CN106570651A - 一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，该方法包括如下步骤：1)通过气象预警系统得到气象数据，采用BP神经网络算法，计算出输电线路绝缘子的盐密值；2)根据计算得到的盐密值和杆塔所在地的气象数据，计算该盐密下绝缘子的50％污闪电压；3)将输电线路划分为Num个区间，并对每个区间分别进行输电线路绝缘子污闪风险，最后计算整个输电线路的绝缘子污闪风险。与现有技术相比，该方法基于历史记录的气象和盐密监测的数据，利用提供给定气象条件进行输电线路的污闪概率评估，进而没有必要进行实时在线污秽监测，不用在输电线路上大量安装污秽在线监测装置，可以节省设备成本。

Description

一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法

技术领域

本发明涉及一种绝缘子污闪风险评估方法，具体是一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，属于高压输电线路在线状态评估技术领域。

背景技术

输电线路绝缘子污闪事故严重地影响了电网的安全稳定运行，给电力用户和电力公司带来了经济损失。根据在线监测获得的绝缘子实时参数信息，对输电线路绝缘子污闪风险进行准确有效的评估，是防止绝缘子污闪事故提高电力系统可靠性的有效措施。

目前关于输电线路绝缘子污闪风险评估的研究和应用主要集中在如下几个方面：

(1)研究不同污秽程度条件下环境因素对绝缘子外部电气特征的影响，建立了相关参数的模糊隶属度函数，制定了模糊推理规则，实现了绝缘子污秽状态的模糊评判。然而，该方法存在的主要问题是隶属度函数的构建和模糊推理规则的形成过多地依赖于人的主观性，从而造成绝缘子污闪风险评估的不准确性和不严谨性；

(2)运用红外热像仪获取热图像，通过图像处理技术提取描述绝缘子污秽状态的红外特征，借助支持向量机多值分类器实现绝缘子污秽等级评定。然而，该方法一般需要对输电线路绝缘子污秽状况进行在线监测；

(3)提取平稳紫外光斑面积、间歇性紫外光斑面积、间歇性紫外光斑重复次数等三个表征绝缘子放电的特征参数，然后分析了三个参数的变化规律，最后建立了基于模糊逻辑推理的绝缘子污秽状态评估模型。针对实时检测绝缘子的泄漏电流存在困难的特点，利用以非接触方式在线检测绝缘子表面放电过程中产生的紫外脉冲信息，结合外界环境因素和绝缘子运行年限，进行绝缘子状态模糊综合评判。然而，该方法一般也需要对输电线路绝缘子污秽状况进行在线监测。

通过上面三点可发现：目前对输电线路绝缘子的污闪风险评估研究很少，因此，需要从输电线路绝缘子运行维护的角度，提供一种建立在绝缘子污秽常规检测基础上的污闪风险评估方法。

发明内容

针对上述现有技术存在问题，本发明提供一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，该方法以历史记录气象和监测数据为基础，进而评语输电线路污秽对电力系统安全运行的影响。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，该方法包括如下步骤：

1)通过气象预警系统得到气象数据，采用BP神经网络算法，计算出输电线路绝缘子的盐密值；

2)根据计算得到的盐密值和杆塔所在地的气象数据(温度、湿度)，计算该盐密下绝缘子的50％污闪电压；

3)将输电线路划分为Num个区间，并对每个区间分别进行输电线路绝缘子污闪风险，最后计算整个输电线路的绝缘子污闪风险。

优选的，步骤1)中，计算输电线路绝缘子盐密值的方法为：

A)采用历史收集(离线检测数据或在线监测数据)的输电线路绝缘子的盐密数据、测试时刻绝缘子所在地气象数据(月均降雨量、年特大暴雨次数、酸雨ph、空气质量等级)和电压(KV)绝缘子型号作为样本数据；

B)通过所述样本数据训练BP神经网络；

C)采用训练之后的BP神经网络，输入从气象预警系统所得的当前气象数据(月均降雨量、年特大暴雨次数、酸雨ph、空气质量等级)，计算得出绝缘子当前的盐密值。

优选的，步骤2)中，计算特定盐密下绝缘子50％污闪电压的方法为：

a)污闪电压服从正态分布，即闪络电压U_f～N(μ,σ²)，其中，μ为50％闪络电压U_50％，σ为标准差；

b)将正态分布函数通过变量替代，转化为标准正态分为，即

c)对于放电概率为α％的电压U_α％可由下式计算：

U_α％＝U_50％(1+K_α％σ％) (1)

其中，K_α％是标准正态分布中的样本，σ％为统一标准偏差，

通过(1)式，可确定绝缘子的50％闪络电压。

优选的，步骤3)中，计算整个输电线路的绝缘子污闪风险的方法是：

Ⅰ)输电线路划分为Num个区间，每个区域内绝缘子污秽条件相似、且气象条件相似，则污闪概率表示为：

其中，R_mi为区域i内绝缘子发生污闪的概率；

Ⅱ)任何一个区间i，假设区间内有m个绝缘子，则此时某污秽度下绝缘子的污闪概率可表示为：

其中，c＝σ/U₅₀，n为切断参数，U₅₀为绝缘子50％闪络电压，σ为正态分布标准差；切断盐密ρ₀＝ρ₅₀(1-nc)^1/α，对应于切断电压U_o；ρ₅₀＝(A/U_c)^1/α，ρ₅₀是指在某运行电压下绝缘子50％闪络概率对应的污秽程度，A为与绝缘子型号相关的参数；α为污秽特征指数；N为区间i评估时间内出现可以导致污闪的不良天气(大雾、小雨等)的次数；

Ⅲ)f(ρ)为绝缘子盐密分布的概率密度函数，可以表示为：

其中，σ为标准差，表示盐密分布的离散程度；为盐密平均值。

与现有技术相比，本方法基于历史记录的气象和盐密监测的数据，利用提供给定气象条件进行输电线路的污闪概率评估，进而没有必要进行实时在线污秽监测，不用在输电线路上大量安装污秽在线监测装置，可以节省设备成本；

本发明利用类似污秽、气象条件下污闪风险等级相同的特征，对输电线路进行区间划分，同一区间内仅仅进行抽点监测，因而减少了监测频率和次数，可以节省人工成本；

本发明结合实时气象预报，可以在当前气象条件下实时评估任意一条输电线路的污闪风险。污闪风险评估结果可以实时绘制输电线路污秽图，区分不同输电线路不同区间的污秽等级，挑选污闪风险严重的输电线路和区间，为改进绝缘子防护等级提供依据，为输电线路运行中提供安全风险评估依据。

附图说明

图1为本发明整体流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示：一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，该方法包括如下步骤：

第一：通过气象预警系统得到气象数据，采用BP神经网络算法，计算出输电线路绝缘子的盐密值。

计算输电线路绝缘子盐密值的方法为：

A)采用历史收集(离线检测数据或在线监测数据)的输电线路绝缘子的盐密数据、测试时刻绝缘子所在地气象数据(月均降雨量、年特大暴雨次数、酸雨ph、空气质量等级)和电压(KV)绝缘子型号作为样本数据；

B)通过所述样本数据训练BP神经网络；

C)采用训练之后的BP神经网络，输入从气象预警系统所得的当前气象数据(月均降雨量、年特大暴雨次数、酸雨ph、空气质量等级)，计算得出绝缘子当前的盐密值。

第二：根据计算得到的盐密值和杆塔所在地的气象数据(温度、湿度)，计算该盐密下绝缘子的50％污闪电压。

计算特定盐密下绝缘子50％污闪电压的方法为：

a)污闪电压服从正态分布，即闪络电压U_f～N(μ,σ²)，其中，μ为50％闪络电压U_50％，σ为标准差；

b)将正态分布函数通过变量替代，转化为标准正态分为，即

c)对于放电概率为α％的电压U_α％可由下式计算：

U_α％＝U_50％(1+K_α％σ％) (1)

其中，K_α％是标准正态分布中的样本，可通过查询标准正态获得，σ％为统一标准偏差，IEC/IC28推荐的统一平均标准偏差取值为10％。因此，根据上式，一般确定绝缘子的50％闪络电压，即可计算出不同污闪概率所对于的闪络电压。

通过(1)式，可确定绝缘子的50％闪络电压。

第三：将输电线路划分为Num个区间，并对每个区间分别进行输电线路绝缘子污闪风险，最后计算整个输电线路的绝缘子污闪风险。

计算整个输电线路的绝缘子污闪风险的方法是：

Ⅰ)输电线路划分为Num个区间，每个区域内绝缘子污秽条件相似、且气象条件相似，则污闪概率表示为：

其中，R_mi为区域i内绝缘子发生污闪的概率；

Ⅱ)任何一个区间i，假设区间内有m个绝缘子，则此时某污秽度下绝缘子的污闪概率可表示为：

其中，c＝σ/U₅₀，n为切断参数，U₅₀为绝缘子50％闪络电压，σ为正态分布标准差；切断盐密ρ₀＝ρ₅₀(1-nc)^1/α，对应于切断电压U_o；ρ₅₀＝(A/U_c)^1/α，ρ₅₀是指在某运行电压下绝缘子50％闪络概率对应的污秽程度，A为与绝缘子型号相关的参数；α为污秽特征指数；N为区间i评估时间内出现可以导致污闪的不良天气(大雾、小雨等)的次数；

Ⅲ)f(ρ)为绝缘子盐密分布的概率密度函数，可以表示为：

其中，σ为标准差，表示盐密分布的离散程度；为盐密平均值。

实施例：首先：收集历史数据(离线检测数据或在线监测数据)，包括输电线路绝缘子的盐密数据、测试时刻绝缘子所在地气象数据(月均降雨量、年特大暴雨次数、酸雨ph、空气质量等级)以及电压(kV)、绝缘子型号等，将这些数据作为样本数据，训练BP神经网络。

其次：采用训练好的BP神经网络，输入从气象预警系统所得到的当前气象数据(月均降雨量、年特大暴雨次数、酸雨ph、空气质量等级)以及电压(kV)、绝缘子型号等，计算得到绝缘子的当前盐密值。

然后：结合盐密与杆塔所在地的气象数据(温度、湿度)，根据污闪电压计算模型，获得该盐密下绝缘子的50％污闪电压。由于绝缘子污闪的随机性，而不是一个固定值，其污闪电压一般服从的正态分布，即闪络电压U_f～N(μ,σ²)，μ为50％闪络电压U_50％，σ为标准差。将正态分布函数通过变量替代，转化为标准正态分布，即对于放电概率为α％的电压U_α％可由下式计算：

U_α％＝U_50％(1+K_α％σ％)

其中，K_α％是标准正态分布中的样本，可以通过查询标准正态获得。σ％为统一标准偏差，IEC/IC28推荐的统一平均标准偏差取值为10％。因此，根据上式，一般确定绝缘子的50％闪络电压，即可计算出不同污闪概率所对于的闪络电压。

最后：计算整个输电线路的绝缘子污闪风险。将输电线路划分为Num个区间，使每个区域内绝缘子污秽条件相似，则污闪概率可表示为：

式中Rmi为区域i内绝缘子发生污闪的概率。

对其中任何一个区间i，假设区间内有m个绝缘子，则此时某污秽度下绝缘子的污闪概率可表示为：

式中c＝σ/U₅₀，n为切断参数，IEC推荐值为n＝4，U₅₀为绝缘子50％闪络电压，σ为正态分布标准差；切断盐密ρ₀＝ρ₅₀(1-nc)^1/α，对应于切断电压U_o；ρ₅₀＝(A/U_c)^1/α，ρ₅₀是指在某运行电压下绝缘子50％闪络概率对应的污秽程度，A为与绝缘子型号相关的参数；α为污秽特征指数；N为区间i评估时间内出现可以导致污闪的不良天气(大雾、小雨等)的次数。f(ρ)为绝缘子盐密分布的概率密度函数(正态分布)，可以表示为：

式中，σ为标准差，表示盐密分布的离散程度；为盐密平均值。

以上所举实施例为本发明的较佳实施方式，仅用来方便说明本发明，并非对本发明作任何形式上的限制，任何所属技术领域中具有通常知识者，若在不脱离本发明所提技术特征的范围内，利用本发明所揭示技术内容所作出局部更动或修饰的等效实施例，并且未脱离本发明的技术特征内容，均仍属于本发明技术特征的范围内。

Claims (4)

1.一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

1)通过气象预警系统得到气象数据，采用BP神经网络算法，计算出输电线路绝缘子的盐密值；

2)根据计算得到的盐密值和杆塔所在地的气象数据，计算该盐密下绝缘子的50％污闪电压；

3)将输电线路划分为Num个区间，并对每个区间分别进行输电线路绝缘子污闪风险，最后计算整个输电线路的绝缘子污闪风险。

2.根据权利要求1所述的一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，其特征在于，步骤1)中，计算输电线路绝缘子盐密值的方法为：

A)采用历史收集的输电线路绝缘子的盐密数据、测试时刻绝缘子所在地气象数据和电压绝缘子型号作为样本数据；

B)通过所述样本数据训练BP神经网络；

C)采用训练之后的BP神经网络，输入从气象预警系统所得的当前气象数据，计算得出绝缘子当前的盐密值。

3.根据权利要求2所述的一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，其特征在于，步骤2)中，计算特定盐密下绝缘子50％污闪电压的方法为：

a)污闪电压服从正态分布，即闪络电压U_f～N(μ,σ²)，其中，μ为50％闪络电压U_50％，σ为标准差；

b)将正态分布函数通过变量替代，转化为标准正态分为，即

c)对于放电概率为α％的电压U_α％可由下式计算：

U_α％＝U_50％(1+K_α％σ％) (1)

其中，K_α％是标准正态分布中的样本，σ％为统一标准偏差，

通过(1)式，可确定绝缘子的50％闪络电压。

4.根据权利要求3所述的一种输电线路绝缘子污闪风险评估方法，其特征在于，步骤3)中，计算整个输电线路的绝缘子污闪风险的方法是：

Ⅰ)输电线路划分为Num个区间，每个区域内绝缘子污秽条件相似、且气象条件相似，则污闪概率表示为：

$R=\underset{i=1}{\overset{Num}{\Σ}}{R}_{mi}---\left(2\right)$

其中，R_mi为区域i内绝缘子发生污闪的概率；

Ⅱ)任何一个区间i，假设区间内有m个绝缘子，则此时某污秽度下绝缘子的污闪概率可表示为：

$P_{mi}=1-{(1-P_1)}^m=1-e^{-m{\{\frac{1}{\mathrm{\β}}\[{\left(\frac{\mathrm{\ρ}}{{\mathrm{\ρ}}_0}\right)}^{\mathrm{\α}}-1\]\}}^k}---\left(3\right)$

$R_{mi}=N{\∫}_0^{\mathrm{\∞}}f\left(\mathrm{\ρ}\right)P_{mi}\left(\mathrm{\ρ}\right)d\mathrm{\ρ}---\left(4\right)$

其中，c＝σ/U₅₀，n为切断参数，U₅₀为绝缘子50％闪络电压，σ为正态分布标准差；切断盐密ρ₀＝ρ₅₀(1-nc)^1/α，对应于切断电压U_o；ρ₅₀＝(A/U_c)^1/α，ρ₅₀是指在某运行电压下绝缘子50％闪络概率对应的污秽程度，A为与绝缘子型号相关的参数；α为污秽特征指数；N为区间i评估时间内出现可以导致污闪的不良天气的次数；

Ⅲ)f(ρ)为绝缘子盐密分布的概率密度函数，可以表示为：

$f\left(\mathrm{\ρ}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}{e}^{\frac{1}{2}{\left(\frac{ln\mathrm{\ρ}-ln\stackrel{\‾}{\mathrm{\ρ}}}{\mathrm{\σ}}\right)}^2}---\left(5\right)$

其中，σ为标准差，表示盐密分布的离散程度；为盐密平均值。