基于設(shè)備脆弱性的電網(wǎng)氣象災(zāi)害故障預(yù)測(cè)

孫春紅，趙艷雷

（1.山東理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，山東 淄博 255000；2.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司博興縣供電公司，山東 濱州 256000）

0 引言

電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)的重點(diǎn)是減少故障發(fā)生的頻率和概率［1-2］。影響電網(wǎng)故障的因素主要包括電氣設(shè)備制造工藝和水平、運(yùn)行維護(hù)水平、自然災(zāi)害等［3］。氣象信息良好可觀測(cè)性和豐富的數(shù)據(jù)信息，決定了建立氣象因素與電網(wǎng)故障之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的可行性［4-5］。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)方面開展了大量的研究工作。文獻(xiàn)［6］依據(jù)氣象實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)判斷山火趨勢(shì)，形成電網(wǎng)山火預(yù)警及處置態(tài)勢(shì)專題圖。文獻(xiàn)［7］通過(guò)精細(xì)化氣象信息提出了一種基于深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)電網(wǎng)局部區(qū)域故障概率。文獻(xiàn)［8］通過(guò)模糊推理將颶風(fēng)參數(shù)故障率的增量乘積進(jìn)行非線性函數(shù)關(guān)系映射，進(jìn)行電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估。文獻(xiàn)［9］以矢量的方式看待覆冰樣本數(shù)據(jù)，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法覆冰預(yù)測(cè)模型。上述工作主要側(cè)重于研究某種氣象條件，尚沒(méi)有在考慮設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和多類型氣象因素的基礎(chǔ)上，建立電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)模型。

本文以電網(wǎng)運(yùn)維和氣象歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，提出一種基于設(shè)備脆弱性的電網(wǎng)設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則［10］，建立氣象因素與電網(wǎng)故障之間的映射方法，提高全類型氣象條件下的電網(wǎng)災(zāi)害預(yù)警能力。

1 電網(wǎng)重要基礎(chǔ)設(shè)施脆弱性評(píng)估

電網(wǎng)設(shè)備的脆弱性可定義為：在自然災(zāi)害等突發(fā)事件的影響下，設(shè)備發(fā)生故障的可能性或程度［11］。此定義涉及兩個(gè)對(duì)象：災(zāi)害體和承災(zāi)體，即影響脆弱性的外因和內(nèi)因。

1.1 災(zāi)害體屬性的處理

影響電力系統(tǒng)的自然災(zāi)害主要有地震、風(fēng)災(zāi)、冰凍、雷擊、污閃等。針對(duì)災(zāi)害體原始數(shù)據(jù)，設(shè)立外因二級(jí)指標(biāo)［11］作為設(shè)備脆弱性水平的評(píng)定，選取設(shè)備地區(qū)長(zhǎng)期遭受的自然災(zāi)害為研究對(duì)象，如表1 所示。

表1 災(zāi)害體的二級(jí)指標(biāo)分級(jí)

將每個(gè)二級(jí)指標(biāo)的數(shù)據(jù)量化為0～10。以地震災(zāi)害為例，如表2 所示。

表2 地震災(zāi)害的二級(jí)指標(biāo)分級(jí)賦值

2 個(gè)二級(jí)指標(biāo)加權(quán)求和得到每種災(zāi)害一級(jí)指標(biāo)，其最大值為10。其他災(zāi)害指標(biāo)采用相似方法查閱水文特性等確定。6 種災(zāi)害實(shí)際一級(jí)指標(biāo)相加除以所有一級(jí)指標(biāo)相加的最大值60，得到脆弱性外因指數(shù)如表3 所示。

1.2 承災(zāi)體屬性的處理

導(dǎo)致設(shè)備故障的內(nèi)因主要包括設(shè)備制造水平、技術(shù)狀態(tài)、故障巡視消缺等。選取部分設(shè)備屬性作為評(píng)價(jià)因素，以變壓器為例，其評(píng)價(jià)指標(biāo)如表4 所示。

表4 變壓器內(nèi)因三級(jí)指標(biāo)

設(shè)備內(nèi)因?qū)傩缘拿總€(gè)二級(jí)指標(biāo)分值設(shè)置為0～10，一級(jí)指標(biāo)由二級(jí)指標(biāo)加權(quán)求和得到，最高40。以T2指標(biāo)為例說(shuō)明具體賦值方法。參考《國(guó)家電網(wǎng)公司電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行分析年報(bào)》中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，按照電壓等級(jí)、運(yùn)行年限發(fā)生事故與年度總事故數(shù)量的比值確定，如表5 所示。

表5 變壓器T2指標(biāo)賦值方法

二級(jí)指標(biāo)T2按照三級(jí)指標(biāo)電壓等級(jí)和運(yùn)行年限進(jìn)行評(píng)定，對(duì)電壓等級(jí)和運(yùn)行年限分別賦權(quán)0.5，加權(quán)求得T2。T3指標(biāo)也參考《國(guó)家電網(wǎng)公司電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行分析年報(bào)》，按照設(shè)備的電壓等級(jí)和運(yùn)行年限分別取值計(jì)算。4 項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)求和，并除以最大指標(biāo)指數(shù)40，即可得到設(shè)備的脆弱性內(nèi)因指數(shù)。外因、內(nèi)因指數(shù)通過(guò)加權(quán)求和確定設(shè)備綜合脆弱性指數(shù)。將脆弱性等級(jí)分為輕、較輕、較高、高4 個(gè)等級(jí)，其形式與表3 相同。設(shè)備脆弱性水平隨時(shí)間的推進(jìn)是個(gè)變化量，以α=｛α1，α2，…，αt｝表示設(shè)備生命周期的脆弱性指數(shù)。

2 氣象因素與設(shè)備故障的關(guān)聯(lián)關(guān)系

2.1 故障類型與氣象因素特征量選取

設(shè)備故障與實(shí)時(shí)的氣象信息有較大的關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文選取常見(jiàn)的氣象災(zāi)害為研究對(duì)象，以反映不同氣象因素的6 種精細(xì)化氣象信息作為衡量，并做等級(jí)劃分，選取部分常見(jiàn)輸變電設(shè)備故障作為研究對(duì)象，以變壓器為例，如表6、表7 所示。

2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的改進(jìn)

氣象因素與輸變電設(shè)備故障之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則可由關(guān)聯(lián)規(guī)則蘊(yùn)含式X→Y 表達(dá)，其中：

X=｛氣象因素1，氣象因素2，…，氣象因素n｝

Y=｛設(shè)備故障1，設(shè)備故障2，…，設(shè)備故障m｝

表6 精細(xì)化氣象信息數(shù)據(jù)劃分

表7 變壓器常見(jiàn)故障

通過(guò)Apriori 算法挖掘以上關(guān)聯(lián)規(guī)則，將置信度作為X 發(fā)生后Y 發(fā)生的條件概率［10］。Apriori 算法采用遞歸的方法發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，核心思想是：第1 步通過(guò)迭代檢索出數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有頻繁項(xiàng)集；第2 步從頻繁項(xiàng)集中構(gòu)造出滿足用戶最低信任度的規(guī)則。

所有歷史數(shù)據(jù)構(gòu)成關(guān)聯(lián)規(guī)則的事物集D，包含氣象及脆弱性指數(shù)等信息。D 中包含數(shù)據(jù)項(xiàng)集X、Y，事件X 發(fā)生的支持度Sup（X）定義為

式中：A、B 分別為事務(wù)集D 中事務(wù)的總數(shù)量和包含X 的事務(wù)數(shù)量。事件X 發(fā)生前提下事件Y 發(fā)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則置信度為

式中：Sup（X∪Y）為事件X、Y 同時(shí)發(fā)生的支持度。

與傳統(tǒng)電網(wǎng)關(guān)聯(lián)規(guī)則相比，考慮設(shè)備脆弱性更具研究?jī)r(jià)值。以α 變化的比率作為修正系數(shù)，改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則，可信度更高。將脆弱性指數(shù)按比率把同一設(shè)備不同時(shí)期的脆弱性，歸一化到此設(shè)備現(xiàn)階段的脆弱性。以αi（i=1，2，…，t-1）表示不同時(shí)期的脆弱性指數(shù)，αt表示現(xiàn)階段的脆弱性指數(shù)，置信度公式改進(jìn)為

3 算例仿真

以某地電網(wǎng)為研究對(duì)象，該地為大陸性季風(fēng)氣候，氣候溫和；地質(zhì)構(gòu)造穩(wěn)定；地勢(shì)以平原為主；年平均氣溫12.9 ℃，7 月平均氣溫26.7 ℃，1 月平均氣溫-2.7 ℃；年平均風(fēng)速2.9 m／s，最大風(fēng)速28.5 m／s，設(shè)備抗風(fēng)等級(jí)高；年平均降水量549.88 mm，最大降水量968.4 mm；年均雷擊密度0.035 次／km，屬中低水平。以站內(nèi)某35 kV 主變壓器為研究對(duì)象，設(shè)其運(yùn)行5 年，耐受參數(shù)為：冷卻方式ONAN／ONAN（70%／100%），絕緣耐熱等級(jí)A，絕緣水平LI200AC85／LI65AC25，真空耐受能力50 kPa。

3.1 綜合脆弱性指數(shù)計(jì)算

通過(guò)對(duì)設(shè)備脆弱性的影響因素的劃分，采用專家咨詢等主觀賦權(quán)法與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算分級(jí)方法，確定各指標(biāo)如表8 所示。

表8 脆弱性水平影響因素的指標(biāo)取值

通過(guò)前文所述計(jì)算方法，脆弱性外因指數(shù)為0.127，內(nèi)因指數(shù)為0.479，當(dāng)分別賦權(quán)0.5 時(shí)，設(shè)備綜合脆弱性指數(shù)為0.303。

3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則仿真結(jié)果

設(shè)主變壓器的綜合脆弱性指數(shù)按設(shè)備運(yùn)行周期分為4 個(gè)階段，其指數(shù)分別為：0.156、0.303、0.402、0.215，其中第4 階段由于檢修等原因，設(shè)備堅(jiān)強(qiáng)程度變高。

將案例集的每1 條數(shù)據(jù)作為1 個(gè)案例，按數(shù)據(jù)項(xiàng)集X、Y 對(duì)其進(jìn)行劃分，并按表6、表7 標(biāo)準(zhǔn)化處理。選取數(shù)據(jù)集500 組，從中選擇400 組作為案例集，每100 組對(duì)應(yīng)不同的脆弱性等級(jí)，其余作為測(cè)試集。選擇變壓器常見(jiàn)故障Y1、Y5為預(yù)測(cè)目標(biāo)，選取易導(dǎo)致此類故障的致災(zāi)因子X(jué)14、X15、X23、X24、X43、X44作為研究對(duì)象。通過(guò)搜索案例集中含有相同數(shù)據(jù)項(xiàng)集X 的案例集，對(duì)測(cè)試集的數(shù)據(jù)項(xiàng)集Y 出現(xiàn)的概率進(jìn)行仿真測(cè)試，分別按式（2）、式（3）進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如表9 所示。

由表9 可知：

1）在對(duì)應(yīng)氣象條件下，預(yù)測(cè)故障概率在40%以上，滿足置信度要求，基于脆弱性的關(guān)聯(lián)規(guī)則預(yù)測(cè)方法有一定的可行性。

2）表9 是變壓器的兩種常見(jiàn)故障的預(yù)測(cè)結(jié)果。選擇不同氣象信息的組合，可預(yù)測(cè)不同電網(wǎng)故障發(fā)生的概率。

3）同一脆弱性指數(shù)下，相似氣象條件引起故障的概率差別不大。將歷史數(shù)據(jù)根據(jù)脆弱性指數(shù)歸一化處理，預(yù)測(cè)結(jié)果更準(zhǔn)確。

表9 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)語(yǔ)

提出一種基于設(shè)備脆弱性的電網(wǎng)設(shè)備氣象災(zāi)害故障預(yù)測(cè)方法，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)電網(wǎng)故障概率進(jìn)行預(yù)測(cè)。相比于傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則在電網(wǎng)故障中的應(yīng)用，本文所提基于設(shè)備脆弱性指數(shù)改進(jìn)的方法更具適用性，且預(yù)測(cè)結(jié)果更符合設(shè)備實(shí)際運(yùn)行情況。另外，本文提出的電網(wǎng)故的預(yù)測(cè)方法在對(duì)脆弱性分級(jí)計(jì)算和氣象數(shù)據(jù)精細(xì)化處理的基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)結(jié)果可更加準(zhǔn)確，有助于提高電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和供電可靠性，為提高不同氣象條件下的電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)奠定基礎(chǔ)。