基于全景數據的配網雷擊跳閘率多態分層評估

周正煉，陶 飛，李 鵬，苗愛敏

(1.云南電網有限責任公司瑞麗供電局，云南 瑞麗 678400;2.云南大學信息學院，云南 昆明 650504;3.仲愷農業工程學院自動化學院，廣東 廣州 510225)

0 引言

近年來，人民生活水平日益提高，供電需求越來越大，用電負荷量呈指數級增長，配電網線路規模不斷擴大。隨著高壓配電網線路的增多，線路發生跳閘的次數也不斷增加。在歷年電網故障分類統計中,因雷擊導致的跳閘次數占高壓線路的總跳閘次數的40%～70%[1]。特別是在雷雨天氣頻繁、土壤電阻率高、地形地貌復雜多樣的地區,由雷擊所引起的跳閘率更高。雷擊跳閘率是對雷擊跳閘故障的定量分析與描述，并且是配電網線路和桿塔進行防雷維護和預測的一項極其重要的指標。學習研究雷電活動，探討配電網線路桿塔雷擊跳閘率計算方法，以進行合理的評估，是電力部門急需解決的問題。

目前，眾多學者針對線路桿塔雷擊跳閘率這一問題進行了研究。張博文[2]提出了利用雷云趨勢和網格內配電網線路桿塔基本參數計算線路雷擊概率；胡艷等[1]采用受雷面積內的雷擊次數和擬合的雷電流幅值概率函數進行了雷擊跳閘率的探討；童杭偉等[3]提出了配電網線路雷擊跳閘率分級評估的方法；袁文[4]基于雷電流幅值、地閃密度和桿塔耐雷水平三個因素，提出了一種雷擊跳閘率計算方法；趙芝等[5]提出了基于三時次雷區信息的電網雷擊跳閘概率計算方法。上述模型和方法主要著眼于雷電參數統計，從宏觀氣象層面描述了雷擊發生跳閘的概率。然而，雷擊跳閘率受地理環境影響嚴重，因此這些方法不能做到差異化防雷。文獻[6]基于幾何結構變化從雷擊點角度對雷擊概率進行了研究；文獻[7]提出了基于D-S證據理論和熵加權灰色關聯分析的配電網線路雷電風險評估方法，討論了環境因素與配電網線路雷擊事故的相關性；王海濤等[8]提出了基于全景狀態監測數據，建立配電網線路動態化狀態評估模型。以上幾種模型主要是針對配電網線路建立評估模型，但一般對于一條配電網線路而言，只要其中一基桿塔遭受雷擊發生了跳閘，整條線路便會處于故障狀態。

針對上述問題，結合文獻[9]～文獻[11]對雷電發生與地形地貌等關系的研究，本文提出了一種基于層次分析(analytic hierarchy process,AHP)法和多態分層評估法的配電網線路桿塔雷擊跳閘率計算評估新方法。該方法充分利用微地形和微氣象數據，以概率形式定量分析了配電網線路桿塔雷擊跳閘情況，有效地實現了桿塔級的差異化防雷。

1 層次分析法和多態分層評估方法

1.1 層次分析法

AHP[12-13]是由美國運籌學家托馬斯·塞蒂(T.L.saaty)提出的能夠定性和定量描述問題，且能將問題系統化、層次化處理的一種分析方法。AHP思想類似于人腦思維，通過對問題形式化處理，進行思維與決策，將有關的影響因素按照某種分類方法自上而下分層操作，建立清晰的層次結構模型，主要分為目標層、中間層和對象層三層。其主要步驟包括構建層次結構模型、兩兩比較構造判斷矩陣和一致性檢驗三步。

其中，對于判斷矩陣的構造，常用的有三標度法、九標度法等。九標度法標度矩陣元素的比例標度如表1所示。

表1 比例標度

進行一致性檢驗：

(1)

式中：CI為定義的一致性衡量指標，CI越小，一致越強；n為矩陣階數。

(2)

式中：RI為衡量CI大小的隨機一致性指標。

(3)

式中：CR為檢驗系數。

1.2 多態分層評估方法

多態分層評估方法[8]是一種能將一個包含多因素復雜事件具體化的方法。本文基于層次分析法思想，首先依據因素在事件中的類屬關系進行層級劃分，然后選定某種劃分標準將全集分割為眾多子集，最后使原事件呈現出預先設定的不同狀態的解集。假定整體事件描述為Ω，將Ω細分為多個子事件、子事件還可以再次劃分，每次按照某種度量標準劃分。劃分層級根據具體事件而定，一般能清晰描述事件便結束，如式(4)所示。

Ω=B1+B2+…+Bn=[(b11+b12+…+b1n)+(b21+

b22+…+b2n)+(bn1+bn2+…+bnn)]

(4)

分層的目的是充分挖掘隱藏在混亂無規律的數據中的有用信息，讓其更好地呈現客觀事實。層次分析法和多態分層評估方法能拆解受多變量影響的復雜問題，使復雜問題因被層次結構化而簡化。對于需要多準則、多目標決策的實際問題，AHP是非常適用的決策方法。電力系統是一個極其復雜的系統，存在大量需要定性與定量分析的決策問題，例如覆冰預測、雷擊跳閘預測等。因此，引入層次分析法和多態分層評估方法，將會大大降低問題復雜度、提高研究質量。

2 新型配電網線路桿塔雷擊評估模型設計

雷擊跳閘率是對配電網線路桿塔的定量分析。受多種因素影響，其結果對線路和線路桿塔安全穩定運行具有指導意義。本文綜合考慮配電網線路走廊的地理環境、氣象、桿塔本體特征等因素，采用多態分層評估的方法，建立新型的配電網線路桿塔雷擊跳閘概率模型。

評估模型流程如圖1所示。

圖1 評估模型流程圖

依照統計學與概率學中的描述，分層評估方法采用事件為分析對象，以集合形式對影響因素進行分類描述。將配電網線路桿塔雷擊跳閘率問題分為三級事件描述：桿塔為一級事件，主要影響因素為二級事件，影響因素中的基本子事件為三級事件。分層評估模型如圖2所示。

圖2 分層評估模型

2.1 模型分析

①基本子事件分析評估。

結合文獻[11]～文獻[21]和現有數據，本文一共選取了25個影響因子作為基本子事件，且每個基本子事件都有自己的評估標準。

線路走廊環境影響因子如表2所示。

表2 線路走廊環境影響因子

確定了影響因子，對各個基本子事件建立數學評估模型得到的對應概率值如下：

(5)

式中：p(ai)為地形中各影響因子發生雷擊跳閘的概率；xmai為處于同一類型中發生雷擊跳閘的桿塔基數；xnai為處于同一類型的桿塔總基數。

(6)

式中：p(bi)為地貌中各影響因子發生雷擊跳閘的概率；xmbi為處于同一類型中發生雷擊跳閘的桿塔基數；xnbi為處于同一類型的桿塔總基數。

(7)

式中：p(ci)為桿塔周邊地表中各影響因子發生雷擊跳閘的概率；xmci為處于同一類型中發生雷擊跳閘的桿塔基數；xnci為處于同一類型的桿塔總基數。

(8)

式中：p(di)為桿塔土壤中各個影響因子發生雷擊跳閘的概率；xmdi為處于同一類型中發生雷擊跳閘的桿塔基數；xndi為處于同一類型的桿塔總基數。

②二級事件評估。

二級事件評估是對配電網線路桿塔的三個重要影響因子分別建立基于多態分層評估的架空配電網線路桿塔狀態評估模型，得出各因子的雷擊概率。

以地理影響因子為例，地理對桿塔雷擊影響主要包括：地形、地貌、桿塔周邊地表和桿塔土壤。這四個主要因素又包含不一樣的基本子事件影響因子。對所有羅列的基本子事件進行加權組合，以判定各個具體子事件對配電網線路桿塔雷擊跳閘的概率，即：

pi=paiwai+pbiwbi+pciwci+pdiwdi

(9)

式中：pi為各子事件線性組合后雷擊的概率；pai為地形因子中子事件發生的概率；wai為地形因子中對應子事件的權重；pbi為地貌因子中子事件發生的概率；wbi為地貌因子中對應子事件的權重；pci為桿塔周邊地表因子中子事件發生的概率；wci為桿塔周邊地表因子中對應子事件的權重；pdi為桿塔土壤因子中子事件發生的概率；wdi為桿塔土壤因子中對應子事件的權重。

③一級事件評估。

對地理環境、氣象條件和桿塔本體特征三個影響因子進行加權組合，得到雷擊跳閘率作為最終配電網線路桿塔雷擊跳閘的概率，即：

pn=piwi+pfiwfi+priwri

(10)

式中：pn為最終的配電網線路桿塔雷擊跳閘率；wi為對應的權重；pfi為二級評估時天氣影響因子對用的雷擊跳閘率；wfi為天氣影響因子的權重；pri為二級評估時桿塔本體特征對應的雷擊跳閘率；wri為桿塔本體特征影響因子的權重。

2.2 評估參數權值計算

隨著加權思想的出現，權重的計算方法層出不窮，但每種方法都有它的優缺點和相對較優的適用性。關于配電網線路桿塔雷擊影響因子權重的確定，本文選用了AHP。在建模過程中涉及很多影響因子，其中包含了定量和定性因子，且對于定性描述的因子沒有唯一準確的表達式。此外，AHP法將一致性檢驗作為約束條件，建立的矩陣是不完全判斷矩陣，對于需要定性分析的量適用性更強。

AHP權重計算步驟如下。

①根據目標對問題進行分級處理，對其建立層級清晰的結構。

②用九標度法，對各層中的元素進行兩兩比較，以構建判斷矩陣：

C=(cij)n×n

(11)

③進行一致性檢驗，一致性檢驗判定標準如下：

(12)

(13)

2.3 桿塔雷擊跳閘風險評估

造成配電網線路桿塔雷擊跳閘的影響因子眾多。根據實際線路運行經驗，其主要影響因素包括地形地貌等地理因素和天氣情況。這些因素和雷擊跳閘率關系密切。由于本文中雷擊跳閘率是根據上述眾多影響因素確定的，故直接選取雷擊跳閘率為其評判準則，根據電網線路運行經驗，參照文獻[3]～文獻[5]設定風險等級并進行比較。雷擊跳閘風險評估準則如表3所示(數值越大，代表風險越大)。

表3 雷擊跳閘風險評估準則

表3中：P為雷擊跳閘率。

3 配電網線路桿塔雷擊跳閘率評估實例

以云南省某配電網線為例，應用上述新建模型進行雷擊跳閘率計算評估。

3.1 權值確定

本文以供電局線路實際的運行經驗和文獻[14]～文獻[21]關于地形地貌、天氣等因素對雷擊跳閘影響的研究結果為依據，應用層次分析法確定各級事件權重。部分影響因子權值如表4所示。

表4 部分影響因子權值表

3.2 實時雷擊跳閘數據統計分析和模型驗證

根據云南電網公司提供的某配電網相關線路數據，按照上述建模方法從具體線路中隨機抽取10基桿塔計算其雷擊跳閘率。

云南省某配電網線桿塔跳閘率(2016)如表5所示。

表5 云南省某配電網線桿塔跳閘率(2016)

云南省某配電網桿塔雷擊跳閘情況統計(2016)如表6所示。

表6 云南省某配電網桿塔雷擊跳閘情況統計(2016)

根據表5雷擊跳閘率計算結果顯示，當P>20%時，對應的桿塔發生了跳閘。表6中實際發生跳閘的桿塔對應的P超過20%的有4基桿塔，P超過10%的有9基桿塔。根據上文中設定的風險評估等級標準，10基實際跳閘桿塔中有9基發生跳閘的桿塔風險在3級及其以上。

風險等級為5級的桿塔外界環境如表7所示。當桿塔處于上述外界環境時，易發生跳閘。當有雷雨發生時，應重點防護。

表7 風險等級為5級的桿塔外界環境

應用上述結果評估模型，選取地形、地貌、桿塔周邊地表、桿塔土壤，分別對應為山地、沿坡、旱地、堅土；選取天氣為雷雨，根據各級影響因子計算雷擊跳閘概率P。將實際值代入式(5)～式(10)，計算得到的P約為34%。這與評估等級中劃分等級相比>>20%，說明當桿塔所處外界環境為山地、沿坡、旱地、堅土，雷雨天氣和回擊次數較多時，雷擊跳閘風險為5級，易發生跳閘，應當引起高度重視。

4 結論

傳統雷擊跳閘率計算主要考慮的是宏觀信息，且針對的是配電網線路。為了對配電網線路桿塔雷擊跳閘問題進行定性分析和定量表示，本文利用微氣象條件、線路走廊環境、桿塔回擊等全景數據建立模型，先通過層次分析法確定相應影響因子權重；然后結合概率論中的相關知識，以概率的形式先分層級；再對各級事件加權組合獲取相應桿塔雷擊跳閘概率，依據概率值的大小評估配電網線路桿塔處于何種情況時雷擊跳閘風險性較大。將雷擊跳閘率量化到了桿塔級，提升了電網差異化防雷性能。最后根據具體配電網線路桿塔遭受雷擊情況，對模型進行了分析驗證，實際運行和模型評估結果較一致，證明了該方法的有效性。該研究為電網雷擊故障維護提供一定的依據和幫助。