熊小伏,王尉軍,于 洋,沈智健,程韌俐,戴志勇
(1.重慶大學(xué)輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400030;2.廣東電網(wǎng)公司深圳供電局,深圳 518020)
輸電線路大部分處于戶外,惡劣天氣條件下發(fā)生故障的可能性較大,研究輸電線在不同氣象條件下的風(fēng)險(xiǎn)分析方法,便于實(shí)現(xiàn)在線風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,提前做好安全措施。
已有較多文獻(xiàn)研究了氣象因素對(duì)電力系統(tǒng)可靠性的影響[1~3]。文獻(xiàn)[4]將氣候條件分為正常氣候條件和不利氣候條件,提出了分段模擬氣候狀態(tài)進(jìn)行線路可靠性評(píng)估的方法。文獻(xiàn)[5]采用Monte Carlo方法對(duì)氣候區(qū)域和輸電線路進(jìn)行抽樣,確定輸電元件狀態(tài)并進(jìn)行電網(wǎng)可靠性計(jì)算。文獻(xiàn)[6]提出了在惡劣天氣條件下元件能否維修的分析方法。文獻(xiàn)[7]建立了不同月份天氣對(duì)輸電線的影響及可靠性評(píng)估模型。
由上可見,在過去的研究中主要從電網(wǎng)的離線可靠性評(píng)估要求出發(fā)對(duì)考慮氣象條件的輸電線可靠性模型進(jìn)行了較多研究,而對(duì)輸電線在線風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)警方法的研究較少。本文研究基于天氣預(yù)報(bào)信息,建立計(jì)及氣象等級(jí)的多因素輸電線路風(fēng)險(xiǎn)分析方法,擬通過灰色模糊綜合評(píng)判得到貼近實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判結(jié)果。
對(duì)于不考慮氣象條件的電網(wǎng)可靠性模型,一條輸電線路只涉及一個(gè)故障率。但對(duì)于考慮處在不同氣象條件下的輸電線路應(yīng)有不同的故障率。文獻(xiàn)[8]給出了不同氣象條件下的故障率公式,但公式僅用于計(jì)算不同氣象因素下的輸電線路故障率,并沒有考慮在一種氣象因素條件下,由于氣象等級(jí)不同其故障率的差異性,如10級(jí)風(fēng)與1級(jí)風(fēng)之間的故障率差異較大。因此,更為合理的方法是建立單氣象因素在不同氣象等級(jí)下的故障率模型,可用下面的公式來(lái)求出:
式中:λixi為第i種氣象因素在氣象等級(jí)xi下輸電線路的故障率,是氣象參數(shù)等級(jí)xi的函數(shù);Nxi為第i種氣象因素在氣象等級(jí)xi下輸電線路發(fā)生故障的次數(shù);Nixi為第i種氣象因素下出現(xiàn)氣象等級(jí)xi的總次數(shù),本文n=8。
依據(jù)某地區(qū)供電局提供的故障數(shù)據(jù)與氣象部門的氣候資料,結(jié)合式(1),得到各個(gè)氣象因素在不同氣象等級(jí)下的故障率,如表1所示。
從式(1)可知,針對(duì)每一種氣象因素,輸電線路故障率隨著氣象等級(jí)而變化的,如果線路處在單氣象因素下,那么根據(jù)表1就可以確定線路所處的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。而對(duì)于一條完整的輸電線路,一般處于多種氣象組合的綜合氣象中,即包含了不同的氣象因素,也包含了不同的氣象等級(jí)。因此,以表1的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)處在多氣象因素中的輸電線路風(fēng)險(xiǎn)作出評(píng)判是非常有必要的,將有助于電力部分進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及制定維修策略。
表1 各個(gè)氣象因素在不同氣象等級(jí)下的故障率Tab.1 Failure rate under various meteorological factors of different meteorological grades
在統(tǒng)計(jì)分析各個(gè)氣象因素在不同氣象等級(jí)下的故障率時(shí),由于各個(gè)氣象因素的信息充分度各不相同,使其具有很大程度的灰色性,如雷電數(shù)據(jù)可以直接測(cè)量獲得,而覆冰只能通過其它氣象信息推斷獲得。同樣,依據(jù)天氣預(yù)報(bào)得到的下一時(shí)段氣象條件,由于氣象條件的復(fù)雜多變性和多樣性,使下一時(shí)段綜合氣象具有一定的模糊性。因此,采用灰色模糊綜合評(píng)判可使評(píng)判結(jié)果更加客觀可信[9,10]。其基本思路如下步驟:①建立與輸電線路故障率有關(guān)的氣象評(píng)判因素集;②根據(jù)下一時(shí)段的氣象條件,獲取各個(gè)氣象因素的故障率;③通過經(jīng)典的隸屬度函數(shù)來(lái)表征因素集與評(píng)判集之間的模糊關(guān)系,通過建立灰色模糊評(píng)判矩陣來(lái)衡量各因素所能收集的信息量的不同;④利用改進(jìn)的層次分析法確定權(quán)重集;⑤利用灰色模糊理論進(jìn)行輸電線路風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)綜合評(píng)判;⑥處理評(píng)判結(jié)果。
導(dǎo)致輸電線路發(fā)生故障的氣象因素很多,但根據(jù)電力部門多年的數(shù)據(jù)收集表明,引起線路故障的氣象因素一般是雷電m1、覆冰m2、降雨m3、風(fēng)m4、氣溫m5、臺(tái)風(fēng)m6、冰雹m7、雪m8。因此,本文就以這8種作為輸電線路風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判因素集,用故障率作為每種氣象因素在某種氣象等級(jí)下的評(píng)判取值,見表1所示。
評(píng)判集的等級(jí)劃分視實(shí)際情況而定,等級(jí)太少會(huì)影響評(píng)判精度,太多則將增加運(yùn)算的復(fù)雜度。本文將輸電線路的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分為4個(gè)等級(jí),即V={V1,V2,V3,V4},集合中各元素依次對(duì)應(yīng)高風(fēng)險(xiǎn)、較高風(fēng)險(xiǎn)、一般風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)。
2.4.1 模糊部分的確定
在模糊理論中,隸屬度函數(shù)是用來(lái)表征因素集與評(píng)判集之間的模糊關(guān)系,其中,對(duì)于定量描述因素采用連續(xù)性賦值,對(duì)于定性描述因素則采用離散化賦值[11,12]。本文使用三角隸屬函數(shù)來(lái)計(jì)算評(píng)判因素集中8個(gè)氣象因素的隸屬度,三角隸屬度函數(shù),表現(xiàn)形式簡(jiǎn)單,適宜工程計(jì)算,并且經(jīng)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),與其它的復(fù)雜形式隸屬度函數(shù)得出的結(jié)果差別較小[13~15]。見圖1,縱坐標(biāo)μ(x)為x相對(duì)應(yīng)的隸屬度,橫坐標(biāo)x表示評(píng)判因素集中各氣象因素故障率的實(shí)際取值。圖中,x1<x2<x3<x4,x3~+∞,x4~x2,x3~x1,x2~0分別對(duì)應(yīng)評(píng)判集中的V1~V4四個(gè)等級(jí),而x4、x3、x2、x1分別表示V1~V4四個(gè)等級(jí)的閾值,取值根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和電力部門的具體情況而定,由線路運(yùn)行情況和可靠性數(shù)據(jù)庫(kù)得到(見算例)。
圖1 三角隸屬度函數(shù)Fig.1 Triangular subjection function
根據(jù)圖1,各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的相對(duì)于4個(gè)評(píng)判等級(jí)的隸屬度為
因此,根據(jù)圖1及式(2)~(5),結(jié)合下一時(shí)段各氣象因素故障率的實(shí)際取值,可確定灰色模糊評(píng)判矩陣中的模糊部分,而灰色部分由下節(jié)確定。
2.4.2 灰色部分的確定
在確定模糊部分時(shí),各評(píng)判因素所能收集到的信息量不同,會(huì)造成所確定的模糊關(guān)系也存在不可信度??紤]到這種不可信度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判斷的影響,在模糊關(guān)系矩陣中引入灰色部分,并使用一些描述性的語(yǔ)言來(lái)對(duì)應(yīng)一定的灰度范圍,將信息分成很充分、比較充分、一般、比較貧乏、很貧乏5類,分別對(duì)應(yīng)灰度值0~0.2,0.2~0.4,0.4~0.6,0.6~0.8,0.8~1.0。
由于各因素對(duì)線路故障的影響程度不盡相同,將各因素用權(quán)重的方式來(lái)定量反映在整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判中所占的比重。本文采用改進(jìn)的層次分析法[16]來(lái)處理各氣象因素權(quán)重的確定方法,即把要解決的問題分為2層,目標(biāo)層為輸電線路風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),下一層為可能導(dǎo)致線路故障的8個(gè)氣象因素,權(quán)重集的確定簡(jiǎn)化為確定8個(gè)氣象因素的權(quán)重。
表2 1-9標(biāo)度表Tab.2 1-9scale table
根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)對(duì)m1~m8相對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的相對(duì)重要性兩兩比較,按表2所示1-9標(biāo)度表示。
將兩兩比較的結(jié)果寫成判斷矩陣A。其中元素aij(i,j=1,2,…,n)表示評(píng)判因素mi與mj相比較的結(jié)果,且aii=1。當(dāng)i≠j時(shí),aij=1/aji,即標(biāo)度具有互反性。
例如氣象條件為低溫,雷電黃色預(yù)警,大雨,5級(jí)大風(fēng),依據(jù)表2構(gòu)造的判斷矩陣為
確定判斷矩陣后,推導(dǎo)得到擬優(yōu)矩陣A*,利用方根法求得A*的特征向量,具體求解步驟參考文獻(xiàn)[16]。取點(diǎn)灰度為0.3,可得權(quán)重集
式中8個(gè)元素分別對(duì)應(yīng)氣象因素m1~m8。以第1個(gè)元素為例,對(duì)應(yīng)于“雷電”的權(quán)重為0.3445,其相對(duì)應(yīng)的點(diǎn)灰度為0.3。
輸電線路的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判是對(duì)綜合氣象因素引起的風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)的分析,在模糊部分運(yùn)算中采用(·,+)算子,而灰色部分運(yùn)算中采用(⊙,+)算子,結(jié)合文獻(xiàn)[12],合成的綜合評(píng)判結(jié)果為
式中 表示權(quán)重集 表示與之對(duì)應(yīng)的灰色模糊評(píng)判矩陣;wi、νi為各指標(biāo)的權(quán)重及對(duì)應(yīng)點(diǎn)灰度;μit、νit為各指標(biāo)的隸屬度及對(duì)應(yīng)點(diǎn)灰度;t=1,2,3,4。
對(duì)評(píng)判結(jié)果的處理一般采用2種方法:①采用區(qū)間數(shù)的形式,轉(zhuǎn)化為排序可能性矩陣,最后確定出可能性最大的評(píng)判因素,但是此方式計(jì)算較復(fù)雜;②直接利用隸屬度最大原則和點(diǎn)灰度最小原則進(jìn)行判斷,但此方法在隸屬度最大目點(diǎn)灰度也較大時(shí)很難下結(jié)論。針對(duì)這些不足,本文采用內(nèi)積法和最大隸屬度相結(jié)合的方法進(jìn)行處理。
假設(shè)bi是的第i個(gè)向量,若令di=1-νi,其中νi表示灰度,則di表示bi的可信度。若令bi=(μi,di),綜合評(píng)判是由bi的大小來(lái)確定,并可以簡(jiǎn)化為求解范數(shù)來(lái)比較大小,有
式中:[bi,bi]為向量bi的內(nèi)積。至此可根據(jù) ‖bi‖和最大隸屬度原則得出綜合評(píng)判結(jié)論。
以某地區(qū)供電局管轄的220kV輸電線路為例,應(yīng)用本文提出的方法對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行分析。
(1)根據(jù)下一時(shí)段的氣象因素,假設(shè)為低溫,雷電黃色預(yù)警,大雨,5級(jí)大風(fēng),下一時(shí)段不出現(xiàn)的氣象因素為默認(rèn)1級(jí),結(jié)合表1,可得到如表3所示的該線路各氣象因素故障率。
表3 各氣象因素下的線路故障率Tab.3 Failure rate under various meteorological factors
(2)建立評(píng)判因素集。M={雷電m1、覆冰m2、降雨m3、風(fēng)m4、氣溫m5、臺(tái)風(fēng)m6、冰雹m7、雪m8}。
(3)建立評(píng)判參考標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的8個(gè)評(píng)判因素,根據(jù)輸電線路運(yùn)行、維修歷史記錄及相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù),并假設(shè)圖1中x1~x4取值分別為8,6,4,2,得出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判因素的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),見表4。
表4 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判因素的評(píng)判參考標(biāo)準(zhǔn)Tab.4 Reference standard for risk level evaluation factors
(4)建立各因素的灰色模糊評(píng)判矩陣。根據(jù)表4,將表3的各個(gè)氣象因數(shù)故障率實(shí)際值代入式(2)~(5)可得各個(gè)氣象因素對(duì)應(yīng)各隸屬度的值,并根據(jù)信息充分程度確定其灰度,得到一個(gè)8×4灰色模糊評(píng)判矩陣,見表5。
表5 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判的灰色模糊評(píng)判矩陣Tab.5 Grey fuzzy evaluation matrix for risk level evaluation
(5)進(jìn)行灰色模糊綜合評(píng)判,由式(8)可得
(6)處理評(píng)判結(jié)果。依據(jù)公式(9),對(duì)得到的綜合評(píng)判向量取范數(shù)得 ‖b1‖ =1.0653,‖b2‖ =1.0607,‖b3‖ =1.0110,‖b4‖ =1.0005。根據(jù)最大隸屬度原則可以判斷該線路的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別為“高風(fēng)險(xiǎn)”??梢钥闯觯魞H就隸屬度來(lái)評(píng)判,該風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)應(yīng)屬于“較高風(fēng)險(xiǎn)”,但由于該隸屬度所對(duì)應(yīng)的灰度較大,說明該隸屬度并不可信,而基于灰色模糊綜合評(píng)判的結(jié)論更加可信。
輸電線路風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是電網(wǎng)安全預(yù)警的主要內(nèi)容之一,其難點(diǎn)在于如何建立預(yù)警方法和預(yù)警模型。本文首先建立了影響輸電線路安全的主要?dú)庀笠蛩氐墓收下誓P?,在此基礎(chǔ)上應(yīng)用灰色模糊理論構(gòu)建了多氣象因素組合的輸電線路風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判方法,由此可利用氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)時(shí)段輸電線路風(fēng)險(xiǎn)作出綜合評(píng)判,為制定安全預(yù)案和事故處理對(duì)策提供依據(jù)。
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