孫誼媊,董小順,袁鐵江,李悅玲,黃 擎
(1.國網(wǎng)新疆電力公司電力科學研究院,新疆烏魯木齊 830000;2.國網(wǎng)新疆電力公司烏魯木齊供電公司,新疆烏魯木齊 830000;3.大連理工大學電氣工程學院,遼寧大連 116024;4.國網(wǎng)冀北電力有限公司遵化市供電分公司,河北遵化130281)
每年我國電力系統(tǒng)故障原因中,自然災害占了30%以上,并呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢,成為電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的最大威脅[1]。由于架空輸電線路長期暴露在外界環(huán)境中,其故障的發(fā)生受極端氣候環(huán)境的影響尤甚。由大風引起的風荷載對線路的影響在各類極端氣候環(huán)境導致線路故障事故中是最主要的,大風天氣還會造成線路的破壞、風偏故障、舞動等嚴重后果[2-3]。因此,極端氣候環(huán)境下的大風天氣給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來了極大的威脅。
架空輸電線路停運率的準確性影響著電力系統(tǒng)的規(guī)劃運行[4]。線路發(fā)生故障可能是隨外部天氣、老化程度等運行工況變化而變的,具有隨機性。建立大風災害下的架空線路時變停運概率模型,得到停運率,有利于輸電線路風險評估。輸電線路時變停運概率數(shù)據(jù)是計算電網(wǎng)整體風險度不可缺少的數(shù)據(jù)[5],建立基于大風等極端氣候環(huán)境下的架空輸電線路停運概率模型已成為各國學者研究的熱點。
目前,針對在大風災害環(huán)境影響下的架空輸電線路時變停運模型的建立,大致概括為統(tǒng)計學方法和人工智能方法[3-4]。文獻[6-7]提出了基于颶風下的輸電線路停運率預測模型。文獻[8]提出了植被影響下的線路故障率采用階梯函數(shù)描述。文獻[3]提出了基于大風災害下的線路停運概率模型,同時慮及線路的疲勞折損,綜合分析大風災害下輸電線路的可靠性水平。文獻[9]提出了暴露型設備停運可采用馬爾可夫過程模型描述,而采用非馬爾可夫模型描述封閉型設備。文獻[10]提出了基于馬爾可夫模型的輸電線路及絕緣子狀態(tài)評估模型,并借鑒于運行經(jīng)驗數(shù)據(jù)對湖北電網(wǎng)輸電線路進行了評估。文獻[11]提出了基于隨機過程停運模型和可信性理論建立模糊故障率下的缺乏歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)時元件停運模型。文獻[5]提出了基于主觀貝葉斯推理過程建立了輸電線路的停運概率模型,仿真結果表明該模型較好地反映了外部環(huán)境的變化對架空線路停運率的影響。文獻[4]提出了基于臺風和冰災影響下的架空輸電線路停運概率模型。文獻[12-13]提出了惡劣氣候條件下輸電線路停運模型,其過程是將確定性模型模糊化,構建由風力載荷、冰力荷載和線路潮流水平作為輸入變量的停運率模糊if-then規(guī)則和模糊推理系統(tǒng),并對推理結果進行求解。這些文獻僅把極端氣象環(huán)境的發(fā)生當作是一種小概率事件。
根據(jù)國內外研究現(xiàn)狀,本文仍把大風天氣的發(fā)生當作是一種小概率事件,提出了基于極端環(huán)境下的輸電線路時變停運模型,具體過程為:首先,根據(jù)風速的實時變化、輸電線路的風荷載設計水平及慮及線路的疲勞折損,建立了極端環(huán)境下的線路時變停運模型,綜合分析輸電線路的可靠性水平;其次,以新疆吐哈地區(qū)架空輸電線路為算例驗證所建模型的正確性;最后,分析新疆地區(qū)環(huán)境特點,結合算例,分析新疆極端環(huán)境下的架空輸電線路實際可靠性水平,結果表明基于新疆極端環(huán)境下的輸電線路故障率過高,新疆疆極端環(huán)境下的輸電線路風荷載按照國家相關規(guī)范設計不適用于新疆地區(qū)的結論。最后,指出了我國高壓輸電線風荷載的設計規(guī)范中存在著問題并提出了相關意見。該模型具有一定的工程指導意義。
線路風荷載的計算公式[14]:
式中:Wx為導線風荷載標準值,N;α為導線風壓不均勻系數(shù),按照表1確定;μsc為電線體型系數(shù),在GB 50545中規(guī)定當d<17 mm取1.2,當d≥17 mm取1.1;βc為風載調整系數(shù),電壓等級為500 kV/750 kV,按照表1確定,其他直接取1;d為導線外徑,mm;lH為桿塔水平檔距,m;μz為風壓高度變化系數(shù),按照表2確定;θ為風向與導線之間的夾角,(°)。
表1 我國電力行業(yè)標準中α、βc取值Table 1 α、βcvalue in China’s electric power industry standard
表2 風壓高度變化系數(shù)Table 2 The wind pressure height coefficient
由式(1)可知,線路所承受的風荷載與風速和風向密切相關,由于風速、風向是隨機變量,所以線路風荷載也是隨機變量。本文利用廣義極值分布對其進行概率分布擬合,廣義極值分布又分為I型極值分布、II型極值分布、III型極值分布[15-20],將不同類型的3種極值分布一般化,得到的廣義極值分布函數(shù)表達式為
式中:r為形狀參數(shù);a為尺度參數(shù);b為位置參數(shù)。
目前,大多數(shù)國家(包括我國)對風速概率模擬都采用I型極值分布[14-16,19]。因此,本文將這種對風速概率模擬的方式應用在預測風荷載概率分布上,即采用I型極值分布確定風荷載概率分布函數(shù):
目前,對式(3)中2個參數(shù)a、b的估計有距法、最小二乘法、極大似然法及概率加權距法。本文采用距法[15-16,19]確定2個參數(shù),計算結果是由根方差和數(shù)學期望的計算公式得到:
式中:為輸電線路風荷載的平均值。
線路風荷載概率分布函數(shù)的具體步驟為:
1)根據(jù)觀測到風速、風向數(shù)據(jù)計算線路所承受的風荷載;
2)選取區(qū)間t時段內最大的風荷載,重復此過程,選取出n組最大風荷載組成一列風荷載的極值樣本序列;
3)根據(jù)步驟2)風荷載的極值樣本序列,通過距法,估計出風荷載的2個參數(shù)a和b;
4)根據(jù)每一次估計的2個參數(shù)a和b,即可估計出風災下的線路風荷載概率分布函數(shù)。
輸電線路設計風荷載的變差系數(shù)為[3]:
式中:μ為輸電線路設計風荷載的均值;σ為輸電線路設計風荷載的標準差。
事實上,線路實際風荷載和設計的風荷載是隨機變量,利用應力-強度干涉面積法計算架空輸電線路故障概率[3]的,其輸電線路設計風荷載的概率分布為正態(tài)分布[3]:
因此,本文提出了基于風災下的輸電線路停運概率預測模型:
疲勞折損系數(shù)為
折損后的線路所能承受的最大風荷載為
式中:VH2O_H為疲勞折損系數(shù);W′d為實際能承受的風荷載;Wd為設計所能承受的風荷載;ζ2為線路服役壽命到達時的疲勞折損系數(shù);β為形狀參數(shù);α為尺度參數(shù)[3]。
采集新疆地區(qū)2014年4月23日大風災害下的風速、風向數(shù)據(jù)。表3為每間隔1 h選出的最大風荷載量所對應的風速及風向。選取新疆吐哈地區(qū)2條輸電線路,其參數(shù)如表4所示,該算例選取線路L1。
表3 風速、風向取值Table 3 The value of wind speed and wind direction
表4 2條輸電線路參數(shù)Table 4 Parameters of two transmission lines
計算輸電線路故障概率的過程為:根據(jù)記錄觀測到的風速、風向的數(shù)據(jù),逐一計算輸電線路所承受的風荷載,選取間隔1 h的一個最大風荷載;選出每12 h構成的風荷載的極值樣本序列,利用距法估計出2個參數(shù)。按照式(8)、式(9)計算線路故障概率,得出其概率密度函數(shù)曲線如圖1所示,其故障概率如表5所示。
圖1 線路L1風荷載概率密度函數(shù)曲線Fig.1 Wind load probability density function curve of Line L1
表5 風災下線路的停運概率Table 5 Line outage probability under the wind disaster
由圖1及表4可知,前半天輸電線路故障概率為0.99,已經(jīng)處于停運狀態(tài)。國網(wǎng)新疆電力公司在2014年4月23日發(fā)現(xiàn)吐哈線路發(fā)生故障并停運,這與采用本文提出的線路故障概率模型得到的結論是一致的,驗證了本文所提模型的正確性。
新疆由于谷地的狹管效應產生大風,最大風力可達12級以上,造成風災[13]。據(jù)統(tǒng)計,常年平均風速為9 m/s,最大風速超過45 m/s,并且年平均大風日數(shù)超過100 d。年日數(shù)多、風力強及持續(xù)性長是新疆大風的主要特征[20],尤其在“百里風區(qū)”、“三十里風區(qū)”等特殊地段常常出現(xiàn)大風吹翻火車、阻礙交通等事件[21-24],大風天氣已然成為新疆地區(qū)主要的氣象災害之一。據(jù)統(tǒng)計,極端環(huán)境下的大風天氣平均每年會給新疆地區(qū)造成2.4億元的經(jīng)濟損失[20]。 2014年1月—2014年7月,110 kV及以上輸電線路跳閘率為0.16次/(100 km·a),其中在未考慮由風害引起的外力破壞造成故障的情況下,風害占總故障的21%。
例如,采集新疆吐哈地區(qū)3 d內觀測的大風情況下的風速、風向數(shù)據(jù)如圖2、圖3所示。
圖2 大風災害下風速變化圖Fig.2 Wind speed variation diagram under the wind disaster
圖3 大風災害下風向變化圖Fig.3 The wind direction variation under the wind disaster
選取吐哈地區(qū)內的2條輸電線路,如表4所示。
按照模型驗證中的算例過程,其概率密度函數(shù)如圖4、圖5所示。圖4、圖5分別為大風期間2條線路實際風荷載及能承受風荷載的發(fā)展情況,如圖中紅色的實線所示,2條線路能承受風荷載的概率密度函數(shù)是固定不變的;如圖中藍色點劃線所示,2條線路實際承受的風荷載變化是一致的,也可看出其故障概率發(fā)展的動態(tài)過程,風速是從小變大再變小的動態(tài)過程,其實際風荷載概率密度函數(shù)也相應地是從左向右再向左發(fā)展的動態(tài)過程[25-28]。由于線路L2已經(jīng)發(fā)生折損,無法達到100%的設計風荷載承受能力,L2所能承受風荷載的概率密度函數(shù)曲線比線路L1要向左移,遭受惡劣天氣影響的后果更加嚴重。
根據(jù)輸電線路故障概率預測模型(9)計算出2條線路的故障概率,如表6、圖6所示。
圖4 線路L1的概率密度函數(shù)圖Fig.4 Probability density function curve of Line L1
圖5 線路L2的概率密度函數(shù)圖Fig.5 Probability density function curve of Line L2
表6 大風下線路停運概率Table 6 The line outage probability under the wind disaster
圖6 大風下線路的停運概率變化圖Fig.6 The line outage probability variation under the wind disaster
由表6和圖6可知,隨著大風天氣的發(fā)展,線路的停運率也產生變化:風速小,相應地故障概率??;隨著風力的加大,線路故障概率也增大;當大風過后,風力減小,故障概率也減小。在相同的環(huán)境下,線路L1故障概率值要小于L2,輸電線路L2更容易發(fā)生故障,在第二天到第三天時,線路L2故障概率幾近為1,說明線路已經(jīng)處于故障狀態(tài)。也可看出,2條輸電線路的故障概率較大[29-32]。
綜上分析表明,本文在優(yōu)化文獻[3]模型的基礎上建立的輸電線路故障概率預測模型較好地反映了輸電線路實際可靠性水平發(fā)展狀況,并且本文的計算過程較為簡單。算例結果表明,新疆地區(qū)輸電線路故障概率相對于國內其他地區(qū)大。在新疆吐哈地區(qū),算例中的大風天氣時常發(fā)生,已不算小概率事件,由大風天氣導致輸電線路停運給社會經(jīng)濟帶來了巨大損失[33-35]。
由于架空輸電線路是典型的風敏感結構[22],輸電線風荷載是輸電塔抗風設計的控制因素[23],各國均制定了相關的荷載規(guī)范以確保其可靠運行。根據(jù)文中分析可知,新疆極端環(huán)境下的輸電線路按照《架空輸電線路設計規(guī)范》、《建筑結構荷載規(guī)范》設計發(fā)生故障率過高,這說明了存在工程設計階段氣象資料收集不全、防風標準偏低、結構設計不盡合理等問題。安全合理地對線路風荷載取值是目前輸電工程結構設計中的關鍵問題[36-38]。
綜上所述,我國高壓輸電線風荷載的設計規(guī)范中存在著問題,針對這些問題工程設計階段應該突出地域差異,分析全國各地環(huán)境特點,制定符合各地區(qū)的風荷載。目前,應該圍繞新疆大風天氣多、嚴寒溫差大、鹽堿沙塵多等環(huán)境特點,完善防風等反事故措施細則;加強風區(qū)設備的巡查巡視,針對大風等特殊天氣,組織開展特巡工作,及時發(fā)現(xiàn)缺陷異常;全疆各單位要認真開展輸電線路廊道風害隱患排查治理專項工作,加大輸電廊道防患治理項目儲備。
1)本文結合輸電線路風荷載設計規(guī)范及慮及線路疲勞折損建立了大風災害下架空輸電線路的時變停運概率模型,用以計算輸電線路的可靠性水平,算例結果驗證了該模型的正確性及有效性。
2)分析新疆極端環(huán)境特點,結合算例,證明我國輸電線風荷載的設計規(guī)范存在著問題,并提出了相應的建議。
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