多气象因素组合的输电线路风险分析吕志恒

多气象因素组合的输电线路风险分析吕志恒

吕志恒

（大庆油田电力集团供电公司龙南工区163000）

摘要：气象因素对输电线路出现故障的几率和电网的安全性能都有着很大的影响，由于气象因素通常具有多变性以及复杂性等特点，因此，本文根据输电线路的特点，提出了基于灰色模糊控制理论的输电线路风险的分析方法。并进行了综合性的评判，得到了与实际情况较为温和的评判结果，为输电线路的风险预警提供了良好的经验与依据，为我国供电的发展做出了巨大的努力。

关键词：气象因素；输电线路；风险分析

当下，我国的输电线路通常都处在户外，这就使得其在恶劣的环境中容易发生故障，而对输电线路在不同气象环境下的风险进行有效的分析及制定相应的方法，能够有效的提高故障预警，便于工作人员提前做好防护措施。在过去的研究中，专家写着主要是从输电线路的离线可靠性评估出发对输电线由于气象条件的影响的研究，而在输电线路风险和预警分析的研究较少。

1.输电线路风险因等级评判因素的确定

气候因素导致输电线路发生故障的情况分为很多种，但依据电力部门近年来数据统计表明，通常分为下述几种，其分别为雷电m1、降雨m2、覆冰m3、台风m4、冰雹m5、降雪m6、气温m7、风m8.所以，在本文中就用这八种气候因素作为输电线路风险等级评判的因素集，然后通过故障率作为不同气候因素在相应气象等级下的评判进行取值。

评判过程中需要划分评判级等级，等级划分差异会影响评判精度，如果等级划分跨度过大，容易造成运算复杂，增加运算难度。因此，根据实际情况确认评判集的等级划分情况。

2.构建灰色模糊评判矩阵

2.1模糊部分的确定

在模糊理论中，表征因素集和评判集之间关系通常用隶属度函数来进行表示，在这个过程中，我们采用连续性复制来对定量因素进行描述，而定性因素描述我们则采用离散变量进行赋值。在本文中我们采用三角隶属度来对八个气候因素进行评判以及计算，三角隶属度函数主要具备下述几个特点（1）表现形式相对简单，便于我们观察（2）其在工程计算中有着很高的应用价值（3）在研究中发现其与其它的隶属度函数差别较小。各气候因素导致的风险等级相对的四个评判等级隶属度就为[1]:

因此，根据上述公式结合由于天气因素导致的故障的实际取值，就可以对灰色模糊评判矩阵中的模糊部分进行有效的确定。

2.2灰色部分的确定

在对模糊部分进行确定时，由于评判因素之间收集到的信息量是不相同的，这就会给模糊关系的确定带来巨大的影响。考虑到这种影响，我们就应用一些描述性语言来与灰度的范围进行对应，我们将信息分成下述五种，分别为：很充分、比较充分、一般、比较贫乏、很贫乏；其分别对应的灰度值为0~0.2，0.2~0.4，0.4~0.6，0.6~0.8，0.8~1.0。

2.3权重集的确定

由于本次研究分析的八种天气因素对线路故障的影响是不同的，我们就通过对各因素的权重方式来对整体风险的评判进行反应，本文我们采用改进的层次分析法来对天气因素权重的确定进行分析。换言之，就是将要解决的问题分为2层，第一层九尾输电线路风险等级即为目标层，第二层就为导致输电线路出现故障的八个天气因素，这样就将权重集确定简化成为了8个天气因素的权重[2]。

根据专家经验对m1-m8相对于风险等级的相对重要性进行比较，如表1所示。将比较结果用矩阵的形式标出，例如天气因素为低温，雷电黄色预警，大雨，5级大风，通过矩阵计算,就能够很好的得出结果，例如雷电为例，对应的雷电权重结果就为0.3445，经计算其相的灰度就为0.3.

3.评判结果及算例分析

3.1评判结果

对于评判结果的处理我们一般采用两种方式，首先就是采用区间数的形式，将其转化成排序可能性矩阵，然后在对哪个评判因素出现的可能性最大，这种方式通常较为复杂，在探究中往往不会使用。其次就是直接对隶属度的最大原则和点灰度最小原则进行判断，但是这种方法在两种原则点数过大的情况下是很难下定论的。针对上述的不足之处，本文就采用内积法与最大隶属度有机结合的方式进行处理。

3.2算例分析

我们就以M市供电管辖的220KV输电线路为例，用本文研究方法进行风险等级的有效分析，首先设置天气因素为低温，雷电黄色预警，大雨，5级大风，则故障率如下:雷电m1因素导致输电线路故障率为0.52%;降雨m2因素导致输电线路故障率为0.0032%;覆冰m3因素导致输电线路故障率为0.03%;台风m4因素导致输电线路故障率为0.06%;冰雹m5因素导致输电线路故障率为0.0014%;降雪m6因素导致输电线路故障率为0.002%;气温m7因素导致输电线路故障率为0.0028%;风m8因素导致输电线路故障率为0.003%;

然后根据评判因素的评判参考标准建立各因素的模糊评判矩阵，然后根据公式进行有效计算。我们可以根据最大隶属度原则可以判断该输电线路的风险级别为高风险级别。同时，如果仅从隶属度的评判标准来进行评判，发现该风险级别是处于较高风险。这就是由于该隶属度所针对的灰度较大，换言之，就是该隶属度可信程度并不高，而基于灰色模糊综合评判,则评估结果处于更加可信度状态。这样才能为输电线路的风险预警提供了准确的依据，保证预警及时、有效，为我国供电的发展做出了巨大的努力。

结束语

输电线路的风险预警作为电网安全预警的重要组成部分，其主要的困难点就是在预警模型和预警方法的建立方面。本次研究我们首先通过对天气因素的分析，找出了影响输电线路故障产生的天气因素，并对其实施基于湖色模糊理论构建的输电线路评判方法，通过研究发现，其能够有效的对输电线路风险作出准确的综合评判，为输电线路的风险预警的发展提供了有力的实验支撑。

参考文献

[1]段涛，罗毅，施琳，朱艺华，陈建军等.计及气象因素的输电线路故障概率的实时评估模型[J].电力系统保护与控制，2013（15）：59-67

[2]王建，熊小伏，梁允，李哲，翁世杰.地理气象相关的输电线路风险差异评价方法及指标[J].中国电机工程学报，2016（5）：1252-1259

[3]祝永坤，刘福巨，江柱.微地形气象地区输电线路风偏故障分析及防范措施[J].内蒙古电力技术，2014，32（2）：11-14

[4]段涛,罗毅,施琳,等.计及气象因素的输电线路故障概率的实时评估模型[J].电力系统保护与控制,2013(15):59-67.