CN112464536A - 输电线路覆冰故障预测的方法、装置、计算机设备和介质 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种输电线路覆冰故障预测的方法、装置、计算机设备和介质，其中，输电线路覆冰故障预测的方法包括：根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；获取预测条件下的预测荷载率，预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；根据预测荷载率和故障概率分布函数，预测故障概率。由于故障概率分布函数是根据大量的历史样本数据得到的，因此，根据预测条件下的预测荷载率和故障分布函数能够更精确地预测出故障概率，及时地对覆冰灾害提出预警，提高了电网运行的稳定性和可靠性。

Description

输电线路覆冰故障预测的方法、装置、计算机设备和介质
技术领域
本公开涉及电气工程技术领域，尤其涉及一种输电线路覆冰故障预测的方法、装置、计算机设备和介质。
背景技术
近年来，频繁发生的自然灾害严重影响了电网的稳定运行和可靠供电。其中，冬季覆冰是低温雨雪冰冻天气下常见的自然灾害之一，当输电线路发生严重覆冰时会造成倒塔、断线等事故，且事故恢复时间长，经济损失和社会影响大。因此，亟需对输电线路覆冰所引起的倒塔断线的故障进行研究，为电力部门的抗冰减灾工作提供预警。
目前，对输电线路覆冰引发倒塔断线故障的研究主要集中在通过有限元仿真分析覆冰条件下输电线路塔线的物理模型或采用指数函数拟合计算输电线路覆冰引发倒塔断线故障的概率等方面，且大多应用于输电线路的抗冰设计或者覆冰引发故障事故的事后分析。
然而，输电线路覆冰引发倒塔断线故障的因素很多且机理十分复杂，采用现有技术的方法，计算得到的输电线路覆冰故障概率的准确率低，无法对覆冰灾害提供预警，影响了电网运行的稳定性和可靠性。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种输电线路覆冰故障预测的方法、装置、计算机设备和介质。
第一方面，本公开提供一种输电线路覆冰故障预测的方法，包括：
根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，所述历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；
获取预测条件下的预测荷载率，所述预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；
根据所述预测荷载率和所述故障概率分布函数，预测故障概率。
可选的，所述根据历史样本数据得到故障概率分布函数，包括：
根据覆冰参数、风速、风向和塔线有限元受力模型，确定样本总荷载；
根据所述样本总荷载和所述设计总荷载，确定荷载率；
根据所述荷载率和故障值，确定故障概率分布函数。
可选的，所述根据所述样本总荷载和所述设计总荷载，确定荷载率，包括：
根据
Figure BDA0002825834550000021
确定荷载率；
其中，R为所述荷载率，f(Tice,Vwind,θwind)为计算所述样本总荷载的函数，Tice为所述覆冰参数，Vwind为所述风速，θwind为所述风向，S为所述设计总荷载。
可选的，根据所述荷载率和故障值，确定故障概率分布函数，包括：
根据
Figure BDA0002825834550000022
确定故障概率分布函数；
其中，P(Y|R)为所述故障概率分布函数，Y为所述故障值，R为所述荷载率，α、β为所述故障概率分布函数的两个参数。
第二方面，本公开提供一种输电线路覆冰故障预测的装置，包括：
处理模块，用于根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，所述历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；
获取模块，用于获取预测条件下的预测荷载率，所述预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；
所述处理模块，还用于根据所述预测荷载率和所述故障概率分布函数，预测故障概率。
可选的，所述处理模块具体用于根据覆冰参数、风速、风向和塔线有限元受力模型，确定样本总荷载；根据所述样本总荷载和所述设计总荷载，确定荷载率；根据所述荷载率和故障值，确定故障概率分布函数。
可选的，所述处理模块具体用于根据
Figure BDA0002825834550000031
确定荷载率；
其中，R为所述荷载率，f(Tice,Vwind,θwind)为计算所述样本总荷载的函数，Tice为所述覆冰参数，Vwind为所述风速，θwind为所述风向，S为所述设计总荷载。
可选的，所述处理模块具体用于根据
Figure BDA0002825834550000032
确定故障概率分布函数；
其中，P(Y|R)为所述故障概率分布函数，Y为所述故障值，R为所述荷载率，α、β为所述故障概率分布函数的两个参数。
第三方面，本公开提供一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述的方法的步骤。
本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；获取预测条件下的预测荷载率，预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；根据预测荷载率和故障概率分布函数，预测故障概率。由于故障概率分布函数是根据大量的历史样本数据得到的，因此，根据预测条件下的预测荷载率和故障分布函数能够更精确地预测出故障概率，及时地对覆冰灾害提出预警，提高了电网运行的稳定性和可靠性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开提供的一种输电线路覆冰故障预测的方法实施例的流程示意图；
图2为本公开提供的另一种输电线路覆冰故障预测的方法实施例的流程示意图；
图3为本公开提供的一种输电线路覆冰故障预测的方法实施例的点据图；
图4为本公开提供的一种输电线路覆冰故障预测的方法实施例的故障概率分布图；
图5为本公开提供的一种输电线路覆冰故障预测的装置的结构示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
下面以几个具体的实施例对本公开的技术方案进行描述，对于相同或者类似的概念，可以相互参考，不再每处一一赘述。
图1为本公开实施例提供的一种输电线路覆冰故障预测的方法实施例的流程示意图,如图1所示，本实施例的方法包括：
S101：根据历史样本数据得到故障概率分布函数。
其中，历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值。
可选的，一种可能的实现方式为：如图2所示，
S1011：根据覆冰参数、风速、风向和塔线有限元受力模型，确定样本总荷载。
可选的，覆冰参数包括但不限于：覆冰厚度、覆冰位置、覆冰时间等。
建立覆冰条件下输电线路的塔线有限元受力仿真模型。根据历史样本数据中不同的覆冰参数、风速、风向与导线的夹角等数据，利用有限元受力仿真模型计算输电线路的塔线受力分布，确定样本总荷载。
S1012：根据样本总荷载和设计总荷载，确定荷载率。
可选的，根据
Figure BDA0002825834550000051
确定荷载率。
其中，R为荷载率，f(Tice,Vwind,θwind)为根据塔线有限元受力模型计算样本总荷载的函数，Tice为覆冰参数，Vwind为风速，θwind为风向，S为设计总荷载。
根据输电线路设计规范中规定的设计冰厚、设计风速等参数，确定设计总荷载。例如：《架空输电线路荷载规范》中规定了输电线路轻冰区设计冰厚为10mm以下覆冰、设计风速为10m/s，中冰区设计冰厚为10-15mm覆冰、设计风速为10m/s，重冰区设计冰厚为20mm以上覆冰、设计风速为15m/s。若输电线路所在地区属于中冰区，则根据设计冰厚10-15mm、设计风速10m/s，利用塔线有限元受力模型确定设计总荷载S。
S1013：根据荷载率和故障值，确定故障概率分布函数。
根据历史样本数据中各样本点输电线路覆冰是否出现故障确定故障值。例如：若输电线路覆冰出现故障，则故障值为1；若输电线路覆冰未出现故障，则故障值为0。输电线路覆冰故障为随机事件，并服从泊松分布。根据泊松分布的概率函数可以构建输电线路覆冰故障概率密度函数
Figure BDA0002825834550000061
其中，P(Y|R)为故障概率分布函数，Y为故障值，R为荷载率，α、β为故障概率分布函数的两个参数。
采用马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo，MCMC)方法对历史样本数据中的荷载率和故障值进行抽样，生成N组(α、β)，N为大于等于1的整数。根据N组(α、β)确定故障概率分布函数的参数(α、β)。
一种可能的实现方式为：故障概率分布函数中的参数(α、β)可以是N组(α、β)的平均值，根据
Figure BDA0002825834550000062
确定故障概率分布函数中的参数α，其中，αi是第i组(α、β)中的α的值，根据
Figure BDA0002825834550000063
确定故障概率分布函数中的参数β，其中，βi是第i组(α、β)中的β的值。
另一种可能的实现方式为：故障概率分布函数的参数(α、β)可以是N组(α、β)的值的中位值。
可选的，在确定故障概率分布函数的参数(α、β)后，还可以通过置信度，从N组(α、β)中筛选出满足置信度的M组(α、β)，M为大于等于1的整数。
S102：获取预测条件下的预测荷载率。
其中，预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载。
根据
Figure BDA0002825834550000071
获取预测条件下的预测荷载率。其中，R为预测荷载率，Tice为预测条件下的覆冰参数，Vwind为预测条件下的风速，θwind为预测条件下的风向，S为设计总荷载。
S103：根据预测荷载率和故障概率分布函数，预测故障概率。
根据
Figure BDA0002825834550000072
获取预测条件下的故障概率。其中，P(Y|R)是根据历史样本数据确定的故障概率分布函数，R是预测荷载率，α、β为故障概率分布函数的两个参数。
本实施例，根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；获取预测条件下的预测荷载率，预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；根据预测荷载率和故障概率分布函数，预测故障概率。由于故障概率分布函数是根据大量的历史样本数据得到的，因此，根据预测条件下的预测荷载率和故障分布函数能够更精确地预测出故障概率，及时地对覆冰灾害提出预警，提高了电网运行的稳定性和可靠性。
以某区域电网为例，实施本公开的技术方案，包括：
统计过去十年的输电线路覆冰故障的数据，建立历史样本数据，历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向等观测数据、设计总荷载和故障值。
建立覆冰条件下输电线路塔线受力模型，根据历史样本数据中各样本点的覆冰参数、风速、风向等数据，确定样本总荷载。
根据输电线路所在的地区和行业规范确定输电线路的设计冰厚和设计风速，获取输电线路的设计总荷载。
根据
Figure BDA0002825834550000081
确定各样本点的荷载率。其中，R为荷载率，f(Tice,Vwind,θwind)为根据塔线有限元受力模型计算样本总荷载的函数，S为设计总荷载。历史样本数据中输电线路的荷载率和故障值的点据图，如图3所示。
根据泊松分布的概率函数构建输电线路覆冰故障概率密度函数
Figure BDA0002825834550000082
采用MCMC方法对历史样本数据进行抽样，确定N组(α、β)，N为大于等于1的整数，根据N组(α、β)的平均值确定故障概率分布函数的参数(α、β)。输电线路覆冰故障概率分布如图4所示。
其中，曲线401是参数(α、β)对应的故障概率，阴影部分是根据泊松分布95％的置信度确定的M组(α，β)对应的故障概率。
根据电网微地形覆冰数值预测结果，2018年1月22日预测得到1月25-29日500kV输电线路A覆冰较严重。根据
Figure BDA0002825834550000083
获取预测条件下的输电线路A的预测荷载率，其中，R为预测荷载率，Tice为预测条件下的覆冰参数，Vwind为预测条件下的风速，θwind为预测条件下的风向，S为输电线路A的设计总荷载。
根据预测荷载率R和故障概率分布函数
Figure BDA0002825834550000084
预测未来144h(2018年1月22日-2018年1月29日)输电线路A的故障概率超过0.8。
根据预测故障概率，及时发出预警，通知现场提前采取融冰措施，有效地避免了输电线路出现倒塔断线故障，提高了电网运行的稳定性和可靠性。
图5为本公开提供的一种输电线路覆冰故障预测的装置的结构示意图，本实施例的装置包括：处理模块501和获取模块502。
其中，处理模块501，用于根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，所述历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；
获取模块502，用于获取预测条件下的预测荷载率，所述预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；
处理模块501，还用于根据所述预测荷载率和所述故障概率分布函数，预测故障概率。
可选的，处理模块501具体用于根据覆冰参数、风速、风向和塔线有限元受力模型，确定样本总荷载；根据所述样本总荷载和所述设计总荷载，确定荷载率；根据所述荷载率和故障值，确定故障概率分布函数。
可选的，处理模块501具体用于根据
Figure BDA0002825834550000091
确定荷载率；
其中，R为所述荷载率，f(Tice,Vwind,θwind)为计算所述样本总荷载的函数，Tice为所述覆冰参数，Vwind为所述风速，θwind为所述风向，S为所述设计总荷载。
可选的，处理模块501具体用于根据
Figure BDA0002825834550000092
确定故障概率分布函数；
其中，P(Y|R)为所述故障概率分布函数，Y为所述故障值，R为所述荷载率，β和α为泊松分布函数的两个参数。
本实施例的装置对应的可用于执行上述图1到图4任一所示方法的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本公开实施例提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时可以实现图1到图4任一所示方法的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现图1到图4任一所示方法实施例的技术方案。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种输电线路覆冰故障预测的方法，其特征在于，包括：
根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，所述历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；
获取预测条件下的预测荷载率，所述预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；
根据所述预测荷载率和所述故障概率分布函数，预测故障概率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史样本数据得到故障概率分布函数，包括：
根据覆冰参数、风速、风向和塔线有限元受力模型，确定样本总荷载；
根据所述样本总荷载和所述设计总荷载，确定荷载率；
根据所述荷载率和故障值，确定故障概率分布函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本总荷载和所述设计总荷载，确定荷载率，包括：
根据
Figure FDA0002825834540000011
确定荷载率；
其中，R为所述荷载率，f(Tice，Vwind，θwind)为计算所述样本总荷载的函数，Tice为所述覆冰参数，Vwind为所述风速，θwind为所述风向，S为所述设计总荷载。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据所述荷载率和故障值，确定故障概率分布函数，包括：
根据
Figure FDA0002825834540000012
确定故障概率分布函数；
其中，P(Y|R)为所述故障概率分布函数，Y为所述故障值，R为所述荷载率，α、β为所述故障概率分布函数的两个参数。
5.一种输电线路覆冰故障预测的装置，其特征在于，包括：
处理模块，用于根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，所述历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；
获取模块，用于获取预测条件下的预测荷载率，所述预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；
所述处理模块，还用于根据所述预测荷载率和所述故障概率分布函数，预测故障概率。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于根据覆冰参数、风速、风向和塔线有限元受力模型，确定样本总荷载；根据所述样本总荷载和所述设计总荷载，确定荷载率；根据所述荷载率和故障值，确定故障概率分布函数。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于根据
Figure FDA0002825834540000021
确定荷载率；
其中，R为所述荷载率，f(Tice，Vwind，θwind)为计算所述样本总荷载的函数，Tice为所述覆冰参数，Vwind为所述风速，θwind为所述风向，S为所述设计总荷载。
8.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于根据
Figure FDA0002825834540000022
确定故障概率分布函数；
其中，P(Y|R)为所述故障概率分布函数，Y为所述故障值，R为所述荷载率，α、β为所述故障概率分布函数的两个参数。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117494026A (zh) * 2023-12-28 2024-02-02 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103678865A (zh) * 2013-08-28 2014-03-26 南京南瑞集团公司 一种冻雨引发输电线路故障的故障概率在线评估方法
CN106650011A (zh) * 2016-11-21 2017-05-10 云南电网有限责任公司电力科学研究院 输电线路覆冰灾害发展趋势预测系统
CN110136023A (zh) * 2019-03-28 2019-08-16 清华大学 基于自适应增强学习的输电线路覆冰风险预测
CN111444240A (zh) * 2020-03-26 2020-07-24 北京国网富达科技发展有限责任公司 输电线路故障预警方法及装置
CN111460389A (zh) * 2020-05-13 2020-07-28 国网安徽省电力有限公司 一种覆冰导线舞动跳闸概率计算方法
CN111815476A (zh) * 2020-07-03 2020-10-23 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 基于极端冰灾的电网薄弱环节识别方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103678865A (zh) * 2013-08-28 2014-03-26 南京南瑞集团公司 一种冻雨引发输电线路故障的故障概率在线评估方法
CN106650011A (zh) * 2016-11-21 2017-05-10 云南电网有限责任公司电力科学研究院 输电线路覆冰灾害发展趋势预测系统
CN110136023A (zh) * 2019-03-28 2019-08-16 清华大学 基于自适应增强学习的输电线路覆冰风险预测
CN111444240A (zh) * 2020-03-26 2020-07-24 北京国网富达科技发展有限责任公司 输电线路故障预警方法及装置
CN111460389A (zh) * 2020-05-13 2020-07-28 国网安徽省电力有限公司 一种覆冰导线舞动跳闸概率计算方法
CN111815476A (zh) * 2020-07-03 2020-10-23 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 基于极端冰灾的电网薄弱环节识别方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JIAZHENG LU 等: "Research and application of efficient risk analysis method for electric power grid multiple faults under widespread wildfire disasters", 《INTERNATIONAL TRANSACTIONS ON ELECTRICAL ENERGY SYSTEMS》 *
朱斌 等: "考虑融冰因素的输电线路覆冰故障概率计算", 《电力系统保护与控制》 *
王燕 等: "覆冰情况下输电线路有限元计算及其结构优化", 《电力系统保护与控制》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117494026A (zh) * 2023-12-28 2024-02-02 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质
CN117494026B (zh) * 2023-12-28 2024-04-05 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质

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