基于氣象災害的關鍵電力設備風險預警模型與實現方法

寇 正，劉濤瑋，劉 軒，趙建利，馮汝明，何文浩

（1.內蒙古電力科學研究院，呼和浩特010020；2.內蒙古自治區(qū)高電壓與絕緣技術企業(yè)重點實驗室，呼和浩特010020；3.內蒙古超高壓供電局，呼和浩特010080）

0 引言

極端天氣下，電力設備故障的發(fā)生概率較高。關鍵電力設備發(fā)生故障可能會導致大面積停電，造成巨大的經濟損失。因此，研究基于氣象數據的電力設備風險情況提前預警具有重要意義。大氣系統(tǒng)具有能量特征，氣象環(huán)境具有時間周期性和波動性等特征，在氣候變化的大背景下，一些區(qū)域性的惡劣天氣、極端氣候事件的強度和發(fā)生頻率有增強的趨勢，特別是極端風災和冰災。架空輸電線路等輸變電設備長期暴露于大氣環(huán)境中，其能否安全可靠運行與外部氣象環(huán)境有密切關系。

現有電網可靠性風險分析理論中，采用長期統(tǒng)計的恒定故障率、停運時間等參數來描述電力設備的風險水平，考慮外部氣象環(huán)境也僅是個別因素或少量狀態(tài)，而大部分地區(qū)的電力設備都要經歷一年四季多種氣象環(huán)境因素的作用，因此現有方法只能反映電力設備長期運行的平均風險水平，無法真實反映電力設備風險水平隨時間、外部氣象環(huán)境等的變化情況[1-5]。而在電網運行過程中迫切需要掌握氣象環(huán)境作用下電力設備的動態(tài)風險，以便據此調控電網的運行模式，規(guī)避風險。本文在分析氣象要素對電力設備作用方式的物理機理和統(tǒng)計規(guī)律的基礎上，分析電力設備故障情況與氣象災害之間的關系，利用氣象預報信息，對可能發(fā)生的設備故障進行在線預測和風險預警，建立基于氣象災害的電力設備風險預警評估規(guī)則和風險等級。

1 氣象災害下關鍵電力設備風險建模及計算方法

研究極端天氣下電力設備的運行風險，需要確定電力設備風險的表征方法。不同氣象災害下，不同電力設備可能出現的故障概率也不相同。例如，暴雨對輸電線路金具影響較小，但沙塵暴、覆冰等氣象災害都可能損傷金具，造成線路故障。因此，為了更好地分析電力設備故障風險，需要從實際運維記錄與故障機理出發(fā)，初步確定與電力設備故障相關的氣象災害類型[6-16]。

對受天氣影響發(fā)生故障概率變化的13種電力設備類型進行分析，通過查看其相應的歷史運維數據，分析其運行原理，統(tǒng)計其故障與相應的極端天氣狀態(tài)，可獲得這些電力設備與相應氣象災害的初步關系，見表1。由表1可知，在13種電力設備中，3類電力設備故障僅與一種氣象災害關聯度較高，而其他電力設備故障與多種氣象災害關系密切。針對這兩種情況，分別計算其相應的設備故障風險。

表1 電力設備與氣象災害初步關系

1.1 受單一氣象災害影響的設備故障風險模型

一旦有電力設備由某一類氣象災害產生故障，即認為該氣象災害與這種設備故障具有關系，但故障發(fā)生具有一定偶然性。為了合理描述氣象災害與設備故障風險之間的關系，需對故障發(fā)生次數進行統(tǒng)計分析[17-18]。目前廣為接受的一種風險定義是由洛倫斯（Lowrance）提出的，他將風險定義為事件不利影響發(fā)生的可能性和后果的嚴重程度的一種綜合度量[19-20]，即：

式中：R為事件風險值，p為事件發(fā)生的可能性，h為影響后果的嚴重程度。

將其風險定義應用于電力設備氣象風險計算中，電力設備氣象預警指氣象造成的電力設備故障率和由此產生的電力生產危害的乘積，即：

式中：RE為氣象災害對電力設備影響的風險值；pE為氣象災害造成電力設備故障的概率；hE為該電力設備故障后可能帶來的電網安全危害。

氣象因素造成的輸電線路故障是時變的，同時輸電線路的傳輸功率也是時變的，因此輸電線路氣象風險也應該是時變的，即：

電力設備在某一時間區(qū)間內，其氣象風險可表示為：

式中：RE,T為[t1，t2]時間區(qū)間內電力設備可能造成的安全風險。

量化分析氣象災害作用下的電力設備風險值，核心工作是確定氣象災害導致的故障率，本節(jié)內容將通過統(tǒng)計分析電力設備多年的故障記錄數據，得到研究時間區(qū)間內某種氣象災害作用下的故障率，并由此計算氣象災害下電力設備的故障發(fā)生概率，為后續(xù)電力設備故障災害預警提供數據支撐。

統(tǒng)計分析是從宏觀上掌握氣象對電力設備沖擊作用規(guī)律的有效方法。由于氣象災害具有時空分布規(guī)律，因此可以從電力設備故障事件的時空分布特征以及氣象與設備故障的關聯關系入手，分析與氣象相關的設備故障的統(tǒng)計特征。按氣象災害類型計算e類電力設備的故障率λx.e：

式中：nx.e為e類電力設備在氣象災害x下的故障次數；Tx為氣象災害的持續(xù)時間，x∈{雷電，大風，暴雪，暴雨，沙塵暴等}。

將某類型氣象災害的持續(xù)時間T代入一段研究時間Tx區(qū)間內進行故障率計算，可得：

其中，

式中：αx為氣象災害x的持續(xù)時間占研究時間區(qū)間的百分比；βx為氣象災害x下設備故障次數占研究時間內總故障次數的百分比。

進一步考慮設備修復與設備造成的損失程度，則由氣象災害x造成的設備故障風險概率Rx為：

式中：μx為氣象災害x下設備故障的修復率；h為電力設備故障造成的損失。

1.2 多種氣象災害影響下設備故障風險計算方法

電力設備故障不僅受單一氣象災害的影響，有的電力設備可能受到多種氣象災害的波及，其故障發(fā)生概率極大增加?，F實中多種氣象災害往往同時出現，如果采用上節(jié)的計算方法，通常會忽視多種氣象災害的共同作用，從而無法準確獲得該條件下的電力設備故障風險概率。

當電力設備受到多種氣象災害因素影響時，需要按照不同方式對設備故障發(fā)生概率與風險進行統(tǒng)計計算。假設電力設備k受到m（m≥2）種氣象災害的影響，則需分別針對不同組合氣象災害下的故障率進行統(tǒng)計。為了更好地覆蓋氣象災害與電力設備故障之間的關系，首先需分析氣象災害可能產生的組合，并排除不可能同時出現的災害組合，例如高溫與暴雪。統(tǒng)計該氣象災害組合發(fā)生的次數，并統(tǒng)計氣象災害期間電力設備故障發(fā)生次數，根據式（1）—（8）所述方式，對組合期間內的設備故障風險概率進行統(tǒng)計。

2 基于氣象因素的電力設備風險預警實現方法

由上節(jié)分析可知，設備故障風險主要由兩個值確定，即氣象災害發(fā)生的概率和氣象災害發(fā)生期間電力設備出現故障的概率。電力設備所涉及的氣象災害種類主要有7種：雷電、暴雪、大風、暴雨、沙塵暴、高溫、寒潮。我國對這7種氣象災害采用顏色信息進行預警。其中，雷電、沙塵暴、高溫為3種顏色等級預警（黃、橙、紅）；其他4種氣象災害包含4種顏色預警信息（藍、黃、橙、紅）。顏色越接近紅色，表明該氣象災害在規(guī)定時間內出現的概率越大，危害等級越大。反之，該氣象災害在規(guī)定時間內出現的概率較小，危害等級較低。為了便于電力設備風險級別劃分，需將氣象災害預警信息量化。

對于僅受到一種氣象災害影響的電力設備，結合式（8）和（9），其設備故障風險評估結果為：

當電力設備受到多種氣象災害影響，并且相關氣象災害同時出現時，其設備的故障風險評估結果為：

式中：Rx.W為在氣象災害組合下的電力設備故障風險，其值可通過1.2節(jié)所述多種氣象災害同時發(fā)生時電力設備故障風險的計算方法獲得。

由于不同的災害風險可以造成的故障各有不同，在風險評估前，需根據災害類型對可能造成故障的設備類型進行篩選。具體步驟如下。

2.1 步驟1

初始化，根據運維需求，設定故障復發(fā)權重系數ω1、ω2與風險評估閾值向量θ的數據值。其中，θ=

2.2 步驟2

輸入天氣預警信息向量A=[A1，…，A7]與預警范圍D=[D1，…，D7]。其中，A1到A7分別指代雷電、暴雪、大風、暴雨、沙塵暴、高溫、寒潮7種氣象災害的顏色預警信息；D1到D7分別標識7種氣象災害所預警的地域范圍。

2.3 步驟3

檢測極端天氣預警信息A=[A1，…，A7]，根據預警設備判斷規(guī)則（表2），判斷需要預警的電力設備類型Ei，其中i=1，2，3，4，5，6，7，8，分別指代絕緣子、導地線、電纜、金具、引流線、桿塔、接地網、桿塔基礎8種電力設備。

表2 預警設備判斷規(guī)則

2.4 步驟4

根據Ei，結合表1，判定A=[A1，…，A7]中是否有一個以上關聯氣象災害信息為非空。如果有且僅有一個關聯氣象災害信息為非空，按步驟4.1進行預警；如果由多個關聯氣象信息為非空，按步驟4.2進行預警。

（1）步驟4.1：判定Ei關聯的氣象災害預警范圍Dj是否覆蓋該電力設備歷史故障區(qū)域。如果沒有覆蓋歷史故障區(qū)域，則該電力設備故障風險可通過式（12）計算獲得。如果涵蓋歷史故障區(qū)域，則通過故障復發(fā)權重ω1對其進行校正，校正后該類型電力設備故障風險為：

結束故障風險計算，并跳至步驟4.2。

（2）步驟4.2：判定Ei關聯的氣象災害預警范圍Dj是否覆蓋該電力設備歷史故障區(qū)域。如果沒有覆蓋歷史故障區(qū)域，則該電力設備故障風險可通過式（13）計算獲得。如果涵蓋歷史故障區(qū)域，則通過故障復發(fā)權重ω2對其進行校正，則校正后該類型電力設備故障風險為：

其中，n表示有n種氣象災害預警范圍覆蓋的歷史故障區(qū)域。

3 基于氣象災害的電力設備風險預警評估規(guī)則及其不足

3.1 評估規(guī)則

基于上節(jié)氣象災害預警范圍內的電力設備故障風險，根據風險評估閾值向量θ=[θ1，θ2，θ3，θ4，θ5]，比較計算獲得的故障設備風險值，按照電力設備風險評估描述規(guī)則（表3），對風險評估值進行定性化描述，為電力設備維護提供建議。電力設備預警流程如圖1所示。

圖1 電力設備預警流程圖

表3 電力設備風險評估描述規(guī)則

根據上述研究，可獲得極端天氣的氣象數據與電網設備狀態(tài)之間的關系節(jié)選規(guī)則見表4。表4針對不同電力設備，給出了不同氣象災害下可能發(fā)生的故障類型其及發(fā)生概率。結合此評估原則可調控電網運行模式，從而規(guī)避電網發(fā)生故障的風險。

表4 基于氣象預警信息的電力設備風險評估規(guī)則

3.2 注意事項

該評估方法在實際應用時，能夠對運維人員提供明確的電氣設備故障預警信息，有益于開展設備故障預防。然而在部分情況下，由于氣象氣候的隨機擾動以及氣象預測的局部不準確性，會使預警信息出現不準確性，對運維人員產生一定的誤導。因此，在使用該方法時，需結合現場設備實際運維情況，對設備故障的預警進行綜合判斷。

4 結語

本文通過收集氣象災害歷史數據，劃分關鍵電力設備受威脅程度等級構建原始數據集和樣本集；采用統(tǒng)計學方法，研究單一極端天氣、多種極端天氣同時出現等情況下設備故障發(fā)生概率計算方法；結合故障率預測與風險等級評估指標，構建極端天氣下電力設備運行風險評估模型，形成電力設備風險評估規(guī)則，預測關鍵電力設備受威脅程度等級。結合關鍵電力設備受威脅程度等級，可指導運行人員提前對危險點做出預控方案。