配電線路鳥害故障預測模型研究

戴宇辰 葉 青 許安杰 楊 帆

（1. 南京工程學院電力工程學院，南京 211167;2. 國網蘇州供電公司，江蘇 蘇州 215000）

層次分析法通過明確問題，建立分析模型結構，構造判斷矩陣，確定各指標的權重[2]。通過浙江某地區近年來 10kV配電線路鳥害故障數據進行收集匯總與分析，利用五種地理特征距故障桿塔距離作為指標，建立鳥害預測模型，能很好地反映不同地理位置桿塔鳥害故障的易發情況，為配電線路防鳥害工作提供防治措施和建議。

1 浙江某地區配電線路鳥害統計

1.1 鳥害故障數按年分布

對浙江某地區近幾年 10kV配電線路鳥害故障數據進行匯總，可知在2010—2016年間，10kV配電線路由于鳥害引發的故障共有423起。如圖1所示，2010年浙江某地區全年共發生鳥害故障54起，直到2016年浙江某地區全年共發生鳥害故障70起，6年間增長了29.6%，并呈現出逐年增加的趨勢。

1.2 鳥害故障按地理特征分布

配線線路周圍的地理特征對鳥害故障的發生也有著密切的關系。由于配電線路桿塔周圍的地理特征不是單一的，而是復雜多樣的[3]，將距離桿塔最近的地理特征稱為第一地理特征，依據對浙江某地區鳥害故障第一地理特征的數據，分析了第一地理特征與鳥害數量的關系，如圖2所示。從圖2中可以看出，不同的地域對此地域中鳥害故障的數量也有著影響的作用。其中第一地理特征為水域附近，如小型池塘、湖泊以及江河附近的線路是受鳥類影響較為嚴重的區域，占到總故障數的36%，其次為荒山與農田，三者總的故障數達到了故障總數的89%。可見地域因素也是鳥類防治需要關注的重要因素之一。

2 預測模型及鳥害等級研究

由統計數據可知，鳥害故障主要發生在水域、農田、荒山森林、鳥類遷徙通道及城鎮附近。以桿塔在上述五種地理特征附近發生的鳥害故障數據為基礎，采用層次分析法建立桿塔鳥害故障的預測模型。

2.1 權重系數分析

在層次分析法建模中，首要的工作是確定各變量在模型中的的權重系數[5]。在鳥害故障統計數據中，35.70%的故障桿塔第一地理特征為水域；23.40%的故障桿塔第一地理特征為農田；17.73%的故障桿塔第一地理特征為荒山森林；15.13%的故障桿塔第一地理特征為鳥類遷徙通道；8.04%的故障桿塔第一地理特征為城鎮。用x1-x5分別表示各故障桿塔第一地理特征，計算xi所占鳥害故障總數百分比與xj所占鳥害故障總數百分比的比值記為相對重要性數值xij(i, j=1, 2, 3, 4, 5)。

（1）根據計算所得結果構造A-X判斷矩陣A

（2）計算A-X判斷矩每一行元素乘積的n次方根，得

（3）將向量W歸一化處理

在社會經濟不斷發展的進程中，企業面臨一次又一次的改革，只有不斷的進行改革和創新，才能完成一次次的轉型升級，永葆發展的生命力。在這個過程中，企業黨建工作起到重要的作用和意義，它是企業軟實力建設不可缺少的重要因素，也是企業市場競爭中的后備力量。因此，在新形勢下，企業只有不斷加強黨建工作的建設，全面落實各項基層工作，才能夠使企業各項事業發展順利進行。尤其是要注重企業基層的黨建政工工作的建設，在工作中始終要將創新與發展放在第一位，這是企業發展的基礎，也是政工工作的必然要求。

（4）構造AW矩陣：

得到矩陣A特征向量，即

（5）計算A-X判斷矩陣的最大特征根：

（6）計算A-X判斷矩陣隨機一致性比率，檢驗判斷矩陣一致性

判斷矩陣A滿足一致性檢驗。

綜上所述，指標水域、農田、荒山森林、鳥類遷徙通道及城鎮所對應的權重系數分別為 0.357、0.234、0.178、0.151、0.080。

2.2 預測模型建立

結合多位專家的意見，通過對樣本中各地理特征與故障桿塔距離數據的分析，將地理特征對桿塔發生鳥害故障的影響因素按照距離分為0至4共五級，針對距桿塔不同距離分別賦予影響值，并記水域、農田、荒山森林、鳥類遷徙通道和城鎮五個地理特征對應的影響值為zk，k=1, 2, 3, 4, 5。因此得出鳥害故障預測模型為

表1 影響值分布表

通過分析樣本中各故障桿塔所處地理位置與發生鳥害故障嚴重程度，將鳥害故障易發等級分為四級，因為鳥害故障預測模型權重系數已進行歸一化處理，影響值最大為4，所以模型取值在0—4之間，將桿塔等級按預測評價值分為 V1:[0, 0.5]，V2:(0.5,1.3)，V3:(1.3, 2.5)，V4:(2.5, 4]四個區間。V1等級代表此桿塔基本無鳥害事故，可以不采取防鳥害措施；V2等級代表此桿塔發生鳥害故障的概率較低，需要采取少量的防鳥害措施；V3等級代表此桿塔發生鳥害故障的概率較高，需要采取一定的防鳥害措施；V4等級代表此桿塔發生鳥害故障的概率特別高，需要采取完整的防鳥害措施，并加強對該桿塔的監控。

2.3 實例分析

2015年4月，浙江某地區楊家G293線53號桿塔發生鳥害故障。根據桿塔實地測量數據得知，楊家G293線53號桿塔位于水域附近，與水域直線距離為130m，距桿塔150m處有農田，附近無荒山森林，距鳥類遷徙通道100m，附近無城鎮。

由此數據可知影響值z1=4，z2=1，z3=0，z4=3，z5=0。將以上影響值帶入鳥害故障預測模型得出評價值y=2.115，屬于 V3等級，此桿塔發生鳥害故障概率較高。

根據歷年運行數據顯示，楊家G293線53號桿塔在2010—2016年間共發生鳥害故障10次，發生概率較高，驗證了建立的鳥害故障預測模型的準確性。

3 防治措施及建議

1）結合鳥害故障預測模型，計算區域內各個桿塔鳥害故障易發等級，根據不同的鳥害故障易發等級，分別使用不同力度的防治設備和措施。另外對V3，V4等級的桿塔應加強巡視力度，尤其對 V4等級特別容易發生鳥害故障的桿塔應開展實時監測。

2）增強對鳥類季節性活動規律的掌握。由圖2可以看出，浙江某地區鳥害故障易發時段為 4—9月。因此，需要在鳥類活動頻繁的這幾個月加強鳥害易發等級較高線路的巡視工作，縮短巡視時間間隔。

3）在新建桿塔及線路，特別是在鳥類活動頻繁區域的新建桿塔及線路應預先計算鳥害易發等級，考慮有效的防鳥措施，針對線路途經區域的自然環境及鳥類分布，采用合理的防鳥設備。

4）基于建立的鳥事數據庫，對已實施的防治措施或設備效果進行評估，給出量化數據，結合技術經濟指標，分析出具體的優點和缺陷指征。然后，在前續工作的基礎上，針對重災線路、重災桿塔進行重點攻關，充分挖掘現有的技術和措施，把長期減少事故率放到最高的目標上。

4 結論

由于生態環境的日益改善，鳥害故障的數量也在逐年增加，成為了威脅電力系統安全運行的問題之一。對鳥害故障進行防治，能有效地降低電力系統的故障率，加強電力系統運行的穩定性。針對配電線路鳥害故障，利用故障點與周圍的地理特征因素，提出了一種鳥害故障預測模型，通過模型對桿塔鳥害易發度分級，對配電線路鳥害防治具有一定的指導作用。

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