一种计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法技术

本发明专利技术涉及一种计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法，以杆塔、导地线、绝缘子、金具及接地装置等5个输电线路的组成部分作为基础性指标，并进一步的细分出各个基础性指标的特征性指标，提出了一种基于多维互联算法的输电线路运行状态评估模型，通过模糊

【技术实现步骤摘要】
一种计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法


[0001]本专利技术属于输电线路运行状态评估方法
，尤其涉及一种计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法。

技术介绍

[0002]输电线路是电力系统网络中最为庞杂的构成组成部分，承担着电能输送和分配的重任。由于长期处于荒郊野外，气象条件复杂，运行环境恶劣，线路故障时常发生。而电力系统各组成部分相互关联，密不可分，一旦某部位发生故障，将引起连锁反应，波导致大面积停电事故，并造成巨大的经济损失和严重的社会影响。
[0003]随着全球气候的日益反常及自然灾害的日趋多发，输电线路面临着越来越严峻的考验，由此引发的电力系统安全和稳定性问题日渐突出。输电线路所处气象环境复杂多变，组成部分状态的关联因素相对较多，故障发生的机理相对复杂，因而基于简化物理分析的传统模型难以准确地实现线路的状态评估。为此，应当宽范围、广领域、多角度、多层次地对输电线路运行状态进行综合评估，以便为线路后续组成部分故障检修和运行维护辅助决策提供有力支持。
[0004]国内外学者十分重视输电线路状态监测的研究，在监测理论，监测设备，测量方法和信号传输等方向都有一定的研究。在理论研究方面，国内外学者在数据采集，数据分析，状态评估和诊断三个方向进行深入研究，建立了相对完善的数据采集系统供给当今电力系统使用。然而，在电网数据冗余的大背景下，由PMU，SCADA，EMS等电力系统监测软件采集的电力系统运行信息得不到充分的利用和挖掘；监测中心依旧靠人工巡线的方式来发现电力系统输电线路所发生的参数异常状态，人工成本消耗较大，无法实现在线实时的监测与修正；现有技术研究未对电力系统运行参数与环境之间拟合关系进行充分的研究，没有涉及到线路运行环境对线路运行状态的影响关系的探究，无法更加贴近电力系统的运行实际。
[0005]综上所述，基于电网历史量测大数据，建立气象环境下的电网线路动态参数的评估系统，利用环境与参数的变化关系，对突变参数进行及时预警并将正确参数提供给EMS等电网高级应用，为电力系统潮流监测，电压动态稳定监测与预警，动态过程监录及事故分析，三态数据的整合和管理提供极大的数据支撑，具有良好的前景及使用价值。
[0006]公告号CN108629520B的专利技术专利公开了一种微气象环境下的高压输电线路运行状态评估方法，将电力参数的电阻R、电抗X和电纳B结合微气象检测参数数据：温度和湿度数据，形成系统结构参数数据库；电力参数与微气象参数拟合后形成电力参数，微气象评估曲面；利用实时采集的数据实时更新数据库和电力参数，微气象评估曲面，大量的数据采集更新调整后构建成基于历史大数据的电力参数，微气象评估曲面，作为参数评估的初始基准曲面和形成标准数据库，并设置预报警差值阈值，该评估方法主要以气象环境的温度湿度等因素进行考虑，考虑因素不全面，不能有效进行评估。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于针对现有技术中存在的问题提供一种计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法，该评估方法能够在对输电线路状态进行评估的同时考虑气象因素对输电线路状态的影响，从而为输电线路风险预警及维修决策提供依据。
[0008]本专利技术的技术方案是：
[0009]一种计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法，包括以下步骤：
[0010]步骤1，以杆塔、导地线、绝缘子、金具及接地装置等5个输电线路的组成部分作为基础性指标，并进一步的细分出各个基础性指标的特征性指标；
[0011]步骤2：通过模糊
‑
熵权组合算法确定输电线路运行状态评估模型中特征性指标的权重系数；
[0012]步骤2中所述的通过模糊
‑
熵权组合算法确定输电线路运行状态评估模型中特征性指标的权重系数包括以下步骤：
[0013](1)基于模糊函数法确定主观权重
[0014]定义模糊函数V的隶属度函数μ
v
(x)为：
[0015][0016]其中，e≤q≤u,e,q,u分别为模糊函数V的上限、中限和下限值，因此，模糊函数V可表示为(e,q,u)；
[0017]1)专家评分
[0018]设第i个专家对第j个评估指标给出的评估分数为V
ij
＝(e
ij
,q
ij
,u
ij
)，(j＝1,2,
…
,t)，(i＝1,2,
…
,n)，t为专家个数，n为评估指标个数，e
ij
为第i个专家对评估指标j影响程度给出的最低分数，q
ij
为第i个专家对评估指标j影响程度给出的最优分数，u
ij
为第i个专家对评估指标j影响程度给出的最高分数；
[0019]则第j个评估指标在当前层的函数综合度L
j
为
[0020][0021]其中，为2个模糊函数的乘积运算，对于两个模糊函数V1＝(e1,q1,u1)与V2＝(e2,q2,u2)，定义为：
[0022][0023]的值可以通过以下公式计算得到：
[0024][0025]可表示为：
[0026][0027]2)可能度计算
[0028]设L1＝(e1’
,q1’
,u1’
)和L2＝(e2’
,q2’
,u2’
)是2个评估指标的函数综合度，则L1≥L2的可能度J(L1≥L2)可定义为：
[0029][0030]在得到可能度后，即可得到可能度矩阵J，如下所示：
[0031][0032]3)计算各评估指标的权重系数
[0033]当前层第j个评估指标的权重分量w
j(0)
取为：
[0034]w
j(0)
＝min{J(L
j
≥L
k
),k＝1,2,..,n}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0035]对w
i(0)
进行归一化处理，得到各评估指标的主观权重系数w
j(1)
即：
[0036][0037](2)基于改进熵权法确定客观权重
[0038]1)建立原始评估矩阵。假设有m条输电线路，n个评估指标，则可建立一个多指标的原始评估矩阵Y＝[y
ij
]m
×
n
，即：
[0039][0040]其中，y
ij
为第i条输电线路的第j项评估指标值；
[0041]2)对原始评估矩阵Y进行标准化处理
[0042]将评估指标同趋势化，方法为：
[0043][0044]y
ij
’
为同趋势化后的评估指标值，
[0045][0046]其中，x
ij
为标准化处理后的评估指标值，为y
ij
’
的平均值，
[0047]通过原始数据标准化，得到标准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法，其特征在于，所述状态评估方法包括以下步骤：步骤1：首先，以杆塔、导地线、绝缘子、金具及接地装置等5个输电线路的组成部分作为基础性指标，并进一步的细分出各个基础性指标的特征性指标；步骤2：通过模糊
‑
熵权组合算法确定输电线路运行状态评估模型中特征性指标的权重系数；步骤3：提出反映各气象因素对输电线路影响的评估指标并将其输入至BP神经网络模型中，使用智能鱼群算法对BP神经网络模型进行优化，使用优化后的BP神经网络模型得到气象因素影响因子Mweather，j，用于输电线路运行状态评估模型的状态等级评定环节；步骤4：建立基于多维互联算法的输电线路运行状态评估模型，得到输电线路的状态等级。2.根据权利要求1所述的计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法，其特征在于，步骤2中所述的通过模糊
‑
熵权组合算法确定输电线路运行状态评估模型中特征性指标的权重系数包括以下步骤：(1)基于模糊函数法确定主观权重定义模糊函数V的隶属度函数μ
v
(x)为：其中，e≤q≤u,e,q,u分别为模糊函数V的上限、中限和下限值，因此，模糊函数V可表示为(e,q,u)；1)专家评分设第i个专家对第j个评估指标给出的评估分数为V
ij
＝(e
ij
,q
ij
,u
ij
)，(i＝1,2,
…
,t)，(j＝1,2,
…
,n)，t为专家个数，n为评估指标个数，e
ij
为第i个专家对评估指标j影响程度给出的最低分数，q
ij
为第i个专家对评估指标j影响程度给出的最优分数，u
ij
为第i个专家对评估指标j影响程度给出的最高分数；则第j个评估指标在当前层的函数综合度L
j
为其中，为2个模糊函数的乘积运算，对于两个模糊函数V1＝(e1,q1,u1)与V2＝(e2,q2,u2)，定义为：为：的值可以通过以下公式计算得到：
可表示为：2)可能度计算设L1＝(e1’
,q1’
,u1’
)和L2＝(e2’
,q2’
,u2’
)是2个评估指标的函数综合度，则L1≥L2的可能度J(L1≥L2)可定义为：在得到可能度后，即可得到可能度矩阵J，如下所示：3)计算各评估指标的权重系数当前层第j个评估指标的权重分量w
j(0)
取为：w
j(0)
＝min{J(L
j
≥L
k
),k＝1,2,..,n}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)对w
j(0)
进行归一化处理，得到各评估指标的主观权重系数w
j(1)
即：(2)基于改进熵权法确定客观权重1)建立原始评估矩阵，假设有m条输电线路，n个评估指标，则可建立一个多指标的原始评估矩阵Y＝[y
ij
]
m
×
n
，即：其中，y
ij
为第i条输电线路的第j项评估指标值；2)对原始评估矩阵Y进行标准化处理将评估指标同趋势化，方法为：y
ij
’
为同趋势化后的评估指标值；
其中，x
ij
为标准化处理后的评估指标值，为y
ij
’
的平均值；通过原始数据标准化，得到标准化矩阵X＝[x
ij
]
m
×
n
，即：3)计算第j项评估指标的熵值计算各评估指标的熵值公式为：其中：其中，E
j
为熵值，E
j
≥0。f
ij
为评估指标j在第i条输电线路中出现的频率，0≤f
ij
≤1；4)计算评价指标的权重其中：其中：其中，w
j(2)
为第j个评估指标的客观权重，且0≤w
j(2)
≤1，为所有不为1的熵值的平均值；(3)确定综合权重设综合权重为w
j(3)
，为使综合权重w
j(3)
与主观权重w
j(1)
和客观权重w
j(2)
尽可能接近，建立目标函数G为：采用Lagrange乘子法求解上述问题，可得：
由上式可得输电线路各评估指标的综合权重系数。3.根据权利要求1所述的计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法，其特征在于，步骤3中所述的各气象因素包括有雷电，台风，冰雪，高温，暴雨，山火。4.根据权利要求3所述的计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法，其特征在于，步骤3中所述的提出反映各气象因素对输电线路影响的评估指标包括：(1)输电线路不同组成部分的气象敏感度Q
ax
，其中，q
ax
表示输电线路组成部分a在气象条件x下故障的次数，q
a
表示输电线路组成部分a的故障总次数，a∈{杆塔，导地线，绝缘子，金具，接地装置}，x∈{雷电，台风，冰雪，高温，暴雨，山火}；(2)输电线路不同组成部分抵御气象灾害的能力差异指标N
ax
，其中，N
ax
为气象条件x下输电线路不同组成部分的故障次数差异值，n
ax
表示输电线路组成部分a在气象条件x下的故障次数，为输电线路不同组成部分在气象条件x下故障的平均次数；(3)输电线路不同组成部分在同气象灾害作用下故障时间TRF
ax
；TRF
ax
＝tr
ax
‑
tf
ax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)其中，TRF
ax
表示输电线路组成部分a因为气象因素x的故障时间，tr
ax
表示输电线路组成部分a因为气象因素x的故障开始时间，tf
ax
表示输电线路组成部分a因为气象因素x的故障结束时间。5.根据权利要求1所述的计及多气象因素的输电线路运行状态评估方法，其特征在于，步骤3中所述的使用智能鱼群算法对BP神经网络模型进行优化包括以下步骤：(1)种群初始化及参数设置：包括种群大小N
p
，最大迭代次数t
max
，最大召集速度O
max
，最大捕食速度F
max
，最大游走速度W
max
，召集权重w
o
，捕食权重w
f
，以及步长缩放因子C
t
，初始化搜索空间范围内的一组种群，鱼群中的每条个体代表优化问题的一个可行解；(2)计算个体适应度值：适应度是根据算法的预测误差来确定的，将预测与期望之间的差值作为其适应度，即：其中，为算法每条个体i的预测值，为样本每条个体i输出期望值；(3)计算召集速度、捕食速度、游走速度分别引起的鱼群位置变化量，加入遗传操作后重新计算鱼群个体的位置，鱼群中每条个体i的位置移动由三部分构成：
其中，X
i
为第i条鱼的位置，O
i
为第i条鱼的召集速度，F
i
为第i条鱼的捕食速度，W
i
为第i条鱼的游走速度；影响因素召集速度、捕食速度、游走速度的公式构造如下：O
i
＝O
m...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭志民，姚德贵，卢明，李哲，梁允，刘善峰，王超，王津宇，孟高军，丁妍文，苑司坤，高阳，李帅，崔晶晶，张小斐，耿俊成，时洪飞，饶宇飞，耿进锋，肖寒，郑伟，张璐，
申请(专利权)人：国家电网有限公司南京工程学院，
类型：发明
国别省市：