超高壓變電站運行維護風險分析及控制

［摘 要］為控制超高壓變電站運行維護風險，保障電力系統穩定性與安全性，文章重點研究超高壓變電站運行維護過程中的風險分析及控制策略。分析了超高壓變電站運行遇到的各種風險，如設備故障、自然災害等。設計了一套全面的風險控制模型，包括總體框架設計、功能模塊設計、關鍵技術的集成與應用以及模型部署與實現。為驗證該模型實用性，以某超高壓變電站為例，進行了應用效果分析。結果表明，設計的風險控制模型能有效識別與控制超高壓變電站運行維護中的風險，提高變電站的運行安全性與可靠性，對指導實際變電站的風險管理和控制具有重要意義。

［關鍵詞］超高壓變電站；風險分析；自然災害

［中圖分類號］TM63 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0117–03

1 超高壓變電站的常見風險

1.1 設備故障風險

這類風險主要源于變電站內部設備，如變壓器、斷路器、絕緣子、電纜等的故障。設備故障風險分析涉及對關鍵設備的失效模式與影響分析（FMEA），及故障樹分析（FTA）等技術的應用，以識別潛在故障原因與故障后果。例如變壓器故障可能由內部絕緣老化、短路、冷卻系統故障等原因引起，不僅會造成設備自身損壞，還會引發連鎖反應，影響到變電站整體運行；斷路器失效會造成保護系統無法正確動作，從而無法在電網故障時切斷故障電流，增加系統級的風險。

1.2 自然災害風險

自然災害對超高壓變電站構成重大風險，包括雷電、洪水、地震、高溫、冰雹和臺風等。例如，雷電擊中變電站可能造成絕緣子損壞、保護裝置誤動作，甚至引發火災；洪水侵襲會導致地下設施被淹，影響電氣設備正常工作；地震可能造成結構性損傷，甚至導致設備支架倒塌。在進行自然災害風險分析時，重要的技術參數包括地震烈度的預測、洪水水位的統計分析、雷電流的強度和頻率等。采用地理信息系統（GIS）技術可以有效評估變電站所在區域的自然災害風險等級，結合歷史災害數據和現代氣候模型預測，可為變電站的防災減災提供科學依據。構建災害風險評估模型，如洪水模擬分析、雷電防護系統效能評估、抗震支架的強度計算等，是識別潛在風險點與制訂有效應對策略的關鍵。通過這些具體技術和參數分析，可為超高壓變電站制訂出更為精準有效的自然災害風險防控措施。

2 超高壓變電站運行維護風險控制模型設計

2.1 模型總體框架設計

超高壓變電站運行維護風險控制模型采用分層架構設計，確保模型靈活性與擴展性，便于維護、升級。該架構從上至下可分為3 個主要層次，即數據層、處理層、應用層，每個層次都承擔著不同的功能，以確保風險控制全面性，具體如下：①數據層。作為模型基礎，負責收集、存儲變電站運行維護過程中的各種數據，包括設備狀態數據、操作日志、環境監測數據及歷史風險事件記錄等。該層利用數據庫管理系統（DBMS）進行數據組織與存儲，確保數據完整性與安全性。②處理層。該層對數據層收集數據進行分析處理，執行風險識別、風險評估、風險預測。通過采用人工智能算法如機器學習、深度學習對潛在風險進行預測與評估，并對風險進行量化評估。處理層核心是將復雜的數據轉換為有用的風險信息，為風險控制決策提供科學依據[1]。③應用層。該層基于處理層提供的風險信息，制訂相應風險控制策略與應急響應計劃。該層通過人機交互界面（HMI）向運維人員展示風險評估結果與控制建議，支持決策制訂與風險響應措施的實施。應用層的主要任務是將風險控制策略轉化為具體的操作步驟，實現風險的有效管理控制。

2.2 功能模塊設計

超高壓變電站運行維護風險控制模型功能模塊設計中，主要包括風險識別模塊、風險評估模塊、風險預測模塊、響應與恢復模塊等，具體結構如圖1 所示。每個模塊都采用了精選算法來執行特定職能，協同工作以實現整個模型的高效運行。

2.2.1 風險識別模塊

風險識別模塊旨在通過系統化方法識別超高壓變電站運行維護中的潛在風險，研究采用故障樹分析（FTA）結合層次分析過程（AHP）來實現。故障樹分析通過邏輯門（如AND 門和OR 門）連接不同的故障事件，識別出導致關鍵系統故障路徑。層次分析過程通過構建一個多層次結構模型，對風險因素進行排序、評估，確定其相對重要性。在風險識別過程中，可用下式計算風險因素的權重：

式中，Wi為風險因素，i為相對權重，n為風險因素總數，aij為風險因素i相對于風險因素j的重要性評分，akj為第k個風險因素與第j個風險因素之間的比較值。

通過計算每個風險因素權重，可確定哪些風險因素對變電站的運行維護影響最大，為后續的風險評估與控制提供依據。

2.2.2 風險評估模塊

風險評估模塊通過融合定量與定性分析方法，對識別出的風險因素進行評估，確定風險因素的嚴重程度與發生概率。核心是采用蒙特卡羅模擬與風險矩陣技術，蒙特卡羅模擬通過隨機抽樣技術生成風險發生的可能結果集，以估計風險的概率分布，風險期望值的計算可表示為以下公式：

式中，E（R）為風險的期望值，Pi為風險發生的概率，Ci為風險發生時的后果或成本，n為風險事件的可能結果數量。

風險矩陣則結合風險發生的概率（縱軸）與風險造成的影響（橫軸），通過二維表格形式展現，將風險劃分為不同等級。風險評估結果根據預定閾值分類為低、中、高3 個等級，便于管理者制訂相應的風險應對策略。此模塊還考慮了不確定性與變異性因素的影響，通過靈敏度分析識別對風險評估結果影響最大變量，確保評估過程的全面性和準確性。這一綜合方法使風險評估既具備定量化的精確度，又不失定性分析的直觀性，為超高壓變電站的風險管理提供了堅實的分析基礎。

2.2.3 風險預測模塊

風險預測模塊的設計致力于對超高壓變電站運維過程中潛在風險的未來趨勢進行預測，以便采取先行控制措施。該模塊主要利用歷史數據和實時監測數據，結合機器學習算法，如隨機森林和神經網絡，對風險事件的發生進行預測。這些算法能夠處理大量的非線性數據，并從中學習風險發生的模式和規律。在具體設計中，通過數據預處理環節，清洗、規范化輸入數據，包括設備狀態數據、運維日志、環境監測數據等，確保數據質量與一致性。利用機器學習算法對預處理后的數據集進行訓練，建立風險預測模型。模型訓練完成后，通過交叉驗證與測試集驗證模型的預測性能，確保預測結果的準確性與可靠性。風險預測模塊還會考慮季節變化、設備老化等外部因素的影響，通過動態調整模型參數適應這些變化，提高預測準確度。模塊最終輸出關于各種潛在風險發生的時間點、可能性及影響程度的預測結果，為運維決策提供科學依據。

2.2.4 響應與恢復模塊

響應與恢復模塊設計旨在為超高壓變電站提供高效的緊急響應計劃與快速的系統恢復方案，確保在面臨風險、緊急情況時最小化損失，快速恢復正常運營。該模塊包含兩個關鍵指標，即恢復時間目標（RTO）與恢復點目標（RPO）。RTO 指從業務中斷開始到恢復的最小可接受服務水平所需的最大時間長度，反映著業務連續性需求與緊急響應的效率。RPO 定義了在發生故障時能夠接受的數據損失量，即從最后一次成功的數據備份到故障發生時之間的時間間隔，直接關聯到數據備份策略的設置。在具體實施上，模塊基于風險評估結果，預先制訂詳細應急響應流程與恢復步驟，包括緊急通訊機制、資源調配方案、關鍵操作指南及備份系統啟動程序等。采用自動化工具與技術，如災難恢復軟件和數據備份解決方案，以縮短響應時間和實現數據的快速恢復[2]。模塊還設有實時監控與報告系統，能在緊急事件發生時快速通知管理人員，啟動預定的響應計劃，并通過持續監控事件進展，調整恢復策略以適應實際情況，確保恢復工作高效進行。

2.3 關鍵技術集成與應用

關鍵技術集成與應用模塊旨在將先進技術手段與算法集成應用于風險管理流程中，提高風險控制效率與準確性。該模塊設計側重于以下幾個關鍵技術：①人工智能與機器學習。通過利用人工智能（AI）與機器學習（ML）技術對大量運維數據進行分析，實現對潛在風險的識別、預測。關鍵指標包括預測準確率、模型訓練時間和算法處理速度。②大數據分析。應用大數據技術處理與分析變電站產生的海量數據，包括設備狀態、運維記錄、環境監測數據等，以支持風險評估與決策制訂。③物聯網（IoT）技術。通過部署物聯網設備，如傳感器、智能監測設備，實現對變電站關鍵設備和環境的實時監控，及時獲取設備運行狀態與環境變化信息。④云計算和邊緣計算。利用云計算與邊緣計算技術提供強大的數據存儲、處理、分析能力，支持高效風險管理與快速的決策響應。⑤自動化與智能決策支持系統。集成自動化技術與智能決策支持系統，為變電站運維提供自動化的風險響應與恢復方案[3]。通過這些關鍵技術的集成與應用，可提升超高壓變電站運維過程中的風險管理自動化水平，降低運維風險，保障電網安全穩定運行。

3 超高壓變電站運行維護風險控制模型應用效果分析

3.1 試驗過程

選擇某超高壓變電站進行試驗測試，旨在驗證所設計風險控制模型的實際應用效果。整個試驗過程如下：①部署階段。將風險控制模型集成到變電站現有運維管理系統中，確保所有模塊正常運行。對變電站運維數據進行收集與預處理，包括設備狀態數據、運維日志、環境監測數據等，以供風險控制模型分析使用。②試驗階段。按照預定計劃執行，分為初期測試、長期跟蹤兩個部分。初期測試階段主要評估模型響應時間、準確性、系統穩定性等關鍵性能指標，通過模擬各種潛在風險情況測試模型的預測和響應能力。并通過比較模型的預測結果與實際發生的風險事件，驗證模型的有效性。長期跟蹤階段重點監測模型在日常運維中的表現，包括風險識別及時性、風險評估準確性及響應措施的有效性等。

3.2 試驗結果

超高壓變電站運行維護風險控制模型試驗結果見表1。試驗結果顯示，超高壓變電站運行維護風險控制模型在實際應用中取得了顯著成效。在初期測試階段，模型風險預測準確率達到了92%，相比于部署前提高了15 個百分點。模型響應時間平均為2 s 內，可滿足高效快速響應的要求。系統穩定性方面，經過連續運行一個月觀察，未出現任何系統崩潰或性能下降情況，證明了模型的高穩定性與可靠性。

在長期跟蹤階段，模型在日常運維中有效識別了98% 的潛在風險事件，風險評估的準確性方面，通過與實際發生風險事件對比分析，評估結果與實際相吻合的比例達到了95%，顯示了模型評估的高準確性。

4 結束語

通過對超高壓變電站運行維護風險控制模型的全面研究、設計、部署、試驗測試，驗證了該模型在提高變電站風險管理水平、增強運維效率等方面的顯著優勢。該模型通過集成先進的人工智能、大數據分析、物聯網技術等關鍵技術，實現了風險的高效識別、準確評估、有效預測。試驗結果顯示，該模型在風險預測準確率、響應時間、系統穩定性等關鍵性能指標上均達到了優異表現，可提升變電站的安全運行能力。研究可為超高壓變電站提供了一套有效的風險控制解決方案。

參考文獻

[1] 劉飛飛. 基于區塊鏈的超高壓變電站大數據存儲研究[J].智能城市，2023，9（9）：36-38.

[2] 蒙堅. 超高壓變電站運行維護風險分析及控制[J]. 低碳世界，2019，9（9）：103-104.

[3] 劉小寧.T 市超高壓變電站工程施工階段影響安全的關鍵因素研究[D]. 天津：天津大學，2019.