遼寧電力系統冰區分級研究

司紅代，朱義東，韓洪剛，郝建成

(1.沈陽工程學院，遼寧 沈陽 110136;

2.國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院，遼寧 沈陽 110006)

遼寧電力系統冰區分級研究

司紅代1，朱義東2，韓洪剛2，郝建成2

(1.沈陽工程學院，遼寧 沈陽 110136;

2.國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院，遼寧 沈陽 110006)

將遼寧省近30年全部觀冰站的覆冰厚度觀測數據折算到標準狀態下覆冰厚度進行高度和線徑修正，利用克里格插值技術計算得到覆蓋全省地理范圍的覆冰厚度數據，對全省不同地區的覆冰數據利用極值模型進行重現期覆冰厚度計算，首次利用覆冰數據法得到不同重現期覆冰厚度分布圖，并對基于不同氣象參數的回歸法覆冰分級進行了探討。

覆冰數據;冰區分級;極值模型

輸電線路在覆冰嚴重時容易造成倒塔、斷線等嚴重事故，覆冰后的導地線在風力作用下還容易發生舞動進而形成停電故障或次生倒塔斷線事故［1-2］。

目前遼寧省內電力設計部門在輸電線路設計過程中往往依照整個地區粗略覆冰情況開展設計，并無詳細的冰區劃分數據可以參照。在覆冰較輕地區如采用過大的線路覆冰設計裕度將造成資源浪費，但如果覆冰設計偏低，則容易因設計標準過低引發事故［3］。基于此開展了省內冰區細化分級的研究，基于覆冰觀測數據完成了電力系統冰區分級，并對氣象回歸法進行了計算和探討。

1 數據資料選取

采用遼寧省內11座觀冰站導線1980年以來年結冰資料，選取導線結冰發生前2日、前1日及當日的最高氣溫、最低氣溫、日照日總量、日平均相對濕度、日平均水氣壓、日平均氣溫、日平均風速、日20:00風向、日14:00風向、日08:00風向、日02:00風向、日降水量作為回歸變量進行研究分析。

經過統計分析收集到遼寧省過去30年發生的有效霧凇觀測450次，雨凇觀測116次。同時為彌補觀測資料不足，還參考國網遼寧電力近10年輸導線路舞動頻次分布圖對冰區重現期進行修正。

2 重現期覆冰厚度計算

根據遼寧省導線積冰站點觀測記錄歷史較長的特點 (觀冰數據年代序列大于30年)，嘗試采用覆冰數據法確定不同重現期設計冰厚。

2.1 標準冰厚計算

由于遼寧導線積冰資料觀測中關于積冰重量的記錄相對較少 (按文獻《地面氣象預測規范》，當積冰直徑大于一定數值時才測定重量，故個別氣象站歷史上無冰重觀測)，因此采取長短徑尺寸計算公式進行標準冰厚計算，即:

式中 b0——標準冰厚，mm;

ρ——實測或調查覆冰密度，g/cm3;

r——導線半徑，mm;

a——覆冰長徑，mm;

c——覆冰短徑，mm。

ρ在雨凇和雪凇時可粗略選取不同數值，由于雨凇比其他形式冰粒堅硬透明，密度ρ取0.85 g/cm3，而和雨凇相似的霧凇密度ρ只有0.25 g/cm3。當覆冰重量數據較全時，精確計算ρ的公式:

式中G為冰重，g/m。

通過計算得出遼寧省11座觀冰站歷史最大冰厚及標準冰厚，最大冰厚如表1所示。

表1 遼寧省11座觀冰站歷史最大冰厚及標準冰厚

2.2 高度和線徑修正

表1標準冰厚為測量得到的最大冰厚，為進行標準分析和具備可比性，需要考慮不同時期、不同站點懸掛測試導線的高度和線徑的影響。按相關氣象規范要求，將冰厚統一修正為離地10 m、直徑為26.8 mm導線的覆冰冰厚。高度與線徑修正系數計算公式:

式中 Z——設計導線懸掛高度，m;

Z0——實測或調查覆冰導線懸掛高度，m;

α——指數，與風速、含水量與捕獲系數有關，無實測資料時α可取0.22。

遼寧地區懸掛的觀冰導線離地高度為2 m，則遼寧地區高度修正系數為

Kh=(10/2)0.22=1.43

線徑修正系數計算公式:

式中 φ——設計導線直徑，mm;

φ0——實測或調查覆冰的導線直徑，mm。

1980～2010年觀冰導線線徑為4 mm，則:

Kφ1=1-0.126ln(26.8/4)=0.76

2011年后，線徑改為標準導線26.8 mm，則:

Kφ2=1-0.126ln(26.8/26.8)=1

經過高度與線徑修正后的標準厚度為

2.3 計算不同重現期設計冰厚

將修正后的冰厚數據進行統計整理，根據概率分布模型計算不同重現期的冰厚。

概率分布模型采用極值Ⅰ型分布，計算公式:

根據概率分布模型采用極值Ⅰ型分布，計算出已有導線積冰觀測站的30、50、100年重現期冰厚。計算結果如表2所示。

表2 遼寧省各監測站導線結冰標準冰厚 mm

2.4 微地形影響修正

對于風口、迎風坡等對線路覆冰有影響的特殊地形，應考慮不同地形的修正系數Kh，其取值應根據實測資料分析確定，本文按相關標準推薦值選用修正系數［4］。

使用繪圖軟件內置的克里格插值設計，將微地形冰厚計算結果進行空間插值，并繪制冰區圖。根據線路設計和運行的實際經驗，對所繪冰區圖進行修正。

經過微地形修正及參考導線舞動分布圖后修正得到的重現期冰厚如表3所示。

表3 地形修正后遼寧省各監測站導線結冰標準冰厚mm

3 遼寧省冰區分布特征及冰區分級

3.1 遼寧省導線積冰發生頻次空間分布

通過統計遼寧省歷史上 (1980～2011年)11座導線積冰觀測站的導線積冰觀測數據，可以看出遼寧地區導線積冰發生次數最多的是丹東地區，累計積冰次數達103次。導線積冰發生的高值區有兩個，一個是東南沿海以及遼東半島北部地區 (包括丹東、寬甸、營口、蓋州、瓦房店等市縣)，另一個是遼寧北部地區 (包括沈陽、鐵嶺的大部分地區)。近30年遼寧省導線積冰日數空間分布如圖1所示。

圖1 近30年遼寧省導線積冰日數空間分布

3.2 遼寧省導線積冰發生頻次的時間分布

導線積冰日數年際間波動較大，沒有明顯的趨勢性，波動范圍為5～55 d。1993年是遼寧省導線積冰現象最多的年份，霧凇最多的年份同樣發生在1993年，雨凇出現最多的年份為1992年、1993年。霧凇每年均有發生，而雨凇個別年份沒有出現，除1987年外每年霧凇日數均多于雨凇日數。遼寧省導線積冰現象一般發生在10月至次年4月，1月最多，1、2、12月霧凇日數明顯多于雨凇，3、10月相當，4、11月雨凇多于霧凇，特別是11月雨凇明顯居多。

3.3 不同重現期冰區分級

由表3可見，通過ARCGIS地理信息平臺中的克里格插值法，將11個觀冰點的數據插值到全省，得到30年、50年、100年重現期冰區如圖2～圖4所示。

可見，主要冰區分布在遼寧東部山區、遼寧南部沿海、遼寧西部及西南部沿海地區，這些地區主要受地形及水體分布的影響，其中丹東地區是導線積冰嚴重地區。

圖2 經驗修正后的30年冰區重現期分布

圖3 經驗修正后的50年冰區重現期分布

圖4 經驗修正后的100年冰區重現期分布

4 統計回歸方法分析

當觀測數據的年代序列較短，但具有較詳細的與覆冰形成相關氣象因子和地理因子資料時，可利用逐步回歸法建立導線覆冰厚度與環境因子回歸模型，并將確定的回歸模型運用到本地區地面氣象觀測站，從而確定地面氣象觀測站所在位置的歷史覆冰冰厚［5］。

氣象預報中，常需要從可能影響預報量的許多因素中挑選一批關系較好的作為預報因子，逐步回歸分析方法就是針對以上需要能夠保證在已選定的一批因子中得到最優的回歸方程的方法，包含以下方案。

a. 逐步剔除方案

從包含全部變量的回歸方程中逐步剔除不顯著的因子，即每次僅比較因子的方差貢獻 (偏回歸平方和)，記為

從Vk(k=1，2，…，p)中選出方差貢獻最小者，記為Vmin，再做F檢驗。

b. 逐步引入方案

在一批待選的因子中，考察其對預報量y的方差貢獻，挑選所有因子中方差貢獻最大者，經統計檢驗顯著的，引入回歸方程。

c. 雙重檢驗的逐步回歸方案

逐步剔除計算量較大，逐步引入雖然計算量相對小一些，但不能保證最后的方程是最優的。而雙重檢驗逐步回歸方案則綜合二者優點克服其缺點的方案。基本思路如下:將因子依次引入，引入因子的條件是該因子的方差貢獻是顯著的。同時，每引入一個新因子后，要對老因子逐個檢驗，將方差貢獻變為不顯著的因子剔除。該方案是利用求解線性方程中求逆同時并行的方法，使計算因子方差貢獻和求解回歸系數同時進行，計算比較簡便，且每一步都做了檢驗，最后所得方差中所有因子都是顯著的。

由于該方法簡便可靠，故在此次電網冰區分布圖繪制中采取該方案。利用Matlab作為統計分析工具，計算步驟如下。

顯著性水平:α=0.10

引入變量的臨界值:Fin=4.0剔除變量的臨界值:Fout=4.0擬建立回歸方程:

第1步準備工作:從標準化變量出發，建立求標準回歸系數的標準方程組，合并預報量(y)與待選預報因子(X(1)，X(2)，X(3)，…，X(32))組成一個方陣，開始做逐步回歸的計算。

第3步剔除或引入變量:只在引入3個變量后才考慮前2個引入因子是否貢獻不大，同樣利用公式分別找出已引入項中Vk絕對值最小者和未引入項中Vk絕對值最大者，分別引入兩者檢驗值Fout(kin)、Fin(kout)，若Fout(kin)＞Fout，則已引入的第kin項不能剔除，反之則可剔除，而若Fin(kout)＞Fin則未引入第kout項可被引入。

最后篩選出3個引子分別為X(4)，X(15)，X(32)，建立回歸方程:

2.328 41 × 10-6＜＜ 0.05，殘差均方 RMSE=0.957 074，由于R2檢驗值偏小，且選出的預報因子數量偏少，此方法較預期有一定偏差。

因此，遼寧地區現有條件下不適合采用參量逐步回歸分析方法。

5 結論

a. 基于30年全省觀冰站的覆冰厚度數據，通過標準冰厚計算和地形、線徑修正計算得到覆蓋全省地理范圍的覆冰厚度數據。利用極值模型進行重現期覆冰厚度計算，得到全省電力系統不同重現期覆冰厚度分布圖。

b. 由修正后的冰區重現期分布圖可見，主要覆冰區分布在遼寧東部山區、遼寧南部沿海、遼寧西部及西南部沿海地區，這些地區主要受地形及水體分布的影響。

c. 在利用覆冰數據法開展冰區分級的同時，還對利用不同氣象參數回歸方法的覆冰分級方法進行了探討。但基于目前的數據暫難以建立理想的數學回歸模型。

［1］ 蔡文彪.500 kV輸電線路覆冰舞動跳閘原因與對策 ［J］.東北電力技術，2009，30(12):35-37.

［2］ 趙永生，王富榮，趙德奎，等.電網覆冰事故分析及應對措施 ［J］.電工技術，2009，30(4):24-26.

［3］ 楊靖波，李 正，揚風利，等.2008年電網冰災覆冰及倒塔特征分析［J］.電網與水利發電進展，2008，24(4):4-8.

［4］ 孫 羽，王秀麗.冰災天氣下輸電網覆冰閃絡跳閘風險評估［J］.東北電力技術，2013，34(9):1-4.

［5］ 郎振國，劉 良，徐寶臣.通遼地區輸電線路發生覆冰舞動原因及對策 ［J］.東北電力技術，2006，27(11):19-22.

Study on Icing-region Ranking for Liaoning Electric Power System

SI Hong-dai1，ZHU Yi-dong2，HAN Hong-gang2，HAO Jian-cheng2
(1.Shenyang Institute of Engineering，shenyang，Liaoning 111036，China;2.Electric Power Research Institute of State Grid Liaoning Electric Power Co.，Ltd.，Shenyang，Liaoning 110006，China)

30-year data from all the icing observation stations in Liaoning are collected，which is reduced to the standard state of ice thickness，and the height and line diameter correction is made.Kriging interpolation method is used to get the ice thickness data covering the whole province.For the ice data of different areas，extreme value model is used to calculate ice thickness of different return period.Based on ice thickness data，icing-region ranking map for Liaoning electric power system is obtained for the first time.And also based on regression of different meteorological parameters，icing region ranking is discussed in this paper.

Icing data;Icing ranking;Extream model

TM75

A

1004-7913(2014)03-0009-04

book=13,ebook=307

司紅代 (1961—)，男，學士，高級工程師，主要從事電力系統控制工作。

2013-12-10)