CN111639844A - 架空输电线路运行状态综合评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种架空输电线路运行状态综合评估方法，包括如下步骤：首先，获取输电线路巡检数据；其次，获取输电线路在线监测数据，构建状态评价指标体系；进一步地，计算基于在线监测数据的输电线路状态评价指标权重和状态评估结果；最后，构建基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型，计算综合考虑巡检数据和在线监测数据的架空输电线路运行状态综合评估值。本发明提出的输电线路运行状态综合评估方法，能够综合利用输电线路的巡检数据和在线监测数据，并计及不同数据时效特性的差异，实现输电线路运行状态的综合有效评估，为状态检修提供有效依据。
Description
技术领域
本发明涉及电力***的架空输电线路状态评估方法，具体涉及一种架空输电线路运行状态综合评估方法。
背景技术
随着我国电网建设和电力市场的不断发展，电网公司和电力用户都对电网的安全性和可靠性提出了更高的要求。架空输电线路是电力***的重要组成部分，其运行环境复杂、分布范围广，巡视和检修难度大、成本高，发生故障会严重影响电网的安全稳定。因此有必要对架空输电线路运行状态进行有效评估，及时发现存在缺陷和安全隐患的环节，为输电设备的状态检修提供决策依据，保障输电网的安全、可靠运行。
当前输电线路状态评估的数据来源可分为巡检数据和在线监测数据两类。现有的输电设备状态评价规范大多基于巡检数据，将输电线路划分为基础、杆塔、导地线、绝缘子、金具、接地装置、附属设施、通道环境8个评价单元，每个线路单元设置多个状态量及其评价标准，工作人员在巡检过程中对各状态量进行评分，最后综合计算总分值来对输电线路运行状态进行评价。该评价方法实用性强，但存在不同规范指标参量存在差异、指标权重过于僵硬、评价结果受巡检方式影响等问题。
随着输电线路在线监测技术的发展，微气象、视频图像、覆冰、舞动、杆塔倾斜等多类型在线监测装置的应用规模不断扩大，能为输电线路状态评估提供重要的数据基础。然而当前研究未考虑输电线路巡检数据与在线监测的时效性问题。在线监测数据是实时的、动态的，能够有效反映输电线路实时运行状态和变化趋势。而输电线路巡检数据通常数月才更新一次，即在一个巡检周期内巡检状态量是静态的，随着时间的推移，静态的巡检数据愈发不能反映输电线路的真实运行状态。因此，融合巡检数据和在线监测数据的状态综合评估有必要考虑不同类型数据的时效性。
本发明提出一种架空输电线路运行状态综合评估方法，能够实现输电线路运行状态的综合有效评估，为状态检修提供有效依据。
发明内容
本发明的目的在于对架空输电线路运行状态进行有效评估，及时发现存在缺陷和安全隐患的环节，为输电设备的状态检修提供决策依据，保障输电网的安全、可靠运行。
本发明提出一种架空输电线路运行状态综合评估方法，包括以下步骤：
(1)获取待评估输电线路上一次巡检的时间t1、巡检时间间隔T以及基于巡检数据的输电线路状态评估结果F；
(2)获取当前时刻t2的输电线路在线监测数据，构建基于在线监测数据的输电线路状态评价指标体系；
(3)计算基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的主观权重和客观权重，组合赋权后得到综合权重，进而计算基于在线监测数据的输电线路状态评估结果；
(4)构建基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型，计算综合考虑巡检数据和在线监测数据的架空输电线路运行状态综合评估值。
优选的：步骤S2所述的输电线路在线监测数据包括风速、气温、湿度、线路舞动幅值、舞动频率、杆塔顺线倾斜度、横向倾斜度、异常告警次数。
优选的：步骤S2所述的基于在线监测数据的输电线路状态评价指标体系包括一级指标4个：微气象G1、线路舞动G2、杆塔倾斜G3、异常告警G4；
二级指标9个：平均风速G11、平均气温G12、平均湿度G13、舞动幅值G21、舞动频率G22、顺线倾斜度G31、横向倾斜度G32、倾斜度变化率G33、异常告警次数G41；
其中异常告警次数G41是指输电线路视频图像监测装置一天内智能识别到的外力破坏、异物挂线、山火烟雾等异常告警的次数；
倾斜角变化率G33的计算公式如下：
其中，
和
分别为监测当天和前一天的平均顺线倾斜角，
和
分别监测当天和前一天的平均横向倾斜角。
优选的：步骤S3所述的基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的主观权重的计算方法为层次分析法。
优选的：步骤S3所述的基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的客观权重的计算方法为反熵权法，计算步骤为：
1)对基于在线监测数据的输电线路状态评价指标数据进行标准化处理，对于越小越优型指标(G11、G21、G22、G31、G32、G33、G41)，标准化处理公式为：
其中，m为评价指标数，l为评价对象数，d'jk和djk分别为评价指标数据和标准化处理结果；
对于中间型指标，即指标数值在正常运行区间内最优，如平均气温G12和平均湿度G13，其标准化处理公式为：
其中，d'j和dj分别为评价指标数据和标准化处理结果；d'jbest为第j个指标的最佳运行参数；d'jmin、d'jmax分别为第j个指标的正常运行范围；
2)求取指标的反熵值，第j个指标的反熵值Hj的计算公式为：
其中，
3)计算指标的客观权重，计算公式为
其中，ωj为第j个指标的客观权重。
优选的：步骤S3所述的组合赋权法计算步骤为，构建如下所示的数学模型：
目标函数为
约束条件为
其中，σj为第j个指标的综合权重，θj为第j个指标的主观权重；
求解上述二次规划模型即可得到各指标的综合权重；
则基于在线监测数据的输电线路状态评估结果G(t)为
优选的：步骤S4所述的基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型如下所示
其中，λ(t)为基于巡检数据的输电线路状态评估结果在综合评估中的置信度，k为常系数，t＝t2-t1；
输电线路综合评估结果H(t)为H(t)＝λ(t)F+[1-λ(t)]G(t) (10)
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
(1)提出了输电线路运行状态综合评估方法，能够综合利用输电线路的巡检数据和在线监测数据，并计及不同数据时效特性的差异，实现输电线路运行状态的综合有效评估，为状态检修提供有效依据。
(2)能够有效利用输电线路在线监测数据进行运行状态评估，有效弥补了基于巡检数据的状态评估时间周期长(数月)、更新不及时等问题。
附图说明
图1是架空输电线路运行状态综合评估方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明的具体实施方式做进一步说明。
图1反映了架空输电线路运行状态综合评估方法的具体流程，包括以下步骤：
(1)获取待评估输电线路上一次巡检的时间t1、巡检时间间隔T以及基于巡检数据的输电线路状态评估结果F；
(2)获取当前时刻t2的输电线路在线监测数据，输电线路在线监测数据包括风速、气温、湿度、线路舞动幅值、舞动频率、杆塔顺线倾斜度、横向倾斜度、异常告警次数；
构建基于在线监测数据的输电线路状态评价指标体系，包括一级指标4个：微气象G1、线路舞动G2、杆塔倾斜G3、异常告警G4，二级指标9个：平均风速G11(单位：m/s)、平均气温G12(单位：℃)、平均湿度G13(单位：％)、舞动幅值G21(单位：m(p-p))、舞动频率G22(单位：Hz)、顺线倾斜度G31(单位：‰)、横向倾斜度G32(单位：‰)、倾斜度变化率G33(单位：‰/天)、异常告警次数G41(单位：次/天)；其中异常告警次数G41是指输电线路视频图像监测装置一天内智能识别到的外力破坏、异物挂线、山火烟雾等异常告警的次数；倾斜角变化率G33的计算公式如下：
其中，
和
分别为监测当天和前一天的平均顺线倾斜角，
和
分别监测当天和前一天的平均横向倾斜角。
(3)计算基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的主观权重和客观权重，组合赋权后得到综合权重，进而计算基于在线监测数据的输电线路状态评估结果；
层次分析法计算主观权重的步骤为：
1)构建判断矩阵。根据所构建的基于在线监测数据的架空输电线路评估指标体系，将问题层次化，在同一层次内，采用成对比较法和九级标度法，构造两两比较的判断矩阵。
2)一致性校验。判断矩阵受专家主观判断影响，与指标客观重要程度可能存在差异，因此需要进行一致性检验。计算各判断矩阵的一致性指标和随机一致性比率，以进行一致性检验。
3)计算指标主观权重。判断矩阵通过一致性校验后，根据其最大特征值可计算最大特征向量，归一化处理后即可得到评价指标的主观权重值。
基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的客观权重的计算方法为反熵权法，计算步骤为：
1)对基于在线监测数据的输电线路状态评价指标数据进行标准化处理，对于越小越优型指标(G11、G21、G22、G31、G32、G33、G41)，标准化处理公式为：
其中，m为评价指标数，l为评价对象数，d'jk和djk分别为评价指标数据和标准化处理结果；
对于中间型指标，即指标数值在正常运行区间内最优，如平均气温G12和平均湿度G13，其标准化处理公式为：
其中，d'j和dj分别为评价指标数据和标准化处理结果；d'jbest为第j个指标的最佳运行参数；d'jmin、d'jmax分别为第j个指标的正常运行范围；
2)求取指标的反熵值，第j个指标的反熵值Hj的计算公式为：
其中，
3)计算指标的客观权重，计算公式为
其中，ωj为第j个指标的客观权重。
上述的架空输电线路运行状态综合评估方法，其特征在于：步骤S3所述的组合赋权法计算步骤为，构建如下所示的数学模型：
目标函数为
约束条件为
其中，σj为第j个指标的综合权重，θj为第j个指标的主观权重；
求解上述二次规划模型即可得到各指标的综合权重；
则基于在线监测数据的输电线路状态评估结果G(t)为
(4)构建基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型，计算综合考虑巡检数据和在线监测数据的架空输电线路运行状态综合评估值。
基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型如下所示
其中，λ(t)为基于巡检数据的输电线路状态评估结果在综合评估中的置信度，k为常系数，t＝t2-t1；
输电线路综合评估结果H(t)为H(t)＝λ(t)F+[1-λ(t)]G(t) (10)
以下是本发明方法的一个实际算例，结合算例说明架空输电线路运行状态综合评估方法的具体实施方式。
步骤1：获取待评估输电线路上一次巡检的时间t1、巡检时间间隔T以及基于巡检数据的输电线路状态评估结果F，如表1所示。
表1输电线路巡检数据
步骤2：获取当前时刻t2的输电线路在线监测数据，构建基于在线监测数据的输电线路状态评价指标体系。
输电线路在线监测数据包括风速、气温、湿度、线路舞动幅值、舞动频率、杆塔顺线倾斜度、横向倾斜度、异常告警次数。
基于在线监测数据的输电线路状态评价指标体系包括一级指标4个：微气象G1、线路舞动G2、杆塔倾斜G3、异常告警G4，二级指标9个：平均风速G11(单位：m/s)、平均气温G12(单位：℃)、平均湿度G13(单位：％)、舞动幅值G21(单位：m(p-p))、舞动频率G22(单位：Hz)、顺线倾斜度G31(单位：‰)、横向倾斜度G32(单位：‰)、倾斜度变化率G33(单位：‰/天)、异常告警次数G41(单位：次/天)，具体指标原始数据如表2所示。
表2各输电线路在线监测原始状态指标数据
步骤3：计算基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的主观权重和客观权重，组合赋权后得到综合权重，进而计算基于在线监测数据的输电线路状态评估结果。
基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的主观权重的计算方法为层次分析法，具体步骤为：构建判断矩阵、一致性校验、计算指标主观权重。层次分析法计算评价指标主观权重的结果如表4所示。
基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的客观权重的计算方法为反熵权法，计算步骤为：
1)对基于在线监测数据的输电线路状态评价指标数据进行标准化处理，对于越小越优型指标(G11、G21、G22、G31、G32、G33、G41)，标准化处理公式为：
其中，m为评价指标数，l为评价对象数，d'jk和djk分别为评价指标数据和标准化处理结果；
对于中间型指标，即指标数值在正常运行区间内最优，如平均气温G12和平均湿度G13，其标准化处理公式为：
其中，d'j和dj分别为评价指标数据和标准化处理结果；d'jbest为第j个指标的最佳运行参数；d'jmin、d'jmax分别为第j个指标的正常运行范围；
输电线路在线监测数据的标准化处理结果如下表所示。
表3各输电线路在线监测原始指标数据标准化处理结果
2)求取指标的反熵值，第j个指标的反熵值Hj的计算公式为：
其中，
3)计算指标的客观权重，计算公式为
其中，ωj为第j个指标的客观权重。
反熵权法计算评价指标的客观权重如表4所示。
主观权重和客观权重的组合赋权法计算步骤为，构建如下所示的数学模型：
目标函数为
约束条件为
其中，σj为第j个指标的综合权重，θj为第j个指标的主观权重；
求解上述二次规划模型即可得到各指标的综合权重，如下表所示。
表4计及数据时效性的输电线路状态综合评估方法指标主观权重
基于在线监测数据的输电线路状态评估结果G(t)为
结果如表5所示。
表5不同方法下输电线路在线监测评估结果
由表5可知，在采用层次分析法进行状态评估时，线路1、线路2、线路5相对其他线路评估结果较差；在采用反熵权法进行状态评估时，线路1、线路2、线路3相对其他线路评估结果较差；而在采用AHP-反熵权法进行评估时，各架空输电线路在线监测评估结果的优劣性排序结果为：线路6>线路4>线路1>线路5>线路3>线路2。由表2各输电线路在线监测原始状态指标数据可以看出，相较于其他数据值，线路2的倾斜角变化率G33、线路3的导线和地线的舞动幅值G21和舞动频率G22、线路5的视频图像异常告警次数G41，需要明显注意，AHP-反熵权法的评估结果更符合实际需求。由原始指标数据可以看到，线路1处于正常运行状态，各项监测指标仍处于正常范围，AHP法对其评价结果较低，原因在于AHP对评价指标仅进行了主观赋权，权值受专家主观意愿影响强烈，无法拉开被评价对象的差异。AHP-反熵权法根据指标的重要性程度，充分考虑主客观因素对权重的影响，避免了部分次要指标权重过大对评估结果造成的影响，同时使得被评价对象之间的差异更加明显，更具有效性和代表性。
步骤4：构建基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型，计算综合考虑巡检数据和在线监测数据的架空输电线路运行状态综合评估值。
基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型如下所示
其中，λ(t)为基于巡检数据的输电线路状态评估结果在综合评估中的置信度，k为常系数，t＝t2-t1；
输电线路综合评估结果H(t)为H(t)＝λ(t)F+[1-λ(t)]G(t) (10)
输电线路综合评估结果如下表所示。
表6输电线路综合评估结果
由表6可知，各输电线路综合评估结果的优劣性排序结果为：线路1>线路6>线路3>线路4>线路2>线路5。而单纯考虑巡检数据时，输电线路4评估得分值最低，输电线路2、输电线路5稍高。可以看出，在工程实际中，受环境状态变化等影响，架空输电线路的状态随时间的推移会产生一定的变化，同时考虑巡检数据和在线监测数据，可以更为全面的对输电线路状态进行综合评估。
Claims (7)
1.一种架空输电线路运行状态综合评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取待评估输电线路上一次巡检的时间t1、巡检时间间隔T以及基于巡检数据的输电线路状态评估结果F；
S2、获取当前时刻t2的输电线路在线监测数据，构建基于在线监测数据的输电线路状态评价指标体系；
S3、计算基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的主观权重和客观权重，组合赋权后得到综合权重，进而计算基于在线监测数据的输电线路状态评估结果；
S4、构建基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型，计算综合考虑巡检数据和在线监测数据的架空输电线路运行状态综合评估值。
2.根据权利要求1所述的架空输电线路运行状态综合评估方法，其特征在于：步骤S2所述的输电线路在线监测数据包括风速、气温、湿度、线路舞动幅值、舞动频率、杆塔顺线倾斜度、横向倾斜度、异常告警次数。
3.根据权利要求1所述的架空输电线路运行状态综合评估方法，其特征在于：步骤S2所述的基于在线监测数据的输电线路状态评价指标体系包括一级指标4个：微气象G1、线路舞动G2、杆塔倾斜G3、异常告警G4；
二级指标9个：平均风速G11、平均气温G12、平均湿度G13、舞动幅值G21、舞动频率G22、顺线倾斜度G31、横向倾斜度G32、倾斜度变化率G33、异常告警次数G41；
异常告警次数G41是指输电线路视频图像监测装置一天内智能识别到的外力破坏、异物挂线、山火烟雾等异常告警的次数；
倾斜角变化率G33的计算公式如下：
其中，
和
分别为监测当天和前一天的平均顺线倾斜角，
和
分别监测当天和前一天的平均横向倾斜角。
4.根据权利要求1所述的架空输电线路运行状态综合评估方法，其特征在于：步骤S3所述的基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的主观权重的计算方法为层次分析法。
5.根据权利要求1所述的架空输电线路运行状态综合评估方法，其特征在于：步骤S3所述的基于在线监测数据的输电线路状态评价指标的客观权重的计算方法为反熵权法，计算步骤为：
1)对基于在线监测数据的输电线路状态评价指标数据进行标准化处理，对于越小越优型指标(G11、G21、G22、G31、G32、G33、G41)，标准化处理公式为：
其中，m为评价指标数，l为评价对象数，d'jk和djk分别为评价指标数据和标准化处理结果；
对于中间型指标，即指标数值在正常运行区间内最优，如平均气温G12和平均湿度G13，其标准化处理公式为：
其中，d'j和dj分别为评价指标数据和标准化处理结果；d'jbest为第j个指标的最佳运行参数；d'jmin、d'jmax分别为第j个指标的正常运行范围；
2)求取指标的反熵值，第j个指标的反熵值Hj的计算公式为：
其中，
3)计算指标的客观权重，计算公式为
其中，ωj为第j个指标的客观权重。
6.根据权利要求1所述的架空输电线路运行状态综合评估方法，其特征在于：步骤S3所述的组合赋权法计算步骤为，构建如下所示的数学模型：
目标函数为
约束条件为
其中，σj为第j个指标的综合权重，θj为第j个指标的主观权重；
求解上述二次规划模型即可得到各指标的综合权重；
则基于在线监测数据的输电线路状态评估结果G(t)为
7.根据权利要求1所述的架空输电线路运行状态综合评估方法，其特征在于：步骤S4所述的基于巡检数据的输电线路状态评估结果置信度随时间变化的模型如下所示
其中，λ(t)为基于巡检数据的输电线路状态评估结果在综合评估中的置信度，k为常系数，t＝t2-t1；
输电线路综合评估结果H(t)为
H(t)＝λ(t)F+[1-λ(t)]G(t) (10)。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113610379A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-05 | 长春工程学院 | 一种基于ahp-critic的输电线路运行状态综合评估方法 |
| CN113727377A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-11-30 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于基站参数判断无线通信环境变化的方法及设备 |
| CN114238287A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-03-25 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 基于监测装置运行状态的油色谱监测数据质量评价方法 |
| CN117477769A (zh) * | 2023-10-26 | 2024-01-30 | 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 | 一种电力***预警方法及其*** |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113610379A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-05 | 长春工程学院 | 一种基于ahp-critic的输电线路运行状态综合评估方法 |
| CN113727377A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-11-30 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于基站参数判断无线通信环境变化的方法及设备 |
| CN113727377B (zh) * | 2021-09-02 | 2023-07-04 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于基站参数判断无线通信环境变化的方法及设备 |
| CN114238287A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-03-25 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 基于监测装置运行状态的油色谱监测数据质量评价方法 |
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