CN104992373B - 一种输电线路自然灾害风险预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种输电线路自然灾害风险预警方法，1、建立风险因子层次结构；2、构建判断矩阵；3、计算子风险因子相对父风险因子的权值及子风险因子之间的相对权值；4、检验判断矩阵的可行性；5、计算目标层与指标层风险因子的整体权值；6、灾害风险评估总扣分：以目标杆塔为评估对象，根据指标层风险因子扣分表，得到指标层风险因子的实际扣分值，并通过评估总扣分计算公式得到灾害风险评估总扣分值；7、根据灾害风险评估总扣分值将自然灾害进行划分等级进行预警；解决了现有技术中风险分析结果片面、决策混乱和预警效果差等问题。

Description

一种输电线路自然灾害风险预警方法

技术领域

本发明属于输电线路风险预警技术，尤其涉及一种输电线路自然灾害风险预警方法。

背景技术

架空输电线路是电网的重要组成部分，作为电能传输载体，长期暴露野外，它的安全稳定运行直接影响着电力系统运行状况，随着近年来电网架构和建设越来越密，电力系统容量逐年增大，雷电灾害、覆冰灾害、山火灾害、地质灾害、大风灾害等自然灾害严重影响电网安全，现有技术针对这些自然灾害的研究工作主要集中在监测技术创新、在线装置研制和事后统计分析上，输电线路运维人员的灾害风险应对策略分两方面，一为根据历史故障和专家经验人为划定灾害高发区域，进行长期巡视和计划检修，造成过巡视和欠巡视；另一方面是安装监测装置，对灾害进行监视和告警，但受制于电源、通信和工作环境的限制，应用效果不佳。同时，现行策略还存在两方面的问题，一为仅利用实时气象数据，未考虑自然灾害与气象预报关系；另一方面数据协同分析不够，策略的生成多根据少量致灾因子状态，造成风险分析结果片面、决策混乱，预警效果大打折扣。基于以上原因，亟需科学的分析方法，结合输电线路历史故障记录、实时监测数据和气象预报信息，分析灾害发生因子，确定线路本体整体风险程度，并加以预警。

发明内容

本发明要解决的技术问题：提供一种输电线路自然灾害风险预警方法，以解决现有技术中对输电线路自然灾害风险评估方面只利用实时气象数据，未考虑自然灾害与气象预报关系和数据协同分析不够，策略的生成只根据少量致灾因子状态，造成风险分析结果片面、决策混乱，预警效果差等问题。

本发明技术方案：

一种输电线路自然灾害风险预警方法，它包括下述步骤：

步骤1、建立风险因子层次结构：将影响雷电灾害、覆冰灾害、山火灾害、地质灾害和大风灾害的风险因子根据层次分析法分别划分为目标层、准则层和指标层；

步骤2、构建判断矩阵：根据目标层与准则层、准则层与指标层中的风险因子之间的父子关系，对同一父风险因子的所有子风险因子进行两两比较，按照相对重要度，构建判断矩阵，在目标层与准则层风险因子之间和准则层与指标层风险因子之间分别构建判断矩阵；

步骤3、计算子风险因子相对父风险因子的权值及子风险因子之间的相对权值；

步骤4、对目标层与准则层风险因子之间及准则层与指标层风险因子之间建立的判断矩阵进行可行性判断，检验判断矩阵的可行性；

步骤5、利用目标层与准则层之间，准则层与指标层之间的子风险因子相对父风险因子权值及子风险因子之间的相对权值，计算目标层与指标层风险因子的整体权值；

步骤6、灾害风险评估总扣分：以目标杆塔为评估对象，根据指标层风险因子扣分表，得到指标层风险因子的实际扣分值，并通过评估总扣分计算公式得到灾害风险评估总扣分值；

步骤7、根据灾害风险评估总扣分值将自然灾害进行划分等级进行预警。

步骤2所述的判断矩阵表达式如下：

式中：i、j为子风险因子；x为i、j子风险因子的父风险因子；n为子风险因子个数；

为i因子相对j因子的相对重要度；为判断矩阵；

步骤3所述的各子风险因子相对父风险因子的权值计算公式为:

式中：i、j为子风险因子；x为i、j子风险因子的父风险因子，n为子风险因子个数；为i子风险因子相对j子风险因子的相对重要度；为i子风险因子相对父风险因子x的权值；各子风险因子之间相对权值计算公式为：

式中：为i子风险因子相对父风险因子x的权值；为为j子风险因子相对父风险因子x的权值；为i子风险因子相对j子风险因子的权值。

步骤4所述的检验判断矩阵的可行性的方法为，通过公式

计算可行性比值，式中：i、j为子风险因子；n为子风险因子个数；为i子风险因子相对j子风险因子的相对重要度；为i子风险因子相对j子风险因子的权值；Z为可行性比值，则判断矩阵满足可行性要求。

步骤5所述的目标层与指标层风险因子的整体权值计算公式为：

式中：为准则层风险因子y相对其目标层父风险因子x的权值；为指标层风险因子i相对其准则层父风险因子y的权值；为指标层风险因子i相对目标层风险因子x的整体权值。

步骤6所述的评估总扣分计算公式为：

式中：i为指标层风险因子；n为指标层总风险因子数；为i风险因子相对x风险因子的权值；为i风险因子实际扣分值；S为灾害评估总扣分。

步骤7所述的自然灾害划分等级的方法为：评估总扣分Y＜0.40为正常，评估总扣分为注意，评估总扣分为异常，评估总扣分为严重。

本发明的有益效果：

本发明采用层次分析法，对长期为输电线路诟病的5类自然灾害风险评估提供一整套解决方案，本发明综合考虑影响灾害的各个风险因子，寻找共性条件，融合历史、实时、未来预报数据，明确层次结构，解决以往防灾减灾信息盲目性；依靠专家系统对各因子关系进行科学比较，根据评估电网的不同，对相关关系进行修正，满足科学性和健壮性；分析各风险因子灾害的影响程度，明确运维部门重点关注目标，最后，对具体杆塔进行评估，得到灾害风险等级，提供详细分析报告，本发明解决了电网对雷电、覆冰、山火、地质、大风5类自然灾害风险领域关联因子多，数据量大，分析困难、灾害评估盲目的问题，填补综合风险评估领域的空白，解决了现有技术中对输电线路自然灾害风险评估方面只利用实时气象数据，未考虑自然灾害与气象预报关系和数据协同分析不够，策略的生成只根据少量致灾因子状态，造成风险分析结果片面、决策混乱，预警效果差等问题。

附图说明：

图1为本发明预警处理流程图；

图2为雷电自然灾害风险因子层次图；

图3为覆冰自然灾害风险因子层次图；

图4为山火自然灾害风险因子层次图；

图5为地质自然灾害风险因子层次图；

图6为大风自然灾害风险因子层次图。

具体实施方式：

下面结合实例对本发明技术方案进一步细化说明：

步骤1、建立风险因子层次结构：将影响雷电灾害、覆冰灾害、山火灾害、地质灾害和大风灾害的风险因子根据层次分析法分别划分为目标层、准则层和指标层，中目标层与准则层、准则层与指标层中的因子均为父子关系。

雷电自然灾害风险因子层次图如图2所示：其中，目标层为目标杆塔雷电自然灾害风险评估A，划分三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面B1、运维特征方面B2、气象变化方面B3。

其中，故障隐患方面B1为杆塔历史故障记录方面表现的风险因子，包括目标杆塔故障C1、区段故障C2。运维特征方面B2为杆塔在运行维护方面表现的与雷电灾害强烈关联风险因子，包括海拔C3、地形C4、地貌C5、微波塔影响区C6、防雷装置情况C7、改造后故障C8、跨越水域C9、保护角C10、绝缘子材质损耗C11、档距C12、接地电阻C13、同通道线路C14。气象变化方面B3为杆塔所在位置的气象方面与雷电灾害强烈相关风险因子，包括地闪密度C15、雷雨预报C16、降雨量C17、风速C18、气压C19。

其中，各风险因子含义为：目标杆塔故障C1为本基杆塔历史雷电灾害次数、区段故障C2为前后各三基杆塔历史雷电灾害次数、海拔C3为本基杆塔海拔与线路平均海拔比较、地形C4为本基杆塔所处地理类型、地貌C5为本基杆塔所处地貌类型、微波塔影响区C6为本基杆塔与附近微波塔距离、防雷装置情况C7为本基杆塔是否安装防雷装置、改造后故障C8为本基杆塔雷击故障改造后是否继续发生故障、跨越水域C9为本基杆塔与河流水库跨越情况、保护角C10为本基杆塔保护角值、绝缘子材质损耗C11为本基杆塔材质与运行年限关系、档距C12为本基杆塔档距值、接地电阻C13为本基杆塔量测值与设计值比较、同通道线路C14为本基杆塔与附件杆塔海拔比较、地闪密度C15为本基杆塔所处地闪密度等级、雷雨预报C16为本基杆塔是否处于雷雨区域、降雨量C17为本基杆塔所在位置降雨量量值、风速C18为本基杆塔所在位置风速、气压C19为本基杆塔所处位置一定时间气压降。

覆冰自然灾害风险因子层次图如图3所示：其中，目标层为目标杆塔覆冰自然灾害风险评估D，划分三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面E1、运维特征方面E2、气象变化方面E3。

其中，故障隐患方面E1为杆塔历史故障记录方面表现的风险因子，包括目标杆塔故障F1、区段故障F2。运维特征方面E2为杆塔在运行维护方面表现的与覆冰灾害强烈关联风险因子，包括改造后故障F3、冰区分布F4、观冰数据F5、覆冰预警装置F6、档距F7。气象变化方面E3为杆塔所在位置的气象方面与覆冰灾害强烈相关风险因子，包括凝冻灾害预报F8、温度F9、湿度F10、降雨量F11、风速F12。

其中，各风险因子含义：目标杆塔故障F1为本基杆塔历史覆冰灾害次数、区段故障F2为前后各三基杆塔历史覆冰灾害次数、改造后故障F3为本基杆塔覆冰故障改造后是否继续发生故障、冰区分布F4为本基杆塔所在冰区厚度、观冰数据F5为本基杆塔最大覆冰比值、覆冰预警装置F6为本基杆塔12H拉力变化值、档距F7为本基杆塔档距值、凝冻灾害预报F8为本基杆塔所处气象凝冻等级、温度F9为本基杆塔所在位置温度值、湿度F10为本基杆塔所在位置湿度值、降雨量F11为本基杆塔所在位置降雨量量值、风速F12为本基杆塔所在位置风速。

山火自然灾害风险因子层次图如图4所示：其中，目标层为目标杆塔山火自然灾害风险评估G，划分三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面H1、运维特征方面H2、气象变化方面H3。

其中，故障隐患方面H1为杆塔历史故障记录方面表现的风险因子，包括目标杆塔故障I1、区段故障I2。运维特征方面H2为杆塔在运行维护方面表现的与山火灾害强烈关联风险因子，包括改造后故障I3、易发山火时段I4、易发山火区段I5、火情报告I6。气象变化方面H3为杆塔所在位置的气象方面与山火灾害强烈相关风险因子，包括森林火险等级I7、雷暴I8、温度I9、湿度I10、降雨量I11、风速I12。

其中，各风险因子含义：目标杆塔故障I1为本基杆塔历史山火灾害次数、区段故障I2为前后各三基杆塔历史山火灾害次数、改造后故障I3为本基杆塔山火故障改造后是否继续发生故障、易发山火时段I4为当前时间是否在易发山火时段、易发山火区段I5为本基杆塔所在位置是否在易发山火区段、火情报告I6为本基杆塔当前是否发生火情及距离、森林防火等级I7为本基杆塔所在位置当前森林火险等级、雷暴I8为本基杆塔是否有雷暴天气（雷击易引起山火）、温度I9为本基杆塔所在位置温度值、湿度I10为本基杆塔所在位置湿度值、降雨量I11为本基杆塔所在位置降雨量量值、风速I12为本基杆塔所在位置风速。

地质自然灾害风险因子层次图如图5所示：其中，目标层为目标杆塔地质自然灾害风险评估J，划分三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面K1、运维特征方面K2、气象变化方面K3。

其中，故障隐患方面K1为杆塔历史故障记录方面表现的风险因子，包括目标杆塔故障L1、区段故障L2。运维特征方面K2为杆塔在运行维护方面表现的与地质灾害强烈关联风险因子，包括改造后故障L3、地灾分布L4、岩土性质L5、人为外力破坏L6、跨越水域L7。气象变化方面K3为杆塔所在位置的气象方面与地质灾害强烈相关风险因子，包括暴雨中心L8、降雨持续时间L9、降雨量L10、地质灾害等级L11。

其中，各风险因子含义：目标杆塔故障L1为本基杆塔历史地质灾害次数、区段故障L2为前后各三基杆塔历史地质灾害次数、改造后故障L3为本基杆塔地质故障改造后是否继续发生故障、地灾分布L4为本基杆塔所处位置含有地灾种类、岩土性质L5为本基杆塔所在位置岩土性质、人为外力破坏L6为本基杆塔是否存在外力破坏造成隐患、跨越水域L7为本基杆塔是否有湖泊、河流等区域、暴雨中心L8为本基杆塔距离暴雨中心距离、降雨持续时间L9为本基杆塔暴雨持续时间、降雨量湿度L10为本基杆塔所在位置降雨量量值、地质灾害等级L11为本基杆塔所在位置当前地质灾害等级。

大风自然灾害风险因子层次图如图6所示：其中，目标层为目标杆塔大风自然灾害风险评估M，划分三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面N1、运维特征方面N2、气象变化方面N3。

其中，故障隐患方面N1为杆塔历史故障记录方面表现的风险因子，包括目标杆塔故障O1、区段故障O2。运维特征方面N2为杆塔在运行维护方面表现的与大风灾害强烈关联风险因子，包括改造后故障O3、风区分布O4、档距O5、杆塔类型O6。气象变化方面N3为杆塔所在位置的气象方面与大风灾害强烈相关风险因子，包括风速O7、大风预警等级O8。

其中，各风险因子含义：目标杆塔故障O1为本基杆塔历史大风灾害次数、区段故障O2为前后各三基杆塔历史大风灾害次数、改造后故障O3为本基杆塔大风故障改造后是否继续发生故障、风区分布O4为本基杆塔所在风区等级、档距O5为本基杆塔档距值、杆塔类型O6为本基杆塔是否为易发生风偏类型、风速O7为本基杆塔所在位置风速值、大风预警等级O8为本基杆塔所在位置大风预警等级。

步骤2，构建判断矩阵：根据目标层与准则层、准则层与指标层中的风险因子之间的父子关系，对同一父风险因子的所有子风险因子进行两两比较，按照相对重要度，构建判断矩阵，在目标层与准则层风险因子之间和准则层与指标层风险因子之间分别构建判断矩阵，

步骤2所述的判断矩阵表达式如下：

式中：i、j为子风险因子；x为i、j子风险因子的父风险因子；n为子风险因子个数；为i因子相对j因子的相对重要度；为判断矩阵。

针对自然灾害各自形成特点及对电网的危害程度，根据所在地电网公司专家系统库获取风险因子相对重要度，得到风险因子的相对重要度数值。

步骤3、计算子风险因子相对父风险因子的权值及子风险因子之间的相对权值；步骤3所述的各子风险因子相对父风险因子的权值计算公式为:

式中：i、j为子风险因子；x为i、j子风险因子的父风险因子，n为子风险因子个数；为i子风险因子相对j子风险因子的相对重要度；为i子风险因子相对父风险因子x的权值；各子风险因子之间相对权值计算公式为：

，式中：为i子风险因子相对父风险因子x的权值；为为j子风险因子相对父风险因子x的权值；为i子风险因子相对j子风险因子的权值。

步骤4、对目标层与准则层风险因子之间及准则层与指标层风险因子之间建立的判断矩阵进行可行性判断，检验判断矩阵的可行性；

步骤4所述的检验判断矩阵的可行性的方法为，通过公式

计算可行性比值，式中：i、j为子风险因子；n为子风险因子个数；为i子风险因子相对j子风险因子的相对重要度；为i子风险因子相对j子风险因子的权值；Z为可行性比值，实践证明，可行性比值越小，表示判断矩阵可行性越高。则判断矩阵满足可行性要求。

步骤5、利用目标层与准则层之间，准则层与指标层之间的子风险因子相对父风险因子权值及子风险因子之间的相对权值，计算目标层与指标层风险因子的整体权值；步骤5所述的目标层与指标层风险因子的整体权值计算公式为：

式中：为准则层风险因子y相对其目标层父风险因子x的权值；为指标层风险因子i相对其准则层父风险因子y的权值；为指标层风险因子i相对目标层风险因子x的整体权值。

步骤6、灾害风险评估总扣分：以目标杆塔为评估对象，根据指标层风险因子扣分表（表1-表5），得到指标层风险因子的实际扣分值，并通过评估总扣分计算公式得到灾害风险评估总扣分值，步骤6所述的评估总扣分计算公式为：

式中：i为指标层风险因子；n为指标层总风险因子数；为i风险因子相对x风险因子的权值；为i风险因子实际扣分值；S为灾害评估总扣分

针对自然灾害各自形成特点及对电网输电线路的危害程度，根据所在地电网公司专家系统库获取指标层风险因子扣分值。

表1：雷电自然灾害指标层风险因子扣分表

表2：覆冰自然灾害指标层风险因子扣分表

表3：山火自然灾害指标层风险因子扣分表

表4：地质自然灾害指标层风险因子扣分表

表5：大风自然灾害指标层风险因子扣分表

步骤7、根据灾害风险评估总扣分值将自然灾害进行划分等级进行预警，步骤7所述的自然灾害划分等级的方法为：评估总扣分为正常，评估总扣分为注意，评估总扣分为异常，评估总扣分为严重。

应用实例

本发明以贵州电网为例，进一步对本发明技术方案进行说明，贵州电网地处云贵高原，气象和地质条件相对复杂，是我国自然灾害发生频率较高的省份。以贵州电网雷电自然灾害为例，获取贵州电网长期运维资料及气象变化规律，得到雷电自然灾害的风险因子，通过风险因子父子关系，利用步骤2方法，构建判断矩阵。雷电自然灾害目标层与准则层之间、准则层与指标层之间风险因子判断矩阵如下所示：

利用公式（2）得到子风险因子相对父风险因子权值，如下表所示：

雷电自然灾害A因子的子因子相互重要度及相对A因子权值

雷电自然灾害B1因子的子因子相互重要度及相对B1因子权值

雷电自然灾害B2因子的子因子相互重要度及相对B2因子权值

雷电自然灾害B3因子的子因子相互重要度及相对B3因子权值

利用公式（3）（4）计算各判断矩阵可行性比值，结果如下表所示：

雷电自然灾害可行性判断结果

满足因子均小于0.1，满足可行性要求，证明雷电评估各判断矩阵满足可行性要求。

综合以上可行性判断结果，可以得出判断矩阵满足可行性要求。

利用公式（5）计算各类自然灾害指标层因子整体权值，结果如下表所示：

根据目标杆塔收集数据，根据专家系统中的风险因子扣分表，计算风险因子实际扣分值，如下表为贵州某220kV输电线路某基杆塔的雷电自然灾害指标层风险因子评估实例，评估时间：2015/01/06 18:00:00。雷电自然灾害指标层因子评估实例如下表所示：

雷电自然灾害指标层因子评估实例

由上表可知，此次雷电自然灾害风险评估总扣分为0.6150，依据评估结果评判原则，风险评估等级为异常，由上表结果可知该基杆塔处于异常状态，已达到告警级别。同时，依靠评估细节，给出专项防治措施意见：①派遣人员前往现场巡查；②测量接地电阻；③测量保护角；④建议安装避雷器。运维人员可参考以上措施进行线路防雷维护，防范于未然。

Claims (6)

1.一种输电线路自然灾害风险预警方法，它包括下述步骤：

步骤1、建立风险因子层次结构：将影响雷电灾害、覆冰灾害、山火灾害、地质灾害和大风灾害的风险因子根据层次分析法分别划分为目标层、准则层和指标层；所述目标层为目标杆塔雷电自然灾害风险评估A、目标杆塔覆冰自然灾害风险评估D、目标杆塔山火自然灾害风险评估G、目标杆塔地质自然灾害风险评估J和目标杆塔大风自然灾害风险评估M；所述目标杆塔雷电自然灾害风险评估A划分为三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面B1、运维特征方面B2和气象变化方面B3；所述目标杆塔覆冰自然灾害风险评估D划分为三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面E1、运维特征方面E2和气象变化方面E3；所述目标杆塔山火自然灾害风险评估G划分为三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面H1、运维特征方面H2和气象变化方面H3；所述目标杆塔地质自然灾害风险评估J划分为三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面K1、运维特征方面K2和气象变化方面K3；所述目标杆塔大风自然灾害风险评估M划分为三个指标层风险因子，分别为故障隐患方面N1、运维特征方面N2和气象变化方面N3；

步骤2、构建判断矩阵：根据目标层与准则层、准则层与指标层中的风险因子之间的父子关系，对同一父风险因子的所有子风险因子进行两两比较，按照相对重要度，构建判断矩阵，在目标层与准则层风险因子之间和准则层与指标层风险因子之间分别构建判断矩阵；

步骤3、计算子风险因子相对父风险因子的权值及子风险因子之间的相对权值，所述的各子风险因子相对父风险因子的权值计算公式为:

式中：i、j为子风险因子；x 为i、j子风险因子的父风险因子，n为子风险因子个数；a_ij为i子风险因子相对j子风险因子的相对重要度；w_ix为i子风险因子相对父风险因子x的权值；各子风险因子之间相对权值计算公式为：w_ij＝w_ix-w_jx+0.5 (3)，式中：w_ix为i子风险因子相对父风险因子x的权值；w_jx为为j子风险因子相对父风险因子x的权值；w_ij为i子风险因子相对j子风险因子的权值；

步骤4、对目标层与准则层风险因子之间及准则层与指标层风险因子之间建立的判断矩阵进行可行性判断，检验判断矩阵的可行性；

步骤5、利用目标层与准则层之间，准则层与指标层之间的子风险因子相对父风险因子权值及子风险因子之间的相对权值，计算目标层与指标层风险因子的整体权值；

步骤6、灾害风险评估总扣分：以目标杆塔为评估对象，根据指标层风险因子扣分表，得到指标层风险因子的实际扣分值，并通过评估总扣分计算公式得到灾害风险评估总扣分值；

步骤7、根据灾害风险评估总扣分值将自然灾害进行划分等级进行预警。

2.根据权利要求1所述的一种输电线路自然灾害风险预警方法，其特征在于：步骤2所述的判断矩阵表达式如下：

式中：i、j为子风险因子；x为i、j子风险因子的父风险因子；n为子风险因子个数；a_ij为i子风险因子相对j子风险因子的相对重要度；T_x为判断矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种输电线路自然灾害风险预警方法，其特征在于：步骤4所述的检验判断矩阵的可行性的方法为，通过公式

计算可行性比值，式中：i、j为子风险因子；n为子风险因子个数；a_ij为i子风险因子相对j子风险因子的相对重要度；w_ij为i子风险因子相对j子风险因子的权值；Z为可行性比值，Z≤0.1则判断矩阵满足可行性要求。

4.根据权利要求1所述的一种输电线路自然灾害风险预警方法，

其特征在于：目标层与指标层风险因子的整体权值计算公式为：w_ix＝w_yx*w_iy (5)式中：w_yx为准则层风险因子y相对其目标层父风险因子x的权值；w_iy为指标层风险因子i相对其准则层父风险因子y的权值；w_ix为指标层风险因子i相对目标层风险因子x的整体权值。

5.根据权利要求1所述的一种输电线路自然灾害风险预警方法，其特征在于：步骤6所述的评估总扣分计算公式为： 式中：i为指标层风险因子； n为指标层总风险因子数；w_ix为i风险因子相对x风险因子的权值；R_i为i风险因子实际扣分值；S为灾害评估总扣分。

6.根据权利要求1所述的一种输电线路自然灾害风险预警方法，其特征在于：步骤7所述的自然灾害划分等级的方法为：评估总扣分Y＜0.40为正常，评估总扣分0.40≤Y＜0.60为注意，评估总扣分0.60≤Y＜0.80为异常，评估总扣分Y≥0.80为严重。