【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路安全评估，具体涉及一种基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法。
技术介绍
1、输电线路是国家清洁能源输送的动脉，近年来随着经济社会的高速发展，我国输电线路的规模逐步扩大。作为国家的生命线工程，高压、超高压输电线路铁塔的结构可靠性直接影响着电网的供电质量与供电安全。相对于自立式铁塔，拉线塔具有施工方便、受力性能良好、安装简单、经济指标优越等优点，在包括特高压在内的各种电压等级的线路中均有广泛应用。由于长期暴露于恶劣的自然环境中，铁塔在大风、冰雪、高低温的长期作用下，极有可能出现塔身倾斜、构件变形、材料腐蚀等问题，进而威胁到铁塔的结构安全。因此，运行多年或已经达到设计使用年限的拉线塔，有必要对其结构安全性进行评估，及时发现问题并采取相应措施，从而保证输电线路的正常运行。
2、贝叶斯网络是一种用于表达变量之间因果关系的概率推理技术。基于贝叶斯定理，贝叶斯网络可以通过概率推理预测未知变量的概率，并根据其他变量的状态更新已知变量的概率。故基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法成为当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，将多态贝叶斯模型和拉线塔实际运行数据相结合对关键节点风险进行评估，在对拉线塔历史运行数据统计分析的基础上，从关键节点的杆塔本体情况、基础及地质条件、拉线部分等3个方面构建了贝叶斯网络有向无环图，贝叶斯模型和拉线塔实际运行数据相结合有效地处理了多状态问题；利用拉线塔
2、本专利技术采取的技术方案为：
3、基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，包括以下步骤：
4、步骤一、构建拉线塔安全性评估故障树：
5、根据危险分解的思想，结合历史运行情况，对拉线塔进行全面分析，构建用于拉线塔安全性分析的故障树；
6、步骤二、贝叶斯网络模型的建立：
7、基于故障树构造贝叶斯网络的基本方法，将步骤一中建立的故障树转化为贝叶斯网络有向无环图，根据故障树中逻辑门所表达的事件之间的关系连接贝叶斯网络中相应的节点；
8、步骤三、确定根节点故障概率：
9、通过对拉线塔进行实际检测，确定其实际运行数据，从而确定各根节点xi的故障概率。分别用n1，n2，n3表示无故障、轻微故障、严重故障3种状态。
10、步骤四、确定条件概率表：
11、利用故障树中的逻辑门规则，以相关运行规程及拉线塔实际运行数据为参考，确定贝叶斯网络中间节点及叶节点的条件概率表，从而完成贝叶斯网络模型的建立；
12、步骤五、拉线塔安全性评估：
13、根据构建的贝叶斯网络模型，结合各根节点的故障概率，进行正向推理，计算叶节点的故障概率，从而对拉线塔进行安全性评估。
14、步骤六、敏感性分析及后验概率：
15、计算各根节点的关键重要度，识别拉线塔关键致灾因子；根据叶节点的故障情况，利用贝叶斯网络反向推理，计算出各根节点的后验概率，进而确定拉线塔故障原因。
16、所述步骤一中，结合历史运行情况，对拉线塔进行全面分析，包括：杆塔本体情况、杆塔基础及地质条件、拉线部分。
17、所述步骤一中，故障树包括底部事件、中间事件和顶部事件。
18、所述步骤二中，基于故障树构造贝叶斯网络，包括如下步骤：
19、1)故障树中底部事件对应于贝叶斯网络中的根节点；
20、2)故障树中中间事件对应于贝叶斯网络中的中间节点；
21、3)故障树中顶部事件对应于贝叶斯网络中的叶节点。
22、所述步骤三中，根节点的故障概率确定采用以下公式：
23、
24、式中：为根节点xi故障状态为的故障概率；为根节点xi故障状态为所发生的次数；s为共检测铁塔的数目。
25、所述步骤四中，贝叶斯网络中间节点及叶节点的条件概率表，具体如下：
26、贝叶斯网络中的条件概率表是结点的条件概率的集合。当使用贝叶斯网络进行推理时，实际上是使用条件概率表当中的先验概率和已知的证据结点来计算所查询的目标结点的后验概率的过程。其中常见的与门和或门对应的条件概率表分别如表1、表2所示。
27、表1与门对应的条件概率表
28、 <![cdata[x<sub>1</sub>]]> <![cdata[x<sub>2</sub>]]> y 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1
29、表2或门对应的条件概率表
30、 <![cdata[x<sub>1</sub>]]> <![cdata[x<sub>2</sub>]]> y 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤一中，结合历史运行情况，对拉线塔进行全面分析，包括：杆塔本体情况、杆塔基础及地质条件、拉线部分。
3.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤一中，故障树包括底部事件、中间事件和顶部事件。
4.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤二中，基于故障树构造贝叶斯网络，包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤三中，根节点的故障概率确定采用以下公式：
6.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤五中，拉线塔安全评估采用叶节点的概率进行表示，叶节点T的故障概率采用以下公式：
7.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在
8.根据权利要求7所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤六中，根节点xi对叶节点T为的概率重要度采用以下公式：
9.根据权利要求8所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤六中，后验概率的确定采用以下公式计算：
10.根据权利要求9所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：通过步骤六中公式确定根节点的后验概率，如：
...【技术特征摘要】
1.基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤一中，结合历史运行情况，对拉线塔进行全面分析，包括：杆塔本体情况、杆塔基础及地质条件、拉线部分。
3.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤一中，故障树包括底部事件、中间事件和顶部事件。
4.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤二中，基于故障树构造贝叶斯网络，包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述基于多态贝叶斯网络的输电拉线塔安全风险评估方法，其特征在于：所述步骤三中，根节点的故障概率确定采用以下公式：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜岚，曹芝滔，关天宇，王茜雯，张迎春，陈云桥，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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