线路覆冰与局部气象因素的关系

气象参数对电力系统覆冰有着决定性的影响,由于缺乏现场有效监测数据,针对气象与覆冰之间关系的研究进展缓慢。笔者前期开发的输电线路覆冰在线监测系统可实现线路局部气象条件和线路覆冰状况的实时监测。基于现场监测数据笔者又进行了线路覆冰与局部气象因素之间关系的研究,结果表明:覆冰形成、自动脱落过程与气象条件之间关系密切,线路覆冰形成需要特定的环境条件;采用单一环境温度、湿度、风速等气象要素进行覆冰预测的可靠性差,尤其误报率过高,如采用风速进行预测误报率高达248%;采用多气象因素进行覆冰预测的准确率达到67%,误报率、漏报率分别为18%和39%;通过模糊理论进行气象因素与覆冰预测得到了理想的结果,预测准确率达到86%,误报率、漏报率仅为13%和3%。     

输电线路覆冰与微气象参数和覆冰时间的研究

微气象对输电线路覆冰形成有着决定性的影响,而目前存在覆冰与微气象的相关性研究不全面、不深入的问题,因此研究与分析输电线路覆冰形成与微气象对防冰抗冰工作具有重大意义。针对上述问题,基于覆冰与微气象环境试验,采用控制变量法分别研究了覆冰质量增长与环境温度、风速、降水量及覆冰时间的关系,结果表明:覆冰质量增长与环境温度、风速及降水量呈类似抛物线的函数关系,同时这种关系也决定了必然存在一个最有利于形成覆冰的环境温度值、风速值及降水量;并且在相同的微气象条件下,覆冰增长速度保持恒定,与覆冰时间无关,仅与微气象参数的改变有关。     

采用多变量模糊控制的输电线路覆冰状态评估

目前架空输电线路在线监测系统中覆冰状态通过阈值方法进行评估,由于监测技术和理论模型的考虑因素有限等原因导致准确率较低。输电线路覆冰与微气象参数(如环境温度和相对湿度)的相关性较大。为提高输电线路覆冰状态评估准确率,以输电线路在线监测系统为基础,综合考虑系统的等效覆冰厚度、微气象参数以及覆冰持续时间等,提出了一种采用多变量模糊控制技术的输电线路覆冰状态评估方法,并建立了模糊推理规则。通过南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统的现场监测数据验证了该方法的准确性和可行性。     

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。     

重庆输电线路覆冰的实时监测方案

输电线路覆冰在我国造成许多事故,严重影响了电力系统的安全。本文提出采用弧垂实时监测、线路图像实时监视和小型气象站相结合的综合方法来实时监测架空线路覆冰的新方案,对线路覆冰形成的气象条件、覆冰形成过程和覆冰的严重程度进行全过程的实时监测,以便对该地区线路覆冰进行较深入的研究,及时采取措施防止覆冰的进一步发展造成线路故障。文中叙述了该方案的理论分析、具体实施方案、技术难点、方案的优越性和应用前景,为输电线路覆冰监测、融冰提供了一定的借鉴。     

输电线路覆冰关键影响因素分析

输电线路覆冰严重威胁着电力系统的安全运行,开展输电线路覆冰机理的研究对于提高覆冰区线路运行的可靠性具有重要意义。为此,首次提出了覆冰影响深度分析法,定义了公式和分析步骤,利用该方法分析了贵州电网220kV铜黎线现场覆冰的监测数据,确定了线路覆冰与微气象条件（环境温度、环境湿度、环境风速）和导线温度等因素之间的关系,并与灰关联分析法进行了对比研究。结果表明：覆冰最关键的影响因素为风速,其次为导线温度和环境温度,影响最小的为环境湿度。     

基于在线监测数据的输电线路覆冰形态研究

基于在线监测系统的覆冰监测数据,对南方电网输电线路4种覆冰形态进行研究,分析这些覆冰形态和覆冰量与气温、湿度等气象条件间的关系及其对输电线路的影响.分析结果表明,在一定的风速、云中冰晶含量等条件下,温度只要达到约-5℃就有可能产生雾凇覆冰;云南、贵州高海拔山区由于低温雨雪天气较长,覆冰过程容易向混合淞覆冰发展,对输电线路危害极大.     

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。     

2010年广东电网覆冰监测网典型线路覆冰分析

对2010年2月中旬粤北电网坪通线及其84号监测点覆冰发生情况进行了详细介绍和分析,所得结果证明覆冰监测网监测覆冰产生、覆冰迅速增加、覆冰稳定、覆冰融化4个阶段与气象条件的变化相吻合,监测的覆冰信息、线路覆冰故障与现场观测结果一致,说明了覆冰监测网反映现场覆冰情况、线路覆冰故障及时可靠,对线路覆冰信息判断较为准确,运行可靠,为输电线路的防冰工作提供了可靠信息。     

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。     

基于微气象监测的输电线路覆冰动态过程估计模型

导线覆冰与脱冰跳跃威胁输电线路的安全运行,因此实现线路覆冰增长与脱冰跳跃动态过程实时趋势估计,对运维检修决策有很大意义。在现有覆冰增长与脱冰跳跃的影响因素研究基础上,提出了基于微气象监测数据的输电线路覆冰及脱冰跳跃发展趋势多时间尺度动态估计模型。以新疆电网某线路运行记录为例进行了建模分析,所提模型与实际运行结果及其他方法对比测试表明,该方法可较好地估计输电线路覆冰增长及脱冰跳跃过程,实用性强,可用于输电线路覆冰及脱冰跳跃监测、越限告警,作为电网调度运行及线路运维检修决策的参考。     

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...     

南方山区线路覆冰在线监测数据特征分析与预测模型研究

我国南方山区由于地形气候的影响,易在冬季导致输电线路严重覆冰,进而给电网的安全运行带来巨大的挑战。因此通过对线路覆冰研究,总结出南方山区覆冰数据中的规律和存在问题,其重要性不言而喻。先从覆冰在线监测系统的原理入手,并针对南方某典型山区覆冰在线监测数据开展导线覆冰特征定量分析,总结出该山区在不同微气象条件下,各个气象参数组合对覆冰的影响的规律。最后,提出一种基于模糊逻辑和神经网络建立输电线路覆冰组合预测模型的方法。     

基于在线监测系统的输电线路覆冰数据统计与分析

输电线路覆冰在线监测系统可以实现对架空输电线路覆冰状况的实时在线监测。为此,基于输电线路覆冰在线监测系统的监测数据,统计得到了数据特征和覆冰数据聚集类型;发现测量终端普遍仅记录厚度>2mm的线路覆冰,且在覆冰期间无法测得风速及风向;有效覆冰数据主要以短期振荡、中短期维持、较长期维持以及完整发展过程4种方式聚集,其中具有明显增长和消融阶段的完整过程覆冰对线路威胁最大。此外,在风速和风向等微气象监测参量缺失的情况下,对长期低温高湿环境下的覆冰发展趋势进行了整体和局部的分析,发现单位时间覆冰增长质量基本满足均值为0、过峰度、正偏离的类正态分布,且覆冰增长阶段呈线性增长态势,一次函数模型拟合效果较指数模型更好。结果表明:只有持续时间较长的低温雨雪冰冻天气环境下形成的覆冰才可能对线路安全运行造成威胁;单位时间覆冰增长质量近似服从正态分布;覆冰稳定增长时期,覆冰质量序列与时间呈相关度很高的一次线性函数关系,可考虑建立简单的线性增长模型应用于线路覆冰预警。     

北京地区输电线路覆冰影响因素研究

近年来,北京地区输电线路覆冰事故呈现多发趋势,为降低覆冰灾害损失,收集整理了北京地区最近10年线路覆冰情况,掌握了北京地区覆冰时的气象和地形地貌特点,并对影响原因进行了分析,最后提出了北京地区覆冰监测气象参数注意值以及重点关注区域。     

架空输电线路覆冰在线监测系统的开发与应用

针对现有输电线路覆冰监测手段存在的不足,开发了1种新型输电线路覆冰在线监测系统。该系统由高电位在线监测装置、低电位在线监测装置、自动气象站、传输网络及主站系统等组成,通过实时采集环境微气象数据、导线特征数据及线路走廊图像数据,计算出导线等值覆冰厚度;结合覆冰图像信息及现场微气象数据,实现对线路覆冰情况的预警。通过在某500 kV输电线路上实际应用,证明了该系统对输电线路覆冰监测预警的有效性。     

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。     

输电线路覆冰在线监测动态预警模型

为提高输电线路覆冰预警能力,在全面分析国内外覆冰监测、预警模型的基础上,提出了应用层次分析法(AHP)提炼影响输电线路覆冰的关键风险因子。通过线路现场运行维护数据分析,提出以温度、湿度、风速、风向为关键风险影响因子。根据对关键因子机理及成灾条件分析,构建了输电线路覆冰在线监测实时预警及趋势预警双动态预警模型,并对模型关键技术进行了深入研究分析。线路实际案例研究证明,该预警机制能够实现覆冰的动态实时监测,跟踪线路覆冰变化趋势,反映输电线路现场覆冰所处预警级别,方便用户了解线路覆冰信息,为输电线路覆冰预警提供了良好的基础,能有效提升线路运行维护管理水平。     

连续3天覆冰微气象数据驱动的架空输电线路覆冰类型识别与预测

架空输电线路不同覆冰类型对电网的危害程度不同,同时也影响防冰和除冰决策。针对图像覆冰类型识别存在的图像质量差、利用率低、泛化能力较弱的问题,研究连续3天覆冰微气象数据驱动的架空输电线路覆冰类型识别与预测。通过覆冰图像的拍摄时间和终端号数据融合2014—2018年南方电网输电线路覆冰监测系统的覆冰图像、微气象、终端和杆塔等信息,构建了覆冰类型微气象数据集,统计分析了雨凇、雾凇、混合凇和湿雪4种覆冰类型的微气象特征和地理分布特征,提出了最近邻（k-nearest neighbors,KNN）分类方法,利用连续3天9个微气象参数和覆冰类型的5 075个样本训练集识别与预测1 269个样本测试集的覆冰类型,准确性达80%以上,其中精确率P、召回率R和准确率A分别达到86.7%、86.6%和92.2%,大大提高了架空输电线路覆冰数据的利用率、分析效率和泛化能力。     

基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测

针对输电线路覆冰预测问题,提出了一种基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测模型建立方法,同时对遗传算法与模糊逻辑融合理论及实际应用进行了研究与探讨。首先统计贵州电网8条输电线路的历史覆冰现场监测数据,对现场数据通过学习算法产生模糊规则。其次组合产生的模糊规则和先前的专家经验模糊规则,建立组合模糊规则库。接着运用遗传算法对输入—输出论域模糊划分、组合模糊规则库及隶属函数等覆冰模糊系统参数进行优化。最后通过贵州电网2014年的覆冰现场监测数据,验证优化后的线路覆冰预测模型。预测结果表明:覆冰厚度在0~5 mm之间,预测平均相对误差为0.016 5%,5~10 mm之间预测平均相对误差为-0.165%,10~18mm之间预测平均相对误差为3.34%。