周育忠,林正平,吳爭榮
(南方電網科學研究院有限責任公司,廣州 510663)
輸電線路是電力系統中發生故障頻率最高的區域,為了提高電力系統的穩定性,提出輸電線路狀態檢修技術,有利于實現電網集約化、科學化、一體化管理的目的。尤其是在新技術、新設備廣泛使用的情況下,開展狀態檢修可有效地提高檢修工作的效果[1]。狀態維修可以有效的解決目前電力行業的維修工作量和維修人員短缺的問題,減少維修工作的強度,從而達到更好的檢修效果。輸電線路狀態檢修是根據輸電設備的工作狀況,綜合考慮安全、環境、成本等多種因素,對特定維修方案進行合理的調整。在對設備進行狀態維護時,必須嚴格監控設備的狀態,預測和控制變化的趨勢,提高設備的運行可靠性。
現階段輸電線路管理與維護工作中使用的較為頻繁的狀態檢修技術主要應用了YOLO v3算法、巡檢機器人以及5G通信等技術,然而上述現有的檢修方法具有較強的盲目性,因此傳統技術具有狀態檢測結果精度較低、維修效果不佳等問題,其主要原因是檢修技術難以從海量數據中找到與檢測結果有幫助的關鍵數據,或輸電線路存在不完整或不確定的情況,為此將關聯規則信息融合算法應用到輸電線路狀態檢修技術的優化設計工作中。
關聯規則信息融合算法將關聯規則和信息融合兩種算法結合在一起,其中關聯規則是在日志數據、關系數據或其它數據載體中,經常出現的模式、相關性或因果關系。關聯規則的提取主要是利用數據挖掘技術,在海量的事件記錄數據庫中找到這些頻繁的規律。而信息融合是一種信息處理技術,根據數據特征將同類型數據進行整合。通過關聯規則信息融合算法的應用,以期能夠提高輸電線路的狀態檢修效果。
輸電線路的運行狀態可以分為正常、注意、異常和嚴重四種狀態,正常狀態下輸電線路狀態量在規定的標準限值內,若輸電線路中的部分狀態量超過標準限值但不高于標準限值的5%,且輸電線路可繼續運行,此時判定輸電線路的狀態為注意狀態。若線路中超過一半的狀態量超過標準限值的8%,則輸電線路處于異常狀態,而線路中80%的狀態量高于標準限值的10%,此時認為輸電線路處于嚴重狀態[2]。需檢測的輸電線路狀態量包括電壓波幅、電流波幅、三相電壓穩定系數等,其中電壓波幅狀態量的標準限值范圍設置為:

其中U和Urated分別為輸電線路的實際電壓和額定電壓,另外電流波幅標準限值范圍設置為[0.5Arated,1.5Arated],四種運行狀態下電壓穩定系數的范圍分別為[0.8,1.0]、[0.6,0.8]、[0.4,0.6]和[0,0.4]。除此之外,線路上不同元件故障對輸電線路的影響程度不同,因此產生的檢修等級存在差異,其中部分元件檢修等級標準的設置情況,如圖1所示。

圖1 輸電線路狀態檢修等級設置標準
對輸電線路狀態與檢修等級的判斷標準進行量化處理,作為輸電線路運行狀態檢測與檢修方式選擇的參考標準。
輸電線路可以分為架空和高壓電纜兩個部分,輸電線路上安裝了絕緣子、金具、接地裝置等設備,其中絕緣子可以用來阻斷電弧作用,隔離電纜和外部環境,金具用于連接導線[3]。在正常狀態下,輸電線路的運行滿足如式(2)所示:

式(2)中UA、UB、IA和IB分別表示的是輸電線路上任意節點A和B的電壓值和電流值,變量φ和ζ分別為電流的傳播常數和輸電線路阻抗,d為節點A和B之間的距離。將公式2表示的輸電線路運行原理代入到結構模型中,得出輸電線路數學模型的構建結果。
定義X和Y分別為關聯規則的前項和后項,設置支持度、置信度和相關度作為衡量關聯規則的度量指標,其中支持度的度量結果可以表示為:


其中W(X)和W(Y)分別表示的僅存在X或Y的事務數。若計算得出ηx的值小于1,則證明X和Y之間存在負相關關系,即關聯規則的前項與后項的出現概率是互逆的,該關聯規則不符合客觀聯系,需對該關聯規則進行過濾處理[4]。在輸電線路狀態數據挖掘關聯規則可表示為:

式(5)中ηs,0、ηz,0和ηx,0分別為設置的數據挖掘閾值。利用設置的關聯規則,以構建的輸電線路結構模型為基礎,按照圖2表示流程挖掘輸電線路的實時狀態運行數據。

圖2 利用關聯規則挖掘輸電線路狀態數據流程圖
當輸電線路滿足狄里赫利條件時,則輸電線路電壓狀態數據的挖掘結果可以表示為:

其中φ和ψ分別表示的是輸電線路電壓諧波的余弦項和正弦項系數,μ為直流分量,ω和t分別表示的是角頻率和輸電線路的運行時間。那么電流狀態數據的挖掘結果如式(7)所示:

式(7)中Rall為輸電線路中的總電阻。同理可以得出輸電線路中導線弧垂、導線張力、輸電導線隱性容量等狀態量的挖掘結果,挖掘結果可以量化表示為:

式(8)中l和S對應的是導線長度和截面積,G和θ分別為導線自重和連接傾角,Kelastic和Kp分別為導線的彈性系數和溫度膨脹系數,ΔT為導線溫度差,Imax和I分別為輸電線路最大載流量和實時電流值。在關聯規則的約束下,通過數據挖掘算法的運行得出輸電線路狀態數據的實時采集結果。
采用加權信息融合的方式對關聯規則挖掘的初始輸電線路狀態數據進行融合處理,由于輸電線路狀態量包含電壓、電流等多種類型,因此需要在融合處理之前對初始挖掘數據進行歸一化處理,處理過程可以描述為:

其中qmin和qmax為輸電線路狀態量的最小值和最大值,q0為初始挖掘數據。根據多元函數極值理論,計算輸電線路狀態數據的加權因子為:

其中χ為挖掘狀態數據的方差,nq為挖掘數據數量,那么將輸電線路狀態量數據的挖掘結果與加權因子代入到式11中,即可得出輸電線路狀態數據的融合處理結果。

按照上述流程,將關聯規則約束下所有輸電線路狀態的挖掘結果進行融合處理,完成初始挖掘數據的融合處理操作。
根據輸電線路狀態數據的融合處理結果,確定輸電線路的狀態量,通過與設置輸電線路狀態的比對,即可確定當前輸電線路的運行狀態[5]。針對注意、異常和嚴重三種運行狀態的輸電線路,需利用圖3原理確定輸電線路中的異常位置,也就是狀態檢修位置。

圖3 輸電線路異常定位原理圖
在已知輸電線路節點位置的情況下,可以得出已知節點與異常點之間的距離為:

式(12)中τM和τN分別為異常點信號到達輸電線路兩側M和N的時間,vc為光速,Kc和Kj分別為相對磁導系數和介電系數。那么輸電線路異常點的定位結果如式(13)所示:

式(13)中(xM,yM)為輸電線路中節點M的坐標值,Dabnormal,x和Dabnormal,y表示節點M與異常點之間距離的水平和豎直分量。由此得出輸電線路運行狀態與異常位置的檢測結果。
通過對輸電線路異常點的定位,可以確定異常位置上安裝的元件類型,并通過與檢修判斷標準的比對,采取合理的狀態檢修方案。以桿塔檢修為例,針對塔桿傾角故障,采用倒拉的方法進行維修處理。在完成反拉后,將拉絲進行牽引,拉到合適的角度,然后按照塔腳與基面分離后的間隙位置,填入一定厚度的鋼板,然后用混凝土填充。對部分混凝土桿出現嚴重缺陷時,應及時更換有缺陷的部分。采用抱桿暫時代替需要替換的桿段,在完成受力后,將存在異常的桿段拆下,將新桿段抬起,然后進行焊口的焊接和抱箍的安裝。對塔材丟失、塔材部分彎曲等問題,采用塔材替換,在確定塔材原位尺寸后,選擇角鋼加工、打孔,現場進行原位安裝、替換。對鋼絲散股、斷股等問題,可用纏繞、綁扎修補;對嚴重腐蝕的鋼絲,要進行整體更換。如果橫桿發生扭轉或變形,則要進行斷電更換,打上臨時的纜索,懸掛吊索,將電線放下,擰緊提升的鋼索并施加壓力,拆卸舊的橫桿,將新的橫桿抬到合適的位置。重復狀態檢測操作,若狀態檢測結果顯示為正常,則證明輸電線路狀態檢修工作完成,否則需要反復執行檢修操作,直到輸電線路恢復到正常狀態為止。
實驗選擇某地區220kv的輸電線路作為研究對象,該輸電線路的連接情況如圖4所示。

圖4 研究輸電線路拓撲結構
選擇的輸電線路由3條母線、2臺變壓器以及5條輸電子線路組成,線路中內置了5個絕緣子和6個金具。輸電線路總長度為45.7km,于2019年建成并投入使用,按照4年檢修一次的計劃進行檢修。輸電線路在正常狀態下的運行電壓為220kv,電流值為150kA,電壓穩定系數為0.8。
輸電線路在初始狀態下處于正常運行狀態,在此基礎上,通過電力設備替換、調整線路連接方式等手段,控制輸電線路的運行狀態。表1為部分輸電線路運行狀態的設定情況。
表1中的輸電線路運行狀態利用線路開關進行控制,即將異常設備與正常設備同時連接到輸電線路中,通過開關的切換實現運行狀態的調整。

表1 輸電線路運行狀態設定表
設置研究輸電線路的各個節點作為測點,在測點位置上安裝智能電壓表和智能電流表,用來實時監測輸電線路的電力運行參數。通過關聯規則信息融合算法的運行,得出輸電線路狀態檢測結果。圖5表示的是輸電線路在Z1組別狀態下的檢測結果。

圖5 輸電線路狀態檢測結果
此次實驗分別從狀態檢測精度和檢修效果兩個方面進行測試,設置輸電線路電壓檢測誤差、電流檢測誤差和異常點檢測位置誤差、指標,用來反映優化設計技術的狀態檢測精度,其數值結果如下:

式(14)中U和A為輸電線路的電壓和電流,角標set和testing表示的是設置值和檢測值,(xset,yset)和(xtesting,ytesting)分別為異常點的設置位置坐標和檢測位置坐標。優化設計技術的檢修效果測試就是將檢修技術應用到實際的維修工作中,統計輸電線路電壓與電流的超限量,計算公式如下:

式(15)中Umax、Umin、Amax和Amin分別表示輸電線路實際電壓和電流的最大值和最小值,Uupper、Ulower、Aupper和Alower為電壓和電流的上下限值。為了保證輸電線路狀態的檢測精度和檢修效果,設定電壓、電流和異常點位置的檢測誤差指標的最大值分別為0.5kV、0.5kA和1.0,電壓和電流的超限量不大于0。
通過相關數據的統計,得出反映輸電線路狀態檢測精度的測試結果,如表2所示。

表2 輸電線路狀態檢測精度測試數據表
將表1和表2中的數據代入到式(14)中,得出優化設計技術輸電線路電壓、電流和異常點位置的平均檢測誤差分別為0.27kV、0.24kA和0.89。通過基于關聯規則信息融合的輸電線路狀態檢修技術的應用,得出輸電線路電壓和電流的實時運行數據測試結果,如圖6所示。

圖6 狀態檢修后輸電線路參數波形圖
將圖6中的數據代入到式(15)中,計算得出ΔU和ΔA的值均低于0,即經過檢修輸電線路的電壓和電流均處于正常范圍內,由此證明優化設計技術的檢修效果良好。
輸電線路的異常故障具有很強的規律性和分散性,其故障的成因和規律各不相同,為輸電線路的狀態檢修工作帶來較大挑戰。優化設計的輸電線路狀態檢修技術利用關聯規則信息融合算法,精準判斷當前線路的運行狀態、檢修等級以及檢修位置,針對不同的異常類型選用合適的檢修方案實現對輸電線路非正常狀態的檢修,直到輸電線路檢測結果顯示當前線路處于正常狀態。通過關聯規則信息融合算法的應用,為輸電線路狀態的判定提供充足的數據支持,間接的提高了輸電線路的狀態檢修效果。