CN104281884B - 一种配电网避雷器故障风险指数预测方法 - Google Patents

一种配电网避雷器故障风险指数预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于输配电监测技术领域，特别涉及一种配电网避雷器故障风险指数预测方法。包括以下步骤：步骤一：建立避雷器故障风险指数演化系统的时间序列；步骤二：重构避雷器故障风险指数演化非线性动力学系统的相空间；步骤三：计算避雷器故障风险指数演化系统相空间中下一时刻的相点；步骤四：计算避雷器故障风险指数预测值。本发明通过建立适合工程实际应用的配电网避雷器故障风险指数预测模型，有效地解决对避雷器故障未来状态的掌握，进而合理安全的安排避雷器运行检修及更换。对沿海、沿江等配电网自然气象条件恶劣多变的地区，可以实现完整可靠的预测体系，不受恶劣环境的影响。

Description

一种配电网避雷器故障风险指数预测方法
技术领域
本发明属于输配电监测技术领域，特别涉及一种配电网避雷器故障风险指数预测方法。
背景技术
配电网避雷器在运行过程中，由于避雷器绝缘损坏，内部阀片失效、罐体密封泄漏等会导致避雷器发生故障，避雷器一旦发生故障，就有可能导致避雷器的非雷击时误动和雷击时拒动，从而导致电网事故，目前，针对避雷器故障的检测和评估方法主要是通过定期试验检测并对其故障情况进行统计分析，总结其规律等方面的研究。
针对电网运行方式日益复杂化，沿海和多雾霾环境的挑战，避雷器故障严重影响电网的安全运行，需要深入开展其故障风险预测的基础性问题研究。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种配电网避雷器故障风险指数预测方法，通过建立适合工程实际应用的配电网避雷器故障风险指数预测模型，有效地解决对避雷器故障未来状态的掌握，进而合理安全的安排避雷器运行检修及更换。
本发明的技术方案实现的步骤如下：
一种配电网避雷器故障风险指数预测方法，包括以下步骤：
步骤一：建立避雷器故障风险指数演化系统的时间序列：
在固定时间间隔对避雷器累积故障时间、温度、湿度、风速、降雨量进行测量，将避雷器累积故障时间与避雷器总运行时间的比作为避雷器故障风险指数，即：
则，在一系列时刻t1,t2,...,tn(n为自然数，n＝1,2,…)得到避雷器故障风险指数、温度、湿度、风速、降雨量时间序列：
步骤二：重构避雷器故障风险指数演化非线性动力学系统的相空间FY：
PFi为重构的时间序列相空间相内的相点，i＝1,2,…,N，N表示第N时刻，τjt和mjt为第jt个时间序列的延迟时间和嵌入维数，重构相空间的嵌入维数m＝m1+m2+...+mjt；第jt个时间序列的嵌入维数mjt由下式决定：
其中：PFi(mjt+1)是(mjt+1)维重构的系统相空间中的第i个相点，n(i,mjt)是在mjt维系统相空间中使相点是相点PFi(mjt)的最邻近点的整数，jt＝1,2,…,5；
延迟时间τjt的选择采用自相关函数法，选取自相关函数：
取自相关函数第一个过零点时对应的τjt为延迟时间，其中，j＝1,2,…,mit-1；
步骤三：计算避雷器故障风险指数演化系统相空间中下一时刻的相点：
在相空间FY中计算根据已知的N个相点，建立权值函数：
其中：i＝1,2,...,N，第i个相点到相空间中心点并且到PFcentr的距离为di＝||PFi-PFcentr||，dmin是di中的最小值。建立下一时刻未知相点的线性拟合函数为：
PFN+1＝a·e+b·PFN (6)
其中，i＝1,2,...,N，e＝(1,1,...,1)T，a,b为拟合参数，应用加权最小二乘法：
将Fun对参数a,b求偏导有：
求解方程组可得拟合参数a,b，则可计算出下一未知相点预测值为：
PFN+1＝a+bPFN (9)
步骤四：计算避雷器故障风险指数预测值：
将步骤三中计算得到的PFN+1作为相空间(2)中的第N+1个相点，则可得新的相空间为：
令τjt＝1(jt＝1,2,…,5)，可得其中的fv1,N+1即为避雷器故障风险指数预测值。
本发明的优点及有益效果为：
(1)、通过建立适合工程实际应用的配电网避雷器故障风险指数预测模型，有效地解决对避雷器故障未来状态的掌握，进而合理安全的安排避雷器运行检修及更换。
(2)、对沿海、沿江等配电网自然气象条件恶劣多变的地区，可以实现完整可靠的预测体系，不受恶劣环境的影响。
附图说明：
图1本发明避雷器故障风险指数预测流程图
具体实施方式：
实施例1：
下面结合实施例和附图对本发明加以详细说明。
一种配电网避雷器故障风险指数预测方法，包括以下步骤：
步骤一：建立避雷器故障风险指数演化系统的时间序列：
本实施例中，在23个等间隔的时间段内测量避雷器累积故障时间、温度、湿度、风速、降雨量，将各时刻测得的避雷器累积故障时间折算为避雷器故障风险指数：
则得到由避雷器故障风险指数、降雨量、湿度、风速的测量数据构成的一个5维时间序列：
步骤二：重构时间序列(11)所代表的污秽沉降指数演化非线性动力学系统的相空间：
由：
及：
求得延迟时间τjt＝4和嵌入维数mjt＝7对时间序列进行相空间重构，jt＝1,2,…,5，则可得到相空间：
步骤三：计算相空间中下一时刻的相点：
选取PF2为相空间中心点，计算各相点与PF2之间的di＝||PFi-PF2||，由：
可解得拟合参数a＝0.362,b＝1.221，则可计算出相空间下一未知相点预测值为：
PFN+1＝0.362+1.221×PFN (13)
步骤四：计算污秽沉降指数预测值：
将式(13)求得的PZN+1带入相空间，可得：
取τjt＝3(jt＝1,2,…,5)，则分离出的fv1,N+1，即为非雷击闪络风险指数预测值。

Claims (1)

1.一种配电网避雷器故障风险指数预测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：建立避雷器故障风险指数演化系统的时间序列：
在固定时间间隔对避雷器累积故障时间、温度、湿度、风速、降雨量进行测量，将避雷器累积故障时间与避雷器总运行时间的比作为避雷器故障风险指数，即：
则，在一系列时刻t1,t2,...,tn(n为自然数，n＝1,2,…)得到避雷器故障风险指数、温度、湿度、风速、降雨量时间序列：
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步骤二：重构避雷器故障风险指数演化非线性动力学系统的相空间FY：
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PFi为重构的时间序列相空间相内的相点，i＝1,2,…,N，N表示第N时刻，τjt和mjt为第jt个时间序列的延迟时间和嵌入维数，重构相空间的嵌入维数m＝m1+m2+...+mjt；第jt个时间序列的嵌入维数mjt由下式决定：
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其中：PFi(mjt+1)是(mjt+1)维重构的系统相空间中的第i个相点，n(i,mjt)是在mjt维系统相空间中使相点是相点PFi(mjt)的最邻近点的整数，jt＝1,2,…,5；
延迟时间τjt的选择采用自相关函数法，选取自相关函数：
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取自相关函数第一个过零点时对应的τjt为延迟时间，其中，j＝1,2,…,mit-1；
步骤三：计算避雷器故障风险指数演化系统相空间中下一时刻的相点：
在相空间FY中计算根据已知的N个相点，建立权值函数：
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其中：i＝1,2,…,N，第i个相点到相空间中心点并且到PFcentr的距离为di＝||PFi-PFcentr||，dmin是di中的最小值，建立下一时刻未知相点的线性拟合函数为：
PFN+1＝a·e+b·PFN(6)
其中，i＝1,2,...,N，e＝(1,1,...,1)T，a,b为拟合参数，应用加权最小二乘法：
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将Fun对参数a,b求偏导有：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>TH</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>I</mi> <mi>S</mi> <mi>T</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>PF</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mo>-</mo> <mi>b</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>PF</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>TH</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>I</mi> <mi>S</mi> <mi>T</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>PF</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mo>-</mo> <mi>b</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>PF</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>PF</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
求解方程组可得拟合参数a,b，则可计算出下一未知相点预测值为：
PFN+1＝a+bPFN (9)
步骤四：计算避雷器故障风险指数预测值：
将步骤三中计算得到的PFN+1作为相空间(2)中的第N+1个相点，则可得新的相空间为：
<mrow> <msubsup> <mi>F</mi> <mi>Y</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>PF</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>fv</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>fv</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;tau;</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>fv</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>&amp;tau;</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>fv</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>fv</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;tau;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> <mo>,</mo> 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令τjt＝1(jt＝1,2,…,5)，可得其中的fv1,N+1即为避雷器故障风险指数预测值。
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