新疆極端環境下架空輸電線路時變停運模型分析

孫誼媊，董小順，袁鐵江，李悅玲，黃 擎

（1.國網新疆電力公司電力科學研究院，新疆烏魯木齊 830000；2.國網新疆電力公司烏魯木齊供電公司，新疆烏魯木齊 830000；3.大連理工大學電氣工程學院，遼寧大連 116024；4.國網冀北電力有限公司遵化市供電分公司，河北遵化130281）

每年我國電力系統故障原因中，自然災害占了30%以上，并呈現逐年遞增的趨勢，成為電力系統安全穩定運行的最大威脅[1]。由于架空輸電線路長期暴露在外界環境中，其故障的發生受極端氣候環境的影響尤甚。由大風引起的風荷載對線路的影響在各類極端氣候環境導致線路故障事故中是最主要的，大風天氣還會造成線路的破壞、風偏故障、舞動等嚴重后果[2-3]。因此，極端氣候環境下的大風天氣給電力系統的安全穩定運行帶來了極大的威脅。

架空輸電線路停運率的準確性影響著電力系統的規劃運行[4]。線路發生故障可能是隨外部天氣、老化程度等運行工況變化而變的，具有隨機性。建立大風災害下的架空線路時變停運概率模型，得到停運率，有利于輸電線路風險評估。輸電線路時變停運概率數據是計算電網整體風險度不可缺少的數據[5]，建立基于大風等極端氣候環境下的架空輸電線路停運概率模型已成為各國學者研究的熱點。

目前，針對在大風災害環境影響下的架空輸電線路時變停運模型的建立，大致概括為統計學方法和人工智能方法[3-4]。文獻[6-7]提出了基于颶風下的輸電線路停運率預測模型。文獻[8]提出了植被影響下的線路故障率采用階梯函數描述。文獻[3]提出了基于大風災害下的線路停運概率模型，同時慮及線路的疲勞折損，綜合分析大風災害下輸電線路的可靠性水平。文獻[9]提出了暴露型設備停運可采用馬爾可夫過程模型描述，而采用非馬爾可夫模型描述封閉型設備。文獻[10]提出了基于馬爾可夫模型的輸電線路及絕緣子狀態評估模型，并借鑒于運行經驗數據對湖北電網輸電線路進行了評估。文獻[11]提出了基于隨機過程停運模型和可信性理論建立模糊故障率下的缺乏歷史統計數據時元件停運模型。文獻[5]提出了基于主觀貝葉斯推理過程建立了輸電線路的停運概率模型，仿真結果表明該模型較好地反映了外部環境的變化對架空線路停運率的影響。文獻[4]提出了基于臺風和冰災影響下的架空輸電線路停運概率模型。文獻[12-13]提出了惡劣氣候條件下輸電線路停運模型，其過程是將確定性模型模糊化，構建由風力載荷、冰力荷載和線路潮流水平作為輸入變量的停運率模糊if-then規則和模糊推理系統，并對推理結果進行求解。這些文獻僅把極端氣象環境的發生當作是一種小概率事件。

根據國內外研究現狀，本文仍把大風天氣的發生當作是一種小概率事件，提出了基于極端環境下的輸電線路時變停運模型，具體過程為：首先，根據風速的實時變化、輸電線路的風荷載設計水平及慮及線路的疲勞折損，建立了極端環境下的線路時變停運模型，綜合分析輸電線路的可靠性水平；其次，以新疆吐哈地區架空輸電線路為算例驗證所建模型的正確性；最后，分析新疆地區環境特點，結合算例，分析新疆極端環境下的架空輸電線路實際可靠性水平，結果表明基于新疆極端環境下的輸電線路故障率過高，新疆疆極端環境下的輸電線路風荷載按照國家相關規范設計不適用于新疆地區的結論。最后，指出了我國高壓輸電線風荷載的設計規范中存在著問題并提出了相關意見。該模型具有一定的工程指導意義。

1 基于大風災害下的線路停運概率模型

1.1 線路風荷載概率分布

線路風荷載的計算公式[14]：

式中：Wx為導線風荷載標準值，N；α為導線風壓不均勻系數，按照表1確定；μsc為電線體型系數，在GB 50545中規定當d＜17 mm取1.2，當d≥17 mm取1.1；βc為風載調整系數，電壓等級為500 kV/750 kV，按照表1確定，其他直接取1；d為導線外徑，mm；lH為桿塔水平檔距，m；μz為風壓高度變化系數，按照表2確定；θ為風向與導線之間的夾角，（°）。

表1 我國電力行業標準中α、βc取值Table 1 α、βcvalue in China’s electric power industry standard

表2 風壓高度變化系數Table 2 The wind pressure height coefficient

由式（1）可知，線路所承受的風荷載與風速和風向密切相關，由于風速、風向是隨機變量，所以線路風荷載也是隨機變量。本文利用廣義極值分布對其進行概率分布擬合，廣義極值分布又分為I型極值分布、II型極值分布、III型極值分布[15-20]，將不同類型的3種極值分布一般化，得到的廣義極值分布函數表達式為

式中：r為形狀參數；a為尺度參數；b為位置參數。

目前，大多數國家（包括我國）對風速概率模擬都采用I型極值分布[14-16，19]。因此，本文將這種對風速概率模擬的方式應用在預測風荷載概率分布上，即采用I型極值分布確定風荷載概率分布函數：

目前，對式（3）中2個參數a、b的估計有距法、最小二乘法、極大似然法及概率加權距法。本文采用距法[15-16，19]確定2個參數，計算結果是由根方差和數學期望的計算公式得到：

式中：為輸電線路風荷載的平均值。

線路風荷載概率分布函數的具體步驟為：

1）根據觀測到風速、風向數據計算線路所承受的風荷載；

2）選取區間t時段內最大的風荷載，重復此過程，選取出n組最大風荷載組成一列風荷載的極值樣本序列；

3）根據步驟2）風荷載的極值樣本序列，通過距法，估計出風荷載的2個參數a和b；

4）根據每一次估計的2個參數a和b，即可估計出風災下的線路風荷載概率分布函數。

1.2 線路風荷載停運概率預測建模

輸電線路設計風荷載的變差系數為[3]：

式中：μ為輸電線路設計風荷載的均值；σ為輸電線路設計風荷載的標準差。

事實上，線路實際風荷載和設計的風荷載是隨機變量，利用應力-強度干涉面積法計算架空輸電線路故障概率[3]的，其輸電線路設計風荷載的概率分布為正態分布[3]：

因此，本文提出了基于風災下的輸電線路停運概率預測模型：

1.3 慮及疲勞折損的線路風荷載停運概率預測

疲勞折損系數為

折損后的線路所能承受的最大風荷載為

式中：VH2O_H為疲勞折損系數；W′d為實際能承受的風荷載；Wd為設計所能承受的風荷載；ζ2為線路服役壽命到達時的疲勞折損系數；β為形狀參數；α為尺度參數[3]。

2 新疆地區算例分析

2.1 模型驗證

采集新疆地區2014年4月23日大風災害下的風速、風向數據。表3為每間隔1 h選出的最大風荷載量所對應的風速及風向。選取新疆吐哈地區2條輸電線路，其參數如表4所示，該算例選取線路L1。

表3 風速、風向取值Table 3 The value of wind speed and wind direction

表4 2條輸電線路參數Table 4 Parameters of two transmission lines

計算輸電線路故障概率的過程為：根據記錄觀測到的風速、風向的數據，逐一計算輸電線路所承受的風荷載，選取間隔1 h的一個最大風荷載；選出每12 h構成的風荷載的極值樣本序列，利用距法估計出2個參數。按照式（8）、式（9）計算線路故障概率，得出其概率密度函數曲線如圖1所示，其故障概率如表5所示。

圖1 線路L1風荷載概率密度函數曲線Fig.1 Wind load probability density function curve of Line L1

表5 風災下線路的停運概率Table 5 Line outage probability under the wind disaster

由圖1及表4可知，前半天輸電線路故障概率為0.99，已經處于停運狀態。國網新疆電力公司在2014年4月23日發現吐哈線路發生故障并停運，這與采用本文提出的線路故障概率模型得到的結論是一致的，驗證了本文所提模型的正確性。

2.2 模型分析

新疆由于谷地的狹管效應產生大風，最大風力可達12級以上，造成風災[13]。據統計，常年平均風速為9 m/s，最大風速超過45 m/s，并且年平均大風日數超過100 d。年日數多、風力強及持續性長是新疆大風的主要特征[20]，尤其在“百里風區”、“三十里風區”等特殊地段常常出現大風吹翻火車、阻礙交通等事件[21-24]，大風天氣已然成為新疆地區主要的氣象災害之一。據統計，極端環境下的大風天氣平均每年會給新疆地區造成2.4億元的經濟損失[20]。 2014年1月—2014年7月，110 kV及以上輸電線路跳閘率為0.16次/（100 km·a），其中在未考慮由風害引起的外力破壞造成故障的情況下，風害占總故障的21%。

例如，采集新疆吐哈地區3 d內觀測的大風情況下的風速、風向數據如圖2、圖3所示。

圖2 大風災害下風速變化圖Fig.2 Wind speed variation diagram under the wind disaster

圖3 大風災害下風向變化圖Fig.3 The wind direction variation under the wind disaster

選取吐哈地區內的2條輸電線路，如表4所示。

按照模型驗證中的算例過程，其概率密度函數如圖4、圖5所示。圖4、圖5分別為大風期間2條線路實際風荷載及能承受風荷載的發展情況，如圖中紅色的實線所示，2條線路能承受風荷載的概率密度函數是固定不變的；如圖中藍色點劃線所示，2條線路實際承受的風荷載變化是一致的，也可看出其故障概率發展的動態過程，風速是從小變大再變小的動態過程，其實際風荷載概率密度函數也相應地是從左向右再向左發展的動態過程[25-28]。由于線路L2已經發生折損，無法達到100%的設計風荷載承受能力，L2所能承受風荷載的概率密度函數曲線比線路L1要向左移，遭受惡劣天氣影響的后果更加嚴重。

根據輸電線路故障概率預測模型（9）計算出2條線路的故障概率，如表6、圖6所示。

圖4 線路L1的概率密度函數圖Fig.4 Probability density function curve of Line L1

圖5 線路L2的概率密度函數圖Fig.5 Probability density function curve of Line L2

表6 大風下線路停運概率Table 6 The line outage probability under the wind disaster

圖6 大風下線路的停運概率變化圖Fig.6 The line outage probability variation under the wind disaster

由表6和圖6可知，隨著大風天氣的發展，線路的停運率也產生變化：風速小，相應地故障概率小；隨著風力的加大，線路故障概率也增大；當大風過后，風力減小，故障概率也減小。在相同的環境下，線路L1故障概率值要小于L2，輸電線路L2更容易發生故障，在第二天到第三天時，線路L2故障概率幾近為1，說明線路已經處于故障狀態。也可看出，2條輸電線路的故障概率較大[29-32]。

綜上分析表明，本文在優化文獻[3]模型的基礎上建立的輸電線路故障概率預測模型較好地反映了輸電線路實際可靠性水平發展狀況，并且本文的計算過程較為簡單。算例結果表明，新疆地區輸電線路故障概率相對于國內其他地區大。在新疆吐哈地區，算例中的大風天氣時常發生，已不算小概率事件，由大風天氣導致輸電線路停運給社會經濟帶來了巨大損失[33-35]。

由于架空輸電線路是典型的風敏感結構[22]，輸電線風荷載是輸電塔抗風設計的控制因素[23]，各國均制定了相關的荷載規范以確保其可靠運行。根據文中分析可知，新疆極端環境下的輸電線路按照《架空輸電線路設計規范》、《建筑結構荷載規范》設計發生故障率過高，這說明了存在工程設計階段氣象資料收集不全、防風標準偏低、結構設計不盡合理等問題。安全合理地對線路風荷載取值是目前輸電工程結構設計中的關鍵問題[36-38]。

綜上所述，我國高壓輸電線風荷載的設計規范中存在著問題，針對這些問題工程設計階段應該突出地域差異，分析全國各地環境特點，制定符合各地區的風荷載。目前，應該圍繞新疆大風天氣多、嚴寒溫差大、鹽堿沙塵多等環境特點，完善防風等反事故措施細則；加強風區設備的巡查巡視，針對大風等特殊天氣，組織開展特巡工作，及時發現缺陷異常；全疆各單位要認真開展輸電線路廊道風害隱患排查治理專項工作，加大輸電廊道防患治理項目儲備。

3 結論

1）本文結合輸電線路風荷載設計規范及慮及線路疲勞折損建立了大風災害下架空輸電線路的時變停運概率模型，用以計算輸電線路的可靠性水平，算例結果驗證了該模型的正確性及有效性。

2）分析新疆極端環境特點，結合算例，證明我國輸電線風荷載的設計規范存在著問題，并提出了相應的建議。

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