CN108921452B - 一种基于模糊算法的输电线路风险评估复合预警方法 - Google Patents

一种基于模糊算法的输电线路风险评估复合预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于模糊算法的输电线路风险评估复合预警方法，包括以下步骤：A、建立输电线路运行可靠性模糊评估模型对输电线路可靠性进行评估；B、建立输电线路高风险段模糊预警模型对输电线路风险进行预警。本发明能够改进现有技术的不足，实现识别高风险区段，提前感知线路运行风险。

Description

一种基于模糊算法的输电线路风险评估复合预警方法
技术领域
本发明涉及输电线路运行可靠性检测技术领域，尤其是一种基于模糊算法的输电线路风险评估复合预警方法。
背景技术
架空输电线路长期暴露于大气环境之中，易受气象条件如雷电、风灾、污闪灾害的袭击，加之动物接触(主要为鸟类)而发生故障，电网能够安全可靠运行与外部环境有密切关系。国际大电网会议(CIGRE)和中国电力可靠性管理中心的相关报告指出，自然灾害、气象因素导致的杆塔电气失效是影响架空输电线路安全运行的一个主要因素，也是造成中国电网架空输电线路非计划停运的主要原因。国家电网公司近五年输电线路19501起故障的统计分析发现，雷电、鸟类活动和污秽引起的故障总共10515起，占故障总数的54％。而国网河北电力所辖线路故障状态更为集中，每年由于雷电、鸟类及污秽引起的故障100余起，占每年线路跳闸总数的63％，造成的直接经济损失高达九千余万元。因此如何降低输电线路在雷电、鸟类活动和污秽影响的故障风险成为迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于模糊算法的输电线路风险评估复合预警方法，能够解决现有技术的不足，实现识别高风险区段，提前感知线路运行风险。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种基于模糊算法的输电线路风险评估复合预警方法，包括以下步骤：
A、建立输电线路运行可靠性模糊评估模型对输电线路可靠性进行评估；
B、建立输电线路高风险段模糊预警模型对输电线路风险进行预警。
作为优选，步骤A中，包括以下步骤，
A1、从数据库读取与各主要因素相关的数据；
A2、对主要因素影响严重程度的模糊评估；
A3、根据主要因素对故障率进行修正计算；
A4、对主要因素及地理信息的模糊评估，得多层次模糊评估矩阵B；
A5、计算主要因素的平均故障率和故障主导气象因素。
作为优选，步骤A4中，包括以下步骤，
对单因素进行模糊评估，得模糊评估矩阵R：
Figure BDA0001745882260000021
rij表示对第i个因素评价时隶属于第j个评语的程度计及各影响因素所占权重的不同，基于多层次模糊算法，对该地区影响输电线路运行的主要因素进行综合评估，得多层次模糊评估矩阵B；
B＝A R
其中A为权重向量，矩阵B表示该地区受气象因素影响等级分别为严重、中等、一般、轻微的比例，可对气象因素进行综合的评估。
作为优选，步骤A5中，平均故障率和故障主导气象因素的计算方法为，
Figure BDA0001745882260000022
LWF＝argmaxλi，
其中，λi为平均故障率，LWF为故障主导气象因素。
作为优选，步骤B中，包括以下步骤，
B1、从数据库读取与各主要因素相关的数据；
B2、对主要影响因素的模糊化处理；
B3、建立主要因素与线路运行风险指数的模糊关系；
B4、进行反模糊化处理，得线路运行风险指数；
B5、输入新参数预测新参数下线路的风险指数。
作为优选，步骤B1中，主要因素包括雷电、鸟害、污秽和风害。
作为优选，步骤B2中，
对落雷密度以及鸟害面积进行边界模糊化处理，选取梯形隶属函数对模糊集合进行描述，
Figure BDA0001745882260000031
对于风速、以及污秽选取三角形和高斯隶属函数对其进行描述，
Figure BDA0001745882260000032
Figure BDA0001745882260000033
作为优选，步骤B3中，按照每条事故记录中的落雷度、鸟害度、风灾及污秽等级结合线路运维情况，编写逻辑约束语句。采用以下语句格式，
A and B and C then D，
构建词与词之间的模糊逻辑关系。
作为优选，步骤B4中，将事故记录中线路采取的运维行为按照风险度由高到低排列为：停运维修＞巡检＞长期监测＞短期监测＞线路正常；并按照反模糊处理方法，将五个模糊概念使用高斯隶属函数模糊处理为连续变化的风险指数；隶属函数如下所示：
Figure BDA0001745882260000041
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明不仅可以对输电线路的运行安全可靠性进行风险评估，也可以识别高风险区段对新参数下的输电线路的运行风险进行预测，提前感知线路运行风险。该模型能对电网的安全评估、运维策略等提供一定的指导。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的原理图。
图2是本发明一个具体实施方式中可靠性评估的原理图。
图3是本发明一个具体实施方式中风险预警的原理图。
具体实施方式
参照图1-3，本发明一个具体实施方式包括以下步骤：
A、建立输电线路运行可靠性模糊评估模型对输电线路可靠性进行评估；
B、建立输电线路高风险段模糊预警模型对输电线路风险进行预警。
步骤A中，包括以下步骤，
A1、从数据库读取与各主要因素相关的数据；
A2、对主要因素影响严重程度的模糊评估；
A3、根据主要因素对故障率进行修正计算；
A4、对主要因素及地理信息的模糊评估，得多层次模糊评估矩阵B；
A5、计算主要因素的平均故障率和故障主导气象因素。
步骤A4中，包括以下步骤，
对单因素进行模糊评估，得模糊评估矩阵R：
Figure BDA0001745882260000051
rij表示对第i个因素评价时隶属于第j个评语的程度计及各影响因素所占权重的不同，基于多层次模糊算法，对该地区影响输电线路运行的主要因素进行综合评估，得多层次模糊评估矩阵B；
B＝A R
其中A为权重向量，矩阵B表示该地区受气象因素影响等级分别为严重、中等、一般、轻微的比例，可对气象因素进行综合的评估。
以某100km输电线路为例，首先对单个区段内各影响因素进行评估，例如对第55区段的影响因素进行模糊评估，结果如表1所示：
表1第55区段影响因素的模糊评估
严重(1) 中等(2) 一般(3) 轻微(4)
雷电(1) 1 0 0 0
鸟害(2) 0 1 0 0
污秽(3) 0 0 1 0
风害(4) 1 0 0 0
其它(5) 0 0 1 0
各影响因素对输电线路模糊分类综合结果见表2，用统计学方法对单个因素进行评判，得单因素模糊评估矩阵R。
表2基于影响因素对输电线路的模糊分类
严重(1) 中等(2) 一般(3) 轻微(4)
雷电(1) 10 50 10 30
鸟害(2) 25 40 35 0
污秽(3) 30 25 20 25
风害(4) 20 25 25 30
其它(5) 100 0 0 0
Figure BDA0001745882260000061
同理可得模糊评估矩阵内的其他元素，则模糊评估矩阵
Figure BDA0001745882260000062
考虑各影响因素所占权重的不同，参考河北输电线路受天气影响发生故障的次数及其比例确定权重向量A＝(a1,a2,a3,a4,a5)。
其中
Figure BDA0001745882260000063
ai表示第i种因素所占的权重，ni表示因第i种因素输电线路发生故障的次数。
则基于多层次模糊算法，对该地区影响输电线路运行的主要因素进行综合评估，得评估矩阵B。
B＝A R＝(b1,b2,b3,b4)
其中矩阵B表示该地区受气象因素影响等级分别为严重、中等、一般、轻微的比例，可对该地区的气象因素进行综合的评估。
步骤A5中，平均故障率和故障主导气象因素的计算方法为，
Figure BDA0001745882260000071
LWF＝argmaxλi，
其中，λi为平均故障率，LWF为故障主导气象因素。
对故障主导气象因素LEF建立其核心节点的模糊集和粗糙集，建立与模糊集和粗糙集的相似度线性相关的评价函数F，使用评价函数F对故障主导气象因素LEF进行二次筛选。其中，故障主导气象因素LEF的核心节点为故障主导气象因素LEF导数的极值点。通过对故障主导气象因素LEF进行二次筛选，可以减少不稳定因素对可靠性评估的干扰。
步骤B中，包括以下步骤，
B1、从数据库读取与各主要因素相关的数据；
B2、对主要影响因素的模糊化处理；
B3、建立主要因素与线路运行风险指数的模糊关系；
B4、进行反模糊化处理，得线路运行风险指数；
B5、输入新参数预测新参数下线路的风险指数。
步骤B1中，主要因素包括雷电、鸟害、污秽和风害。
步骤B2中，对落雷密度以及鸟害面积进行边界模糊化处理，选取梯形隶属函数对模糊集合进行描述，
Figure BDA0001745882260000072
对于风速、以及污秽选取三角形和高斯隶属函数对其进行描述，
Figure BDA0001745882260000081
Figure BDA0001745882260000082
步骤B3中，按照每条事故记录中的落雷度、鸟害度、风灾及污秽等级结合线路运维情况，编写逻辑约束语句。采用以下语句格式，
A and B and C then D，
构建词与词之间的模糊逻辑关系。
步骤B4中，将事故记录中线路采取的运维行为按照风险度由高到低排列为：停运维修＞巡检＞长期监测＞短期监测＞线路正常；并按照反模糊处理方法，将五个模糊概念使用高斯隶属函数模糊处理为连续变化的风险指数；隶属函数如下所示：
Figure BDA0001745882260000083
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (1)

1.一种基于模糊算法的输电线路风险评估复合预警方法，其特征在于包括以下步骤：
A、建立输电线路运行可靠性模糊评估模型对输电线路可靠性进行评估；
B、建立输电线路高风险段模糊预警模型对输电线路风险进行预警；
步骤A中，包括以下步骤：
A1、从数据库读取与各主要因素相关的数据；
A2、对主要因素影响严重程度的模糊评估；
A3、根据主要因素对故障率进行修正计算；
A4、对主要因素及地理信息的模糊评估，得多层次模糊评估矩阵B；
步骤A4中，包括以下步骤：
对单因素进行模糊评估，得模糊评估矩阵R：
Figure FDA0002949647300000011
rij表示对第i个因素评价时隶属于第j个评估集及各影响因素所占权重的不同，基于多层次模糊算法，对地区影响输电线路运行的主要因素进行综合评估，得多层次模糊评估矩阵B；
B＝AR
其中A为权重向量，多层次模糊评估矩阵B表示该地区受气象因素影响等级分别为严重、中等、一般、轻微的比例，可对气象因素进行综合的评估；
A5、计算主要因素的平均故障率和故障主导气象因素；
步骤B中，包括以下步骤：
B1、从数据库读取与各主要因素相关的数据；
B2、对主要影响因素的模糊化处理；
B3、建立主要因素与线路运行风险指数的模糊关系；
B4、进行反模糊化处理，得线路运行风险指数；
B5、输入新参数预测新参数下线路的风险指数；
步骤A5中，平均故障率和故障主导气象因素的计算方法为，
Figure FDA0002949647300000021
LWF＝argmaxλi，
其中，λi为平均故障率，LWF为故障主导气象因素；
对故障主导气象因素建立其核心节点的模糊集和粗糙集，建立与模糊集和粗糙集的相似度线性相关的评价函数F，使用评价函数F对故障主导气象因素进行二次筛选；其中，故障主导气象因素的核心节点为故障主导气象因素导数的极值点；
步骤B1中，主要因素包括雷电、鸟害、污秽和风害；
步骤B2中，
对落雷密度以及鸟害面积进行边界模糊化处理，选取梯形隶属函数对模糊集合进行描述，
Figure FDA0002949647300000022
对于风速、以及污秽选取三角形和高斯隶属函数对其进行描述，
Figure FDA0002949647300000023
Figure FDA0002949647300000031
步骤B3中，按照每条事故记录中的落雷度、鸟害度、风灾及污秽等级结合线路运维情况，编写逻辑约束语句，采用以下语句格式，
A and B and C then D，
构建词与词之间的模糊逻辑关系；
步骤B4中，将事故记录中线路采取的运维行为按照风险度由高到低排列为：停运维修＞巡检＞长期监测＞短期监测＞线路正常；并按照反模糊处理方法，将五个模糊概念使用高斯隶属函数模糊处理为连续变化的风险指数；隶属函数如下所示：
Figure FDA0002949647300000032
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