CN105956934A - 基于模糊综合评价法的电网山火及覆冰灾害安全评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于电网安全技术领域，尤其涉及一种基于模糊综合评价法的电网山火及覆冰灾害安全评价方法，包括：将灾害的致灾因子评价指标分为三类：气象影响指标、环境影响指标与线路参数指标，分别收集山火、覆冰灾害发生时各指标历史数据并进行预处理，包括一致化处理和指标无量纲化处理；基于层次分析法对各指标进行两两比较得到决策矩阵，并通过计算得到指标权重；分别建立山火、覆冰灾害因素集、判断集和隶属度函数；基于模糊综合评价法对电网灾害安全进行评价。有效保证电网运行的安全，充分考虑电网山火、覆冰灾害条件影响电网安全运行的原因，综合考虑电网线路条件，对电网安全运行风险有很强的辨识度，从而预防电网系统发生灾难性事故。

Description

基于模糊综合评价法的电网山火及覆冰灾害安全评价方法

技术领域

本发明属于电网安全技术领域，尤其涉及一种基于模糊综合评价法的电网山火及覆冰灾害安全评价方法。

背景技术

长距离跨区域输电网大部分线路处于无人监控的山林地带，在全球气候变暖等气候异常因素的影响下，导致温度高、湿度小、持续干旱和风速大的高火险天气出现的频率越来越高，全球每年山火爆发次数呈现上升趋势。山火使输电线路跳闸，进而对电网冲击影响电网稳定运行，甚至会引起大面积停电，降低了供电可靠性，出现了越来越多的山火引起线路跳闸停电事故。

我国许多高压输电线路处于冷暖气流交汇区，加之江河纵横，地形和气候都较为复杂，很大一部分架空输电线路处于低温、高湿度的微气象区环境下，线路易发生严重的覆冰灾害。随着电网的发展和全球极端气候频发，电网覆冰灾害不断加剧，覆冰影响范围也日益扩大，造成的危害越来越严重，轻则引起闪络跳闸，重则导致金具损坏、断线倒杆倒塔等事故。输电线路覆冰已成为威胁架空输电线路安全运行的重要因素之一，覆冰灾害发生时强度大、范围广，对电力系统基础设施将造成极大破坏。

山火、覆冰灾害使得输电线路跳闸，进而对电网造成冲击影响电网稳定运行，甚至会引起大面积停电，降低了供电可靠性。跨区域输电线路难免要跨越茂密的山林地区，在极端气候等因素的影响下出现越来越多的山火、覆冰引起线路跳闸停电事故，若爆发大面积山火、覆冰灾害将影响到同一断面多条输电线路，甚至可能引起大面积停电。

电网灾害安全评价，充分考虑电网山火、覆冰灾害条件影响电网安全运行的原因，综合考虑电网线路条件，对电网安全运行风险有很强的辨识度，从而预防电网系统发生灾难性事故，对电网安全运行和维护具有重要意义。

发明内容

为了能够全面、准确的研究电网灾害的风险程度，本发明提出了一种基于模糊综合评价法的电网山火及覆冰灾害安全评价方法，包括：

步骤1：根据灾害的演变机理与特性，将灾害的致灾因子评价指标分为三类：气象影响指标、环境影响指标与线路参数指标，分别收集山火、覆冰灾害发生时各指标历史数据；

步骤2：对收集到的各指标历史数据进行预处理，分别进行指标一致化处理和指标无量纲化处理；

步骤3：基于层次分析法对各指标进行两两比较得到决策矩阵，并通过计算得到指标权重；

步骤4：分别建立山火、覆冰灾害因素集、判断集和隶属度函数；

步骤5：基于模糊综合评价法对电网灾害安全进行评价。

所述收集山火灾害发生时各指标分为：

气象影响指标包括平均降水量、空气相对湿度、平均风速、累计干旱天数；

环境影响指标包括植被密度、植被类型、烧荒次数；

线路参数指标包括线路密度、设备损坏率、线路对地距离。

所述收集覆冰灾害发生时各指标分为：

气象影响指标包括平均气温、平均空气湿度、平均风速、主导风向；

环境影响指标包括海拔高度、地形地貌条件、林带防护性；

线路参数指标包括线路走向、导线悬挂高度、导线刚度、导线直径和杆塔密度。

所述步骤5依次包括：进行单因素模糊综合评价；进行一级模糊评价，分别得到气候影响、环境影响、线路参数下的一级模糊评价结果；进行二级模糊评价，分别得到山火、覆冰灾害下的评价结果，对照最大隶属度原则，评价结果中最大的评价值对应的判断集，即为最终评价结果。

本发明的有益效果在于：

(1)本发明是建立在对电网山火、覆冰灾害演变机理与特性全面分析的基础上，基于层次分析法确定权重，利用模糊综合评价法计算得到安全评价结果，能合理对电网灾害安全进行评价。

(2)本发明旨在对自然灾害影响下的电网安全性进行更为全面的分析，能有效保证电网运行的安全，充分考虑电网山火、覆冰灾害条件影响电网安全运行的原因，综合考虑电网线路条件，对电网安全运行风险有很强的辨识度，从而预防电网系统发生灾难性事故，对电网安全运行和维护具有重要意义。

(3)本发明计算思路较为简单，计算过程可以通过软件实现，操作方便。

附图说明

图1是本发明的基于模糊综合评价法的电网灾害安全评价分析方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图，详细说明实施方案。

本发明提出了一种基于模糊综合评价法的电网山火及覆冰灾害安全评价方法，如图1所示，包括：

S1.正确的选取灾害致灾因子评价指标，建立灾害致灾因子评价指标体系。将影响灾害发生的各类因素尽可能的涵盖在研究范围内。

灾害致灾因子评价指标的选取与分类包括：

S1-1.通过查阅相关文献资料，把致灾因子评价指标分为气象影响指标、环境影响指标、线路参数指标等三类。

S1-2.参考经验数据与文献数据，对于电网山火灾害，气象影响指标包括平均降水量、空气相对湿度、平均风速、累计干旱天数；环境影响指标包括植被密度、植被类型、烧荒次数；线路参数指标包括线路密度、设备损坏率、线路对地距离。

S1-3.对于电网覆冰灾害，气象影响指标包括平均气温、平均空气湿度、平均风速、主导风向；环境影响指标包括海拔高度、地形地貌条件、林带防护性；线路参数指标包括线路走向、导线悬挂高度、导线刚度、导线直径和杆塔密度。

S2.对灾害评价指标进行预处理。包括一致化处理和无量纲化处理，将不同的评价指标的类型及量纲进行处理使其可被比较与计算。

S3.基于层次分析法，对同一级中评价指标进行两两比较，理性判断，最后再对指标进行定量计算，得出各级指标权重。

S4.构建电网灾害的因素集、判断集和隶属度函数。因素集为S1中构建的指标体系、判断集V＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{一级，二级，三级，四级，五级}。

S5.经过二级模糊计算，根据最大隶属度原则，得到电网灾害安全模糊评价结果。

S1中所述的各指标具体解释如下：

S1-2中山火灾害影响评价指标解释如下：

(1)平均降水量。降水量是衡量一个地区降水多少的数据，以mm为单位，降水量越小，越容易发生山火。

(2)空气相对湿度。在一定的温度下在一定体积的空气里含有的水汽越少，则空气越干燥。相对湿度小，可燃物中水分流失越快，越易燃烧。

(3)平均风速。风速是指空气相对于地球某一固定地点的运动速率，风速的常用单位是m/s。风大一方面能加快水分的蒸发，另一方面能使促进火势的蔓延，给山火扑救工作带来很大困难。

(4)累计干旱天数。长期干旱使地面上的可燃物很少吸收到水分，可燃物干燥，易燃烧。

(5)植被密度。植被作为山火的可燃物，密度越大，可供燃烧的树枝、枯叶越多，越易引发山火。

(6)植被类型。植被类型与山火也有关系，一般来说，枝叶小、针叶树种多，枯枝落叶多且结构疏松时易燃烧。

(7)烧荒次数。引发山火的火源除了气候地理因素导致的自燃外，烧荒行为是重要的人为引发因素，烧荒次数越多，引发山火的可能性越大。

(8)线路密度。单位面积内的电网设备越多，暴露量越大，山火造成电网灾变的可能性越大，损失也更加严重。

(9)设备损坏率。电网设备的损坏率反映电网在同等山火条件下的抗灾能力。我国的电网系统采用国家统一规定的电网建设标准进行建设，不同地区的电网建设质量不存在明显差异，但不同地区的电网设备的使用时长以及后期维护则存在差异性，这体现在电网设备的健康状况，用电网设备损坏率来衡量。

(10)线路对地距离。线路对地距离越小，越容易受山火的影响导致线路受损。

S2-2中覆冰灾害影响评价指标解释如下：

(1)平均气温。形成线路覆冰的气温在一个区间内，过低则空气中过冷却水滴成为雪花，不能导致线路覆冰。根据研究，该气温在-15℃～0℃之间易导致线路覆冰。

(2)平均空气湿度。线路覆冰需要具有较高的湿度。在一定区间内空气湿度越高，覆冰速率越快，空气湿度过小无法形成覆冰，过大则直接形成降雨。

(3)平均风速。风速越大，将空气中过冷却水滴吹向线路，加速覆冰。在一定的区间内，风速与覆冰速度成正比。

(4)主导风向。风向与线路夹角大于45°时，更易导致覆冰。

(5)海拔高度。同一地区、同一地形及天气情况下，海拔越高，越易覆冰。

(6)地形地貌条件。暴露的地形或者空气水分较充足的地区，如分水岭、山脉走向与坡向、垭口与风口、湖泊等处覆冰程度较严重。

(7)林带防护性。林带能够削减风速，减少过冷却水滴输送率，从而减轻导线覆冰。

(8)线路走向。冬季覆冰天气主导风向为北风或西北风，线路为南北走向时，风向与导线轴线基本平行，覆冰情况出现较少，线路为东西走向时，风向与导线垂直，覆冰最严重。

(9)导线悬挂高度。导线悬挂高度越高，覆冰越严重，因为风速和空气中液水含量随高度的增加而升高，覆冰也越严重。

(10)导线刚度。导线的刚度大小决定其对抗覆冰扭转的性能。刚度越强，越不易扭转形成圆形或椭圆形覆冰。

(11)导线直径。在常见风速下，对直径不太大的导线，覆冰与导线直径成正比，当直径超过40mm时，随着导线直径增加，覆冰量反而减少，当风速大于8m/s时，导线越粗则覆冰量越大。

S2中指标预处理的具体方法步骤如下：

(1)指标一致化处理。

1)对于极小型指标x，可令

x^*＝M-x (2.1)

其中，M为指标x的一个允许上界。

(2)对于居中型指标x，可令

$x^{*}=\left\{\begin{array}{c}\frac{2(x-m)}{M-m},ifm\≤x\≤\frac{M+m}{2}\\ \frac{2(M-x)}{M-m},if\frac{m+M}{2}\≤x\≤M\end{array}\right.---\left(2.2\right)$

其中，M和m分别为指标x的允许下界和允许上界。

(3)对于区间型指标x，可令

$x^{*}=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{q_1-x}{max\{q_1-m,M-q_2\}},x<q_1\\ 1-\frac{x-q_2}{max\{q_1-m,M-q_2\}},x>q_2\end{array}\right.---\left(2.3\right)$

其中，[q₁,q₂]为指标x的最佳稳定区间，M和m分别为指标x的允许下界和允许上界。

(2)指标无量纲化处理

采用标准化法进行无量纲处理的公式如下：

$x_{ij}^{*}=\frac{x_{ij}-\stackrel{\&OverBar;}{x_j}}{s_j}---\left(2.4\right)$

显然的(样本)平均值和(样本)均方差分别为0和1，x_ij称为标准观测值，式中s_j(j＝1,2，…，m)分别为第j项指标观测值的(样本)平均值和(样本)均方差。

S3中利用层次分析法的具体步骤如下：

(1)对指标进行两两比较，准则如下：

用a_ij来表示第i个因素相对于第j个因素的比较结果，运用比较尺度为1-9标度法，如表2-3所示：

表1标度法尺度及含义表

尺度	含义
		1	第i个因素与第j个因素的影响相同
3	第i个因素比第j个因素的影响稍强
		5	第i个因素比第j个因素的影响强
7	第i个因素比第j个因素的影响明显强
		9	第i个因素比第j个因素的影响绝对地强

并且存在：

$a_{ij}=\frac{1}{a_{ji}}---\left(3.1\right)$

构建的成对比较矩阵A为：

(2)权重计算及其一致性检验

层次排序，即考查对上层因素影响程度中，下层各因素所占比例的过程。计算出各元素的权值，然后根据各元素的权值排序。记i因素的权值为ω_i，计算满足AW＝λ_maxW的最大特征值λ_max和归一化特征向量W＝{ω₁，ω₂，…，ω_n}，且其中特征向量W就是各元素相对与上一层的权值。

在用层次分析法为指标赋权时，一个重要的前提便是比较矩阵的一致性，否则会引起判断误差。检验标准为：n阶互反阵A的最大特征根λ，当且仅当λ＝n时，A为一致阵。在检验比较矩阵的一致性时，为比较一致性的程度，引入指标CI，RI和CR进行判断。

$CI=\frac{\mathrm{\&lambda;}-n}{n-1}---\left(3.3\right)$

随机一致性指标RI数值如下表所示：

表2RI数值表

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
												RI	0	0	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45	1.49	1.51

当一致性比率时，认为不一致程度是可接受的，其归一化特征向量可以作为各指标的权向量，若不一致，则应对A进行调整。

S5中模糊综合评价的具体步骤如下：

在权重集A和单因素评判矩阵R已求得后，通过模糊变换来进行综合评判，即：

式中：B表示模糊综合评判集；b_j表示模糊综合评判指标，j＝1,2,...,n(简称评判指标)；“ο”为模糊变换算子，表示某种合成运算，本发明采用M(+,·)模型，为加权平均模型。

将因素集U划分成n个因素子集，即：U＝{U₁,U₂,...,U_i,...,U_n}，则U_i＝{u_i1,u_i2,...,u_iki},(i＝1,2,...,n)。对每个U_i的k_i个子因素作模糊综合评判，其k_i个子因素的权重分配是A_i，U_i对评判集V的模糊评价矩阵为R_i，则C_i＝A_iοR_i＝[C_i1,C_i2,...,C_in],(i＝1,2,...,n)。C_i是U_i的一级模糊综合评判结果。

根据单因素u_i对评判等级的隶属度B_i，求得对U的二级模糊评价矩阵C＝(C₁,C₂,...,C_n)^-1。设对单因素U_i的权重分配为B_i，可进行二级模糊综合评判D＝B_iοC＝Wο(C₁,C₂,...,C_n)^-1＝[d₁,d₂,...,d_n]。模糊向量D就是评判的结果。

此实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于模糊综合评价法的电网山火及覆冰灾害安全评价方法，其特征在于，包括：

步骤1：根据灾害的演变机理与特性，将灾害的致灾因子评价指标分为三类：气象影响指标、环境影响指标与线路参数指标，分别收集山火、覆冰灾害发生时各指标历史数据；

步骤2：对收集到的各指标历史数据进行预处理，分别进行指标一致化处理和指标无量纲化处理；

步骤3：基于层次分析法对各指标进行两两比较得到决策矩阵，并通过计算得到指标权重；

步骤4：分别建立山火、覆冰灾害因素集、判断集和隶属度函数；

步骤5：基于模糊综合评价法对电网灾害安全进行评价。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述收集山火灾害发生时各指标分为：

气象影响指标包括平均降水量、空气相对湿度、平均风速、累计干旱天数；

环境影响指标包括植被密度、植被类型、烧荒次数；

线路参数指标包括线路密度、设备损坏率、线路对地距离。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述收集覆冰灾害发生时各指标分为：

气象影响指标包括平均气温、平均空气湿度、平均风速、主导风向；

环境影响指标包括海拔高度、地形地貌条件、林带防护性；

线路参数指标包括线路走向、导线悬挂高度、导线刚度、导线直径和杆塔密度。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤5依次包括：进行单因素模糊综合评价；进行一级模糊评价，分别得到气候影响、环境影响、线路参数下的一级模糊评价结果；进行二级模糊评价，分别得到山火、覆冰灾害下的评价结果，对照最大隶属度原则，评价结果中最大的评价值对应的判断集，即为最终评价结果。