CN107480337A - 多因素驱动架空线路故障率建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多因素驱动架空线路故障率建模方法。包括如下步骤：步骤1、根据架空线路的材料，计算得到架空线路期望寿命；步骤2、根据架空线路实际运行时间及其所处环境温度统计数据，计算得到架空线路等效服役时间；步骤3、根据所研究地区架空线路故障率与天气情况的统计数据，通过假设检验的方式得到各种天气因素与架空线路故障率的相关性，并通过加权的方式得到天气综合状况评分值；步骤4、根据架空线路的基准故障率函数、天气综合状况评分值、线路健康状态值和负载率得到综合故障率函数；步骤5、得到适用于该地区的多因素驱动架空线路故障率模型。本发明可以科学准确地给出架空线路的故障率。
Description
技术领域
本发明涉及电力分析技术，尤其是电力***架空线路故障率建模领域。
背景技术
近年来，随着我国电网的快速发展，特别是特高压建设的不断推进落地，与之配套的大量新建、改扩建电力工程的不断实施，以及各级电网规模的不断扩大，电网运行的风险隐患逐渐增多，电网安全面临着更为严峻的考验。如何有效提高电网风险管控能力、提升电网安全可靠供电水平，成为电网安全管理工作的重中之重。架空线路作为电力传输的重要通道，在电网安全中占据着重要地位，由于其运行环境复杂多变，极易受到内外部因素的共同影响而发生故障停运，严重影响人民的正常生活秩序。因此，建立一个可以全面量化内外部影响因素的架空线故障率模型，对于了解电力***运行风险、提高输电可靠性具有重要意义。
目前存在的针对电力***架空线路故障率建模的方法，或是考虑单一的影响因素，不能全面反映导致架空线路故障的各影响因素之间的耦合关系；或是虽然整合多种影响因素建模的方法，但这些模型中对于影响因素的选择更多依靠直觉判断，客观性不足。
发明内容
本发明所要解决的技术问题就是提供一种多因素驱动架空线路故障率建模方法，科学准确地给出架空线路的故障率。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：多因素驱动架空线路故障率建模方法，包括下列步骤：
步骤1、根据架空线路的材料，计算得到架空线路期望寿命；
步骤2、根据架空线路实际运行时间及其所处环境温度测量数据，计算得到架空线路等效服役时间；
步骤3、根据所研究地区架空线路故障率与天气情况的统计数据，通过假设检验的方式得到各种天气因素与架空线路故障率的相关性，并通过加权的方式得到天气综合状况评分值；
步骤4、根据架空线路的基准故障率函数、天气综合状况评分值、线路健康状态值和负载率得到综合故障率函数；
步骤5、通过所研究地区的历史统计数据，对得到的综合故障率函数进行参数估计，得到适用于该地区的多因素驱动架空线路故障率模型。
作为优选，步骤1中架空线路期望寿命的计算方法为：
式中：W为导线抗拉强度损失百分比；Wa为导线完全退火后抗拉强度损失百分比；Wmax为导线完成服役退出运行时抗拉强度损失百分比；θ为导线实际测量温度，K、A、B、C、D和R为对应导线的属性常数。
作为优选，步骤2中架空线路等效服役时间的计算方法为：
将架空线路实际运行时间T划分为n个小的时间区间t1,t2,…,tn，全区间恒定运行温度θ(ti)取时间区间ti初始时刻的温度，架空线路等效服役时间Teq为：
式中，
作为优选，步骤3中通过假设检验的方式得到各种天气因素与架空线路故障率的相关性，其方法为：
首先采用Pearson相关系数的概念计算影响因素与架空线故障之间的相关系数：
式中，xi为第i个观测样本对应影响因素归一化后数值，yi为第i个观测样本的故障率；
然后采用t分布检验法对与r相应的总体相关系数ρ进行假设检验，
假设H0：ρ＝0；H1:ρ≠0，t检验法的检验统计量为：
根据假设检验p-的定义，计算公式如下：
定义影响因素的重要度水平为(1-p-)，根据上述算法，给出影响因素的重要度，通过设定门槛值，选择出重要度水平高于门槛值的影响因素，将其纳入整体天气状况评价的指标。
作为优选，步骤3所述的通过加权的方式得到天气综合状况评分值，其具体方法为：
根据重要度计算各影响因素权重：
式中，qj为第j个影响因素权重，(1-p-j)为对应因素重要度，
得到天气综合状况评分值Z1，即：
作为优选，步骤4中的综合故障率函数为：
式中，L为架空线路期望寿命；Teq为架空线路等效服役时间；Z1为天气综合状况评分值；Z2、Z3分别代表设备健康状态评分值和架空线路负载率，β,γ1,γ2,γ3为待估计参数。
作为优选，步骤5中采用最小二乘法、极大似然估计法或Levenberg-Marquardt法对步骤4得到的模型中β,γ1,γ2,γ3参数进行估计，得到参数的估计值，带回到式(9)中，得到适用于该地区的多因素驱动架空线路故障率模型。
本发明根据所研究地区的相关历史统计数据，构建一种多因素驱动架空线路故障率模型，能够综合考虑内外部等多种因素对架空线路故障率的影响，并通过假设检验的方式避免人为主观盲目性，科学准确地给出架空线路的故障率。使得调度运行人员能够更加直观地掌握当前风险水平，辅助调度运行人员做出快速而准确的决策，提高调度运行人员对电网的管控能力，保障电网的安全稳定运行。本发明的方法可靠、易行，便于推广。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1为多因素驱动架空线路故障率建模方法的流程图。
具体实施方式
请参阅图1，本发明多因素驱动架空线路故障率建模方法，包括下列步骤：
步骤1、根据架空线路的材料，计算得到架空线路期望寿命；
所述的架空线路期望寿命，其计算方法为：
式中：W为导线抗拉强度损失百分比，即导线损失强度与初始强度的比值；Wa为导线完全退火后抗拉强度损失百分比；Wmax为导线完成服役退出运行时抗拉强度损失百分比；θ为导线实际测量温度，K；A,B,C,D和R为对应导线的属性常数。Wmax、Wa、K、A、B、C、D和R可以根据导线的材料参照表1得到。
对应导线的属性常数均可以查表中获得，不同材质和温度下的输电线路材料参数表如表1所示。
表1不同材质和温度下的输电线路材料参数表
步骤2、根据架空线路实际运行时间及其所处环境温度测量数据，计算得到架空线路等效服役时间；
所述的架空线路等效服役时间，其具体计算方法为：
将架空线路实际运行时间T划分为n个小的时间区间t1,t2,…,tn，全区间恒定运行温度θ(ti)取时间区间ti初始时刻的温度(将架空线路运行时间分为了T段，每一段都有起始时刻和终止时刻，起始时刻对应的温度就是区间初始时刻温度，该温度可以通过温度传感器测量)，由于沿线穿越多个不同气候区域，区间温度取全线温度最高值。架空线路等效服役时间Teq为：
式中，
步骤3、根据所研究地区架空线路故障率与天气情况的统计数据，通过假设检验的方式得到各种天气因素与架空线路故障率的相关性，并通过加权的方式得到天气综合状况评分值；
所述的通过假设检验的方式得到各种天气因素与架空线路故障率的相关性，其具体方法为：
首先采用Pearson相关系数的概念计算影响因素与架空线故障之间的相关系数：
式中，xi为第i个观测样本对应影响因素归一化后数值，yi为第i个观测样本的故障率。
观测样本指的是电网公司历史统计的数据，包括当时的各种天气状况和对应的架空线路故障率。各种天气因素指的是电网公司历史统计数据中统计的各种天气因素，可以包括但不限于最大风速、平均相对湿度、瞬时降雨量、平均温度等。
然后采用t分布检验法对与r相应的总体相关系数ρ进行假设检验。假设H0：ρ＝0；H1:ρ≠0，t检验法的检验统计量为：
根据假设检验p-的定义，计算公式如下：
定义影响因素的重要度水平为(1-p-)，根据上述算法，给出影响因素的重要度，通过设定门槛值，选择出重要度水平高于门槛值的影响因素，将其纳入整体天气状况评价的指标。
所述的通过加权的方式得到天气综合状况评分值，其具体方法为：
根据重要度计算各影响因素权重：
式中，qj为第j个影响因素权重，(1-p-j)为对应因素重要度。
得到天气综合状况评分值Z1，即：
步骤4、根据架空线路的基准故障率函数、天气综合状况评分值、线路健康状态值和负载率得到综合故障率函数；
所述的综合故障率函数，其具体形式为：
式中，架空线路期望寿命L为架空线路预期寿命；Teq为架空线路等效服役时间；Z1为天气综合状况评分值；Z2、Z3分别代表设备健康状态评分值和架空线路负载率，可通过查询所研究地区电力***统计数据计算得到。β,γ1,γ2,γ3为待估计参数。
步骤5、通过所研究地区的历史统计数据，对得到的综合故障率函数进行参数估计，得到适用于该地区的多因素驱动架空线路故障率模型。
所述的对得到的综合故障率函数进行参数估计，得到适用于该地区的多因素驱动架空线路故障率模型。其具体方法为：
根据所研究地区的相关历史统计数据，采用最小二乘法、极大似然估计法或Levenberg-Marquardt法等参数估计方法，对步骤4得到的模型中β,γ1,γ2,γ3等参数进行估计，得到参数的估计值，带回到综合故障率函数中，得到适用于该地区的多因素驱动架空线路故障率模型。
除上述优选实施例外，本发明还有其他的实施方式，本领域技术人员可以根据本发明作出各种改变和变形，只要不脱离本发明的精神，均应属于本发明权利要求书中所定义的范围。
Claims (7)
1.多因素驱动架空线路故障率建模方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1、根据架空线路的材料，计算得到架空线路期望寿命；
步骤2、根据架空线路实际运行时间及其所处环境温度测量数据，计算得到架空线路等效服役时间；
步骤3、根据所研究地区架空线路故障率与天气情况的统计数据，通过假设检验的方式得到各种天气因素与架空线路故障率的相关性，并通过加权的方式得到天气综合状况评分值；
步骤4、根据架空线路的基准故障率函数、天气综合状况评分值、线路健康状态值和负载率得到综合故障率函数；
步骤5、通过所研究地区的历史统计数据，对得到的综合故障率函数进行参数估计，得到适用于该地区的多因素驱动架空线路故障率模型。
2.根据权利要求1所述的多因素驱动架空线路故障率建模方法，其特征在于，步骤1中架空线路期望寿命的计算方法为：
<mrow>
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<mi>n</mi>
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<mo>-</mo>
<mfrac>
<mi>C</mi>
<mi>B</mi>
</mfrac>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：W为导线抗拉强度损失百分比；Wa为导线完全退火后抗拉强度损失百分比；Wmax为导线完成服役退出运行时抗拉强度损失百分比；θ为导线实际测量温度，K、A、B、C、D和R为对应导线的属性常数。
3.根据权利要求2所述的多因素驱动架空线路故障率建模方法，其特征在于，步骤2中架空线路等效服役时间的计算方法为：
将架空线路实际运行时间T划分为n个小的时间区间t1,t2,…,tn，全区间恒定运行温度θ(ti)取时间区间ti初始时刻的温度，架空线路等效服役时间Teq为：
<mrow>
<msub>
<mi>T</mi>
<mrow>
<mi>e</mi>
<mi>q</mi>
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<munderover>
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<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
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<mi>n</mi>
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</msub>
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</mrow>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>2</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，
4.根据权利要求1所述的多因素驱动架空线路故障率建模方法，其特征在于，步骤3中通过假设检验的方式得到各种天气因素与架空线路故障率的相关性，其方法为：
首先采用Pearson相关系数的概念计算影响因素与架空线故障之间的相关系数：
<mrow>
<mi>r</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>i</mi>
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<mrow>
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<mi>y</mi>
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</mrow>
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<msup>
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<mi>x</mi>
<mo>-</mo>
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<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>&Sigma;</mi>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>y</mi>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>y</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
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</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
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</msqrt>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>4</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，xi为第i个观测样本对应影响因素归一化后数值，yi为第i个观测样本的故障率；
然后采用t分布检验法对与r相应的总体相关系数ρ进行假设检验，
假设H0：ρ＝0；H1:ρ≠0，t检验法的检验统计量为：
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>=</mo>
<mo>|</mo>
<mi>r</mi>
<mo>|</mo>
<msqrt>
<mfrac>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
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<mn>1</mn>
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<mi>r</mi>
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</mfrac>
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<mo>~</mo>
<mi>t</mi>
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<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
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</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
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</mrow>
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根据假设检验p-的定义，计算公式如下：
<mrow>
<mi>p</mi>
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<mo>=</mo>
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<mi>r</mi>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
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<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
定义影响因素的重要度水平为(1-p-)，根据上述算法，给出影响因素的重要度，通过设定门槛值，选择出重要度水平高于门槛值的影响因素，将其纳入整体天气状况评价的指标。
5.根据权利要求4所述的多因素驱动架空线路故障率建模方法，其特征在于，步骤3所述的通过加权的方式得到天气综合状况评分值，其具体方法为：
根据重要度计算各影响因素权重：
<mrow>
<msub>
<mi>q</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mn>1</mn>
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<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
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<mi>j</mi>
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</msub>
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</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，qj为第j个影响因素权重，(1-p-j)为对应因素重要度，
得到天气综合状况评分值Z1，即：
<mrow>
<msub>
<mi>Z</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>100</mn>
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<mo>(</mo>
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<mi>q</mi>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>.</mo>
</mrow>
6.根据权利要求1所述的多因素驱动架空线路故障率建模方法，其特征在于，步骤4中的综合故障率函数为：
<mrow>
<mi>h</mi>
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<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>Z</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mi>&beta;</mi>
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<mo>(</mo>
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<mi>T</mi>
<mrow>
<mi>e</mi>
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</mrow>
</msub>
<mi>L</mi>
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<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mi>&beta;</mi>
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<mo>(</mo>
<msub>
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<mn>2</mn>
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<mi>Z</mi>
<mn>2</mn>
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<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&gamma;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<msub>
<mi>Z</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，L为架空线路期望寿命；Teq为架空线路等效服役时间；Z1为天气综合状况评分值；Z2、Z3分别代表设备健康状态评分值和架空线路负载率，β,γ1,γ2,γ3为待估计参数。
7.根据权利要求6所述的多因素驱动架空线路故障率建模方法，其特征在于，步骤5中采用最小二乘法、极大似然估计法或Levenberg-Marquardt法对步骤4得到的模型中β,γ1,γ2,γ3参数进行估计，得到参数的估计值，带回到式(9)中，得到适用于该地区的多因素驱动架空线路故障率模型。
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