CN115900819A - 一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，首先研究输电线路动态增容数学模型，以及线路弧垂和张力的监测原理，描述线路覆冰情况的监测技术和远程图像监控技术，提出基于多源信息融合的输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，以实时监测和评估各种极端情况下的架空线路运行风险。该方法可以实现实时监测功能，线路信息实时可查，监测信息数据共享，设计监测站点之间的层级管控和数据查阅权限架构。通过实验验证表明，该方法可有效应用输电线路的多源信息，对特殊工况下的运动轨迹进行监测并实时计算出风险评估定量值，实现智能化监测，保障电网运行的效率和安全。
Description
技术领域
本发明涉及输电线路运行监测技术领域，具体涉及一种基于多源信息融合的输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法。
背景技术
输电线路作为电网系统的重要组成部分，承载着生产和生活所需能源的运输命脉，其长期暴露在自然环境中，时刻受冰雪、风沙等气象环境的影响。输电线路的运行安全性和可靠性越来越受到电力系统运行、管理和科研人员的关注。
长期运行经验表明，覆冰导致输电线机械性能和电气安全净空距离急剧改变，造成导线过载断线、融冰跳跃等风险发生的概率增加，是影响电网系统稳定性的主要因素。目前，覆冰险情监测与预警已成为电网运行安全管理部门关注的焦点，其中覆冰厚度是风险评估、除冰决策等电网防灾减灾方案设计的主要参数。架空输电线路的覆冰轻则引起线路过荷载以及导线舞动等危害，重则致使断线、倒塔，以致电网瘫痪。在这种情况下，急需提高输电线路运行管理的自动化水平。
由此可见，架空输电线路覆冰严重地影响了输电网的可靠性，给电力系统的安全稳定运行带来了巨大的威胁。输电线路覆冰是集气象学、流体力学、热力学等于一体的复杂物理现象，包括雨凇冰和雾凇冰。覆冰增加了输电线的垂直比载，导致输电线弧垂和水平应力同步增加。因此，可将输电线空间形态模型和水平应力看作比载的函数，而输电线比载变化亦可通过其空间模型和水平应力变化反演得到。
本发明首先研究输电线路动态增容数学模型，以及线路弧垂和张力的监测原理，描述线路覆冰情况的监测技术和远程图像监控技术，提出基于多源信息融合的输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，以实时监测和评估各种极端情况下的架空线路运行风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多源信息融合的输电线路特殊工况运动轨迹预测及风险评估方法，以解决在架空线路在运行中所遇到的各种极端情况，来保障电网运行的效率和安全。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，建立输电线路动态增容数学模型，并建立线路弧垂和张力的监测模型，建立输电线路覆冰情况的监测系统，进而建立输电线路4G监测系统，采用4G 无线图像监控技术实现对输电线路的全天候监测；
S2，对输电线路特殊工况的数据采集及处理：包括输电线路运功轨迹的监测，输电线路覆冰厚度的监测，对特征数据的获取以及特征数据的归一化处理的步骤；
S3，建立输电线路特殊工况风险评估模型，对于影响运动轨迹的相关参数，不同的参数在轨迹预测评估中有相应的权重，建立参数权重表；构建输电线路特殊工况风险评估模型，对于计算得到的风险评估安全值，将风险评估安全值分为若干个风险等级。
优选地，所述步骤S1的建立输电线路动态增容数学模型，进一步包括：
(1)稳态热容方程
电力线和外界环境时刻都发生着热量的交换，如果输电线路和外界均不发生变化，则系统达到稳态平衡，这样情况下由稳态平衡方程表示：
Qc+Qr＝QsI2R(Tc) (1)
式(1)中的参数定义如下：
Qc为电力线对流散热(W/m)；Qr为电力线辐射散热(W/m)；Qs为电力线日照吸热(W/m)；I为电力线电流(A)；R(Tc)为电力线交流电阻值(Ω/m)；Tc为电力线温度(℃)；
(2)暂态热容方程
当输电线路电流值发生改变时，在达到稳态之前，电力线温度是一个动态变化过程，其变化规律用暂态方程来表示：
式(2)中的参数定义为：
m为单位长度电力线的质量(kg/m)；Cp为电力线综合热容系数(J/kg×℃)；
Qc＝9.92θ(VD)0.485 (3)
Qr＝πεSD[(θ+tα+273)4-(tα+273)4] (4)
Qs＝αsIsD (5)
θ为电力线的载流升温(℃)；(为等效风速(m/s)；D为电力线外径(m)；ε为电力线表面的辐射系数(0.23-0.46)；0为斯蒂芬·包尔茨曼系数；
t是环境温度(℃)；αs为电力线吸热系数，新线为0.23-0.46，旧线为0.90-0.95； Is为日光对导线的日照强度(W/m)；
Tc＝tα+θ (7)
(3)摩尔根公式
电力线载流量的计算公式现行规程规定的载流量计算采用摩尔根公式：
式中各参数定义与式(2)相同。
优选地，所述步骤S1的输电线路弧垂和张力的监测，进一步包括：
为确保通用性，本发明仅考虑由于温度变化引起的电力线张力变化；气温或传输容量的改变引起的电力线温度变化，会使电力线热胀冷缩，从而影响输电线路弧垂的大小，电力线张力也是决定弧垂的主要因素；在架线施工的时候对导线应力与弧垂的情况进行全面考量；
并考虑风速风向对输电线路的影响，考虑风加快电力线周围空气的对流进而引起电力线的温度变化、在风作用下导线荷载的变化以及不同风速引起的电力线振动和舞动运动轨迹的变化；
在架空输电线路计算中，电力线温度的计算主要基于热平衡方程，如下所示：
其中，参数定义为：
I是输电线路载流量(A)；Wr为单位长度电力线的辐射散热功率(W/m)；WF为单位长度电力线的辐射散热功率(W/m)；Ws为单位长度电力线的日照吸热功率(W/m)；R′T为单位长度电力线的日照吸热功率(W/m)。
优选地，所述步骤S1的对输电线路覆冰情况的监测，进一步包括：
建立输电线路覆冰监测系统，针对在特殊工况条件下运行的高压输电线路及变电站绝缘子的覆冰状态进行在线监测；系统采集现场高清视频图像、精准位置的气象信息、电力导线拉力数据及其短时变化状况信息，通过4G通信网络实时传送到数据中心，当出现异常情况时，系统会以多种方式发出报警信息，提示运营管理人员即时应对并采取必要的处置措施；
系统主要功能包括：1)数据中心及监控系统；2)多角度可调的视频及图片即时获取；3)多层高品质密封金属盒，具有抗电磁干扰能力、防雷、防雨、防尘特性；4)覆盖高低温工作环境，具有自加热功能；5)多传感器信号接入能力，气象信息、线缆拉力、倾角测量功能。
优选地，所述步骤S1的输电线路4G监测系统架构，具体包括：
采用4G无线图像监控技术实现对输电线路的全天候监测，系统由监控终端、 4G通讯网络和监控中心组成：其中，监控终端作为整个系统的核心，集成了图像采集、压缩、编码和联网传输主要任务；4G通讯网络实现监控终端和监控数据中心之间的数据和控制信号的传输；监控数据中心是整个系统的数据处理及系统管理中心，一方面，负责接收监视终端传来的图像，数据整理保存在数据库并在屏幕上显示；另一方面，管理人员通过系统提供相应的接口，控制监控终端进展图像采集和传输，随时了解监控现场的情况；
系统的运行流程为：监控终端在监测到输电线路出现异常的情况下，对事发现场进行图像采集、压缩和编码；在处理图像的同时，无线通信模块通过4G通信网络与监视数据中心连接，将压缩后的图像通过无线网络传输至监视数据中心，从而到达实时监测和数据汇总的目的。
优选地，所述步骤S2的输电线路运功轨迹监测，具体包括：
采用视频监测手段，对输电线路的实际运动轨迹的规律及其基本特征进行记录和统计分析，以真实数据为本对线路运动的实际状态设计风险防范方案；
为更加精细的监测导线运动轨迹，在一段导线上布设多个监测传感器，相应的间隔按照实际场景而定；多传感器高采集密度的数据采样，可以更加精确的对导线运动的频率、振幅进行分段分析，并可通过一定的数据反演方法对导线运动轨迹图进行精准绘制；在历史上出现过导线运动频率及幅度异常的区域以及输电线路档距较大的重点地区布设传感器。
优选地，所述步骤S2的输电线路覆冰厚度监测，具体包括：
输电线路运动轨迹预测中的重点工作之一就是覆冰厚度，冰的厚度会直接影响输电线路的运动轨迹；覆冰险情监测与预警已成为关注的焦点，其中覆冰厚度是风险评估、除冰决策电网防灾减灾方案设计的主要参数；
覆冰厚度监测主要采取方式有倾角法、称重法，较为实用的方法是在绝缘子串处悬挂荷载进行覆冰厚度的实时监测，再根据经验模型对当前位置的一定范围内的输电线路的覆冰厚度进行推理计算，从而推测出输电线路上的覆冰分布情况，最终此数据将为融冰、防冰及除冰安全防范措施提供数据支撑；为有效对输电线路覆冰厚度进行监测，需要在历史上发生过覆冰灾害、风道范围、水面一定范围等重点待监测区域布置传感器。
优选地，所述步骤S2的特征数据获取以及特征数据的归一化处理，具体包括：
采用振动传感器、倾角传感器、风向传感器采集输电线路在特殊工况下的实时振动信号和倾角大小，再融合气象部门或者采用气象站设备获取监测范围内的气象数据，最终融合的特征数据有：实时温度h1、湿度h2、风向h3、风力h4、降雨(雪)量h5、积水量h6、日照量h7，同一时刻的导线表面张力h8和导线弧垂h9关键特征参数；每个特征参数均获得了某一段时间内的一组数据,数据采集之后进行采样时间对齐和同步，确保所得到的每个特征参数数组同时同频；
特征数据的归一化处理为：模型输入的各特征量之间数值越接近，分类效果越好，所以需要对特征数据进行归一化，将所有的输入参数hi通过式(10)分别转换到[0，1]区间内，
其中，hi,norm为归一化后的值；hi为特征向量值；hmdx为特征向量最大值； hmin为特征向量最小值；
特征数据经过数据归一化处理后，各指标处于同一数量级，方便进行综合对比评价，以达到较好的分类效果。
优选地，所述步骤S3的输电线路特殊工况风险评估模型，具体包括：
对于影响运动轨迹的相关参数，不同的参数在轨迹预测评估中有相应的权重，主要客观参数包括：温度、覆冰厚度、风速、空气湿度、日照量以及导线表面张力和弧垂，参数的权重如表1所示，
表1特征参数对风险评估的权重值
构建输电线路特殊工况风险评估模型，风险评估值为P，计算公式为：
具体的，如表1所示的10个参数，则
P＝h1w1+h2w2+h3w3+h4w4 +h5w5+h6w6+h7w7+h8w8 +h9w9+h10w10 (12)
所计算出的风险评估值P越大，代表风险越高；反之，若P值越小，则表示风险越低；
对于计算得到的风险评估安全值，将风险评估安全值分为5个风险等级，风险等级划分的具体数值如表2所示，
表2风险等级区分
| 风险评估值P | 风险等级L |
| 0～0.21 | 非常低 |
| 0.21～0.48 | 低 |
| 0.48～0.62 | 一般 |
| 0.62～0.75 | 高 |
| 0.75～1 | 非常高 |
与现有技术相比，本发明的有益效果是：为有效应用输电线路感知的多源信息，对特殊工况下的运动轨迹进行监测并实时计算出风险评估定量值，本发明提出了基于多源信息融合的输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法。与现有技术相比，本发明的优势主要体现在：第一，实施输电线路运动轨迹实时监测，感知信息实时且分层次查阅；第二，实现架空输电线路实时监测的同时，数值化的显示其实时风险评估值，便于形成完整的告警处置联动机制；第三，多源信息融合建模技术，协助综合信息服务平台运行，以实现智能化监测。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是架空输电线路的弧垂与温度之间存在的热电耦合关系示意图。
图2是本发明4G无线图像监控系统的构造图。
图3是本发明输电线路特殊工况运动轨迹预测及风险评估方法流程图。
图4是本发明输电线路特殊工况风险等级划分示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
本发明提出的输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，首先研究输电线路动态增容数学模型，以及线路弧垂和张力的监测原理，描述线路覆冰情况的监测技术和远程图像监控技术，进而提出了基于多源信息融合的输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，以实时监测和评估各种极端情况下的架空线路运行风险。
本发明所采用的输电线路动态增容数学模型，具体如下。
1.1输电线路动态增容数学模型
(1)稳态热容方程
电力线和外界环境时刻都发生着热量的交换，如果输电线路和外界均不发生变化，则系统达到稳态平衡。这样情况下由稳态平衡方程表示:
Qc+Qr＝QsI2R(Tc) (1)
式(1)中的参数定义如下：
Qc为电力线对流散热(W/m)；Qr为电力线辐射散热(W/m)；Qs为电力线日照吸热(W/m)；I为电力线电流(A)；R(Tc)为电力线交流电阻值(Ω/m)；Tc为电力线温度(℃)。
(2)暂态热容方程
当输电线路电流值发生改变时，在达到稳态之前，电力线温度是一个动态变化过程，其变化规律用暂态方程来表示:
式(2)中的参数定义为：
m为单位长度电力线的质量(kg/m)；Cp为电力线综合热容系数(J/kg×℃)；
Qc＝9.92θ((D)0.485 (3)
Qr＝πεSD[(θ+tα+273)4-(tα+273)4] (4)
Qs＝αsIsD (5)
θ为电力线的载流升温(℃)；(为等效风速(m/s)；D为电力线外径(m)；ε为电力线表面的辐射系数(0.23-0.46)；S为斯蒂芬·包尔茨曼系数
t是环境温度(℃)；αs为电力线吸热系数(新线为0.23-0.46，旧线为 0.90-0.95)；Is为日光对导线的日照强度(W/m)。
Tc＝tα+θ (7)
(3)摩尔根公式
电力线载流量的计算公式很多，我国现行规程规定载流量计算采用摩尔根公式:
式中各参数定义与式(2)相同。
1.2输电线路弧垂和张力的监测
影响弧垂的因素有很多，其中主要有电力线应力、传输容量、大气温度、风速风向、覆冰状态等，为确保通用性，本发明仅考虑由于温度变化引起的电力线张力变化。气温或传输容量的改变引起的电力线温度变化，会使电力线热胀冷缩，从而影响输电线路弧垂的大小。电力线温度越高，伸长量越大，弧垂的增加也越多。电力线张力也是决定弧垂的主要因素,在架线施工的时候己经对导线应力与弧垂的情况进行了全面考量。电力线弧垂和张力的变化是同时的，张力变大会使弧垂变小，反之亦然。
风速风向对输电线路的影响主要体现为:风加快电力线周围空气的对流进而引起电力线的温度变化、在风作用下导线荷载的变化以及不同风速引起的电力线振动和舞动等运动轨迹的变化。电力线覆冰也会使弧垂增大造成闪络并有可能烧伤烧断电力线。
在架空输电线路计算中，电力线温度的计算主要基于热平衡方程，如下所示：
其中，参数定义为：
I是输电线路载流量(A)；WR为单位长度电力线的辐射散热功率(W/m)；WF为单位长度电力线的辐射散热功率(W/m)；Ws为单位长度电力线的日照吸热功率 (W/m)；R′T为单位长度电力线的日照吸热功率(W/m)。
架空输电线路的弧垂与温度之间存在的热电耦合关系如图1所示。
1.3输电线路覆冰情况的监测
输电线路覆冰监测系统针对在特殊工况条件下运行的高压输电线路及变电站绝缘子的覆冰状态进行在线监测。
系统采集现场高清视频图像、精准位置的气象信息、电力导线拉力等数据及其短时变化状况等信息，通过4G通信网络实时传送到数据中心。当出现异常情况时，系统会以多种方式发出报警信息，提示运营管理人员即时应对并采取必要的处置措施。
系统主要功能特点：
1)数据中心及监控系统；
2)多角度可调的视频及图片即时获取；
3)多层高品质密封金属盒，具有良好的抗电磁干扰能力、防雷、防雨、防尘等特性；
4)覆盖高低温工作环境，具有自加热功能；
5)多传感器信号接入能力，气象信息、线缆拉力、倾角测量等功能。
1.4输电线路4G监测系统架构
采用4G无线图像监控技术实现对输电线路的全天候监测，如图2所示，系统由监控终端、4G通讯网络和监控中心组成。
其中，监控终端作为整个系统的核心，集成了图像采集、压缩、编码和联网传输等主要任务。4G通讯网络实现监控终端和监控数据中心之间的数据和控制信号的传输。监控数据中心是整个系统的数据处理及系统管理中心，一方面，负责接收监视终端传来的图像，数据整理保存在数据库并在屏幕上显示；另一方面，管理人员可以通过系统提供相应的接口，控制监控终端进展图像采集和传输，随时了解监控现场的情况。
系统的运行流程为:监控终端在监测到输电线路出现异常的情况下，对事发现场进行图像采集、压缩和编码。在处理图像的同时，无线通信模块通过4G通信网络与监视数据中心连接，将压缩后的图像通过无线网络传输至监视数据中心，从而到达实时监测和数据汇总的目的。
2.输电线路特殊工况数据采集及处理
输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法流程如图3所示。
2.1输电线路运功轨迹监测
电力线的运动会对导线、金具、杆塔、配重等产生较大影响。本系统采用视频监测手段，可以对输电线路的实际运动轨迹的规律及其基本特征进行记录和统计分析，以真实数据为本对线路运动的实际状态设计风险防范方案。
为更加精细的监测导线运动轨迹，需要在一段导线上布设多个监测传感器，相应的间隔按照实际场景而定。多传感器高采集密度的数据采样，可更加精确的对导线运动的频率、振幅进行分段分析，并可通过一定的数据反演方法对导线运动轨迹图进行精准绘制。在历史上出现过导线运动频率及幅度异常的区域以及输电线路档距较大的重点地区需要布设传感器。
2.2输电线路覆冰厚度监测
输电线路运动轨迹预测中的重点工作之一就是覆冰厚度，冰的厚度会直接影响输电线路的运动轨迹。覆冰险情监测与预警已成为电网运行安全管理部门关注的焦点，其中覆冰厚度是风险评估、除冰决策等电网防灾减灾方案设计的主要参数。南方部分地区经常出现冻雨及其他恶劣天气，对覆冰厚度的监测需要强化。
覆冰厚度监测主要采取方式有倾角法、称重法等，较为实用的方法是在绝缘子串处悬挂荷载进行覆冰厚度的实时监测。再根据经验模型对当前位置的一定范围内的输电线路的覆冰厚度进行推理计算，从而推测出输电线路上的覆冰分布情况，最终此数据将为融冰、防冰及除冰等安全防范措施提供数据支撑。为有效对输电线路覆冰厚度进行监测，需要在历史上发生过覆冰灾害、风道范围、水面一定范围等重点待监测区域布置传感器。
2.3特征数据获取
采用振动传感器、倾角传感器、风向传感器等装备采集输电线路在特殊工况下的实时振动信号和倾角大小。再融合气象部门或者采用气象站等设备获取监测范围内的气象数据，最终融合的特征数据有：实时温度h1、湿度h2、风向h3、风力h4、降雨(雪)量h5、积水量h6、日照量h7，同一时刻的导线表面张力h8和导线弧垂h9等关键特征参数。
每个特征参数均获得了某一段时间内的一组数据,数据采集之后进行采样时间对齐和同步，确保所得到的每个特征参数数组同时同频。
2.4特征数据的归一化处理
模型输入的各特征量之间数值越接近，分类效果越好，所以需要对特征数据进行归一化。将所有的输入参数hi通过式(10)分别转换到[0，1]区间内。
其中，hi,norm为归一化后的值；hi为特征向量值；hmax为特征向量最大值； hmin为特征向量最小值。
特征数据经过数据归一化处理后，各指标处于同一数量级，方便进行综合对比评价，以达到较好的分类效果。
3.输电线路特殊工况风险评估模型
对于影响运动轨迹的相关参数，不同的参数在轨迹预测评估中有相应的权重。主要客观参数包括：温度、覆冰厚度、风速、空气湿度、日照量以及导线表面张力和弧垂等。参数的权重如表1所示。
表1特征参数对风险评估的权重值
构建输电线路特殊工况风险评估模型，风险评估值为P，计算公式为：
具体的，如表1所示的10个参数，则
P＝h1w1+h2w2+h3w3+h4w4 +h5w5+h6w6+h7w7+h8w8 +h9w9+h10w10 (12)
所计算出的风险评估值P越大，代表风险越高；反之，若P值越小，则表示风险越低。
对于计算得到的风险评估安全值，可将风险评估安全值分为5个风险等级。风险等级划分的具体数值如表2所示，风险登记划分曲线如图4所示。
表2风险等级区分
| 风险评估值P | 风险等级L |
| 0～0.21 | 非常低 |
| 0.21～0.48 | 低 |
| 0.48～0.62 | 一般 |
| 0.62～0.75 | 高 |
| 0.75～1 | 非常高 |
4.实验结果与分析
为验证本发明所提出的基于多源信息融合的输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估系统方案，从下面的三组实际场景采集的特殊工况信息进行实验。
4.1常温和中风速工况条件
常温和中风速工况为：平均气温25℃，风速为3m/s，计算所得归一化特征参数h1,i及相应的风险权重w1,i如表3所示。
表3常温和中风速工况参数表
| 特征参数 | 归一化特征参数(h1,i) | 风险权重(w1,i) |
| 空气温度 | 0.184 | 1 |
| 空气湿度 | 0.074 | 1 |
| 风向 | 0.048 | 0.25 |
| 风力 | 0.051 | 1 |
| 降雨(雪)量 | 0.054 | 1 |
| 积水量 | 0.034 | 0.5 |
| 日照量 | 0.232 | 0.75 |
| 导线表面张力 | 0.121 | 1 |
| 导线弧垂 | 0.128 | -0.5 |
| 其他 | 0.074 | -0.25 |
即，归一化特征参数矩阵H1为：
风险权重矩阵W1为：
W1＝[1,1,0.25,1,1,0.5,0.75,1,-0.5,-0.25]T
计算得到常规温度和风速工况条件下的安全风险评估值P1为：
P1＝H1×W1＝0.6045 (13)
根据如表2所示的风险等级划分规则，则其风险评级L1为“一般”。
4.2低温和大风速工况条件
低温和大风速工况为：平均气温-5℃，风速为5m/s，计算所得归一化特征参数h2,i及相应的风险权重w2,i如表4所示。
表4低温和大风速工况参数表
| 特征参数 | 归一化特征参数(h2,i) | 风险权重(w2,i) |
| 空气温度 | 0.213 | 1 |
| 空气湿度 | 0.091 | 1 |
| 风向 | 0.068 | 0.25 |
| 风力 | 0.184 | 1 |
| 降雨(雪)量 | 0.21 | 1 |
| 积水量 | 0.012 | 0.5 |
| 日照量 | 0.079 | 0.75 |
| 导线表面张力 | 0.064 | 1 |
| 导线弧垂 | 0.043 | -0.5 |
| 其他 | 0.036 | -0.25 |
即，归一化特征参数矩阵H2为：
风险权重矩阵W2为：
W2＝[1,1,0.25,1,1,0.5,0.75,1,-0.5,-0.25]T
计算得到低温和大风速工况条件下的安全风险评估值P2为：
P2＝H2×W2＝0.81375 (14)
根据如表2所示的风险等级划分规则，则其风险评级L2为“非常高”。
4.3高温和小风速工况条件
高温和小风速工况为：平均气温35℃，风速为1m/s，计算所得归一化特征参数h3,i及相应的风险权重w3,i如表5所示。
表5高温和小风速工况参数表
| 特征参数 | 归一化特征参数(h3,i) | 风险权重(w3,i) |
| 空气温度 | 0.105 | 1 |
| 空气湿度 | 0.114 | 1 |
| 风向 | 0.078 | 0.25 |
| 风力 | 0.162 | 1 |
| 降雨(雪)量 | 0.143 | 1 |
| 积水量 | 0.069 | 0.5 |
| 日照量 | 0.067 | 0.75 |
| 导线表面张力 | 0.121 | 1 |
| 导线弧垂 | 0.081 | -0.5 |
| 其他 | 0.06 | -0.25 |
即，归一化特征参数矩阵H3为：
风险权重矩阵W3为：
W3＝[1,1,0.25,1,1,0.5,0.75,1,-0.5,-0.25]T
计算得到低温和大风速工况条件下的安全风险评估值P3为：
P3＝H3×W3＝0.69375 (15)
根据如表2所示的风险等级划分规则，则其风险评级L3为“高”。
4.4不同工况条件下的风险分析
表6为三个不同工况条件下的风险评估及风险评级对比表，由此数据表明：实验1代表常温及中风速的常规工况场景，其计算所得的风险评估值最小，风险评级为一般；实验2代表低温及大风速的恶劣工况场景，其计算所得的风险评估值最大，风险评级为非常高；实验3代表高温及小风速的较恶劣工况场景，其计算所得的风险评估值偏大，风险评级为高。
实验结果均符合预期，并且能够使用数值的形式来有效表达风险程度。
表6不同工况下风险评估及评级对比表
| 工况类型 | 风险评估值(Pj) | 风险评级(Lj) |
| 常温&中风速 | 0.6045 | 一般 |
| 低温&大风速 | 0.81375 | 非常高 |
| 高温&小风速 | 0.69375 | 高 |
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (9)
1.一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，建立输电线路动态增容数学模型，并建立线路弧垂和张力的监测模型，建立输电线路覆冰情况的监测系统，进而建立输电线路4G监测系统，采用4G无线图像监控技术实现对输电线路的全天候监测；
S2，对输电线路特殊工况的数据采集及处理：包括输电线路运功轨迹的监测，输电线路覆冰厚度的监测，对特征数据的获取以及特征数据的归一化处理的步骤；
S3，建立输电线路特殊工况风险评估模型，对于影响运动轨迹的相关参数，不同的参数在轨迹预测评估中有相应的权重，建立参数权重表；构建输电线路特殊工况风险评估模型，对于计算得到的风险评估安全值，将风险评估安全值分为若干个风险等级。
2.根据权利要求1所述的一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1的建立输电线路动态增容数学模型，进一步包括：
(1)稳态热容方程
电力线和外界环境时刻都发生着热量的交换，如果输电线路和外界均不发生变化，则系统达到稳态平衡，这样情况下由稳态平衡方程表示：
Qc+Qr＝QsI2R(Tc) (1)
式(1)中的参数定义如下：
Qc为电力线对流散热(W/m)；Qr为电力线辐射散热(W/m)；Qs为电力线日照吸热(W/m)；I为电力线电流(A)；R(Tc)为电力线交流电阻值(Ω/m)；Tc为电力线温度(℃)；
(2)暂态热容方程
当输电线路电流值发生改变时，在达到稳态之前，电力线温度是一个动态变化过程，其变化规律用暂态方程来表示：
式(2)中的参数定义为：
m为单位长度电力线的质量(kg/m)；Cp为电力线综合热容系数(J/kg×℃)；
Qc＝9.92θ(VD)0.485 (3)
Qr＝πεSD[(θ+tα+273)4-(tα+273)4] (4)
Qs＝αsIsD (5)
θ为电力线的载流升温(℃)；V为等效风速(m/s)；D为电力线外径(m)；ε为电力线表面的辐射系数(0.23-0.46)；S为斯蒂芬·包尔茨曼系数；
t是环境温度(℃)；αs为电力线吸热系数，新线为0.23-0.46，旧线为0.90-0.95；Is为日光对导线的日照强度(W/m)；
Tc＝tα+θ (7)
(3)摩尔根公式
电力线载流量的计算公式现行规程规定的载流量计算采用摩尔根公式：
式中各参数定义与式(2)相同。
3.根据权利要求2所述的一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1的输电线路弧垂和张力的监测，进一步包括：
为确保通用性，本发明仅考虑由于温度变化引起的电力线张力变化；气温或传输容量的改变引起的电力线温度变化，会使电力线热胀冷缩，从而影响输电线路弧垂的大小，电力线张力也是决定弧垂的主要因素；在架线施工的时候对导线应力与弧垂的情况进行全面考量；
并考虑风速风向对输电线路的影响，考虑风加快电力线周围空气的对流进而引起电力线的温度变化、在风作用下导线荷载的变化以及不同风速引起的电力线振动和舞动运动轨迹的变化；
在架空输电线路计算中，电力线温度的计算主要基于热平衡方程，如下所示：
其中，参数定义为：
I是输电线路载流量(A)；WR为单位长度电力线的辐射散热功率(W/m)；WF为单位长度电力线的辐射散热功率(W/m)；Ws为单位长度电力线的日照吸热功率(W/m)；R′T为单位长度电力线的日照吸热功率(W/m)。
4.根据权利要求3所述的一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1的对输电线路覆冰情况的监测，进一步包括：
建立输电线路覆冰监测系统，针对在特殊工况条件下运行的高压输电线路及变电站绝缘子的覆冰状态进行在线监测；系统采集现场高清视频图像、精准位置的气象信息、电力导线拉力数据及其短时变化状况信息，通过4G通信网络实时传送到数据中心，当出现异常情况时，系统会以多种方式发出报警信息，提示运营管理人员即时应对并采取必要的处置措施；
系统主要功能包括：1)数据中心及监控系统；2)多角度可调的视频及图片即时获取；3)多层高品质密封金属盒，具有抗电磁干扰能力、防雷、防雨、防尘特性；4)覆盖高低温工作环境，具有自加热功能；5)多传感器信号接入能力，气象信息、线缆拉力、倾角测量功能。
5.根据权利要求4所述的一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1的输电线路4G监测系统架构，具体包括：
采用4G无线图像监控技术实现对输电线路的全天候监测，系统由监控终端、4G通讯网络和监控中心组成：其中，监控终端作为整个系统的核心，集成了图像采集、压缩、编码和联网传输主要任务；4G通讯网络实现监控终端和监控数据中心之间的数据和控制信号的传输；监控数据中心是整个系统的数据处理及系统管理中心，一方面，负责接收监视终端传来的图像，数据整理保存在数据库并在屏幕上显示；另一方面，管理人员通过系统提供相应的接口，控制监控终端进展图像采集和传输，随时了解监控现场的情况；
系统的运行流程为：监控终端在监测到输电线路出现异常的情况下，对事发现场进行图像采集、压缩和编码；在处理图像的同时，无线通信模块通过4G通信网络与监视数据中心连接，将压缩后的图像通过无线网络传输至监视数据中心，从而到达实时监测和数据汇总的目的。
6.根据权利要求5所述的一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，所述步骤S2的输电线路运功轨迹监测，具体包括：
采用视频监测手段，对输电线路的实际运动轨迹的规律及其基本特征进行记录和统计分析，以真实数据为本对线路运动的实际状态设计风险防范方案；
为更加精细的监测导线运动轨迹，在一段导线上布设多个监测传感器，相应的间隔按照实际场景而定；多传感器高采集密度的数据采样，可以更加精确的对导线运动的频率、振幅进行分段分析，并可通过一定的数据反演方法对导线运动轨迹图进行精准绘制；在历史上出现过导线运动频率及幅度异常的区域以及输电线路档距较大的重点地区布设传感器。
7.根据权利要求6所述的一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，所述步骤S2的输电线路覆冰厚度监测，具体包括：
输电线路运动轨迹预测中的重点工作之一就是覆冰厚度，冰的厚度会直接影响输电线路的运动轨迹；覆冰险情监测与预警已成为关注的焦点，其中覆冰厚度是风险评估、除冰决策电网防灾减灾方案设计的主要参数；
覆冰厚度监测主要采取方式有倾角法、称重法，较为实用的方法是在绝缘子串处悬挂荷载进行覆冰厚度的实时监测，再根据经验模型对当前位置的一定范围内的输电线路的覆冰厚度进行推理计算，从而推测出输电线路上的覆冰分布情况，最终此数据将为融冰、防冰及除冰安全防范措施提供数据支撑；为有效对输电线路覆冰厚度进行监测，需要在历史上发生过覆冰灾害、风道范围、水面一定范围等重点待监测区域布置传感器。
8.根据权利要求7所述的一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，所述步骤S2的特征数据获取以及特征数据的归一化处理，具体包括：
采用振动传感器、倾角传感器、风向传感器采集输电线路在特殊工况下的实时振动信号和倾角大小，再融合气象部门或者采用气象站设备获取监测范围内的气象数据，最终融合的特征数据有：实时温度h1、湿度h2、风向h3、风力h4、降雨(雪)量h5、积水量h6、日照量h7，同一时刻的导线表面张力h8和导线弧垂h9关键特征参数；每个特征参数均获得了某一段时间内的一组数据,数据采集之后进行采样时间对齐和同步，确保所得到的每个特征参数数组同时同频；
特征数据的归一化处理为：模型输入的各特征量之间数值越接近，分类效果越好，所以需要对特征数据进行归一化，将所有的输入参数hi通过式(10)分别转换到[0，1]区间内，
其中，hi,norm为归一化后的值；hi为特征向量值；hmdx为特征向量最大值；hmin为特征向量最小值；
特征数据经过数据归一化处理后，各指标处于同一数量级，方便进行综合对比评价，以达到较好的分类效果。
9.根据权利要求8所述的一种输电线路特殊工况运动轨迹监测及风险评估方法，其特征在于，所述步骤S3的输电线路特殊工况风险评估模型，具体包括：
对于影响运动轨迹的相关参数，不同的参数在轨迹预测评估中有相应的权重，主要客观参数包括：温度、覆冰厚度、风速、空气湿度、日照量以及导线表面张力和弧垂，参数的权重如表1所示，
表1特征参数对风险评估的权重值
构建输电线路特殊工况风险评估模型，风险评估值为P，计算公式为：
具体的，如表1所示的10个参数，则
P＝h1w1+h2w2+h3w3+h4w4+h5w5+h6w6+h7w7+h8w8+h9w9+h10w10 (12)
所计算出的风险评估值P越大，代表风险越高；反之，若P值越小，则表示风险越低；
对于计算得到的风险评估安全值，将风险评估安全值分为5个风险等级，风险等级划分的具体数值如表2所示，
表2风险等级区分
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20230404 |