配電網(wǎng)故障時(shí)空特征及形成機(jī)理分析

王建雄，肖麟祥，唐海國(guó)，劉海峰，馬 瑞

(1.國(guó)網(wǎng)湖南省電力公司，湖南長(zhǎng)沙 410007；2.長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 410114;3.國(guó)網(wǎng)湖南省電力公司電力科學(xué)研究院，湖南長(zhǎng)沙 410007)

0 引 言

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，全社會(huì)對(duì)電能的需求量不斷增長(zhǎng)。與此同時(shí)，電網(wǎng)規(guī)模也不斷擴(kuò)大，復(fù)雜程度不斷提升[1]，配電網(wǎng)作為電力網(wǎng)絡(luò)中與用戶直接相連的部分，其安全可靠性影響著人們的日常生活和工作。對(duì)配電網(wǎng)的故障統(tǒng)計(jì)分析是電網(wǎng)可靠性分析的重要組成部分。

許多學(xué)者對(duì)電網(wǎng)故障分布特性及其形成機(jī)制進(jìn)行了研究：文獻(xiàn)[2-3]通過統(tǒng)計(jì)我國(guó)東北、西北、華中、南方電網(wǎng)發(fā)生的重大停電事故，得出大停電事故的自組織臨界特性是客觀存在的；其中文獻(xiàn)[3] 加入小棍機(jī)制、減少故障傳遞和主動(dòng)解列3種控制規(guī)則發(fā)現(xiàn)新的冪律函數(shù)在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下斜率有所增加，降低了大型事故發(fā)生的概率。進(jìn)一步地，文獻(xiàn)[4]對(duì)輸電網(wǎng)故障進(jìn)行分析研究，表明電網(wǎng)故障和大停電事故一樣，在時(shí)間上近似滿足冪律分布且具有比較強(qiáng)的長(zhǎng)程正相關(guān)性,其Hurst指數(shù)約為1；同時(shí)，文獻(xiàn)[5]從空間層面統(tǒng)計(jì)了H省500kV輸電線路故障次數(shù)與其發(fā)生頻次和累計(jì)概率的關(guān)系，為電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管控提供了輔助決策的依據(jù)。上述研究表明，處于臨界狀態(tài)下的輸電網(wǎng)故障后線路潮流的大規(guī)模轉(zhuǎn)移和繼電保護(hù)的不恰當(dāng)動(dòng)作是觸發(fā)連鎖故障[6-8]，使輸電網(wǎng)故障具有冪律特征的直接原因。而配電網(wǎng)中一般采用開環(huán)運(yùn)行方式，線路故障后首先進(jìn)行定位，再執(zhí)行倒閘操作，最后恢復(fù)供電，由潮流轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的連鎖故障概率較低。因此，文獻(xiàn)[9-11]分別對(duì)濮陽(yáng)、南昌和張家界等地的配電網(wǎng)故障展開研究，發(fā)現(xiàn)其在時(shí)間序列上也具有類似輸電網(wǎng)的冪律分布特性，并給出了極端天氣所致的合理解釋。文獻(xiàn)[12]應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法對(duì)配網(wǎng)停電時(shí)戶數(shù)和停電持續(xù)時(shí)間兩個(gè)可靠性指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，初步驗(yàn)證了配電網(wǎng)停電事故的自組織臨界特性。以上文獻(xiàn)均未從空間上對(duì)配電網(wǎng)故障的分布特性及其形成機(jī)理展開研究，同時(shí)由于配電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對(duì)其進(jìn)行多時(shí)間尺度和多空間尺度的對(duì)比分析，能夠更好地反映出配電網(wǎng)的敏感時(shí)期和薄弱環(huán)節(jié)。

為此，本文以H省各地級(jí)市配電網(wǎng)為例，收集了2016年7月～2017年6月的配電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)，首先在時(shí)間上以日故障次數(shù)為單位，在空間上以配電網(wǎng)故障所在線路為單位分析統(tǒng)計(jì)其分布特性；然后從多時(shí)空角度出發(fā)統(tǒng)計(jì)其周故障次數(shù)、月故障次數(shù)，并從客觀角度分析了其在時(shí)間和空間上所服從分布的形成機(jī)理；最后將各地級(jí)市配網(wǎng)故障分布特性在同一坐標(biāo)下進(jìn)行了對(duì)比分析驗(yàn)證。

1 配電網(wǎng)故障特征及其分析方法

1.1 配電網(wǎng)故障特征

H省屬大陸性亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候，氣候年內(nèi)變化較大。冬寒冷而夏酷熱，夏秋少雨，秋冬干旱，夏季年平均氣溫大都在27℃～29℃，日最高氣溫≥35℃的酷熱天數(shù)達(dá)到一個(gè)月以上，電網(wǎng)故障多發(fā)生在夏冬兩季。

本文基于H省配網(wǎng)搶修指揮應(yīng)用平臺(tái)統(tǒng)計(jì)了H省配電網(wǎng)2016年7月～2017年6月所有歸檔后的故障停電搶修工單信息，原始數(shù)據(jù)中記錄了市公司、供電所、主線名稱、支線名稱、臺(tái)區(qū)名稱、臺(tái)區(qū)編號(hào)、故障原因、故障時(shí)間和故障修復(fù)時(shí)間等。本文共統(tǒng)計(jì)了近64 000條搶修工單信息，覆蓋面達(dá)到14個(gè)地市公司，656個(gè)供電所，28 694個(gè)臺(tái)區(qū)。

全省不同的停電事故所占比例如圖1所示。

圖1 停電事故原因統(tǒng)計(jì)Fig.1 Power supply blackout causes statistics

從圖1中可以看出，計(jì)劃停電和誤報(bào)占到了總停電事故的11.7%，由于其并非真正意義上的故障停電，不在本文統(tǒng)計(jì)范圍之內(nèi)。配電網(wǎng)故障停電可以分為主線跳閘、支線跳閘和配變停電，線路跳閘和配變停電共占到了配電網(wǎng)總故障停電的88.3%，所以本文主要考慮線路跳閘和配變停電在多時(shí)間尺度和多空間尺度上的分布特征。

1.2 配電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)的研究方法

一方面，經(jīng)典可靠性理論認(rèn)為：輸配電線路、變壓器等一次設(shè)備元件的故障失靈事件可以用泊松分布描述，元件失效事件之間相互獨(dú)立，由這樣的多個(gè)元件組成的電網(wǎng)在單位時(shí)間內(nèi)發(fā)生的故障次數(shù)具有指數(shù)分布規(guī)律[11-13]。

指數(shù)分布的累積概率函數(shù)可表示為

P(X≤x)=1-e-λx

(1)

移項(xiàng)后兩邊取雙對(duì)數(shù)，得

lg[P(X>x)]=-λx

(2)

可見指數(shù)分布在單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈斜率為λ的直線狀。

另一方面，根據(jù)分形理論，如果某客體的標(biāo)度r和標(biāo)度的頻度或概率P滿足關(guān)系式(3)，則可以說該客體具有分形結(jié)構(gòu)(服從冪律分布)，即

P=cr-D

(3)

式中：c為待定參數(shù)；D為分形維值，即冪律值。

將式(3)兩邊取常用對(duì)數(shù)進(jìn)行雙對(duì)數(shù)變換，得

lgP=lgc-Dlgr

(4)

利用上式對(duì)配電網(wǎng)故障時(shí)空特征進(jìn)行分析時(shí)，標(biāo)度r為日、周、月故障次數(shù)或者臺(tái)區(qū)、線路的故障次數(shù)；P為出現(xiàn)的頻度或者概率。

2 配電網(wǎng)故障時(shí)空特征分析

2.1 配電網(wǎng)故障時(shí)間特性分析

本文所用數(shù)據(jù)來源于用電信息采集系統(tǒng)歸檔后的搶修工單，考慮到個(gè)別城市配電自動(dòng)化程度不高，運(yùn)行數(shù)據(jù)尚未全部接入配網(wǎng)搶修指揮平臺(tái)，本節(jié)以A市為例分析配電網(wǎng)故障時(shí)空特征。

表1列出了A市日故障次數(shù)的標(biāo)度-頻率統(tǒng)計(jì)結(jié)果。根據(jù)分形理論的無標(biāo)度特性，表1中僅列出了部分標(biāo)度及其頻率。

表1 A市2016～2017年配網(wǎng)日故障次數(shù)Tab.1 Daily failure number statistics of the distribution network in A city

利用CFtool擬合工具箱在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下對(duì)日故障次數(shù)的標(biāo)度和概率進(jìn)行擬合，結(jié)果如圖2所示。

圖2 雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下日故障次數(shù)的累積概率密度Fig.2 Cumulative probability density distribution of daily failure number on the double logarithmic coordinates

擬合得到的線性相關(guān)關(guān)系為

lgP=0.485 2-1.027lgr

(5)

式中：r為選定的標(biāo)度;P為日故障次數(shù)的累積概率。

可見日故障次數(shù)及其累積概率密度在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線。對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，決定系數(shù)R2為0.941 4，標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSE為0.133 6，擬合效果較好，認(rèn)為lgP和lgr線性關(guān)系顯著。因此配電網(wǎng)日故障次數(shù)在時(shí)間上近似服從冪律分布。

2.2 配電網(wǎng)故障空間特性分析

對(duì)A市配電網(wǎng)2016年7月～2017年6月內(nèi)的配變故障和主線跳閘以其所在主線為分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，記錄該主線跳閘或該主線下臺(tái)區(qū)發(fā)生的配變停電。表2中列出了以主線為統(tǒng)計(jì)單位的線路跳閘和配變停電故障次數(shù)及其頻率的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下繪制的配電網(wǎng)故障空間統(tǒng)計(jì)特性及其擬合直線如圖3所示。分布關(guān)系近似為

lgP=0.498 8-1.716lgr

(6)

式中:決定系數(shù)為0.963 8;標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.149 7。

表2 A市2016～2017年配網(wǎng)主線下故障頻率統(tǒng)計(jì)Tab.2 Fault frequency statistics under bus from 2016 to

圖3 雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下故障所屬主線故障次數(shù)的累積概率密度Fig.3 Cumulative probability density distribution of key buses failure number on the double logarithmic coordinates

由圖3可知，A市配電網(wǎng)故障所屬主線及其累積概率在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線，且擬合效果較好，因此配網(wǎng)故障在空間上也近似滿足冪律分布。從表2中可得線路下轄臺(tái)區(qū)年故障次數(shù)在22次及以上的僅為1.4%，大部分的線路下轄臺(tái)區(qū)年故障次數(shù)為3次以下，整個(gè)配網(wǎng)相對(duì)來說較堅(jiān)強(qiáng)。

2.3 多時(shí)空尺度下故障特性分析

根據(jù)分形理論可知，分形具有任意尺度意義下的自相似性和標(biāo)度不變性。在上述表1—圖2，表2—圖3的轉(zhuǎn)換過程中，標(biāo)度不變性已經(jīng)得到了驗(yàn)證。下面將分析其自相似性。

在不同的時(shí)間尺度下對(duì)A市的故障次數(shù)進(jìn)行時(shí)間特性分析，分別以周故障次數(shù)和月故障次數(shù)r的常用對(duì)數(shù)為橫坐標(biāo)，以累積概率密度P的常用對(duì)數(shù)為縱坐標(biāo)得到的擬合圖如圖4所示。

圖4 雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下多時(shí)間尺度故障次數(shù)累積概率密度Fig.4 Multi-time cumulative probability density distributions of failure number on the double logarithmic coordinates

以故障所屬臺(tái)區(qū)和故障所屬線路兩個(gè)不同的空間尺度為統(tǒng)計(jì)單位統(tǒng)計(jì)配變停電的停電次數(shù)及其累積概率(以臺(tái)區(qū)為統(tǒng)計(jì)單位時(shí)，無法統(tǒng)計(jì)線路跳閘故障，所以只統(tǒng)計(jì)配變停電故障)，在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下的擬合圖如圖5所示。

圖5 雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下多空間尺度故障次數(shù)累積概率密度Fig.5 Multi-space cumulative probability density distributions of failure number on the double logarithmic coordinates

由圖4、圖5可得，在不同的時(shí)間和空間尺度下，配電網(wǎng)停電故障次數(shù)在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線，近似服從冪律分布。從分形的特性來看，配電網(wǎng)故障次數(shù)具有自相似性。

3 形成機(jī)理分析

圖6 A市配電網(wǎng)日故障時(shí)序圖Fig.6 Time sequence diagram of daily fault in distributionnetwork of A city

文獻(xiàn)[13]中提及輸電網(wǎng)在冰災(zāi)期間故障率數(shù)倍于其他時(shí)間段使輸電網(wǎng)故障的概率分布具有冪律特征，文獻(xiàn)[5]通過對(duì)H省500kV輸電線路故障的統(tǒng)計(jì)分析，得出在惡劣條件下短時(shí)間內(nèi)的多次故障爆發(fā)使其具有冪律特征，而其中并沒有包括冰災(zāi)等惡劣條件。文獻(xiàn)[10]指出城市配網(wǎng)具有環(huán)島效應(yīng)使其受冰災(zāi)影響小，而暴雨等極端天氣才是使其具有冪律分布特征的始因。本文在對(duì)H省停電事故進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，故障原因?yàn)楸鶠?zāi)、雷雨的情況較少，且并不密集。由于冪律分布表現(xiàn)出明顯的尖峰厚尾特性[5]，所以本文首先從最直觀的角度出發(fā)將配網(wǎng)停電性質(zhì)細(xì)分為主線故障和配變停電分析其直接原因。圖6所示為配網(wǎng)總停電故障、線路跳閘和配變停電的時(shí)序圖。

總的來說，配網(wǎng)總停電故障時(shí)序圖呈現(xiàn)出尖峰厚尾特性。但其中線路跳閘時(shí)序圖分布較均勻，而配變停電時(shí)序圖依然呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特性。因此，本文將總停電故障分為線路跳閘和配變停電兩部分分開討論其時(shí)空分布特性。配變停電和線路跳閘的擬合結(jié)果如圖7所示。

圖7 單-雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下日故障次數(shù)對(duì)比分析圖Fig.7 Comparative analysis of daily failure number on the single and double logarithmic coordinates

在圖7中可以看出，配變停電的日故障次數(shù)在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線狀，而線路跳閘日故障次數(shù)在單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線狀，服從指數(shù)分布。因此，導(dǎo)致A市配電網(wǎng)故障次數(shù)具有冪律特征的直接原因是配變停電。接下來從時(shí)間和空間上分別討論配變停電在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線的形成機(jī)理。

首先從時(shí)間角度來分析其形成機(jī)理。從圖8中可見，在單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下配變停電擬合曲線尾部明顯后翹，將使得曲線尾部后翹的故障多發(fā)日期提取出來，如表3所示。

圖8 單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下配變停電去除多發(fā)日前后累積概率分布Fig.8 Transformer outage cumulative probability distribution contrast on the single logarithmic coordinates before and after removal of the fault-prone days

從表中可以看出，配變停電次數(shù)最多的前3%故障多發(fā)日基本處在7月下旬至8月上旬，故障多發(fā)日故障次數(shù)占到了總停電次數(shù)的47.37%。

表3 A市前3%配變停電極值日Tab.3 The top 3% date of transformer outage in A city

同時(shí)，這1 259次故障中，由于過負(fù)荷、設(shè)備老化導(dǎo)致的配變故障占比達(dá)到了83.88%。究其原因主要由于夏季持續(xù)高溫，用電負(fù)荷不斷增加導(dǎo)致配電變壓器容量超出限制，從而出現(xiàn)配變停電故障；設(shè)備老化等問題使設(shè)備容量達(dá)不到最初設(shè)計(jì)安裝時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)，這種情況在夏季負(fù)荷高峰期表現(xiàn)的尤為明顯。

圖8所示為配變停電故障在單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下去除前3%故障多發(fā)日的前后對(duì)比圖。去除極值日后，配變停電在單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線，服從指數(shù)分布。

接下來從空間角度來分析其形成機(jī)理。將A、B、C、D這4個(gè)城市的配變停電以臺(tái)區(qū)為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，橫坐標(biāo)為臺(tái)區(qū)的配變停電次數(shù)，縱坐標(biāo)為臺(tái)區(qū)配變停電次數(shù)的累積概率密度，在單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下進(jìn)行擬合，可見擬合曲線尾部同樣明顯上翹，在此基礎(chǔ)上去除停電次數(shù)較多的極值臺(tái)區(qū)后，在同一個(gè)坐標(biāo)下進(jìn)行擬合，與未去除極值臺(tái)區(qū)的對(duì)比圖如圖9所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，去掉極值點(diǎn)后的臺(tái)區(qū)配變停電次數(shù)在單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線，服從指數(shù)分布。

將A、B、C、D這4個(gè)城市故障停電次數(shù)較多的前0.5%的臺(tái)區(qū)提取出來，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4。

通過分析極值部分故障原因，發(fā)現(xiàn)人口較為密集、經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的A、B、C這3個(gè)城市其極值部分故障原因多為過負(fù)荷、設(shè)備老化和運(yùn)行不當(dāng)?shù)染C合因素影響所致，且在夏季高溫時(shí)期數(shù)日內(nèi)多次發(fā)生故障情況較多；而經(jīng)濟(jì)較為落后的D市其極值部分故障原因?yàn)檫^負(fù)荷的情況較少，大多為雷雨天氣導(dǎo)致。

本節(jié)從時(shí)間和空間兩個(gè)角度分析配變停電冪律分布形成的物理本質(zhì)，對(duì)配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有以下指導(dǎo)意義：年配變停電次數(shù)較多的臺(tái)區(qū)由于設(shè)備老化等原因，尤其在夏季用電負(fù)荷高峰期間，對(duì)配電網(wǎng)供電可靠性的影響較大。因此，在迎峰度夏期間應(yīng)注意生產(chǎn)及生活用電，及時(shí)發(fā)現(xiàn)超報(bào)裝容量用電事件，避免超負(fù)荷情況發(fā)生；對(duì)于故障頻發(fā)臺(tái)區(qū)及時(shí)進(jìn)行規(guī)劃和技術(shù)改造，改善配網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)，從而提高配電網(wǎng)供電可靠性。

圖9 單對(duì)數(shù)坐標(biāo)下配變停電次數(shù)的累積概率密度分布Fig.9 Cumulative probability density of distribution transformer outage times in single logarithmic coordinates

城市臺(tái)區(qū)編號(hào)故障次數(shù)城市臺(tái)區(qū)編號(hào)故障次數(shù)A市01003339529A市019996254110A市01003418398A市01999628519A市010034184111A市019996778313A市01003420779A市019997133218B市12003549548B市129988120512B市12998809687B市12998814057C市02002652497C市029993825413C市02002529226D市14998829017

4 各地市故障時(shí)空特性對(duì)比分析

為了探究各地市之間配變停電故障在時(shí)空上的演變過程是否具有相似性，將各地級(jí)市配變停電故障次數(shù)及其累積概率在同一雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下擬合進(jìn)行對(duì)比分析。由于數(shù)據(jù)來源于配網(wǎng)搶修指揮平臺(tái)，某些地級(jí)市由于平臺(tái)投入時(shí)間短、覆蓋度不夠全面等原因，本文只分析數(shù)據(jù)完善的地級(jí)市。

首先從時(shí)間上對(duì)各地市進(jìn)行對(duì)比分析。配變停電日故障次數(shù)及其累計(jì)概率的擬合結(jié)果如表5所示。從表5的數(shù)據(jù)可知，各地級(jí)市配變停電日故障次數(shù)擬合效果較好。同時(shí)，D、E兩市，B、C、F、G這4個(gè)城市在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下的擬合直線近似平行，如圖10所示。

表5 不同地市日故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)特性擬合直線Tab.5 The fitted functions of daily fault number statistics in different cities

圖10 雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下不同地區(qū)日故障次數(shù)的概率分布圖Fig.10 Daily fault number probability distribution contrast in different cities on the double logarithmic coordinates

從上節(jié)形成機(jī)理分析，由于各地市均隸屬H省，各地市間緯度相近，天氣溫度也具有相似性，夏季負(fù)荷高峰期、故障多發(fā)日基本屬于同一時(shí)期。因此，緯度接近、氣候相近的各地級(jí)市在時(shí)間分布特征的形成過程中具有相似性。

類似的，從空間上對(duì)各地市進(jìn)行對(duì)比分析。以臺(tái)區(qū)為單位的配變停電臺(tái)區(qū)年故障次數(shù)及其累計(jì)概率的擬合結(jié)果如表6、圖11所示。

從空間分布特征的形成機(jī)理分析，以臺(tái)區(qū)為單位的配變停電年故障次數(shù)和各配電變壓器的投入運(yùn)行時(shí)間、運(yùn)行狀況息息相關(guān)。由于各地級(jí)市臺(tái)區(qū)配變投入運(yùn)營(yíng)時(shí)間不同，老化程度不同，因此各地級(jí)市故障特征在空間上的演變過程不具備相似性。

表6 不同地市故障空間統(tǒng)計(jì)特性擬合直線Tab.6 Fitted functions of transformer faults number statistics in different cities

圖11 雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下不同地市空間特征分布圖Fig.11 Spatial characteristic diagram of different cities under double logarithmic coordinates

5 結(jié) 論

本文通過對(duì)2016—2017年期間H省各地市配網(wǎng)停電事件在多時(shí)間和多空間尺度進(jìn)行對(duì)比統(tǒng)計(jì)分析，得出以下結(jié)論：

① H省各地市配網(wǎng)停電事件出現(xiàn)的頻次及其累積概率在多時(shí)空的雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下呈直線，近似服從冪律分布，具有自相似性。

② 導(dǎo)致H省配電網(wǎng)故障次數(shù)具有冪律特征的直接原因是配變停電，根本原因是連續(xù)高溫下的過負(fù)荷和設(shè)備老化等原因。針對(duì)各臺(tái)區(qū)變壓器之間發(fā)生故障的頻次有明顯的差異，某些臺(tái)區(qū)在天氣惡劣的條件下故障頻發(fā)，某些臺(tái)區(qū)從未發(fā)生過故障，可以通過數(shù)據(jù)分析找到配電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)，從而提出針對(duì)性的措施以提高配電網(wǎng)供電可靠性。

③ 通過對(duì)各地市時(shí)空分布特征在同一標(biāo)度-頻度下對(duì)比發(fā)現(xiàn)，由于地市間緯度、氣候相近，各地市故障特征的演變?cè)跁r(shí)間上具有相似性；在空間上由于地市間配變投入運(yùn)行情況不同，其演變過程不具有相似性。