合步骤一中ARIMA模型预测之后的残差序列， 得到残差 序列的预测值； [0009]步骤S3.构建另一个LSTM模型去拟 合步骤一中ARIMA模型预测值、 步骤二中LSTM模 型拟合得到的残差序列的预测值和采集到的输电杆塔应变时间序列的关系， 建立杆塔钢构 应变时间序列短期预测模型； [0010]步骤S4.通过建立输电杆塔和导线系统有限元模型， 改变输电线路载荷模拟实际 情况， 依据仿真结果给 出相应测点应 变变化范围对应的杆塔安全状况分级情况； [0011]步骤S5.针对实测的杆塔钢构应变时间序列， 采用上述建立的应变时间序列短期说　明　书 1/5 页 3 CN 114970273 A 3