CN113128482B - 一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法 - Google Patents
一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113128482B CN113128482B CN202110669791.7A CN202110669791A CN113128482B CN 113128482 B CN113128482 B CN 113128482B CN 202110669791 A CN202110669791 A CN 202110669791A CN 113128482 B CN113128482 B CN 113128482B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- discharge
- power transmission
- transmission line
- factors
- abnormal discharge
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 208000028659 discharge Diseases 0.000 title claims abstract description 123
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 title claims abstract description 52
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 title claims abstract description 36
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 31
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 11
- 239000012212 insulator Substances 0.000 claims description 19
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 18
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 13
- 239000004020 conductor Substances 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 4
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 3
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 claims description 3
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 8
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/12—Classification; Matching
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/085—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution lines, e.g. overhead
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/088—Aspects of digital computing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Testing Relating To Insulation (AREA)
Abstract
本发明涉及一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,包括如下步骤:根据监测终端获取输电线路波形数据;通过放电波形特征进行异常放电原因分类辨识;确定影响因素,并以影响因素为准则层构建风险等级层次分析模型;比较影响因素之间的重要程度;根据影响因素之间的重要程度对比标度,构建层次分析判断矩阵;确定影响因素权重指标;根据所得到的所有影响因素的权重向量划定放电风险等级。本发明的有益效果为:风险等级评估的样本数据来源于监测终端,可有效反应线路异常放电的放电点及放电类型,可靠性极高;结合运维多因素,多维度地评估线路异常放电风险等级,更具指导意义。
Description
技术领域
本发明涉及电网领域,具体涉及一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法。
背景技术
随着电气社会的飞速发展,电网在生产、生活等方面扮演着极为重要的角色,输电线路作为电网的主动脉,其安全、稳定运行日益受到电网的关注。输电线路常处于荒郊野外,其运行环境恶劣,为保障供电的可靠性,需要进行日常维护工作。
典型故障主要包括雷击、外破、树障等,其中雷击、外破等故障是瞬发性故障,而树障等故障则存在渐进发展过程,故障前常产生一定时间的异常特征,输电线路常见缺陷有通道树木超高、绝缘子积污、金具曲线等,其中树木临近导线、污秽、金具异常等缺陷易产生异常放电,线路缺陷异常放电所产生的电流幅值极小(数毫安~几安培),无法引发继保动作,但若长时间不管理,则放电会加剧,致使带电的线路本体与外物之间介质的绝缘水平降低,最终引发跳闸。
目前,针对输电线路故障监测较为有效的手段即为输电线路分布式故障监测装置,但该装置主要作用于线路故障领域,无法监测异常放电状态,另外,现阶段新兴的输电线路故障、异常放电一体化监测系统(监测终端)可实现异常放电的在线、广域监测,但该系统暂无有效的方法针对线路异常放电风险等级进行评估。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,以克服上述现有技术中的不足。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,包括如下步骤:
S000、根据监测终端获取输电线路波形数据;
S001、通过波形数据中放电波形特征进行异常放电原因分类辨识;
S002、确定影响因素,并以影响因素为准则层构建风险等级层次分析模型;
S003、比较影响因素之间的重要程度;
S004、根据影响因素之间的重要程度对比标度,构建层次分析判断矩阵;
S005、确定影响因素权重指标;
S006、根据所得到的所有影响因素的权重向量划定放电风险等级。
在上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。
进一步,放电原因包括:
树木超高、绝缘子污秽、绝缘子覆冰、金具浮放电、避雷线缺陷放电、其他;
放电波形特征包括:脉宽、上升沿时间、波尾时间和半峰值时间。
更进一步,若脉宽≥30us、上升沿时间:10us~30us、波尾时间≥10us、半峰值时间≥15us,则放电原因判断为树木超高;
若脉宽:8us~40us、上升沿时间:5us~15us、波尾时间:10us~20us、半峰值时间:6us~30us,则放电原因判断为绝缘子污秽;
若脉宽:8us~30us、上升沿时间:4us~10us、波尾时间:3us~15us、半峰值时间:6us~25us,则放电原因判断为绝缘子覆冰;
若脉宽≤10us、上升沿时间:1us~5us、波尾时间:2us~5us、半峰值时间:2us~8us,则放电原因判断为金具浮放电;
若脉宽:3us~20us、上升沿时间:1us~8us、波尾时间:2us~12us、半峰值时间:2us~15us,则放电原因判断为避雷线缺陷放电;
不满足树木超高、绝缘子污秽、绝缘子覆冰、金具浮放电、避雷线缺陷放电的放电波形特征,则放电原因判断为其他。
进一步,影响因素分别为异常放电幅值、异常放电原因、线路重要等级、定位杆塔所处区段重要程度和放电幅值增长速度。
进一步,比较影响因素之间的重要程度采用问卷或个人调研方式获取;
在构建层次分析判断矩阵后,确定影响因素是否为个人判断;
若为是,则判断层次分析判断矩阵是否满足一致性校验指标;
若为否,则进入S005;
在判断是否满足一致性校验指标时;
若为是,则进入S005;
若为否,则修正判断矩阵,并再次进行一致性校验。
进一步,将准则层的每一个影响因素的重要程度划分等级,不同等级对应不同的量化指标,计算每个影响因素的平均值,根据平均值按照数值大小排序五个影响因素,按照九分制标法定义每两个影响因素之间的重要性对比。
进一步,层次分析判断矩阵中元素为五个影响因素之间的重要程度对比标度。
进一步,确定影响因素权重指标具体为:
归一化判断矩阵:每一个矩阵元素除以其所在列之和;
归一化矩阵按行求和;
将相加后得到的向量中每一个元素除以影响因素个数,即得到权重向量。
本发明的有益效果是:
1)风险等级评估的样本数据来源于监测终端,可有效反应线路异常放电的放电点及放电类型,可靠性极高;
2)结合运维多因素,多维度地评估线路异常放电风险等级,更具指导意义。
附图说明
图1为本发明所述多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法的流程图;
图2为异常点定位原理图;
图3为风险等级层次分析模型。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
为实现输电线路异常放电风险等级评估,需结合输电线路故障、异常放电监测终端(输电线路故障、异常放电一体化监测系统,其为现有技术)所诊断的数据:
监测终端主要实现以下功能:
1)输电线路故障监测、诊断;
2)输电线路异常放电监测、诊断;
多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估系统包含监测终端、数据中心和前端展示系统,其中,监测终端与数据中心采用无线连接,比如采用4G网络、5G网络等,数据中心则与前端展示系统可以通过数据线连接;
监测终端:分布式安装于线路本体上,实时采集波形数据,并以无线的方式上传至数据中心,其中,波形数据包含故障行波电流/异常放电行波电流等;
数据中心:接收监测终端所上传的波形数据,并进行分析、处理;
前端展示系统:前端展示APP,读取数据中心的处理结果,展示分析诊断数据及预警风险等级等信息。
实施例1
如图1所示,一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,包括如下步骤:
S000、根据监测终端获取输电线路波形数据;
S001、通过放电波形特征进行异常放电原因分类辨识;
S002、确定影响因素,并以影响因素为准则层构建风险等级层次分析模型;
S003、比较影响因素之间的重要程度;
S004、根据影响因素之间的重要程度对比标度,构建层次分析判断矩阵;
S005、确定影响因素权重指标;
S006、根据所得到的所有影响因素的权重向量划定放电风险等级。
实施例2
本实施例为在实施例1的基础上对其所进行的进一步改进,具体如下:
根据所监测到的波形数据可以进行放电点精确定位,实现原理如下:
在1#变电站与2#变电站之间的线路本体上安装#m监测终端、#n监测终端,而#m监测终端与#n监测终端之间具有放电杆塔a,#m监测终端距离放电杆塔a的距离为s,而#n监测终端与#m监测终端之间的距离为L1,#m监测终端第一次监测到波形的时间为T0,#n监测终端第一次监测到波形的时间为T1,具体参见图2;
实施例3
如图1所示,本实施例为在实施例1或2的基础上对其所进行的进一步改进,具体如下:
放电原因分类辨识:根据监测终端所监测到的波形数据中的放电波形特征进行异常放电原因辨识,放电原因主要分为:树木超高、绝缘子污秽、绝缘子覆冰、金具浮放电、避雷线缺陷放电、其他(不满足上述类型放电特征量的为其他);
放电波形特征包括:脉宽、上升沿时间、波尾时间和半峰值时间;
通常情况下,不同类型放电波形特征如表1所示:
表1不同类型放电波形特征
而在本实施例中,可以优选如下:
即:若脉宽≥30us、上升沿时间:10us~30us、波尾时间≥10us、半峰值时间≥15us,则放电原因判断为树木超高;
若脉宽:8us~40us、上升沿时间:5us~15us、波尾时间:10us~20us、半峰值时间:6us~30us,则放电原因判断为绝缘子污秽;
若脉宽:8us~30us、上升沿时间:4us~10us、波尾时间:3us~15us、半峰值时间:6us~25us,则放电原因判断为绝缘子覆冰;
若脉宽≤10us、上升沿时间:1us~5us、波尾时间:2us~5us、半峰值时间:2us~8us,则放电原因判断为金具浮放电;
若脉宽:3us~20us、上升沿时间:1us~8us、波尾时间:2us~12us、半峰值时间:2us~15us,则放电原因判断为避雷线缺陷放电;
不满足树木超高、绝缘子污秽、绝缘子覆冰、金具浮放电、避雷线缺陷放电的放电波形特征,则放电原因判断为其他。
实施例4
如图1所示,本实施例为在实施例3的基础上对其所进行的进一步改进,具体如下:
构建风险等级层次分析模型:
结合输电线路实际维护过程中所需要关注线路的影响因素,构建风险等级层次分析模型;
影响因素即为准则层,根据经验,输电线路异常放电的消缺处理需考虑以下影响因素:异常放电幅值(记作A)、异常放电原因(记作B)、线路重要等级(记作C)、定位杆塔所处区段重要程度(记作D)、放电幅值增长速度(记作E);
按照上述影响因素,所构成的风险等级层次分析模型如图3所示;
其中,目标层为:输电线路异常放电风险等级;
准则层为:异常放电幅值、异常放电原因、线路重要等级、定位杆塔所处区段重要程度和放电幅值增长速度;
而方案层为:风险等级Ι、风险等级Ⅱ、风险等级Ⅲ和风险等级Ⅳ。
实施例5
如图1所示,本实施例为在实施例4的基础上对其所进行的进一步改进,具体如下:
比较影响因素之间的重要程度,具体为:
评判模型中准则层各影响因素的重要程度,各影响因素的样本数量为n;
如,将准则层的每一个影响因素的重要程度划分为五级,分别为:影响重大、中度影响、微弱影响、不清楚和不影响;
量化后分别对应5、4、3、2、1五个量化指标;
计算每个影响因素的平均值:
其中,n为对应影响因素的样本数量,而zn为具体量化指标值,为对应影响因素的平均值;
按照数值大小排序五个影响因素,按照九分制标法定义每两个影响因素之间的重要性对比:
表2 A、B两个影响因素之间的重要性对比
即:若A和B同样重要,则对应标度1;若A比B稍微重要,则对应标度3;若A比B明显重要,则对应标度5;若A比B强烈重要,则对应标度7;若A比B极端重要,则对应标度9;
同理对于C、D、E亦如此,异常放电幅值(记作A)、异常放电原因(记作B)、线路重要等级(记作C)、定位杆塔所处区段重要程度(记作D)、放电幅值增长速度(记作E)。
实施例6
如图1所示,本实施例为在实施例4或5的基础上对其所进行的进一步改进,具体如下:
比较影响因素之间的重要程度采用问卷或个人调研方式获取;
在构建层次分析判断矩阵后,确定影响因素是否为个人判断;
若为是,则判断层次分析判断矩阵是否满足一致性校验指标;
若为否,则进入S005;
在判断是否满足一致性校验指标时;
若为满足,则进入S005;
若为不满足,则修正判断矩阵,并再次进行一致性校验;
其中,如何判断是否满足一致性校验指标,具体如下:
,查找平均随机一致性指标,由于影响因素个数N=5,故查平均随机一致性指标表得一致性指标RI=1.12,最后计算一致性比例CR=CI/RI,若CR小于0.1,则矩阵正确,反之重新构建矩阵,再次进行一致性校验。
实施例7
如图1所示,本实施例为在实施例5或6的基础上对其所进行的进一步改进,具体如下:
构建层次分析判断矩阵具体为:
根据五个影响因素之间的重要程度对比标度,构建层次分析判断矩阵,层次分析判断矩阵中元素为五个影响因素之间的重要程度对比标度;
表3多因素重要程度对比表
根据表3,生成判断矩阵:
其中,a、b、c、d、e、f、g、h、i、j代表两影响因素之间的标度值,取值按照表2中规则对应的标度值。
实施例8
如图1所示,本实施例为在实施例7的基础上对其所进行的进一步改进,具体如下:
确定影响因素权重指标:计算每个影响因素的权重指标;
1)归一化判断矩阵:每一个矩阵元素除以其所在列之和;
2)归一化矩阵按行求和;
3)将相加后所得到的向量中每一个元素除以影响因素个数,影响因素个数为5个,即得到权重向量,分别记为α、β、χ、δ、ε。
实施例9
如图1所示,本实施例为在实施例8的基础上对其所进行的进一步改进,具体如下:
根据所得到的五个影响因素的权重向量划定放电风险等级:
0≤P<i1,为Ι级风险,i1建议值为0.3;
i1≤P<i2,为Ⅱ级风险,i2建议值为0.8;
i2≤P<i3,为Ⅲ级风险,i3建议值为2;
i3≤P,为Ⅳ级风险。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (6)
1.一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
S000、根据监测终端获取输电线路波形数据;
S001、通过波形数据中放电波形特征进行异常放电原因分类辨识;
放电原因包括:
树木超高、绝缘子污秽、绝缘子覆冰、金具浮放电、避雷线缺陷放电、其他;
放电波形特征包括:脉宽、上升沿时间、波尾时间和半峰值时间;
若脉宽≥30us、上升沿时间:10us~30us、波尾时间≥10us、半峰值时间≥15us,则放电原因判断为树木超高;
若脉宽:8us~40us、上升沿时间:5us~15us、波尾时间:10us~20us、半峰值时间:6us~30us,则放电原因判断为绝缘子污秽;
若脉宽:8us~30us、上升沿时间:4us~10us、波尾时间:3us~15us、半峰值时间:6us~25us,则放电原因判断为绝缘子覆冰;
若脉宽≤10us、上升沿时间:1us~5us、波尾时间:2us~5us、半峰值时间:2us~8us,则放电原因判断为金具浮放电;
若脉宽:3us~20us、上升沿时间:1us~8us、波尾时间:2us~12us、半峰值时间:2us~15us,则放电原因判断为避雷线缺陷放电;
不满足树木超高、绝缘子污秽、绝缘子覆冰、金具浮放电、避雷线缺陷放电的放电波形特征,则放电原因判断为其他;
S002、确定影响因素,并以影响因素为准则层构建风险等级层次分析模型;
S003、比较影响因素之间的重要程度;
S004、根据影响因素之间的重要程度对比标度,构建层次分析判断矩阵;
S005、确定影响因素权重指标;
S006、根据所得到的所有影响因素的权重向量划定放电风险等级。
2.根据权利要求1所述的一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,其特征在于:
所述影响因素分别为异常放电幅值、异常放电原因、线路重要等级、定位杆塔所处区段重要程度和放电幅值增长速度。
3.根据权利要求2所述的一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,其特征在于,
所述S003中比较影响因素之间的重要程度采用问卷或个人调研方式获取;
在构建层次分析判断矩阵后,确定影响因素是否为个人判断;
若为是,则判断层次分析判断矩阵是否满足一致性校验指标;
若为否,则进入S005;
在判断是否满足一致性校验指标时;
若为是,则进入S005;
若为否,则修正判断矩阵,并再次进行一致性校验。
4.根据权利要求2所述的一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,其特征在于,比较影响因素之间的重要程度具体为:
将准则层的每一个影响因素的重要程度划分等级,不同等级对应不同的量化指标,计算每个影响因素的平均值,根据平均值按照数值大小排序五个影响因素,按照九分制标法定义每两个影响因素之间的重要性对比。
5.根据权利要求4所述的一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,其特征在于,层次分析判断矩阵中元素为五个影响因素之间的重要程度对比标度。
6.根据权利要求5所述的一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法,其特征在于,确定影响因素权重指标具体为:
归一化判断矩阵:每一个矩阵元素除以其所在列之和;
归一化矩阵按行求和;
将相加后得到的向量中每一个元素除以影响因素个数,即得到权重向量。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110669791.7A CN113128482B (zh) | 2021-06-17 | 2021-06-17 | 一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110669791.7A CN113128482B (zh) | 2021-06-17 | 2021-06-17 | 一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113128482A CN113128482A (zh) | 2021-07-16 |
CN113128482B true CN113128482B (zh) | 2021-10-01 |
Family
ID=76783019
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110669791.7A Active CN113128482B (zh) | 2021-06-17 | 2021-06-17 | 一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113128482B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115900819A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-04-04 | 国网湖北省电力有限公司超高压公司 | 一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104992373A (zh) * | 2015-04-01 | 2015-10-21 | 贵州电网公司输电运行检修分公司 | 一种输电线路自然灾害风险预警方法 |
CN105930964A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-09-07 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种基于时空因素影响的输电线路覆冰风险评估方法 |
CN110544034A (zh) * | 2019-08-29 | 2019-12-06 | 贵州电网有限责任公司输电运行检修分公司 | 一种输电线路交叉跨越风险评估方法 |
CN110705900A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-17 | 贵州电网有限责任公司 | 一种输电线路树障风险等级评估方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017125145A1 (en) * | 2016-01-20 | 2017-07-27 | Abb Schweiz Ag | Fault detection of a transmission line |
-
2021
- 2021-06-17 CN CN202110669791.7A patent/CN113128482B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104992373A (zh) * | 2015-04-01 | 2015-10-21 | 贵州电网公司输电运行检修分公司 | 一种输电线路自然灾害风险预警方法 |
CN105930964A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-09-07 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种基于时空因素影响的输电线路覆冰风险评估方法 |
CN110544034A (zh) * | 2019-08-29 | 2019-12-06 | 贵州电网有限责任公司输电运行检修分公司 | 一种输电线路交叉跨越风险评估方法 |
CN110705900A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-17 | 贵州电网有限责任公司 | 一种输电线路树障风险等级评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于多因素权重分析的输电线路灾害预警评估模型研究;朱奇;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20190115;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113128482A (zh) | 2021-07-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107092654B (zh) | 基于均值变化检测的报警正常与异常数据检测方法和装置 | |
CN108491990A (zh) | 一种风电场设备状态评价及检修决策支持检测方法及系统 | |
CN106980905A (zh) | 配电网供电可靠性预测方法和系统 | |
CN110703214B (zh) | 一种气象雷达状态评估和故障监测方法 | |
CN111582700B (zh) | 一种配电网设备故障率计算方法 | |
CN108414898A (zh) | 一种风电场设备带电检测的状态试验方法及系统 | |
CN111929576A (zh) | 基于组合赋权法的真空断路器健康状态评估方法 | |
CN111669123B (zh) | 用于对光伏组串进行故障诊断的方法和装置 | |
CN107844067B (zh) | 一种水电站闸门在线状态监测控制方法及监测系统 | |
CN111579121B (zh) | 在线诊断新能源汽车电池包内温度传感器故障的方法 | |
CN105719094A (zh) | 一种输电设备状态评估方法 | |
CN113128482B (zh) | 一种多因素影响的输电线路异常放电风险等级评估方法 | |
CN116388402B (zh) | 一种应用于变电设备的异常报警分析方法 | |
CN113780401A (zh) | 基于主成分分析法的复合绝缘子故障检测方法及系统 | |
CN110221173B (zh) | 一种基于大数据驱动的配电网智能诊断方法 | |
CN110443481B (zh) | 基于混合k-近邻算法的配电自动化终端状态评价系统及方法 | |
CN112417763A (zh) | 输电线路的缺陷诊断方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109359742B (zh) | 一种地铁子系统预防维修周期的生成方法 | |
CN112345972B (zh) | 基于停电事件的配电网线变关系异常诊断方法、装置及系统 | |
CN109784777B (zh) | 基于时序信息片段云相似度度量的电网设备状态评估方法 | |
CN113112067A (zh) | 一种tfri权重计算模型的建立方法 | |
CN116739399A (zh) | 一种高压电缆运行状态评价方法 | |
CN111126846A (zh) | 一种架空输电线路差异化状态评价方法 | |
CN112241610B (zh) | 一种交联聚乙烯电缆的健康状态评估方法 | |
CN115270982A (zh) | 一种基于多元数据神经网络的开关柜故障预测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A Risk Level Assessment Method for Abnormal Discharge of Transmission Lines Affected by Multiple Factors Effective date of registration: 20231219 Granted publication date: 20211001 Pledgee: Guanggu Branch of Wuhan Rural Commercial Bank Co.,Ltd. Pledgor: Wuhan Huarui volt ampere Power Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023980072298 |