CN103605902A - 微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，包括如下步骤：首先以线路杆塔微气象站提供的历史数据为基础，通过查找微气象点中绝缘子拉力急剧增长的部分，并获取相应的微气象参数值；再利用数据处理公式计算出绝缘子拉力的增长速率；然后采用归一化的方法将不同量纲的微气象数据及绝缘子拉力数据规范化；完成上述步骤后通过邓氏灰色关联度计算公式，分别计算各个微气象参数与绝缘子拉力的关联度；然后通过对微气象参数存在时间进行累加，计算累加时间系数；完成上述步骤后对其计算结果进行组合，最后得出微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子的评估方法。

Description

微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法

技术领域

本发明属于架空线路安全与防护领域，涉及微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法。

背景技术

覆冰是经常在冬季发生的自然现象，然而当覆冰发生在架空线路上时就有可能对线路安全造成危害。有统计表明，仅2008年初，严重的线路覆冰就给电网带来225条次500kV线路故障跳闸，保护动作约3000次，灾害累计造成国家电网公司范围内707座变电站停运971次，造成输电线路杆塔损毁142984基(根)，断线11734处，直接财产损失达104.5亿元。对所受灾害的进行统计如下表表一所示：

对线路覆冰的灾害预防及预报工作具有重大意义。

然而针对微气象条件下输电线路覆冰预测研究中最重要的便是如何区分各个微气象参数的影响系数，从而降低预测算法的输入维数：微气象条件下架空线路覆冰受众多因素的影响，其中主要包括微地形的影响、微气象条件的影响，且各个影响因素与覆冰厚度之间存在着高度的复杂性和非线性。

目前国内外还未有针对微气象条件下架空线路覆冰影响因子的算法研究。

发明内容

本发明的主要目的是提供微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，可以区分各微气象参数的影响系数。

本发明采用如下技术方案：

微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，包括如下步骤：

1）以线路杆塔微气象站提供的历史数据为基础，通过查找微气象点中绝缘子拉力急剧增长的部分，并获取相应的微气象参数值；

2）利用数据处理公式计算出绝缘子拉力的增长速率；

3）采用归一化的方法将不同量纲的微气象数据及绝缘子拉力数据规范化；

4）完成步骤3）中所述的计算方法后，通过邓氏灰色关联度计算公式，分别计算各个微气象参数与绝缘子拉力的关联度；

5）通过对微气象参数存在时间进行累加，计算累加时间系数；

6）完成上述步骤后对其计算结果进行组合，最后得出微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子的评估方法。

优选的，所述步骤1）中，所述获取相应的微气象参数值为：在输电线路微气象监测点所监测的历史数据的基础上，通过人工筛选的方法将某一时刻线路覆冰快速增长的部分筛选出来，并导出其对应的微气象参数。

优选的，所述微气象参数为环境温度、相对湿度、平均风向和风速。

优选的，所述步骤2）中的所述增长速率的估计算法为：设输电线路微气象点采样点的个数为n，时间间隔为Δt，可得出绝缘子拉力的增长速率为:

${\mathrm{\Δf}}_v=\frac{\stackrel{\‾}{f}\stackrel{\‾}{t}-\stackrel{\‾}{\mathrm{ft}}}{\stackrel{-2}{t}-\stackrel{\‾}{t^2}}$

其中，Δf_v表示绝缘子拉力增长速率，绝缘子拉力的平均值为f_i表示采样点i对应的拉力值，总时间的平均值为

且

$\stackrel{\‾}{\mathrm{ft}}=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k\mathrm{k\Δt}.$

优选的，所述步骤3）中的所述归一化的算法为：

${\hat{x}}_k=\frac{x_k}{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i},k=\mathrm{1,2,3}\mathrm{\Λn}$

其中x_k为采集的原始数据，

为规范化后的数据。

优选的，所述步骤4)中的邓氏灰色关联度计算公式为：

$r(x_0\left(k\right),x_i\left(k\right))=\frac{\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|+\mathrm{\ξ}\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|}{|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|+\mathrm{\ξ}\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|}$

$r(x_0,x_i)=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}r(x_0\left(k\right),x_i\left(k\right))$

其中，r(x₀,x_i)为灰色关联度，x₀(k)表示归一化后的拉力数据，x_i(k)表示第i个微气象因子归一化后的数据，ξ为分辨系数，其值一般取0.5。

优选的，所述步骤5)中的累加时间系数的算法公式为：首先，定义微气象扰动阈值ρ，来分析各个气象参数的作用时间，求各个气象参数的均值：

$\stackrel{\‾}{{\∂}_{\mathrm{\λ}}}=\frac{1}{n}\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\∂}_{\mathrm{\λ}}^{t_k}$

式中

表示第λ个微气象参数的原始数据，

表示t_k时刻微气象参数的值；如果在t_k时刻

则累加该微气象参数值存在时间，最后得出时间系数为:

式中

为第i个微气象参数时间系数，τ为累加的时间节点，t_s为该计算节点的总时间。

优选的，所述步骤6）中的所述对其计算结果进行组合的评估计算公式为：

式中Δf_v为绝缘子拉力增长速率，

为第i个微气象参数时间系数，r(x₀,x_i)为x₀与x_i之间的灰色关联度。

由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明通过采用上述技术方案，能够较好地评估输电线路覆冰环境影响因子，有效降低线路覆冰预测的输入维数。

附图说明

图1是本发明的算法流程图。

图2是微气象参数及绝缘子拉力分析图。

具体实施方式

以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。

如图1所示的微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，包括如下步骤：

1）以线路杆塔微气象站提供的历史数据为基础，通过查找微气象点中绝缘子拉力急剧增长的部分，并获取相应的微气象参数值；在微气象条件下，为了判别多种气象参数对线路覆冰的影响，并且使选择更具有代表性，故筛选线路覆冰急剧增加的时间段进行分析，如图2所示；在输电线路微气象监测点所监测的历史数据的基础上，通过人工筛选的方法将某一时刻线路覆冰快速增长的部分筛选出来，并导出其对应的微气象参数(环境温度、相对湿度、平均风向和风速等)。

2）利用数据处理公式计算出绝缘子拉力的增长速率；由于直接采用杆塔覆冰在线监测装置监测到的线路覆冰值会引起一定的误差，故直接采用绝缘子拉力传感器的拉力数据。增长速率的估计算法为：

设输电线路微气象点采样点的个数为n，时间间隔为Δt，可得出绝缘子拉力的增长速率为:

${\mathrm{\Δf}}_v=\frac{\stackrel{\‾}{f}\stackrel{\‾}{t}-\stackrel{\‾}{\mathrm{ft}}}{\stackrel{-2}{t}-\stackrel{\‾}{t^2}}$

其中，Δf_v表示绝缘子拉力增长速率，绝缘子拉力的平均值为

f_i表示采样点i对应的拉力值，总时间的平均值为

且

由此我们得出绝缘子拉力的增长速率，也就是导线覆冰质量的增长。

3）采用归一化的方法将不同量纲的微气象数据及绝缘子拉力数据规范化；归一化的算法为：

${\hat{x}}_k=\frac{x_k}{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i},k=\mathrm{1,2,3}\mathrm{\Λn}$

其中x_k为采集的原始数据，

为规范化后的数据。

4）完成步骤3）中所述的计算方法后，通过邓氏灰色关联度计算公式，分别计算各个微气象参数与绝缘子拉力的关联度；邓氏灰色关联度计算公式为：

$r(x_0\left(k\right),x_i\left(k\right))=\frac{\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|+\mathrm{\ξ}\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|}{|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|+\mathrm{\ξ}\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|}$

$r(x_0,x_i)=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}r(x_0\left(k\right),x_i\left(k\right))$

其中，r(x₀,x_i)为灰色关联度，x₀(k)表示归一化后的拉力数据，x_i(k)表示第i个微气象因子归一化后的数据，ξ为分辨系数，其值一般取0.5。灰色关联度计算公式可根据文献[阳林，郝艳捧，黎卫国，等.输电线路覆冰与导线温度和微气象参数关联分析[J].高电压技术，2010，36(3)：775-779.]获得。

5）通过对微气象参数存在时间进行累加，计算累加时间系数；由于线路覆冰的情况下，有时候微气象参数变化幅度不大，故定义时间系数，这样更能体现时间对线路覆冰的影响。累加时间系数的算法公式为：

首先，定义微气象扰动阈值ρ，来分析各个气象参数的作用时间，求各个气象参数的均值：

$\stackrel{\‾}{{\∂}_{\mathrm{\λ}}}=\frac{1}{n}\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\∂}_{\mathrm{\λ}}^{t_k}$

式中

表示第λ个微气象参数的原始数据，

表示t_k时刻微气象参数的值；如果在t_k时刻

则累加该微气象参数值存在时间，最后得出时间系数为:

式中

为第i个微气象参数时间系数，τ为累加的时间节点，t_s为该计算节点的总时间。

6）完成上述步骤后对其计算结果进行组合，最后得出微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子的评估方法；对其计算结果进行组合的评估计算公式为：

式中Δf_v为绝缘子拉力增长速率，

为第i个微气象参数时间系数，r(x₀,x_i)为x₀与x_i之间的灰色关联度。

采用如图2所示的微气象参数及绝缘子拉力数据，采用上述评估计算方法可得出如下表表二所示的结果：

由此确定了微气象参数影响排序为：相对湿度；环境温度；风向；风速。

上述仅为本发明的一个具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

Claims (8)

1.微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，包括如下步骤：

1）以线路杆塔微气象站提供的历史数据为基础，通过查找微气象点中绝缘子拉力急剧增长的部分，并获取相应的微气象参数值；

2）利用数据处理公式计算出绝缘子拉力的增长速率；

3）采用归一化的方法将不同量纲的微气象数据及绝缘子拉力数据规范化；

4）完成步骤3）中所述的计算方法后，通过邓氏灰色关联度计算公式，分别计算各个微气象参数与绝缘子拉力的关联度；

5）通过对微气象参数存在时间进行累加，计算累加时间系数；

6）完成上述步骤后对其计算结果进行组合，最后得出微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子的评估方法。

2.根据权利要求1所述的微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，所述步骤1）中，所述获取相应的微气象参数值为：在输电线路微气象监测点所监测的历史数据的基础上，通过人工筛选的方法将某一时刻线路覆冰快速增长的部分筛选出来，并导出其对应的微气象参数。

3.根据权利要求2所述的微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，所述微气象参数为环境温度、相对湿度、平均风向和风速。

4.根据权利要求1所述的微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，所述步骤2）中的所述增长速率的估计算法为：设输电线路微气象点采样点的个数为n，时间间隔为Δt，可得出绝缘子拉力的增长速率为:

${\mathrm{\Δf}}_v=\frac{\stackrel{\‾}{f}\stackrel{\‾}{t}-\stackrel{\‾}{\mathrm{ft}}}{\stackrel{-2}{t}-\stackrel{\‾}{t^2}}$

其中，Δf_v表示绝缘子拉力增长速率，绝缘子拉力的平均值为f_i表示采样点i对应的拉力值，总时间的平均值为且 $\stackrel{\‾}{\mathrm{ft}}=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{f}_k\mathrm{k\Δt}.$

5.根据权利要求1所述的微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，所述步骤3）中的所述归一化的算法为：

${\hat{x}}_k=\frac{x_k}{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i},k=\mathrm{1,2,3}\mathrm{\Λn}$

其中x_k为采集的原始数据，

为规范化后的数据。

6.根据权利要求1所述的微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，所述步骤4)中的邓氏灰色关联度计算公式为：

$r(x_0\left(k\right),x_i\left(k\right))=\frac{\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|+\mathrm{\ξ}\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|}{|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|+\mathrm{\ξ}\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }|x_0\left(k\right)-x_i\left(k\right)|}$

$r(x_0,x_i)=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}r(x_0\left(k\right),x_i\left(k\right))$

其中，r(x₀,x_i)为灰色关联度，x₀(k)表示归一化后的拉力数据，x_i(k)表示第i个微气象因子归一化后的数据，ξ为分辨系数，其值一般取0.5。

7.根据权利要求1所述的微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，所述步骤5)中的累加时间系数的算法公式为：首先，定义微气象扰动阈值ρ，来分析各个气象参数的作用时间，求各个气象参数的均值：

$\stackrel{\‾}{{\∂}_{\mathrm{\λ}}}=\frac{1}{n}\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\∂}_{\mathrm{\λ}}^{t_k}$

式中

表示第λ个微气象参数的原始数据，

表示t_k时刻微气象参数的值；如果在t_k时刻则累加该微气象参数值存在时间，最后得出时间系数为:式中

为第i个微气象参数时间系数，τ为累加的时间节点，t_s为该计算节点的总时间。

8.根据权利要求1所述的微气象条件下输电线路覆冰环境影响因子评估计算方法，所述步骤6）中的所述对其计算结果进行组合的评估计算公式为：

式中Δf_v为绝缘子拉力增长速率，为第i个微气象参数时间系数，r(x₀,x_i)为x₀与x_i之间的灰色关联度。

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