電力工程輸電線路可靠性設計與施工技術研究

摘 要：傳統故障率評估方法在客觀反映設備可靠性水平隨時間或外部環境變化方面存在局限。因此，本文提出了可靠性導向的線路路徑設計策略。通過運用統計學方法，深入挖掘選定路徑覆蓋區域的歷史故障數據，并借助數學模型揭示其隨時間的動態變化趨勢。將故障率與電源輸出變化的函數模型相結合，計算該路徑全年的預期電力輸送損失，并將其作為衡量可靠性的關鍵指標。這種創新方法為不同路徑之間的比較和優化選擇提供了有力數據支持，顯著提高了路徑設計的科學性和準確性。

關鍵詞：電力工程；輸電線路；可靠性設計

中圖分類號：TM 726" " 文獻標志碼：A

目前，我國電力工程事業取得了顯著的成就，輸電線路建設規模不斷擴大。然而，在電力工程輸電線路建設和運行過程中，可靠性問題一直困擾著電力行業。輸電線路可靠性直接關系到電網設備的穩定運行、供電質量和投資效益。因此，針對新形勢背景下電力工程輸電線路可靠性設計與施工技術進行研究，具有重要的現實意義。針對這些問題，本研究引入了一套全新的電力輸送線路路徑規劃方法，著重考慮了系統的可靠性維度。本文采納了一種獨特的策略，即對鄰近線路先前發生的故障數據進行密集挖掘和深度分析，從而推算每個月份潛在的故障風險系數，利用數學模型，構建了一個動態的故障率月度變化函數，以精準預測年度內的故障頻率。同時，根據選定路徑所連接的電源種類在規劃中的功率輸出特性，設計了一套精細的月度性能建模系統，利用精密的函數擬合技術，能夠準確捕捉這些電源輸出的季節性波動，從而精確預估全年電力傳輸的損耗預期。將這個關鍵的預測結果納入決策支持體系中，會對路徑選擇的決策過程有極大影響。

1 待選路徑區域線路歷史數據

電網設備可靠性評估與相關參數計算通常依賴于電網設備的歷史運行記錄。然而，當選取輸電線路路徑時，新路線往往缺乏此類歷史數據[3]。為了深入理解輸電線路在特定地理區域內的一致性特征，本研究提出了一種方法，即借助候選路徑附近已運營線路的歷史性能數據來預估其潛在的穩定性，如圖1所示。將一個潛在輸電線路路徑設置為L，可以以一個距離參數d為基礎，勾畫出兩個邊界線La和Ld，它們圍繞著L構建一個明確的帶狀區域。這個區域的重點是對L的可靠性進行數據驅動預測。將這個區域內現有的線路段（例如圖1中線路l1的AB部分和l2的全部）的歷史故障信息作為評估L路徑可靠性的數據基礎，用于預測其運行可靠性。值得注意的是，d值選取應結合實際線路分布，保證選定的條形區域能涵蓋足夠數量的線路，以保證數據的充足性。

2 待選路徑故障逐月變化率與模擬

2.1 待選路徑故障率及月變化特征

故障率是電力系統可靠性的核心衡量標準，廣泛用于評估如輸電線路等組件的故障頻度。當利用傳統方法評估電力系統可靠性時，以設備故障的多年平均發生率為依據。例如，如果一條線路在連續的3個年頭里共發生9次故障，那么它的平均年故障率為“9÷3”，等于每年3次。但這種方法可能忽視了設備可靠性的即時變動情況，或者電網潛在風險的實際演變，它可能導致在故障頻繁時期對可靠性估計過高，而在故障稀少時期估計過低，從而產生“平滑”效應，不能準確地反映可靠性狀態。

考慮氣象條件是電力系統故障的主要驅動因素，電網受氣象災害影響的時間模式往往展現出顯著的周期性模式。例如夏季是雷電和強風導致的輸電線路雷擊及風偏放電的高發期，冬季常見線路覆冰和舞動問題；輸電線路因鳥類遷徙引發的故障大多發生在春秋兩季[4]。由此可知，以月份為時間單位能有效地揭示這些災害的周期性特征，基于月份的統計數據能更準確地反映電網可靠性的季節性變化，計算過程如公式（1）所示[1]。

（1）

式中：λ（m）為待選路徑在第m月份（其中m=1，2，…，12）的故障率，次/月；y為統計年數或已有故障數據年數，年；N是圖1所示待選路徑區域內已有線路在第i年第m月發生的故障次數；Tim是第i年第m月的持續時間（均取值為1），月。

2.2 待選路徑故障率逐月變化特性擬合

為揭示路徑風險隨時間演變的精確模式，可以在公式（1）的計算基礎上，描繪λ（m）與月份m的關系曲線，并進行擬合，鑒于氣候因素是造成電力線路故障的關鍵，特別是閃電、強風和冰災影響最大。這些氣象災害在時間上展現出明顯的周期性模式，例如閃電和強風常常與劇烈的對流天氣相伴，集中發生在夏季的6月—8月；而線路結冰和擺動等冰災事件多發于冬季和早春的12月—2月，因此夏季和冬季成為線路故障的高峰期。故障率的時間變化趨勢通常呈現雙峰特征。鑒于匹配具有多個峰值的曲線時，傅里葉級數表現出色，且調整曲線形狀相對簡便，因此本文選擇應用一次傅里葉級數來擬合候選路徑的月度故障率變化特性。其表達方式如公式（2）所示[2]。

fλ（x）=a0+a1cos（ωx）+b1sin（ωx） " " "（2）

式中：x為將月份作為單位的時間變量；α0、b1、ω為待擬合系數。

2.3 待選路徑故障率風險評估

在電力工程的設計與施工中，對輸電線路進行可靠性分析是至關重要的。為了保證系統的穩定運行，必須對待選路徑的故障率進行風險評估。故障率風險評估的目的是識別和量化可能導致輸電線路故障的各種因素。這涉及對過去故障數據進行收集與分析以及對影響系統可靠性的環境、操作和設備相關因素進行考察。對這些數據進行分析，可以估計不同故障模式的發生概率，從而為設計施工提供決策支持。故障率模擬是一個關鍵步驟，它允許使用統計模型和計算方法來預測未來可能出現的故障率。這通常涉及時間序列分析、蒙特卡洛模擬等方法，以生成可能的故障率情景。通過模擬不同的故障率場景，可以更好地理解在特定條件下系統的響應，并據此制定應對策略。此外，逐月變化率分析幫助了解故障率隨時間的變化趨勢。這種分析能夠揭示可能存在的季節性模式或周期性變化，它們可能與天氣條件、維護周期或其他周期性事件有關。通過識別這些模式，可以調整維護計劃，優化資源分配，從而降低故障發生的概率。當評估風險時，計算逐月故障率變化率，其月度故障率變化率等于當前月份故障率減去上一個月份故障率的差值，再除于上一個月份故障率的值的百分比。

結合上述方法，能夠建立一個全面的故障率風險評估模型。該模型不僅考慮歷史數據和潛在的故障模式，還結合了逐月變化率的分析結果，以預測未來的故障率走勢，這可以幫助決策者了解系統的潛在風險點，制定相應的預防措施，并在必要時進行調整，以提高輸電線路的整體可靠性。

3 電源出力的逐月變化特性

在現代電力體系中，多元化的發電方式并存，主要包括傳統的火電、水電以及新興的清潔能源，例如風能、太陽能光伏和核能發電。火電主要利用化石燃料，特別是煤炭，其資源供應具有一定的穩定性；而核能則利用穩定的核燃料儲備，保證了電力生產的連續性。相反，水電利用水力資源，風能和太陽能光伏發電受天氣和季節條件的強烈制約，導致其發電量的波動性較大?？梢詫⒒痣姾秃四茏鳛榭煽康摹盎呻娫础?，其發電性能非常穩定，不受氣候等外界因素的影響。因此，可以用長期平均功率的恒定特性來概括月度發電量變化，即每月的功率輸出變化可以視為一個平滑的線性或常數模式[5]。然而，“不穩定電源”，例如水電、風電和光伏發電，它們的產量波動主要源于氣候因素，特別是水電，豐水期（通常為6月—9月）的發電量達到峰值，而在枯水期（通常為12月—2月）則降至低谷。風電的產量與其所在地區的風資源變化密切關聯，類似呈現“波峰”和“波谷”，一般11月—次年1月為高峰期，5月—9月是低風期，產量相應下降。光伏發電的輸出與太陽能輻射強度同步變化，春夏季節的產量通常高于其他時段，冬季通常為全年最低。因此，水電、風電和光伏發電的月度產量變化同樣可以用傅里葉級數（公式（2））來擬合。

4 輸電線路可靠性分析

4.1 輸電線路可靠性參數處理

假設電源至負荷之間有L1與L2兩條待選路徑，其主要目標是在二者之間選擇最優路徑，如圖2所示。

在評估不同路徑選擇及其最適宜路線的過程中，關鍵的決策支持源自可靠性參數。本文特別選擇了年度輸電能量損耗期望值EEL（Expected Energy Loss）作為衡量路徑可靠性的核心標準。假設當這條理想路徑無故障時，其輸電能量損耗為零，一旦該路徑發生故障，其輸電能力降至零，就意味著喪失的能量恰好等于發電源原本輸出的電力總量[6]。

以設備不可用率與故障率為基礎，可轉化為擬合函數定積分形式，在經過改寫后，得出公式（3）。

（3）

式中：MTTR為線路平均修復實踐月份；fλ（x）為待選路徑所對應故障逐月變化擬合函數；fG（x）為對電源出力逐月變化擬合函數。線路平均修復時間MTTR通常取常數，可通過上述統計方法獲得已有線路歷史數據來決定取值。

4.2 輸電線路故障模式及其影響分析

如果要深入探討輸電線路的故障模式及其對系統運行的影響，那么首先會涉及故障模式識別，其中需要識別和分類輸電線路可能出現的各種故障模式，例如導線斷裂、絕緣子損壞、鐵塔倒塌等。其次分析故障原因，對每一種故障模式來說，分析可能導致該故障的原因，可能包括自然環境因素，例如風暴、地震，材料老化，設備缺陷或人為操作錯誤等。最后，須評估不同故障模式對輸電系統運行的具體影響，包括電力供應中斷的范圍、持續時間以及對用戶和電網公司經濟的影響。根據歷史數據和現場測試結果來估計每種故障模式發生的概率，故障率為故障次數與試驗總時間的比值，通常定義為單位時間內某組件故障次數的期望值，可預測多重故障同時發生的可能性，能計算故障概率。敏感性分析則旨在確定對輸電線路的可靠性有影響的因素，以便在設計和施工過程中對這些關鍵因素給予更多的關注?；诠收夏Ｊ降姆治鼋Y果，進一步提出相應的預防措施和改進策略，以減少故障發生的概率和影響。

5 算例分析

5.1 待選路徑故障率逐月變化

當選擇圖2中的路徑L1和L2作為最佳選項時，采取圖1所示的方式，分別分析這兩條路徑覆蓋區域內的既有線路在過去3年的故障歷史數據。在此期間，L1區域內的線路經歷了49次故障，而L2區域內的線路故障次數為47次。傳統可靠性評估方法得出的多年平均故障率分別是16.3次/年和15.7次/年，兩者的差異微小，無法為決策提供有力依據。然而，運用本文提出的新方法，參照故障率月度變化趨勢，使用MATLAB軟件及公式（2）的一次傅里葉級數對L1和L2的故障率進行擬合，得到逐月變化特性的擬合曲線fλ1（x）和fλ1（x），分別為0.5155x與0.8983x。

5.2 電源出力逐月變化特性

在圖2中，假定電源類型為水力發電，其出力的季節波動明顯，豐水期（6月—9月）表現為高輸出，而枯水期（12月—次年2月）相對較低。為了描繪這種月度變化趨勢，利用MATLAB的強大功能，運用一次傅里葉級數模型來擬合這種月度波動模式，設定平均修復時間MTTR為20h，折合成月單位為0.0274個月。分別計算了候選路徑L1和L2全年的電能輸送損失預期，即EEL2為12857.83MW·h，EEL2為11529.64MW·h。對比兩者的結果，發現路徑L2的全年電能損失預期EEL2明顯小于EEL，說明如果選擇L2作為輸電線路建設方案，那么它在長期運營中預計產生的電能損耗最少，與L1相比，每年大約節省了1300 MW·h的電能損失。因此，基于以上分析，確定L2為最優化的線路選擇。

6 結論

在輸電線路路徑設計的深度考量中，后期運行風險及可靠性評估不可或缺。傳統的評估方法通常依賴于靜態的長期平均故障率指標，未能深入揭示設備性能隨時間演變和環境因素影響的動態特性。本文在此基礎上，提出了以下突破性的路徑規劃策略。1）本文詳盡分析了現有線路在候選路徑覆蓋區域的歷史故障數據，從而對每月潛在故障風險進行精細化估算。運用傅里葉級數，成功揭示了故障率在月度周期內的精細波動模式，捕捉到了那些常規方法難以察覺的細微變化。2）對與候選路徑相連的電力來源來說，同樣區分對待。可采用線性模型簡化處理穩定的能源輸出，而波動較大的能源則采用傅里葉級數進行擬合，以準確反映其月度變異性。3）綜合考慮候選路徑的故障率月度波動和能源供應的動態特性，通過計算并比較全年預期的電能輸送損失EEL，以此來優化路徑選擇。這種方法使風險評估更具時效性和準確性。利用本文提出的路徑設計方法，能夠更準確地把握候選路徑隨時間演變的風險狀況，為輸電線路規劃工作提供更為科學、精準的決策依據。

參考文獻

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