CN108629520B - 一种微气象环境下的高压输电线路运行状态评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种微气象环境下的高压输电线路运行状态评估方法，将电力参数的电阻R、电抗X和电纳B结合微气象检测参数数据：温度和湿度数据，形成系统结构参数数据库；电力参数与微气象参数拟合后形成电力参数‑微气象评估曲面；利用实时采集的数据实时更新数据库和电力参数‑微气象评估曲面，大量的数据采集更新调整后构建成基于历史大数据的电力参数‑微气象评估曲面，作为参数评估的初始基准曲面和形成标准数据库，并设置预报警差值阈值。为电力系统潮流监测，电压动态稳定监测与预警，动态过程监录及事故分析，三态数据的整合和管理提供极大的数据支撑，减轻巡线人员的人力劳动压力，为电力系统提供实时动态准确的数据。
Description
技术领域
本发明涉及能源发供配电技术领域，特别涉及一种微气象环境下的高压输电线路运行状态评估方法。
背景技术
电力系统网络参数是电力系统状态估计，潮流计算，负荷分配等系统调度、控制、安全评估的基础。电网参数的精度和实时性直接影响到电力系统监测、决策和控制的准确性以及实时性，一定程度上影响着状态估计的计算结果的质量。在目前电力运行中，一般使用数据库中的设备铭牌参数及静态运行的网络参数进行计算和调度，使得计算结果脱离实际，影响电力系统正常运行和控制。高电压等级输电网络架空线长期暴露在自然环境下，输电线路参数受到自然环境影响发生改变，获取实时动态变化的输电线路参数提供给高级应用进行在线应用对电网的稳定运行有着重要的作用。微气象是指由于下垫面的某些结构特征所引起的近地面大气层中和上层土壤中的小范围气候特征，这种小范围的气候特点一般表现在个别气象的数值上，有时表现在个别天气现象上，微气象的实时变化直接影响着线路的结构参数，进而影响电力系统的运行状况。因此，通过微气象条件变化对电力系统输电线参数进行拟合，建立气象环境和结构参数的在线评估系统，可对实时变化的输电线路参数进行监控及修正。因此，采用微气象监测与数据拟合技术，对电力系统高压输电线等运行状态进行监测与评估，具有良好的使用前景。
现有技术的缺陷和不足：
国内外学者十分重视输电线路状态监测的研究，在监测理论，监测设备，测量方法和信号传输等方向都有一定的研究。在理论研究方面，国内外学者在数据采集，数据分析，状态评估和诊断三个方向进行深入研究，建立了相对完善的数据采集系统供给当今电力系统使用。在检测设备和测量方法方面，欧美一些发达国家已在输电线路状态包括微气象环境检测设备有了很大的提升，国内电力系统输电线路也得到了部分应用，在信号探测，温度测量，信号传输和数据库处理方面建立了比较完善的监测体制。然而，在电网数据冗余的大背景下，由PMU，SCADA，EMS等电力系统监测软件采集的电力系统运行信息得不到充分的利用和挖掘；监测中心依旧靠人工巡线的方式来发现电力系统输电线路所发生的参数异常状态，人工成本消耗较大，无法实现在线实时的监测与修正；现有技术研究未对电力系统运行参数与环境之间拟合关系进行充分的研究，没有涉及到线路运行环境对线路运行状态的影响关系的探究，无法更加贴近电力系统的运行实际。
综上所述，基于电网历史量测大数据，建立微气象环境下的电网线路动态参数的评估系统，利用环境与参数的变化关系，对突变参数进行及时预警并将正确参数提供给EMS等电网高级应用，为电力系统潮流监测，电压动态稳定监测与预警，动态过程监录及事故分析，三态数据的整合和管理提供极大的数据支撑，具有良好的前景及使用价值。
发明内容
为了解决背景技术中所述问题，本发明提供一种微气象环境下的高压输电线路运行状态评估方法，采用环境与高压输电线参数的大数据历史拟合平面，对高压输电线的参数进行在线监测与评估，进而将输电线路参数提供给电网等高级应用。为电力系统潮流监测，电压动态稳定监测与预警，动态过程监录及事故分析，三态数据的整合和管理提供极大的数据支撑，减轻巡线人员的人力劳动压力，为电力系统提供实时动态准确的数据。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：
一种微气象环境下的高压输电线路运行状态评估方法，包括如下步骤：
步骤一、由量测装置采集电力线路的潮流数据，包括：电压、电流、有功及无功数据；
步骤二、利用步骤一采集的数据根据参数计算公式实时计算出线路的电阻R、电抗X和电纳B；
步骤三、步骤二算出的电阻R、电抗X和电纳B结合实时微气象检测参数数据：温度和湿度数据，形成系统结构参数数据库；
步骤四、电力参数与微气象参数拟合后形成电力参数-微气象评估曲面；
步骤五、利用实时采集的数据实时更新数据库和电力参数-微气象评估曲面，大量的数据采集更新调整后构建成基于历史大数据的电力参数-微气象评估曲面，作为参数评估的基准曲面和形成标准数据库，并设置预报警差值阈值；
步骤六、实时采集电阻R、电抗X和电纳B数据和实时微气象值，将实时状态下同一温度和湿度对应的参数值叠加拟合到历史数据曲线中；
步骤七、将实时计算参数和系统数据库中的静态参数作差，判断实时数据推算参数与历史数据推算参数之差是否超过了预警阈值，若超过预警阈值，则对系统发出预警；
步骤八、若差值没有超出规定阈值，则输电线路结构参数并未发现异常，为保证标准数据库平面的实时性和准确性，返回第五步骤，将没有异常的环境-结构参数以聚类的形式并入标准数据库中，以便于下一时段的参数评估。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、采用大数据处理技术，对电力系统输电线路量测冗余量和微气象监测大数据进行聚类处理，有效地利用了电网冗余数据。
2、利用微气象环境与输电线路参数拟合关系，构建微气象-线路参数曲面，更加符合电网运行实际，可实时动态在线的监测评估电网状态。
3、采用数字分析技术对线路运行状态进行在线分析，可减少巡线工人的工作量，提高电网的运行效率。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为参数突变前实网电阻-微气象拟合曲线；
图3为参数突变后实网电阻-微气象拟合曲线。
具体实施方式
以下结合附图对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。
如图1所示，一种微气象环境下的高压输电线路运行状态评估方法，包括如下步骤：
步骤一、由量测装置采集电力线路的潮流数据，包括：电压、电流、有功及无功数据；
所述的量测装置包括电力SCADA和电力PMU等电力监测系统。
步骤二、利用步骤一采集的数据根据参数计算公式实时计算出线路的电阻R、电抗X和电纳B；
所述的参数计算公式及方法为：可以采用电力系统参数估计对电力系统的高级分析至关重要，在高压输电网中，输电线路一般由钢筋铝绞线构成，长度低于300Km的500KV中等长度的高压输电线路，常用集中参数来考虑，集中参数可采用π型等值模型来表示。利用线路两端的数据对电路的参数进行估计和推算，可以快速的反推线路参数，满足大规模电力网络实时计算提出的速率要求。
采用π型等值电路，在已知电力系统潮流分布下，可对输电线路的电阻R,电抗X，电纳B进行计算。
步骤三、步骤二算出的电阻R、电抗X和电纳B结合实时微气象检测参数数据：温度和湿度数据，形成系统结构参数数据库；
步骤四、电力参数与微气象参数拟合后形成电力参数-微气象评估曲面；包括温度湿度-电阻R曲面，温度湿度-电抗X曲面，温度湿度-电纳B曲面，图2为电阻R-温度-湿度拟合曲面。
步骤五、利用实时采集的数据实时更新数据库和电力参数-微气象评估曲面，大量的数据不断的采集更新调整后构建成基于历史大数据的电力参数-微气象评估曲面，作为参数评估的基准曲面和形成标准数据库，并设置预报警差值阈值(一般不超过标准值的5％)；
需要说明的是：在采集第一组数据之前，需要进行理论推导形成最初的一组初始参考比较数据，之后再进行采集数据的不断更新调整形成历史数据的标准数据库和基准曲面。通过理论推导(包括电阻-温度变化曲线、公式以及湿度导致的线路放电曲线等)，确定各个湿度和温度下的输电线路结构参数，绘制理论模型下的温度湿度-电阻平面，温度湿度-电抗平面，温度湿度-电纳平面。把它作为最初始的标准数据库平面。
步骤六、实时采集电阻R、电抗X和电纳B数据和实时微气象值，将实时状态下同一温度和湿度对应的参数值叠加拟合到历史数据曲线中；
步骤七、将实时计算参数和系统数据库中的静态参数作差，判断实时数据推算参数与历史数据推算参数之差是否超过了预警阈值，若超过预警阈值，则对系统发出预警。
如图3所示，为参数突变后实网电阻-微气象拟合曲线。
步骤八、若差值没有超出规定阈值，则输电线路结构参数并未发现异常，为保证标准数据库平面的实时性和准确性，返回第五步骤，将没有异常的环境-结构参数以聚类的形式并入标准数据库中，以便于下一时段的参数评估。
具体实施效果案例见图2及图3，图2所示为大历史数据优化潮流参数估计后，电阻与温度及空气湿度环境参数的三维变化模型，由曲面的变化趋势可知，输电线路的电阻随线路的运行温度升高而增大，并受线路所在环境空气湿度的影响，随湿度的增加而变大。在实时运行数据的监控下，在某一时刻，监测环境温度为0℃，空气湿度为60％的情况下，发现线路的电阻值如图3所示发生跃升突变，从动态模拟的三维曲线上可以检测到电阻的变化，符合电网运行实际。
以上实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于上述的实施例。上述实施例中所用方法如无特别说明均为常规方法。
Claims (1)
1.一种微气象环境下的高压输电线路运行状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、由量测装置采集电力线路的潮流数据，包括：电压、电流、有功及无功数据；
步骤二、利用步骤一采集的数据根据参数计算公式实时计算出线路的电阻R、电抗X和电纳B；
步骤三、步骤二算出的电阻R、电抗X和电纳B结合实时微气象检测参数数据：温度和湿度数据，形成系统结构参数数据库；
步骤四、电力参数与微气象参数拟合后形成电力参数-微气象评估曲面；
步骤五、利用实时采集的数据实时更新数据库和电力参数-微气象评估曲面，大量的数据采集更新调整后构建成基于历史大数据的电力参数-微气象评估曲面，作为参数评估的基准曲面和形成标准数据库，并设置预报警差值阈值；
步骤六、实时采集电阻R、电抗X和电纳B数据和实时微气象值，将实时状态下同一温度和湿度对应的参数值叠加拟合到历史数据曲线中；
步骤七、将实时计算参数和系统数据库中的静态参数作差，判断实时数据推算参数与历史数据推算参数之差是否超过了预警阈值，若超过预警阈值，则对系统发出预警；
步骤八、若差值没有超出规定阈值，则输电线路结构参数并未发现异常，为保证标准数据库平面的实时性和准确性，返回第五步骤，将没有异常的环境-结构参数以聚类的形式并入标准数据库中，以便于下一时段的参数评估。
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| GR01 | Patent grant | ||
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