基于CFD原理的架空輸電線路故障概率估算方法

胥志強(qiáng), 吳杰康

(廣東工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，廣東 廣州 510006)

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基于CFD原理的架空輸電線路故障概率估算方法

胥志強(qiáng), 吳杰康

(廣東工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，廣東 廣州 510006)

針對(duì)雷擊、風(fēng)速、覆冰、污閃、鳥(niǎo)類(lèi)接觸、線路舞動(dòng)和老化等對(duì)架空輸電線路安全穩(wěn)定運(yùn)行的影響，對(duì)架空輸電線路故障率預(yù)測(cè)模型進(jìn)行探討。首先將架空輸電線路的故障率流態(tài)化，考慮各種不確定性因素影響，并加權(quán)優(yōu)化相關(guān)的影響因子，以求解出其綜合健康指數(shù)，同時(shí)修正輸電線路的流態(tài)故障概率分布，以此建立受多因素影響的架空輸電線路故障率預(yù)測(cè)模型；再由有限體積法(finite volume method，F(xiàn)VM)對(duì)該模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，并對(duì)其采用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(computational fluid dynamics，CFD)原理模擬仿真，根據(jù)所得結(jié)果估算出具有高準(zhǔn)確度的預(yù)測(cè)值。以IEEE 9、IEEE 30、IEEE 57、IEEE 118為實(shí)例進(jìn)行計(jì)算和分析，結(jié)果表明所研究模型可以有效地提高線路故障率的預(yù)測(cè)精度，驗(yàn)證了CFD模擬仿真在求解架空輸電線路失效率問(wèn)題時(shí)的有效性。

架空輸電線路；流態(tài)故障率；綜合健康指數(shù)；有限體積法；計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)

架空輸電線路是電力系統(tǒng)輸送電能的主要途徑，其運(yùn)行狀態(tài)對(duì)正常生產(chǎn)生活和電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行有極大影響，但大部分輸電線路處于荒郊野外，工作環(huán)境較為復(fù)雜，其故障率的隨機(jī)波動(dòng)性較大，且引起輸電線路故障的主要因素有雷擊、風(fēng)速、覆冰、污閃、鳥(niǎo)類(lèi)接觸、線路舞動(dòng)和老化及國(guó)家政策等。為了能夠快速準(zhǔn)確地判斷出輸電線路的故障率，積極采取防護(hù)和維修措施，以期故障損失最小化，馬爾可夫法[1]、狀態(tài)枚舉法[2]和人工智能算法[3]等故障率預(yù)測(cè)方法已應(yīng)用到該領(lǐng)域。大量研究發(fā)現(xiàn)：輸電線路跨越茂密的林區(qū)、鳥(niǎo)類(lèi)活動(dòng)等對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)會(huì)產(chǎn)生極大的干擾[4-5]；不同的氣候條件對(duì)其故障率的預(yù)測(cè)結(jié)果存在較大的影響，氣溫變化、雷擊現(xiàn)象和線路舞動(dòng)使線路故障率顯著上升[6-8]，大面積覆冰有礙于輸電線路正常運(yùn)行，影響人們的正常生活和生產(chǎn)秩序[9-10]；線路絕緣老化使其電氣性能劣化導(dǎo)致失效[11]。然而，傳統(tǒng)的架空輸電線路故障概率預(yù)測(cè)模型和方法已日益捉襟見(jiàn)肘：蒙特卡洛法預(yù)計(jì)故障率時(shí)需要足夠長(zhǎng)的重復(fù)周期，其收斂時(shí)間受到限制；狀態(tài)枚舉法則需要消耗較多的CPU時(shí)間，且當(dāng)線路元件數(shù)量較多又相互影響時(shí)易導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生很大誤差；而人工智能算法亦存在著收斂速度慢和易陷入局部極小點(diǎn)，甚至不能收斂等缺點(diǎn)。此外，當(dāng)前的架空輸電線路故障率隨機(jī)性強(qiáng)，大量的預(yù)測(cè)模型和方法所需考慮的內(nèi)容尚需進(jìn)一步完善，故需通過(guò)建立合理全面的故障率預(yù)測(cè)模型、改進(jìn)預(yù)測(cè)方法，提高線路失效預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，再以此為基礎(chǔ)采取一定的保護(hù)和維修措施，從而保證整個(gè)電力系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行。

本文針對(duì)常規(guī)輸電線路故障率預(yù)測(cè)模型及方法的不足，綜合考慮雷擊、風(fēng)速、覆冰、污閃、鳥(niǎo)類(lèi)接觸、線路舞動(dòng)和老化等綜合影響因素，以此為基礎(chǔ)建立了多因素綜合影響的架空輸電線路故障率預(yù)測(cè)模型，由有限體積法(finite volume method，F(xiàn)VM)對(duì)其進(jìn)行網(wǎng)格劃分，再通過(guò)計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(computational fluid dynamics，CFD)非線性數(shù)值模擬其運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)而估算出不確定性因素對(duì)線路故障的影響?？紤]到CFD模擬具有物理概念明晰、理論根據(jù)充分、計(jì)算速度快和預(yù)算結(jié)果可靠等特點(diǎn)，可有效解決受復(fù)雜因素約束的線路故障率優(yōu)化計(jì)算問(wèn)題，故選取CFD對(duì)所建優(yōu)化模型進(jìn)行求解，并針對(duì)IEEE 9、IEEE 30、IEEE 57和IEEE 118分別進(jìn)行仿真分析，來(lái)驗(yàn)證該理論的有效性和所建模型的正確性。

1 CFD原理

1.1 基本理論

CFD原理是通過(guò)計(jì)算機(jī)數(shù)值計(jì)算和圖像顯示，對(duì)包含有流體流動(dòng)和熱傳導(dǎo)等相關(guān)物理現(xiàn)象的系統(tǒng)所做的分析[12-13]，其基本思想如下：把原來(lái)在時(shí)間域和空間域上連續(xù)的物理量場(chǎng)，用一系列離散點(diǎn)上的變量值的集合來(lái)替代，并通過(guò)一定的原則和方式建立起反映這些離散點(diǎn)上場(chǎng)變量之間關(guān)系的代數(shù)方程組，然后求解代數(shù)方程組獲得場(chǎng)變量的近似解。

CFD原理的架空輸電線路故障概率估算方法CFD是在流動(dòng)基本方程(質(zhì)量守恒方程、動(dòng)量守恒方程、能量守恒方程)控制下對(duì)流體流動(dòng)過(guò)程進(jìn)行的數(shù)值模擬，由此得到極其復(fù)雜流場(chǎng)內(nèi)各個(gè)位置上的基本物理量(如速度、壓力、溫度、濃度等)的分布，以及這些物理量隨時(shí)間的變化情況。

任何流的問(wèn)題都必須滿足質(zhì)量守恒定律：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)流體微元中質(zhì)量的增加等于同一時(shí)間間隔內(nèi)流入該微元體的凈質(zhì)量。

(1)

引入矢量符號(hào)

(2)

則(1)式可改寫(xiě)成

(3)

式(1)至(3)中：ρ為流體密度；t為時(shí)間；u為速度矢量；u、v和w是速度矢量u在x、y和z方向上的分量。若流體不可縮放，且其密度ρ為常數(shù)，則可得出

(4)

任何流動(dòng)系統(tǒng)都必須滿足動(dòng)量守恒定律：微元體中流體的動(dòng)量對(duì)時(shí)間的變化率等于外界作用在該微元上的各種力之和。由此導(dǎo)出x、y和z三個(gè)方向的動(dòng)量守恒方程：

(5)

式中：p為微元體上的壓力密度；τxx、τxy和τxz分別為微元體分子因粘性作用在其表面上產(chǎn)生的粘性應(yīng)力τ的分量；Fx、Fy和Fz分別為微元體上的體力在x、y和z三個(gè)方向上的分力。若體力只有重力，且為軸豎直方向，則Fx=0、Fy=0、Fz=-ρg。

能量守恒定律是包含有熱交換的流動(dòng)系統(tǒng)必須滿足的基本定律：微元體中能量的增加率等于進(jìn)入該微元體的凈熱流量加上體力和面力對(duì)其所做的功。則

(6)

式中：cp是流體比熱容；T是流體熱力學(xué)溫度；k為流體的傳熱系數(shù)；ST為粘性耗散項(xiàng)，包括流體的內(nèi)熱源及由于粘性作用流體機(jī)械能轉(zhuǎn)換為熱能的部分。

1.2 基于CFD原理預(yù)測(cè)架空輸電線路故障率

架空輸電線路故障概率的常規(guī)預(yù)測(cè)方法已難于適用日漸龐大的電力系統(tǒng)，其預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠度面臨巨大的挑戰(zhàn)。為了有效克服常規(guī)輸電線路故障率預(yù)測(cè)模型及方法的不足，盡可能地提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度，本文提出了基于CFD原理的輸電線路故障率預(yù)測(cè)模型，通過(guò)精細(xì)的流場(chǎng)計(jì)算準(zhǔn)確模擬歷史數(shù)據(jù)不足、地形復(fù)雜、氣候多變的戶外線路故障率流動(dòng)特征，盡可能地提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。

不確定性CFD模擬方法是隨機(jī)分析方法和傳統(tǒng)CFD方法的有機(jī)結(jié)合。傳統(tǒng)隨機(jī)分析的方法有采樣法、微擾動(dòng)法、敏感性分析、模糊邏輯法等。其中敏感性分析、模糊邏輯法通常敏感性分析不能給出精確的量化的隨機(jī)響應(yīng)；而蒙特卡洛(Monte Carlo)方法由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單而應(yīng)用較為廣泛，但其效率較低：在處理低維度問(wèn)題時(shí)，蒙特卡洛方法仍需要大量的樣本，對(duì)計(jì)算資源的消耗較大。微擾動(dòng)法只適合隨機(jī)變化很小的情況。大多數(shù)CFD模擬所釆用的數(shù)學(xué)模型都是確定性的，物性參數(shù)、幾何模型和邊界條件等也都是確定性的，并以尋求確定性解為目標(biāo)，同時(shí)κ-ε以及κ-ω模型計(jì)算結(jié)果也顯示了不錯(cuò)的預(yù)測(cè)精度。

本文在已知整個(gè)線路系統(tǒng)的總體故障率的前提條件下，通過(guò)參閱有關(guān)文獻(xiàn)選用κ-ε數(shù)學(xué)模型，根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)函數(shù)和約束條件調(diào)整其物性參數(shù)、邊界條件等。設(shè)輸電線路故障率的約束因素q有m個(gè)，其相應(yīng)影響程度為θi(i=1,2,…,m)，則輸電線路節(jié)點(diǎn)x處的修正因子

(7)

預(yù)測(cè)模型的修正因子向量為P=[ζ1,ζ2,…,ζk]，其中k≤q，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(8)

若各約束因素的擬合殘差

(9)

式中n指不同時(shí)刻。則其構(gòu)成的擬合殘差矩陣

(10)

通過(guò)求解出κ-ε數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型的最優(yōu)修正因子向量，其目標(biāo)函數(shù)和約束條件為：

(11)

令R=[1,1,…,1]，則有

(12)

用拉格朗日乘子法求解上式，得：

(13)

則最優(yōu)修正因子向量

(14)

目標(biāo)函數(shù)的最小值

(15)

首先設(shè)定故障率通過(guò)每個(gè)負(fù)荷輸入端口均勻輸入線路系統(tǒng)，再由每個(gè)負(fù)載端口均勻輸出。假設(shè)每一條輸電線路均是具有有效斷面面積的中空管道，故障率以均勻流態(tài)(流體密度ρ0為定值)的形式分布于其中，則長(zhǎng)度為x+dx位置處的流態(tài)故障率

(16)

式中：ξx為修正因子；vx為線路管內(nèi)流態(tài)故障率的流速；Sx為有效斷面面積；dx為x處線路段的微小長(zhǎng)度；V0為線路中流體總體積；λ0為線路總故障。

通過(guò)修正因子修正由CFD預(yù)測(cè)線路在節(jié)點(diǎn)x處的流態(tài)故障率流速，結(jié)合輸電線路的仿真模型，由流動(dòng)方程求解出線路各節(jié)點(diǎn)處的等效流速vi，再聯(lián)立相關(guān)公式可計(jì)算出輸電線路任何節(jié)點(diǎn)處的故障概率。其中每個(gè)約束因素的影響程度可由基于切比雪夫正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的綜合健康指數(shù)來(lái)逼近。

2 架空輸電線路的流態(tài)故障概率建模

為了能夠有效利用CFD數(shù)值模擬工具準(zhǔn)確預(yù)計(jì)輸電線路故障率，本文首先將線路的故障率流態(tài)化，由此引入兩個(gè)新概念。

a) 流態(tài)故障概率λ：是描述輸電線路產(chǎn)生隨機(jī)性故障的概率值。將輸電線路故障率流態(tài)化，能夠準(zhǔn)確反映故障率的隨機(jī)性特點(diǎn)，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。

b) 綜合健康指數(shù)Ω(Ω是一無(wú)量綱系數(shù)，通常情況下Ω>1)：是描述輸電線路受多種復(fù)雜影響因素約束條件下發(fā)生故障程度的數(shù)值。任意電力系統(tǒng)中的輸電線路故障率都由多因素綜合影響造成的，故不同線路上的故障率分布情況也迥異，需要綜合健康指數(shù)修正其流態(tài)故障率的分布，以期保證預(yù)測(cè)結(jié)果有較高的準(zhǔn)確度。

綜合健康指數(shù)Ω的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(17)

本文通過(guò)構(gòu)造切比雪夫正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[14]，快速有效地學(xué)習(xí)給定樣本并逼近目標(biāo)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入輸出關(guān)系的最小平方誤差逼近，求解出最優(yōu)權(quán)重系數(shù)，其模型如圖1所示。

以切比雪夫正交多項(xiàng)式函數(shù)ki(t)作為隱層神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)，對(duì)未知函數(shù)K(t)進(jìn)行學(xué)習(xí)與逼近，可得該網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的矩陣向量迭代計(jì)算公式為

(18)

式中：X為輸入整合矩陣；δ為學(xué)習(xí)步長(zhǎng)，且δ>0；σ為輸出向量，σ∈Rm。其中有

則該切比雪夫正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值

(19)

考慮到多種復(fù)雜影響因素約束輸電線路的故障率分布，其總體影響由綜合健康指數(shù)進(jìn)行修正；再采用CFD方法對(duì)流態(tài)故障率進(jìn)行數(shù)值模擬，可以有效改善預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，其具體建模步驟如圖2所示。

圖2 CFD模擬工作流程

在建模過(guò)程中劃分網(wǎng)格，建立離散方程非常關(guān)鍵，直接影響所建模型預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度。利用FLUENT求解控制方程時(shí)，一般采用網(wǎng)格生成技術(shù)將控制方程在空間區(qū)域上進(jìn)行離散，但由于所處理問(wèn)題自身的復(fù)雜性，常采用FVM對(duì)所得到的離散方程組進(jìn)行求解。

FVM原理是將計(jì)算區(qū)域劃分為一系列控制體積，將待解微分方程對(duì)每一個(gè)控制體積積分得出離散方程[15]，其基本思路是：將計(jì)算區(qū)域劃分為網(wǎng)格，并使每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)周?chē)幸粋€(gè)互不重復(fù)的控制體積；將待解微分方程(控制方程)對(duì)每一個(gè)控制體積積分，從而得出一組離散方程，其關(guān)鍵是在導(dǎo)出離散方程中，需要對(duì)界面上的被求函數(shù)本身及其導(dǎo)數(shù)的分布作出某種形式的假定。

3 架空輸電線路的流態(tài)故障率估算

本文先將線路故障率流態(tài)化，聯(lián)立式(17)和式(19)，求解獲得綜合健康指數(shù)和最優(yōu)權(quán)重序列，并以此修正線路的流態(tài)故障率分布，再通過(guò)CFD模擬及分析電力系統(tǒng)t時(shí)刻的速度矢量分布圖，得出該時(shí)刻各節(jié)點(diǎn)處的流態(tài)故障率計(jì)算公式為

(20)

式中：λi,t為t時(shí)刻i節(jié)點(diǎn)處的失效率；vi,t為t時(shí)刻i節(jié)點(diǎn)處的流態(tài)故障率等效流動(dòng)體的流速；Si,t為t時(shí)刻i節(jié)點(diǎn)處的等效斷面面積；Ωi,t為t時(shí)刻i節(jié)點(diǎn)處的綜合健康指數(shù)；λa,t為t時(shí)刻系統(tǒng)的總實(shí)際故障率；Va,t為t時(shí)刻系統(tǒng)中的總流態(tài)故障率等效流動(dòng)體體積。

各節(jié)點(diǎn)處的等效斷面面積及半徑分別為：

(21)

式中：Si為i節(jié)點(diǎn)處的等效斷面面積；Ri為i節(jié)點(diǎn)處的等效半徑；Ai為流體在i節(jié)點(diǎn)處的實(shí)際流動(dòng)斷面面積；Li為i節(jié)點(diǎn)處的實(shí)際流動(dòng)斷面濕周。

4 實(shí)例仿真

本文基于CFD原理的架空輸電線路故障概率預(yù)測(cè)模型，在已知電力系統(tǒng)總故障率的前提下，針對(duì)IEEE 9、IEEE 30、IEEE 57和IEEE 118中各線路故障率的分布分別進(jìn)行CFD仿真分析，各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的具體原始數(shù)據(jù)詳見(jiàn)表1，于每個(gè)系統(tǒng)中隨機(jī)選取10處線路節(jié)點(diǎn)為故障率預(yù)測(cè)點(diǎn)，以其實(shí)際故障率為參考數(shù)據(jù)，根據(jù)所得模擬結(jié)果對(duì)比分析。

首先，由表1中4個(gè)電力系統(tǒng)的架空輸電線路原始數(shù)據(jù)，通過(guò)Gambit軟件繪制出其模型結(jié)構(gòu)示意圖，如圖3所示。根據(jù)系統(tǒng)論證資料，本文所述系統(tǒng)均采用LGJ-185型鋼芯鋁絞線，查得LGJ-185的計(jì)算直徑為19 mm。由于線路截面呈圓形對(duì)稱結(jié)構(gòu)，故圖中只描繪了半個(gè)輸電線路模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

表1 各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的相關(guān)故障率原始數(shù)據(jù)

圖3 各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)

其次，網(wǎng)格是CFD模型的幾何表達(dá)式，也是模擬與分析的載體。網(wǎng)格質(zhì)量的高低對(duì)CFD計(jì)算精度和計(jì)算效率具有重要影響。對(duì)于復(fù)雜的CFD問(wèn)題，網(wǎng)格生成極為重要，恰當(dāng)?shù)木W(wǎng)格分布與流態(tài)故障率的流動(dòng)方向吻合性較好，可以有效地降低其數(shù)值耗散，故必須給予足夠的重視。通過(guò)多次調(diào)和得到各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的網(wǎng)格形狀如圖4所示。

圖4 各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)網(wǎng)格

再次，對(duì)所建模型輸入相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，為了能夠準(zhǔn)確模擬出流態(tài)故障率的動(dòng)態(tài)非線性分布狀況，故設(shè)定其迭代次數(shù)為500進(jìn)行迭代分析。同時(shí)設(shè)定置信區(qū)間為[0.999 0，0.999 5]，其中IEEE 9、IEEE 30、IEEE 57、IEEE 118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)迭代次數(shù)分別為472、386、372、256。經(jīng)過(guò)對(duì)各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的殘差檢測(cè)結(jié)果分析得出：采用CFD模擬預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠度均較高，達(dá)到了99.9%以上，有時(shí)其準(zhǔn)確性甚至超過(guò)99.99%，且隨著系統(tǒng)的復(fù)雜性增強(qiáng)，模擬流態(tài)故障率達(dá)到置信區(qū)間所需迭代次數(shù)逐漸減少，模擬時(shí)間亦得到了良好改善。

最后，通過(guò)FLUENT仿真后處理，各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的速度矢量分布如圖5所示。

圖5 各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的速度矢量分布

通過(guò)分析可知：流態(tài)故障率在主變壓器附近、線路大弧垂擺動(dòng)波動(dòng)較大的區(qū)域中頻發(fā)率較高，需加強(qiáng)線路巡視，及時(shí)處理線路缺陷，提高供電可靠性；同時(shí)，通過(guò)分析各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的速度矢量，由此獲得各節(jié)點(diǎn)處流態(tài)故障率的等效流動(dòng)體的速度值，再結(jié)合各節(jié)點(diǎn)處的綜合健康指數(shù)加以修正，由式(20)求解出相應(yīng)預(yù)測(cè)點(diǎn)處的流態(tài)故障率，預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表3所示。

表3 各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的流態(tài)故障率估算值

節(jié)點(diǎn)各節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)故障率/%IEEE9IEEE30IEEE57IEEE11811.312.141.791.6521.072.031.311.5630.761.152.193.0142.212.152.942.6051.081.882.171.7761.142.261.492.0672.151.552.281.4481.962.853.091.7992.383.032.752.10102.552.192.411.51

此外，對(duì)IEEE 118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)采用組合預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)其故障率，以其實(shí)際故障率為參照數(shù)據(jù)，具體預(yù)估結(jié)果見(jiàn)表4，可知：使用組合預(yù)測(cè)模型預(yù)估架空輸電線路故障率時(shí)，其預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性較本文所提出的CFD預(yù)測(cè)模型要低，相對(duì)誤差也較高，故隨著電網(wǎng)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大，有些輸電線路故障率的常規(guī)預(yù)測(cè)方法亦顯現(xiàn)出一定的弊端，降低了預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度，影響判斷線路發(fā)生故障的準(zhǔn)確性，從而不能有效地預(yù)防及控制該故障。

表4 不同預(yù)測(cè)模型中的故障率估算值比較 %

節(jié)點(diǎn)實(shí)際故障率預(yù)測(cè)結(jié)果CFD模擬組合預(yù)測(cè)誤差分析CFD模擬組合預(yù)測(cè)11.681.651.731.782.9721.531.561.591.963.9233.043.012.970.992.3042.622.602.650.761.1451.791.771.831.112.2362.042.062.100.982.9471.451.441.380.694.8281.811.791.721.104.9792.122.101.940.948.49101.491.511.531.342.68

5 結(jié)論

本文在已知整個(gè)電力系統(tǒng)故障率的條件下，采用綜合健康指數(shù)削弱各影響因素對(duì)線路故障率分布的波動(dòng)作用，基于數(shù)值模擬和FLUENT軟件相結(jié)合的方法模擬架空輸電線路流態(tài)故障率的流場(chǎng)分布，模擬結(jié)果表明：

a) CFD仿真計(jì)算速度快，其預(yù)測(cè)結(jié)果可靠度高，方便人們作出準(zhǔn)確的故障判斷，及時(shí)采取有效的預(yù)防和維修措施；

b) CFD仿真的應(yīng)用范圍廣，適用于估算復(fù)雜約束下的電力系統(tǒng)或其輸電線路各節(jié)點(diǎn)處的故障率，且隨著系統(tǒng)的復(fù)雜性增強(qiáng)，其預(yù)算結(jié)果的準(zhǔn)確率越高；

c) CFD仿真可作為一種新的、有效的故障率預(yù)測(cè)工具適應(yīng)網(wǎng)域范圍日漸擴(kuò)大的電力系統(tǒng)，其預(yù)測(cè)結(jié)果較其他常用方法優(yōu)異，克服了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型及方法的多種弊端，可用其來(lái)預(yù)測(cè)架空輸電線路中各線路段上發(fā)生故障的概率。

[1] 葉練方，王星華，顏少偉，等．基于馬爾可夫模型的輸電線路可靠性評(píng)估[J]. 廣東電力，2015，28(1)：76-81. YE Lianfang，WANG Xinghua，YAN Shaowei，et al. Reliability Evaluation on Power Transmission Lines Based on Markov Model[J].Guangdong Eletric Power，2015，28(1)：76-81.[2] 李文沅．電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：模型、方法和應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2006.

[3] BO Z Q，AGGARWAL R K，JHONS A T，et al. A New Approach to Phase Selection Using Fault Generated High Frequency Noise and Neural Networks[J].IEEE Trans. on Power Delivery，1997，12(1)：106-115.

[4] 代曉光，楊振偉，謝平，等．輸電線路鳥(niǎo)害防治對(duì)策[J]. 廣東電力，2011，24(6)：47-49.

DAI Xiaoguang，YANG Zhenwei，XIE Ping，et al. Prevention Strategy for Bird Injury on Transmission Lines[J].Guangdong Eletric Power，2011，24(6)：47-49.

[5] BLACKETT G，SAVORY E，TOY N，et al. An Evaluation of The Environmental Burdens of Present and Alternative Materials Used for Electricity Transmission[J].Building and Environment，2008，43(7)：1326-1338.

[6] 文波，劉貞毅，洪彬倬．天氣因素對(duì)配電網(wǎng)可靠性影響的探討[J]. 廣東電力，2012，25(9)：72-75.

WEN Bo，LIU Zhenyi，HONG Binzhuo. Discussion on Impact of Distribution Networks[J].Guangdong Eletric Power，2012，25(9)：72-75.

[7] 李瀚儒，張成巍．架空輸電線路防雷評(píng)估新方法分析[J]. 廣東電力，2015，28(5)：109-113.

LI Hanru，ZHANG Chengwei. Analysis on New Method for Evaluation on Lightning Protection of Overhead Power Transmission Lines[J].Guangdong Eletric Power，2015，28(5)：109-113.

[8] 李新民，朱寬軍，李軍輝．輸電線路舞動(dòng)分析及防治方法研究進(jìn)展[J]. 高電壓技術(shù)，2011，37(2)：484-490.

LI Xinmin，ZHU Kuanjun，LI Junhui. Review on Analysis and Prevention Measures of Galloping for Transmission Line[J].High Voltage Engineering，2011，37(2)：484-490.

[9] 周華敏，全玉生，房林杰，等．高壓架空輸電線路覆冰診斷新方法[J]. 廣東電力，2015，28(11)：103-109.

ZHOU Huamin，QUAN Yusheng，F(xiàn)ANG Linjie，et al. New Method for Icing Detection of HV Overhead Transmission Lines[J].Guangdong Eletric Power，2015，28(11)：103-109.

[10] 陳金熠，范春菊，胡天強(qiáng)，等．考慮架空輸電線路狀態(tài)的線路覆冰監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2012，40(15)：93-98.

CHEN Jinyi，F(xiàn)AN Chunju，HU Tianqiang，et al. Study on Monitoring System of Transmission Line Icing Considering the State of Overhead Transmission Lines[J].Power System Protection and Control，2012，40(15)：93-98.

[11] 孫羽，王秀麗，王建學(xué)，等．架空線路冰風(fēng)荷載風(fēng)險(xiǎn)建模及模糊預(yù)測(cè)[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2011，31(7)：21-28.

SUN Yu，WANG Xiuli，WANG Jianxue，et al. Wind and Ice Loading Risk Model and Fuzzy Forecast for Overhead Transmission Lines[J].Proceeding of the CSEE，2011，31(7)：21-28.

[12] 劉益智. 不確定性CFD模擬方法及其應(yīng)用研究[D]. 北京：華北電力大學(xué)，2014.

[13] 李莉，劉永前，楊勇平，等．基于CFD流場(chǎng)預(yù)計(jì)算的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)方法[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2013，33(7)：27-32. LI Li，LIU Yongqian，YANG Yongping，et al. Short-term Wind Speed Forecasting Based on CFD Pre-calculated Flow Fields[J].Proceeding of the CSEE，2013，33(7)：27-32.[14] 張雨濃，李巍，蔡炳煌，等．切比雪夫正交基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值直接確定法[J]. 計(jì)算機(jī)仿真，2009，26(1)：157-161.

ZHANG Yunong，LI Wei，CAI Binghuang，et al. A Chebyshev Orthogonal Basis Neural Network with Direct Weight Determination[J].Computer Simulation，2009，26(1)：157-161.

[15] PATANKER S. Numerical Heat Transfer and Fluid Flow[M]. Washington Taylor & Francis，1980.

(編輯 王朋)

Assessment Method for Failure Probability of Overhead Transmission Lines Based on Computational Fluid Dynamics

XU Zhiqiang, WU Jiekang

(School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, Guangdong 510006, China)

In allusion to influence on safe and stable operation of overhead transmission lines by lightning, wind speed, icing, flashover, bird touch, line dancing, aging, and so on, this paper discusses failure rate forecasting model for overhead transmission lines. It firstly fluidizes failure rate of overhead transmission lines and considers influence of various uncertain factors, then conducts weighted optimization on related influencing factors so as to solve for comprehensive health index. Meanwhile, it modifies fluid failure probability distribution of transmission lines for establishing a forecasting model for failure rate of overhead transmission lines affected by various factors. Finite volume method (FVM) is used for meshing for this model as well as computational fluid dynamics (CFD) principle is applied for simulation calculation, and predicted values with high accuracy are finally assessed according to results obtained. By taking IEEE 9, IEEE 30, IEEE 57 and IEEE 118 systems for calculation and analysis, it expounds that this model can effectively improve failure rate forecasting precision, and proves feasibility of CFD simulation in solving the problem of failure rate of overhead transmission lines.

overhead transmission line; fluid failure rate; comprehensive heath index; finite volume method (FVM); computational fluid dynamics(CFD)

2016-04-15

2016-08-03

國(guó)家自然科學(xué)基金(50767001)；廣東省自然科學(xué)基金(2014A030313509)；中國(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司科技項(xiàng)目(K-GD2014-194)

10.3969/j.issn.1007-290X.2016.10.019

TM75

A

1007-290X(2016)10-0109-07

胥志強(qiáng)(1990)，男，江西豐城人。在讀碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制。

吳杰康(1965)，男，廣西隆安人。教授，工學(xué)博士，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制。