电晕电流时序特性预测：ARIMA模型在特高压输电中的应用

本文档深入探讨了"电晕电流时间序列时域特性分析及预测"这一主题，主要关注在特高压输电线路中局部放电产生的电晕电流所带来的问题。电晕电流不仅会导致电能损耗、可听噪声和电磁干扰，还可能对生态环境健康构成潜在威胁。因此，对电晕电流的有效监测对于确保输电线路的安全和经济运行至关重要。 作者陈晨宇、刘元庆、吕建勋、袁海文和刘颖异针对这一挑战，采用了自回归积分滑动平均（ARIMA）模型来处理电晕电流信号。ARIMA模型是一种经典的统计建模方法，它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）的概念，能够捕捉时间序列数据中的趋势、季节性和随机波动。通过建立ARIMA模型，研究者能够对电晕电流的时间序列数据进行动态建模，从而实现对其未来状态的预测。 滚动预测是ARIMA模型应用的一个关键步骤，它允许模型在新数据到来时不断更新预测结果，保持预测的时效性。论文评估了预测结果的准确性，通过预测误差度量指标（如均方误差或平均绝对误差）以及电晕电流的时域统计指标，验证了该方法的有效性。结果显示，这种方法对于不同等级的输电线路中的电晕电流信号都具有良好的适应性和预测性能。 关键词涵盖了研究的核心内容，包括电晕电流、特高压输电、直流输电、时间序列分析、ARIMA模型、滚动预测、拟合和时域指标等。论文的结论指出，该研究成果为电晕电流的实时监测和有效管理提供了新的工具，有助于提高电力系统的稳定性和可持续性。 这篇研究论文对电晕电流的时域特性进行了深入分析，并成功地将其纳入ARIMA模型进行预测，为电力行业的运行维护提供了科学依据和技术支持。在未来，随着特高压输电线路的广泛应用，这种预测方法有望成为保障电力系统安全运行的重要手段。