架空输电线路覆冰厚度预测技术研究

通过统计和分析历年输电线路覆冰案例,根据气象和地理规律,提出一种基于气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法。利用气象模式预报资料、气象台站观测资料和地形地貌信息,对冷空气中心路径预报,并通过覆冰气象地理模型预报未来一段时间出现覆冰的区域和线路,给出输电线路覆冰厚度预报值。另外采用高精度的地理信息资料订正冰厚,实现输电线路覆冰厚度预报。系统在湖北电网部署以来,多次准确预报了覆冰发生区域和输电线路冰厚,为线路运维人员防灾应急处置争取了宝贵时间。经实际验证,本方法预测输电线路覆冰厚度准确度高、实用性强,具有推广价值,同时也为开发输电线路舞动、雷电等灾害预报系统积累了经验。     

精细化气象要素下输电线路覆冰预测预警研究

南方地区冬季输电线路自然覆冰是线路运维难题和灾害预防课题,迫切需要提升该地区线路覆冰预测预警能力。文章在分析国内外输电线路覆冰预测模型及工程应用问题基础上,总结出精细化气象要素下基于统计-经验知识确定覆冰等级方法进而建立覆冰等级区划,再结合线路穿越自然环境的地形地貌及气象影响因素构建相应的具有较强泛化能力的输电覆冰预测预警模型,从而建立有效的线路覆冰预测预警工作机制。2年应用实践验证,该线路覆冰预测预警模型及工作机制能准确地预测预警线路覆冰状态及大幅提升线路覆冰灾害的预防能力和技术水平,从而为南方地区冬季预防和应对输电线路覆冰灾害提供技术手段,保障该地区输电线路在自然覆冰极端环境下稳定运行。     

基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型

为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针对实测微气象-覆冰数据多维、自由度大的特性,选定与覆冰相关性最大的气温、相对空气湿度数据以及覆冰参考量作为输入量,覆冰质量作为输出量;提出了基于支持向量机的超短期预测、短期迟滞预测和滚动预测3种预测模型,并通过实例数据仿真评估了模型的有效性。结果表明:超短期预测模型预测精度>90%,但时效仅15min、实用价值较低;短期迟滞预测模型和滚动预测模型在2h内预测精度均>80%,可适用于输电线路覆冰的短期实时预测;滚动预测模型理论上可预测更长期的覆冰情况,假设微气象参量恒定不变限制了其预测精度,若结合微气象预报将会有更好的预测效果。由于目前适用于建模仿真的完整覆冰数据较少,因此支持向量机用于建立输电线路覆冰回归模型的有效性和稳定性还有待进一步验证。     

微气象条件下输电线路导线覆冰预测模型

覆冰作为一种特殊的气象条件,给架空线路的安全运行造成严重影响。首先对山区微气象条件下输电线路导线覆冰规律进行深入研究,并得到在不同微气象条件下,各个气象参数对输电线路导线覆冰的影响系数不同这样一个结论。随后,根据不同的影响系数对各个微气点进行建模,基于此,提出了一种基于神经网络及模糊逻辑算法的输电线路导线覆冰组合预测模型。计算结果表明,上述基于微气象区域条件的输线电路导线覆冰预测模型与以往的全局模型和单纯的BP神经网络相比,有更高的预测精度,其在实际中的应用也取得了良好的效果。     

输电线路主要环境灾害防御关键技术研究与应用

<正>针对云南电网输电线路环境灾害防御方面存在的问题,本项目针对云南省区域内冰冻灾害的特点、雷电灾害特点及对电网影响的特性开展研究。通过对输电线路所在区域覆冰气象因素的分析,利用线性回归方法建立基于气象的输电线路覆冰预警方程,在气象凝冻趋势预报的基础上,为输电线路覆冰提供了一种中尺度的基于气象的覆冰预警方法,根据预报结果,运行维护人员可提前进行输电线路的防冰抗冰工作准备,最大限度降低输电线路覆冰带来的危害。为了解决冰冻     

基于数据驱动算法和LS-SVM的输电线路覆冰预测

输电线路的严重覆冰给电网的安全生产带来了极大的危害。针对线路覆冰与气象条件的数学描述模型不能很好地反应冰厚与微气象条件的关系和基于全局数据的智能覆冰预测算法复杂、准确度低,无法实现在线预测的难题,文中采用数据驱动的思想,以矢量的方式看待覆冰样本数据,提出一种基于数据驱动算法和最小二乘支持向量机(LS-SVM)覆冰预测模型。该方法在k均值邻近算法的基础上对覆冰历史数据进行优化选择,充分利用LS-SVM需求样本数量少、训练速度快、泛化能力强等特点对输电线路覆冰模型进行快速建模。算例表明了所提算法的有效性和正确性。     

辽宁电网输电线路舞动的气象影响分析

根据辽宁电网2009年11月9日及2010年2月24～25日2次大面积输电线路覆冰舞动的气象资料,绘制成温度、湿度、风速曲线图,在此基础上对辽宁地区产生覆冰舞动的气象条件进行了分析,归纳出输电线路舞动时的气象特点,用以指导输电线路舞动治理的研究工作。     

基于灰色支持向量机的输电线路覆冰厚度预测模型

为了降低输电线路覆冰事故对电网安全造成的严重影响,对输电线路覆冰厚度进行预测将能够有效地指导电网抗冰工作。提出了基于灰色支持向量机的输电线路覆冰厚度短期预测模型,分析了样本中脏数据的剔除及数据预处理方法,通过模型预测值与实测数据的对比验证了该模型的准确性和适用性,根据模型预测的线路最大覆冰厚度值对现场观冰、冰情预警以及开展交直流融冰提供策略指导。将该模型与传统的支持向量机和广义回归神经网络覆冰预测模型进行了对比,结果表明,该模型平均误差为0.325 mm,平均绝对百分误差仅为2.61%,适用于输电线路覆冰厚度短期预测。在易覆冰地区,应用该预测模型能够更好地指导输电线路抗冰工作。     

计及气象因素时间累积效应的输电线路覆冰预测

现有基于机理的覆冰预测模型考虑因素众多,结构复杂,但仍存在预测误差。基于统计回归的覆冰预测模型则较少考虑时间累积效应,与实际情况亦有出入。因此提出了计及气象因素时间累积效应的输电线路覆冰预测模型。建立了气象因素下的覆冰厚度增长简易模型,分析了覆冰厚度随时间增长的关系。并进一步考虑不同气象因素对覆冰增长的影响,构建不同气象因素覆冰厚度增长程度指标。利用历史气象数据计算该指标并与覆冰厚度监测值组成训练集,采取SVM回归方法实现对覆冰情况的预测。通过算例对现有各方法与所提方法进行了对比,验证了该预测模型在精度等方面的优势。     

特高压输电线路污闪和风偏风险实时评估与预警

特高压输电线路跨越距离长,易受不同气象条件的影响,实现特高压输电线路在不同气象条件下的电气可靠性实时评估与预警对保障电力系统稳定可靠运行具有重要意义。分析了输电线路污闪和风偏闪络的机理,将气象数据引入特高压输电线路电气可靠性实时评估与预警中,结合未来1~72h数值天气预报的结果,建立了基于气象参数的特高压输电线路污闪、风偏风险实时评估与预警模型,预测特高压输电线路在不同气象条件下的污闪和风偏闪络电压,进而得到特高压输电线路在不同气象条件下的污闪和风偏闪络的风险等级,实现评估与预警。     

基于气象参数的输电线路电气可靠性实时评估与预警系统设计与研发

输电线路的运行状态与所处的气象环境密切相关,为进一步提升输电线路自然灾害风险的在线管控能力,研发了一套基于气象参数的输电线路电气可靠性实时评估与预警系统。依据传统的输电线路覆冰增长、动态积污、雷暴预测以及风偏角计算模型,从气象部门引入定制化的实况监测、数值预报等气象参数,采用WorldWind三维地理信息框架和Web Service接口服务技术,实现输电线路冰闪、污闪、雷击以及风偏闪络风险的评估与预警。该系统已针对部分线路线开展了试点应用,输出的评估与预警结果与实际运行情况基本吻合,对于实时掌握线路运行环境以及在灾害来临前采取紧急应对措施具有十分重要的意义。     

1000 kV特高压输电线路覆冰区的研究与划分

1 000 kV晋东南-南阳-荆门交流特高压试验示范工程是中国第一个特高压工程。为了加强该工程线路状态的运行管理,提高运行单位制定针对性的覆冰巡视、线路检修专项措施的工作效率,有必要对该工程线路进行覆冰区划分的研究。为此,笔者调查分析了该工程河南段输电线路覆冰的特征,通过对该工程河南段输电线路进行实地考察,收集并分析了省气象局提供的沿线历年气象资料,采集了沿线地形地貌图片,最后依据沿线气象条件和地形地貌特征确定了线路覆冰区的划分。实际应用表明,特高压输电线路覆冰区的划分为开展特高压输电线路覆冰在线监测、导线覆冰机理、冰情预测及防冰除冰技术的研究奠定了基础。     

基于粒子群算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测

分析了现有输电线路覆冰厚度预测方法中的不足,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测。通过历史覆冰增长数据样本对支持向量机进行训练,利用训练的模型对线路覆冰厚度进行预测。同时利用粒子群优化算法对支持向量机关键参数进行优化,有效提高了覆冰厚度预测精度,为输电线路防冰提供了可靠依据。     

输电线路冰区勘测方法

覆冰荷载是架空输电线路的基本荷载之一,对线路工程造价的敏感性很高,对线路工程的运行安全至关重要。要科学地确定符合当地客观实际的冰区,首先必须进行区域覆冰气候分析,充分收集线路地区导线覆冰资料和相关气象资料,进行广泛的覆冰调查,建立观冰站点观测导线覆冰,必要时开展导线覆冰专题研究,然后采用科学的方法进行资料分析和计算,最后结合线路经过区域的地形、海拔、植被、水体等情况综合分析确定。归纳总结了覆冰调查的范围、内容、对象、技巧以及调查资料的可靠性评价、代表性分析和重现期确定;提出了设计冰厚计算的基本方法及其计算参数的订正选取原则和确定设计冰厚的方法展望;提出了覆冰微地形的判别方法及其冰厚修正原则;提出了线路冰区划分的原则、依据和方法。     

基于天气雷达数据的强对流天气下输电线风偏放电预警方法

夏季多发的强对流天气引起的高频次、大范围的输电线路风偏放电事故是电网"迎峰度夏"面临的主要威胁之一。天气雷达是预测强对流天气的有效工具,在气象与电力行业的融合日益紧密的背景下,提出了一种基于天气雷达数据的强对流天气下输电线路风偏放电预警方法。基于天气雷达对强对流的监测数据,采用两层支持向量机构建了强对流大风预测模型,实现对强对流大风风力的三级预测;根据绝缘子串发生风偏时的几何模型,推导了风偏临界风速与输电线路自身参数的关系;结合风力预测结果和输电线路的风偏临界风速,计算风偏放电概率并发布相应等级的预警。通过算例验证了所提方法的可行性和准确性。     

基于区块链技术的电网灾害预警决策系统

为了进行电网自然灾害风险预警,减少自然灾害对电网的影响,研究了基于区块链(block chain,BC)技术的电网灾害预警决策系统。首先,根据电网与自然灾害之间的耦合作用关系,挖掘电网智能设备采集数据及自然气象等信息资源,搭建了区块链支持的电网灾害预警决策系统的总体架构。然后,以电网冰灾为例,根据气象预报和微地形等信息,利用模型预测控制(model prediction control,MPC)算法修正了电网输电线路覆冰模型,建立了由线路覆冰过重、舞动以及绝缘子闪络引发的线路故障概率模型。最后,通过MPC算法求解输电线路覆冰预警模型,实现了线路故障预警。以某市西北部和中部几条220kV线路为例进行覆冰预测分析,验证了提出的基于区块链的电网灾害预警决策系统对覆冰厚度进行预测的可行性和有效性。     

基于灰关联分析微气象因素和导线温度对输电线路导线覆冰的影响

输电线路导线覆冰不仅与微气象务件有关,而且与导线温度有关.针对目前微气象因素与覆冰的相关性分析不全面、不系统,且部分研究没有考虑导线温度对覆冰的影响,无法确定输电线路导线覆冰的主要影响因素等问题,笔者统计了贵州电网220 kv铜黎线路和220 kV鸡阳二回线路覆冰监测数据,采用灰关联方法分析了输电线路导线覆冰与微气象条...