架空輸電線路運行狀態評估研究

吳飛

摘??要：隨著電力行業的發展，電力系統對架空輸電線路的運行提出了更高的要求。架空輸電線路的運行狀態評估是保障電路穩定運行的重要環節。因此，提升線路運行狀態評估水平具有重要的意義。對基于貝葉斯網絡的架空輸電線路評估進行了介紹，并分析、研究了實現評估的方式。

關鍵詞：架空輸電線路;貝葉斯網絡;電力系統;評估模式

中圖分類號：TM755???????????????文獻標識碼：A???????????????DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.14.012

目前，關于輸電線路電力設備運行狀態評估的研究方法包括蒙特卡洛模擬法、馬爾科夫模式、人工神經網絡法和故障樹分析法等傳統方法。架空輸電線路的運行具有一定的隨機性和不確定性。蒙特卡洛法在收斂速度和準確性上存在一定的缺陷;人工神經網絡預測和評估對原始統計數據的要求較高;故障樹分析法以故障邏輯關系和事件狀態的二態性確定為前提。貝葉斯網絡與傳統方法不同，它將概率理論和有向無環圖進行了有機結合，能直觀地表示因果知識，在模型中以條件概率的形式融入統計數據，其處理不確定性問題的能力極強。

對基于自反饋雙向貝葉斯網絡的架空輸電線路運行狀態評估進行了研究，建立了評估輸電線路運行狀態的貝葉斯系統。通過樣本訓練獲得了條件概率表，基于推理因果進而可判斷線路狀態，同時，可修正和預警評估偏差，從而對網絡結構、評估數據和參數進行實時、動態修正評估。

1??架空輸電線路運行狀態評估模式

基于自反饋雙向貝葉斯網絡的架空輸電線路運行狀態評估方法的程序分為預處理和數據采集、評估數據庫管理和評估結果輸出、自反饋雙向貝葉斯網絡狀態評估系統。其中，評估階段具體分為計算和統計分析網絡節點數據，具體內容包括：①估計先驗概率和預處理指標參量。該部分為學習參數和構建網絡的基礎。②學習參數和構建網絡。該部分直接影響著推理的準確性。③狀態判定和網絡推理。該部分為評估結果的判定的依據。④管理評估數據庫。對輸入到系統中的先驗概率估值的更新、反饋評估誤差、條件概率的知識進行編輯和存儲。

2??貝葉斯網絡的具體實現方式

貝葉斯網絡的具體實現方式為：評估所有部件的每一項基本參數，對其狀態屬性概率進行確定，學習網絡參數后構建條件概率表，包括部件對線路的條件、基本指標參量對部件的條件概率表;依據網絡結構、條件概率表和歷史信息，并通過貝葉斯網絡推理技術對狀態進行推理，以獲得相關部件運行狀態的概率，進而對線路運行狀態進行判斷。

2.1??貝葉斯網絡模型的建立

技術人員應結合數據的可量化性、可獲取性和輸電線路運行情況，保留優先級高和重要的指標參量，刪除優先級低和次要的指標參量。貝葉斯網絡結構具體包括線路防護區、接地設施和防雷裝置、金具、絕緣子串、導地線、桿塔、防護設施和基礎設施等31個指標參量和7個部件。

2.2??各子部件運行概率的統計

依據各部件的運行經驗值、規定值和設計值，對每個基本指標參量的狀態屬性值進行設定，并依據國家相關指導原則，結合得到的數據，對各個子部件的狀態進行判斷。比如，在對桿塔傾斜度的判別中，相應判斷依據為：正常——鋼管桿、普通鐵塔傾斜度<1‰，高于50?m的鋼管桿、鐵塔傾斜度<5‰，硅桿傾斜度<15‰;注意——鋼管桿、普通鐵塔傾斜度<15‰且>10‰，高于50?m的鋼管桿、鐵塔傾斜度<10‰且>5‰，硅桿傾斜度<20‰且>15‰;異常——鋼管桿、普通鐵塔傾斜度<20‰且>15‰，高于50?m的鋼管桿、鐵塔傾斜度<15‰且>10‰，硅桿傾斜度<25‰且>20‰;嚴重——鋼管桿、普通鐵塔傾斜度>20‰，高于50?m的鋼管桿、鐵塔傾斜度>15‰，硅桿傾斜度>25‰.

通過表示狀態屬性（正常、注意、異常、嚴重）的概率，可提供先驗估值至每個基本指標參量;將線路中的所有部件看作一個整體，根據先前的數據結果，對某段時間內各單元處于某狀態的數量與總體測試數量的比值進行計算，結果即該狀態的概率估值。具體計算形式如下：

（1）

式（1）中：i為所有正整數，是第i次統計的時間段;Ci為具體部件的指標參量;ni，vi，yi，si為Ci處于不同狀態屬性值下的統計數量;mi為所有檢測次數的總和。

比如，桿塔的傾斜度為C1，架設800?kV的線路共有100級鐵塔，在10年中共測20次，共獲得2?000次桿塔傾斜度測量數據。如果顯示為正常、注意、異常、嚴重的數據次數分別為1?500，300，80，20，則桿塔傾斜度處于嚴重、異常、注意、正常的先驗概率為0.01，0.04，0.15，0.8.

通過學習參數可確定貝葉斯網絡的條件概率表。條件概率表體現了父節點與節點間的關系，先驗概率不包含任何父節點的條件概率，學習參數的目的是獲得概率表。同一部件具有相同的指標參量條件概率，因此，線路對7個部件有完全一樣的條件概率。由此可見，對應有1個部件對線路的條件概率和7個不同部件的條件概率中，參數學習中的樣本數據包括2部分，即用于估計參數的訓練樣本和用于結果驗證的檢驗樣本。

對于計算機線路總體和線路各部件的狀態概率，可以通過貝葉斯網絡特有的雙向推理技術，并綜合考慮條件概率、網絡結構和歷史信息進行因果推理，從而確定輸電線路的狀態。根據條件概率表和相鄰節點傳遞的信息進行診斷推理，可查找和確定架空輸電線路的運行隱患和薄弱點。由此可見，因果推理是從原因推出結果，對具體節點指標的狀態概率進行推導，并依次遞推，從而得出輸電線路整體的運行狀態概率。比如，某部件中各部件單

元Ci的運行狀態為ti時，部件Bj運行的4種概率為：

（2）

通過以上數據分析，可確定基本部件單元的狀態，并查閱分析先驗概率表可獲得先驗概率值。可利用公式計算部件Bj運行的四種狀態概率值，并依據計算結果對基本部件的相應狀態進行判斷。比如，線路A的某部件Bj的運行狀態為tj，從而可對線路A的四種運行概率進行確定：

（3）

通過以上的推理公式結果得出，全部部件Bj?運行的狀態概率由各個基本部件單元當前的運行狀態概率P（Ci=ti）推導而出，而線路A的運行狀態概率由電路中所有部件當前的運行狀態概率P（Bj=tj）推導而出。由此可見，上述相關推理結果中，評估結果為概率最大的一項。

對于評估結果反饋，因架空輸電線路運行具有較大的不確定性，會產生實際狀況與評估結果不同的情況。如果評估結果與實際情況相差較大，則應及時反饋，并根據有關條件概率進行修改。當評估結果存在問題時，節點條件概率的修正系數為：

（4）

式（4）中：α為風壓不均勻系數;β為導線及地線風荷載系數。

實際情況中存在問題時，節點條件概率的修正系統為：

（5）

將相應的條件概率與修正系數相乘，可重新計算狀態概率，并將修改后的數據計入歷史評估數據庫。

3??結束語

架空輸電線路評估是保障架空輸電線路安全運行的重要環節。貝葉斯網絡突破其他傳統的評估方法，在評估的可靠性上大幅提升，是今后架空輸電線路運行狀態評估的發展方向。本文對貝葉斯網絡進行了分析，但還具有一定的局限性，希望相關技術人員能加強對架空輸電線路運行狀態評估的重視，不斷完善、創新相應的評估方法。

參考文獻

[1]李紅艷.輸電線路狀態評估研究現狀分析及建議[J].內蒙古電力技術，2012，（05）：45-48.

〔編輯：張思楠〕

Overhead?Transmission?Lines?Running?Assessment?Study

Wu?Fei

Abstract：?With?the?development?of?the?power?industry，?power?system?to?run?overhead?transmission?lines?put?forward?higher?requirements.?The?Evaluation?of?overhead?transmission?lines?is?an?important?part?guarantee?the?stable?operation?of?the?circuit.?Therefore，?improving?the?lines?running?state?assessment?level?is?very?important.?Assessment?of?overhead?transmission?lines?based?on?Bayesian?networks?are?introduced?and?analyzed?to?study?the?assessment?of?the?achievement?of?the?way.