本发明专利技术公开了一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度；根据各覆冰厚度确定各线路的故障概率；基于各线路的故障概率，采用蒙特卡洛仿真得到若干线路连锁故障事故链，并根据各线路连锁故障事故链构建连锁故障关联矩阵；其中，连锁故障关联矩阵中的每一元素为：元素所对应的故障线路与另一故障线路的关联权重；根据连锁故障关联矩阵确定各线路的节点权重度数；将节点权重度数最大的前M条线路作为脆弱线路。通过实施本发明专利技术能有效辨识冰灾下输电网中的脆弱线路。能有效辨识冰灾下输电网中的脆弱线路。能有效辨识冰灾下输电网中的脆弱线路。
【技术实现步骤摘要】
冰灾下输电网脆弱线路辨识方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及电力电网
，尤其涉及一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]冰灾作为一种小概率
‑
高风险的极端灾害事件，对电网造成巨大的经济损失并带来严峻的安全考验。冰灾对电网的影响主要体现在覆冰厚度上，特别是针对长距离输电线路，厚重的覆冰很可能导致部分线路发生断线的风险，进而导致大规模连锁故障。特别是其中的一些脆弱线路，由于其在系统中的重要地位以及其所处地理位置的原因，在面对冰灾时更易发生故障，并导致更为严重的经济损失和安全事故。因此，辨识电网在冰灾下的脆弱环节对提高电网弹性、降低风险具有重要意义。而如何辨识冰灾下输电网中的脆弱线路是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法、装置、设备以及存储介质，能有效辨识冰灾下输电网中的脆弱线路。
[0004]本专利技术一实施例提供了一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法，包括：确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度；根据各所述覆冰厚度确定各线路的故障概率；基于各线路的故障概率，采用蒙特卡洛仿真得到若干线路连锁故障事故链，并根据各所述线路连锁故障事故链构建连锁故障关联矩阵；其中，所述连锁故障关联矩阵中的每一元素为：元素所对应的故障线路与另一故障线路的关联权重；根据所述连锁故障关联矩阵确定各线路的节点权重度数；将节点权重度数最大的前M条线路作为脆弱线路。
[0005]进一步的，所述冰灾下输电网脆弱线路辨识方法还包括：将所述连锁故障关联矩阵映射为低维向量；将所述低维向量中与脆弱线路所对应的向量作为第一映射向量；将所述低维向量中与未知脆弱性线路所对应的向量作为第二映射向量；其中，所述未知脆弱性线路为连锁故障关联矩阵所对应的不为脆弱线路的其余任意一线路；根据每一第二映射向量与所有第一映射向量的欧式距离，确定每一第二映射向量所对应的未知脆弱性线路的脆弱性。
[0006]进一步的，所述确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度，具体包括：获取输电网各线路所在区域的天气数据；其中，所述天气数据包括：冻雨的持续时长、降雨量、空气中含水量以及风速；根据预设的覆冰模型以及各所述天气数据计算各线路覆冰厚度；所述覆冰模型为：；
其中，为覆冰厚度，为冻雨的持续时长，为降雨量，为空气中含水量，为冰密度，为水的密度，为风速。
[0007]进一步的，所述根据各所述覆冰厚度确定各线路的故障概率，包括：根据预设的输电线路故障概率模型以及各所述覆冰厚度确定各线路的故障概率；所述输电线路故障概率模型为：；其中，为线路故障概率；为预设覆冰厚度阈值。
[0008]在上述方法项实施例的基础上，本专利技术对应提供了装置项实施例：本专利技术一实施例提供了一种冰灾下输电网脆弱线路辨识装置，包括：覆冰厚度确定模块、故障概率确定模块、连锁故障关联矩阵构建模块、节点权重度数确定模块以及脆弱线路确定模块；所述覆冰厚度确定模块，用于确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度；所述故障概率确定模块，用于根据各所述覆冰厚度确定各线路的故障概率；所述连锁故障关联矩阵构建模块，基于各线路的故障概率，采用蒙特卡洛仿真得到若干线路连锁故障事故链，并根据各所述线路连锁故障事故链构建连锁故障关联矩阵；其中，所述连锁故障关联矩阵中的每一元素为：元素所对应的故障线路与另一故障线路的关联权重；所述节点权重度数确定模块，根据所述连锁故障关联矩阵确定各线路的节点权重度数；所述脆弱线路确定模块，用于将节点权重度数最大的前M条线路作为脆弱线路。
[0009]进一步的，所述冰灾下输电网脆弱线路辨识装置，还包括：脆弱性确定模块；所述脆弱性确定模块，用于将所述连锁故障关联矩阵映射为低维向量；将所述低维向量中与脆弱线路所对应的向量作为第一映射向量；将所述低维向量中与未知脆弱性线路所对应的向量作为第二映射向量；其中，所述未知脆弱性线路为连锁故障关联矩阵所对应的不为脆弱线路的其余任意一线路；根据每一第二映射向量与所有第一映射向量的欧式距离，确定每一第二映射向量所对应的未知脆弱性线路的脆弱性。
[0010]在上述方法项实施例的基础上，本专利技术对应提供了设备项实施例；本专利技术一实施例提供了一种设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术任意一项所述的冰灾下输电网脆弱线路辨识方法。
[0011]在上述方法项实施例的基础上，本专利技术对应提供了存储介质项实施例；本专利技术一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行本专利技术任意一项所述的冰灾下输电网脆弱线路辨识方法。
[0012]通过实施本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例提供了一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法、装置、设备及存储介
质，所述方法根据冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度，计算出各线路的故障概率，然后基于各线路的故障概率，采用蒙特卡洛仿真得到若干线路连锁故障事故链，并根据各所述线路连锁故障事故链构建连锁故障关联矩阵；紧接着根据连锁故障关联矩阵确定各线路的节点权重度数，节点度数越大，表明其对应线路的故障和其他线路的故障关联性越大，也更为脆弱，最终根据节点权重度数确定输电网中的脆弱线路。
附图说明
[0013]图1是本专利技术一实施例提供的一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法的流程示意图。
[0014]图2是本专利技术一实施例提供的一种冰灾下输电网脆弱线路辨识装置的结构是示意图。
具体实施方式
[0015]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0016]如图1所示，本专利技术一实施例提供了一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法，包括如下步骤：步骤S101: 确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度。
[0017]步骤S102：根据各所述覆冰厚度确定各线路的故障概率。
[0018]步骤S103：基于各线路的故障概率，采用蒙特卡洛仿真得到若干线路连锁故障事故链，并根据各所述线路连锁故障事故链构建连锁故障关联矩阵；其中，所述连锁故障关联矩阵中的每一元素为：元素所对应的故障线路与另一故障线路的关联权重。
[0019]步骤S104：根据所述连锁故障关联矩阵确定各线路的节点权重度数。
[0020]步骤S105：将节点权重度数最大的前M条线路作为脆弱线路。
[0021]对于步骤S101:在一个优选的实施例中，所述确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度，具体包括：获取输电网各线路所在区域的天气数据；其中，所述天气数据包括：冻雨的持续时长、降雨量、空气中含水量以及风速；根据预设的覆冰模型以及各所述天气数据计算各线路覆冰厚度；所述覆本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法，其特征在于，包括：确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度；根据各所述覆冰厚度确定各线路的故障概率；基于各线路的故障概率，采用蒙特卡洛仿真得到若干线路连锁故障事故链，并根据各所述线路连锁故障事故链构建连锁故障关联矩阵；其中，所述连锁故障关联矩阵中的每一元素为：元素所对应的故障线路与另一故障线路的关联权重；根据所述连锁故障关联矩阵确定各线路的节点权重度数；将节点权重度数最大的前M条线路作为脆弱线路。2.如权利要求1所述的冰灾下输电网脆弱线路辨识方法，其特征在于，还包括：将所述连锁故障关联矩阵映射为低维向量；将所述低维向量中与脆弱线路所对应的向量作为第一映射向量；将所述低维向量中与未知脆弱性线路所对应的向量作为第二映射向量；其中，所述未知脆弱性线路为连锁故障关联矩阵所对应的不为脆弱线路的其余任意一线路；根据每一第二映射向量与所有第一映射向量的欧式距离，确定每一第二映射向量所对应的未知脆弱性线路的脆弱性。3.如权利要求1所述的冰灾下输电网脆弱线路辨识方法，其特征在于，所述确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度，具体包括：获取输电网各线路所在区域的天气数据；其中，所述天气数据包括：冻雨的持续时长、降雨量、空气中含水量以及风速；根据预设的覆冰模型以及各所述天气数据计算各线路覆冰厚度；所述覆冰模型为：；其中，为覆冰厚度，为冻雨的持续时长，为降雨量，为空气中含水量，为冰密度，为水的密度，为风速。4.如权利要求1所述的冰灾下输电网脆弱线路辨识方法，其特征在于，所述根据各所述覆冰厚度确定各线路的故障概率，包括：根据预设的输电线路故障概率模型以及各所述覆冰厚度确定各线路的故障概率；所述输电线路故障概率模型为：；其中，为线路故障概率；为预设覆冰厚度阈值。5.一种冰灾下输电网脆弱...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚贤夫，彭勃，李耀东，徐蔚，卢伟钿，杨浩宇，唐文虎，钱瞳，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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