一种基于泊松分布的输电线路跳闸风险评估方法技术

本发明专利技术涉及输电线路风险预警评估技术领域，具体涉及一种基于泊松分布的输电线路跳闸风险评估方法，根据历史气象数据，将区域电网划分为多个气象区域。按区域对输电线路台账信息、气象信息、跳闸信息等进行整理，结合泊松分布方程建立输电线路故障率分布公式，对各气象区域内的气象参数进行分块，统计各气象块分布参数、气象数据，采用回归分析法，建立风雨气象参数的输电线路跳闸概率分布模型，用于评估线路在强风暴雨环境下的跳闸风险；本发明专利技术采用通过分析输电线路跳闸率，随着统计数据的增加，其准确性不断提高；同时采用泊松分布进行风险预测，更适用于临近时间段的随机事件预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及输电线路风险预警评估
，具体涉及一种基于泊松分布的输电线路跳闸风险评估方法。
技术介绍
大风、强降雨天气是一种常见的自然现象，在我国南方地区发生频率更高。特别是强台风登陆期间，带来的持续降雨与大风天气，给生产和生活带来极大的不便。输电线路是电力系统大动脉，承担电力传输的重要作用。由于输电线路覆盖广阔，沿线气象环境复杂，且直接暴露在大气环境中，缺少相关保护措施，极易遭受强风暴雨天气的影响。强风暴雨将影响输电线路机械与电气强度，由于线路建成之后，机械与电气强度一定，当外界环境的影响超出设计值时，输电线路发生跳闸事故的几率会大大增加。强风暴雨天气将带来绝缘子闪络、断线以及倒塔等故障，并且这些故障都是永久性故障，不具备自恢复性，维修所需时间长，给电力系统带来极大的损失。为此亟需开展强风暴雨天气下电力系统输电线路跳闸风险评估。目前应用较多的是基于物理模型的风险评估方法，通过实验室模拟试验，获取一定的试验数据，建立气象条件作用在输电线路上的荷载模型，与设计荷载对比，从而评估其跳闸风险。中国专利文献公开的《评估暴雨引发输电线路故障概率的方法》(201310380170.2)其特征在于，根据暴雨引发输电线路故障的机理，建立了准确的线路故障概率模型，正确反映了与输电线路故障相关的内、外部因素，使得暴雨致线路故障概率评估不必依赖于历史数据的积累，也避免了杆塔受力和强度计算，充分考虑了各种相关因素，具有很强的适应性。该方法存在的不足之处是，使用的物理模型经过较多简化，且没有经过长期数据验证，其有效性有待时间检验。关于强风暴雨天气下输电线路跳闸风险评估中，其核心是通过气象参数建立物理失效模型，研究输电线路在强风暴雨天气下的荷载情况，从而评估相关跳闸风险。但目前物理模型存在较多假设与简化，还需时间的检验。
技术实现思路
本专利技术的目的为解决现有技术的上述问题，提供一种基于泊松分布的输电线路跳闸风险评估方法，本专利技术根据历史气象数据、输电线路地理信息以及强风跳闸故障数据，分析线路在强风环境下的跳闸风险，为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：本专利技术根据历史气象数据，对区域电网进行划分，分为多个气象区域，根据输电线路台账信息、统计各气象区域内跳闸次数和线路长度等信息，根据泊松分布方程，结合气象、线路、故障信息，建立输电线路故障率分布公式。结合故障时的气象数据，采用回归分析的方法，建立风雨气象参数的输电线路跳闸概率模型，用于评估线路在强风暴雨环境下的跳闸风险。一种适用于输电线路在风雨天气下的跳闸风险评估方法，包括以下步骤：步骤1：区域分块与数据分类，根据气象部门县级观测站日值数据，以天为单位进行分析，提取气象数据中的最大风速VM以及降雨量W进行后续分析，由于气象数据来自各气象观测站观测值，是离散点数据，对研究区域内的电网进行分块，以县为单位，每一单位内的气象数据一致，对各区域进行编号，称为气象区域WZ1、WZ2、…、WZn，其中n为气象区域数；由于各气象区域内的线路跳闸事故基本上是相互独立的，为此各区域可单独进行评估分析，最后根据线路沿线经过的区域情况进行累加汇总，但是不同电压等级的线路参数不一样，相同的气象条件作用的结果也不相同，所以统计模型还需根据电压等级的差异分别建立。以220kV线路跳闸率为例，得到各区域参数后采用如下公式进行汇总整理：P220=PWZ1220+PWZ2220+...+PWZn220,]]>其中P220为220kV线路跳闸概率，为气象区域WZn内220kV线路的跳闸概率，为此，需对现有整体数据进行分类，按区域进行统计，便于后续建模计算。根据统计模型的需要，各气象区域数据主要包括：区域内各电压等级故障次数：区域内各电压等级的线路数：区域内某电压等级中第i条线路的故障次数：各电压等级线路长度：故障时气象参数：统计天数：T；其中VD为电压等级，主要包括110kV、220kV以及500kV，WZn为第n个气象区域，因此，WZ1区域内总故障次数为N，线路总长为L，220kV线路M条，那么以下等式成立：NWZ1110+NWZ1220+NWZ1500=N,LWZ1110+LWZ1220+KWZ1500=L;]]>mWZ1220=M,Σi=1MNWZ1220i=NWZ1220;]]>步骤2：采用泊松分布函数作为输电线路跳闸概率分布模型，通过最大似然函数估计获取分布系数λ*，所述输电线路跳闸概率分布系数λ*的表达式如下λ*WZnVD=1mWZnVDΣi=1mWZnVDxi/(TL)=Σi=1mWZnVDxi/(TΣi=1mWZnVDLWZniVD),]]>式中VD为电压等级，包括110kV、220kV以及500kV，WZn为第n个气象区域，T为统计天数，为区域内各电压等级的线路数；为某电压等级第i条线路长度，x是对应线路的跳闸次数；本专利技术根据步骤1对研究区域进行划分，并将数据按区域进行分类组合，对各区域跳闸率的计算采用统一方法，本专利技术采用Poisson分布来模拟输电线路跳闸概率分布，其表达式如下：P(X=k)=f(X)=e-λλkk!,]]>其中，X为随机事件，k为随机事件发生的次数，P(X＝k)为随机事件X在单位事件内发生k次的概率。假设WZ1区域内有M条220kV线路，即(X1，X2，...，XM)为各线路的跳闸事件，采用极大似然法求取Poisson分布函数中的参数λ，假设似然函数为L(X，λ)，采用如下公式求取参数λ，∂∂λ[lnL(X,λ)]=0,]]>由于一个区域内不同线路跳闸事件是相互独立的，结合泊松分布函数，那么似然函数可以用下式表示：L(X,λ)=Πi=1Mf(Xi)=e-λMλΣi=1XxiΠi=1Mxi!,]]>其中xi是对应线路的跳闸次数，似然函数对数形式如下：l(λ)=ln(L(λ))=-Mλ+(Σi=1Mxi)lnλ-Σi=1Mln(xi!),]]>那么λ的估计值如下：λ*=1MΣi=1Mxi,]]>假设统计天数为T，区域内220kV线路平均长度为那么按每公里线路单位时间的故障率，得到的λ*如下：λ*=1MΣi=1Mxi/(TL)=&Si本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于泊松分布的输电线路跳闸风险评估方法，其特征在于：根据历史气象数据、输电线路地理信息以及强风跳闸故障数据，建立考虑风雨气象参数的输电线路跳闸概率分布模型，分析线路在强风暴雨环境下的跳闸风险，包括以下步骤：步骤1：根据气象部门县级观测站日值数据，以天为单位进行分析，提取气象数据中的最大风速以及降雨量，以县为单位对研究区域内的电网进行分块；步骤2：采用泊松分布函数作为输电线路跳闸概率分布模型，通过最大似然函数估计获取分布系数λ*，所述输电线路跳闸概率分布系数λ*的表达式如下：λ*WZnVD=1mWZnVDΣi=1mWZnVDxi/(TL)=Σi=1mWZnVDxi/(TΣi=1mWZnVDLWZniVD),]]>式中VD为电压等级，WZn为第n个气象区域，T为统计天数，为区域内各电压等级的线路数，为某电压等级第i条线路长度,x是对应线路的跳闸次数；步骤3：对气象条件进行分块处理，并根据概率分布系数λ*，通过线性回归分析，计算概率分布系数λ*与气象参数之间的关系L(VM，W)；步骤4：根据气象预测数据，按照固定间隔划分气象块，获取相应的气象强度，代入输电线路跳闸概率分布函数，分别计算多组跳闸次数发生概率，用于评估线路风险。...

【技术特征摘要】
1.一种基于泊松分布的输电线路跳闸风险评估方法，其特征在于：根据
历史气象数据、输电线路地理信息以及强风跳闸故障数据，建立考虑风雨气象
参数的输电线路跳闸概率分布模型，分析线路在强风暴雨环境下的跳闸风险，
包括以下步骤：
步骤1：根据气象部门县级观测站日值数据，以天为单位进行分析，提取
气象数据中的最大风速以及降雨量，以县为单位对研究区域内的电网进行分
块；
步骤2：采用泊松分布函数作为输电线路跳闸概率分布模型，通过最大似
然函数估计获取分布系数λ*，所述输电线路跳闸概率分布系数λ*的表达式如下：
λ*WZnVD=1mWZnVDΣi=1mWZnVDxi/(TL)=Σi=1mWZnVDxi/(TΣi=1mWZnVDLWZniVD),]]>式中VD为电压等级，WZn为第n个气象区域，T为统计天数，为区域
内各电压等级的线路数，为某电压等级第i条线路长度,x是对应线路的
跳闸次数；
步骤3：对气象条件进行分块处理，并根据概率分布系数λ*，通过线性回归
分析，计算概率分布系数λ*与气象参数之间的关系L(VM，W)；
步骤4：根据气象预测数据，按照固定间隔划分气象块，获取相应的气象
强度，代入输电线路跳闸概率分布函数，分别计算多组跳闸次数发生概率，用
于评估线路风险。
2.根据权利要求1所述的一种基于泊松分布的输电线路跳闸风...

【专利技术属性】
技术研发人员：王乐，邓雨荣，黄维，俸波，田树军，黄志都，蒋圣超，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广西;45