一種新型的調度端輸電線路覆冰氣象數據分析方法

董輝 沈杰士

DOI：10.19392/j.cnki.16717341.201720121

摘要：調度端掌握著電網全部實時數據，面對海量數據，高效的分析方法顯得至關重要。本文提出了一種灰色綜合關聯分析的方法，針對調度端輸電線路覆冰的氣象數據，確定了覆冰與其影響因素之間的關聯度，得出了監測段覆冰的主要因素，證明了灰色綜合關聯分析方法在覆冰因素研究中應用的可行性。結果表明：環境溫度、濕度、風速、風向和降雨量均與線路覆冰有較強的關聯性，其中環境溫度與覆冰的關聯度最大，是影響輸電線路覆冰的最主要因素。

關鍵詞：調度端數據；輸電線路覆冰；氣象因素；灰色綜合關聯分析

影響輸電線路覆冰的氣象因素為環境溫度、濕度、風速、風向和降水量 [1]。輸電線路覆冰在線監測系統通過預裝在導線監測點的不同種類傳感器，將氣象因素以及絕緣子串傾斜角等數據采集發送到調度監控中心。

目前國內外學者對輸電線路覆冰的數據研究主要集中在建立覆冰厚度或者覆冰重量的數學模型，進而預測覆冰的發展趨勢：文獻[24]分別介紹了基于稱重法、水平張力傾角法、傾角弧垂法的覆冰載荷力學計算模型。這些研究對預測覆冰發展趨勢有很大幫助，但是，利用輸電線路覆冰數據，定量分析覆冰因素與線路覆冰的關系的研究卻很少。

因此，為了定量分析覆冰因素與線路覆冰的關系，本文采用灰色綜合關聯分析的方法，結合在線監測數據，計算出輸電線路覆冰厚度與環境溫度、環境濕度、風速、風向和降雨量的聯系關系數值。

1 輸電線路覆冰在線監測系統

輸電線路覆冰在線監測系統主要由監測分機、無線通信網絡和監控中心構成。安裝在線路桿塔上的監測分機采集各種傳感器的測量值，并通過無線通信網絡發送至監控中心。監控中心將數據進行存儲，并由專家系統分析監測段導線的覆冰厚度，預測未來覆冰趨勢，給出預警信息。

2 輸電線路覆冰氣象因素

覆冰的定義是大氣溫度靠近或低于0℃時，有水珠冰結在溫度接近或低于0℃的物體上的白色透明或不透明的冰層。若被覆冰物是導線，則稱之導線覆冰。

空氣的溫度、風速和風向、過冷卻水滴直徑以及空氣中液態水含量是影響導線覆冰的四種主要氣象因素。導線覆冰的溫度是0℃以下。當風速在36m/s范圍內時，線路覆冰速度最快；當風速<3m/s，線路覆冰的速度和環境風速為正相關；當風速>6m/s，線路覆冰的速度和風速為負相關[1]。當風向與線路走向平行時，或與線路走向之間的夾角<45°或>150°時，線路的覆冰厚度相對較小；風向與線路走向成90°角或風向與導線之間的夾角在45°至150°范圍內時，線路的覆冰厚度相對較高[2]。

3 灰色關聯分析[6]

灰色關聯分析是灰色系統理論的應用方法，通過比較研究序列幾何形狀的相似程度，分析少數據、貧信息的問題，計算出它們之間的關聯度數值，數值越大，說明他們之間的相關性就越大，反之，其相關性就越小。

3.1 灰色絕對關聯度

設系統行為序列為Yi=（yi（1），yi（2），…，yi（n）），相關因素序列為Xj=（xj（1），xj（2），…，xj（n））。若兩序列的長度相同，則兩序列的灰色絕對關聯度為：

εij=1+si+sj1+si+sj+si-sj（1）

式中：si=∑n-1k=2y0i（k）+12y0i（n）（2）

sj=∑n-1k=2x0j（k）+12x0j（n）（3）

si-sj=∑n-1k=2（y0i（k）-x0j（k））+12（y0i（n）-x0j（n）） （4）

Y0i=（y0i（1），y0i（2），…，y0i（n））=（0，yi（2）-yi（1），…，yi（n）-yi（1））（5）

X0j=（x0j（1），x0j（2），…，x0j（n））=（0，xj（2）-xj（1），…，xj（n）-xj（1））（6）

灰色絕對關聯度只與研究序列幾何形狀的相似程度有關，與初始空間相對位置無關。

3.2 灰色相對關聯度

設系統目標序列為Yi=（yi（1），yi（2），…，yi（n）），影響因素序列為Xj=（xj（1），xj（2），…，xj（n））。若兩序列的長度相同且初始值不為零，則Yi和Xj的初值像可計為Y′i和X′j。其中：

Y′i=（y′i（1），y′i（2），…，y′i（n））=（1，yi（2）yi（1），…，yi（n）yi（1））（7）

X′j=（x′j（1），x′j（2），…，x′j（n））=（1，xj（2）xj（1），…，xj（n）xj（1））（8）

稱Y′i與X′j的灰色絕對關聯度ε′ij為Yi與Xj的灰色相對關聯度，記為rij。

rij=ε′ij=1+s′i+s′j1+s′i+s′j+s′i-s′j（9）

式中：

s′i = ∑n1k = 2y′0i（k） + 12y′0i（n）（10）

s′j = ∑n1k = 2x′0j（k） + 12x′0j（n）（11）

s′is′j = ∑n1k = 2（y′0i（k）x′0j（k）） + 12（y′0i（n）x′0j（n））（12）

Y′0i = （y′0i（1），y′0i（2），…，y′0i（n）） = （0，yi′（2）yi′（1），…，yi ′（n）yi ′（1））（13）

X′0j = （x′0j（1），x′0j（2），…，x′0j（n）） = （0，x′j（2）x′j（1），…，x′j（n）x′j（1））（14）

灰色相對關聯度是兩序列相對于初始點的變化速率的相關性的表征，只與序列相對于初始點的變化速率有關，而和各個序列數值的大小無關。

3.3 灰色綜合關聯度

灰色綜合關聯度的計算公式為：

ρij=θεij+（1-θ）rijθ∈[0，1]（15）

εij表示灰色絕對關聯度，rij表示灰色相對關聯度。灰色綜合關聯度一方面反映研究序列Yi與研究Xj幾何形狀相似的程度，另一方面也表征研究序列Yi與研究序列Xj相對初始點的變化速率的接近程度，是一個可以較全面地反映兩研究序列之間聯系緊密程度的數量指標。θ用來平衡絕對關聯度和相對關聯度的作用，一般情況下取值0.5。

4 綜合關聯分析在線路覆冰因素研究中的應用

4.1 建立研究序列

在使用綜合關聯分析解決問題時，首先要確定研究序列，即問題的目標序列和影響因素序列。在輸電線路覆冰因素相關性的研究中，輸電線路覆冰厚度或者冰重

可以作為目標序列，氣象因素、季節因素、高度因素等影響線路覆冰的因素可選為影響因素序列。

在輸電線路在線監測系統中存儲了覆冰的厚度和冰重的數據，因此可以用來建立目標研究序列。在PMS后臺臺賬或者輸電線路在線監測系統中可以查閱環境溫度、環境濕度、風速、降水量、海拔高度、導線懸掛高度、導線直徑及導線流過的電流的數值，因此可以將這些影響因素的數值用來建立影響因素序列。由于風向一般都用文字描述及季節因素都是用阿拉伯數字表述，對覆冰的研究沒有意義，所以風向和季節因素不能直接用來建立研究序列。需要將風向和季節因素進行數值化處理，進而才能用來建立影響因素序列。

從文獻[1，2]中可得知，風向與線路的夾角為90°時覆冰最嚴重，風向與線路的夾角為0°時覆冰較輕。因此，本文規定風向與線路的夾角為90°時，風向的取值為1；風向與線路的夾角為0°時，風向的取值為0.1；其他情況風向的取值范圍是（0.1，1）。在輸電線路覆冰影響因素的研究中，本文將一段時間內不變或者輕微變化的風向，取值為[0.1，1]之間的一個常數，由灰色關聯分析與序列的空間位置無關可知，這樣取值不影響灰色關聯分析的結果。

對季節因素建立研究影響因素序列時，不應用月份的阿拉伯表述數值來建立研究序列，應該使用不同月份的覆冰厚度或者冰重來建立研究序列。

4.2 序列的處理

[JP3]灰色關聯分析要求研究序列Yi與研究序列Xj的長度相同。由于外界干擾的存在，輸電線路在線監測系統中的傳感器和傳輸網絡可能存在漏采、漏傳的現象，因此需要將缺失的數據用數學方法補出，以達到研究序列Yi與研究Xj長度相同的要求。由于覆冰是一個連續的過程，所以本文采用的方法是：已知x（k-1）和x（k+1），未知x（k）則x（k）=x（k-1）+x（k+1）2。

4.3 實例分析

本文將輸電線路覆冰厚度作為目標序列，將環境溫度、環境濕度、風速、風向和降雨量作為影響因素序列。根據神原1回線的實時監測數據[7]，進行氣象因素與輸電線路覆冰厚度的灰色關聯分析。通過在Matlab中編程計算，覆冰厚度與環境溫度、濕度、風速、風向、降雨量的綜合關聯度依次為0.5473、05045、0.5035、0.5047、0.5047。

輸電線路覆冰厚度與環境溫度、環境濕度、風速、風向和降雨量的灰色綜合關聯度數值均比較大，表明五個氣象影響因素與線路覆冰的相關性很大。其中環境溫度與輸電線路覆冰厚度的關聯度數值最大，其次是風向和降雨量，再次是環境濕度，最后是風速。這說明被監測輸電線路在此覆冰監測期間，環境溫度是影響線路覆冰的主要因素。

5 結論

輸電線路覆冰因素的研究本身就是一個灰色系統，必須借助某些數學方法才能進行定量的研究，否則只能定性的描述。灰色關聯分析是一種研究少數據、貧信息的數學方法，正是解決此類問題的方法之一。本文使用灰色綜合關聯分析的方法，確定了覆冰厚度與環境溫度、環境濕度、風速、風向和降雨量之間的關聯度。結果表明：五個氣象影響因素與線路覆冰都有較大的關聯性，其中環境溫度與輸電線路覆冰的關聯度數值最大，是影響線路覆冰的最主要因素。灰色關聯分析的結果對電網運行的調度和覆冰區域的劃分都有重要的意義，也為灰色關聯分析在電力系統分析解決問題拋磚引玉。

參考文獻：

[1]蔣興良，易輝.輸電線路覆冰與防護[M].北京：中國電力出版社，2001.

[2]胡毅.輸電線路運行故障分析與防治[M].北京：中國電力出版社，2007.

[3]黃新波，孫欽東.導線覆冰的力學分析與覆冰在線監測系統[J].電力系統自動化，2007，31（14）：89101.

[4]張松海，施心陵，等.基于動態拉力與傾角的輸電線路覆冰過程辨識與建模[J].電力系統保護與控制，2016，44（9）：5761.

[5]徐青松，季洪獻，王孟龍.輸電線路弧垂的實時監測[J].高電壓技術，2007，33（7）：206209.

[6]劉思峰，黨耀國，等.灰色系統理論及其應用[M].北京：科學出版社，2010.

[7]黃新波，孫欽東，張冠軍，等.線路覆冰與局部氣象因素的關系[J].高壓電器，2008，44（4）：289294.

[8]黃新波，歐陽麗莎，等.輸電線路覆冰關鍵影響因素分析[J].高電壓技術，2011，37（7）：16771682.

作者簡介：董輝（1987），男，河南平頂山人，碩士，工程師，研究方向：電網運行、調度及自動化。