基于大数据的输电线路通道智能风险预控技术研究

由天下分享时间：2025/3/18 0:00:14 加入收藏我要投稿点赞

基于大数据的输电线路通道智能风险预控技术研究*

李隆基1，文清丰1，周文涛2，郗晓光1，张弛1

（1.国网天津市电力公司电力科学研究院，天津 300384；2. 国网天津市电力公司检修公司，天津 300010）

摘要：近年来，输电线路环境变化引起的电网事故越来越多，对电网安全和稳定造成严重影响。考虑到输电线路山火风险的影响因素多而复杂，提出输电线路通道的山火风险评估模型，根据气象数据的统计分析，确定不同火险气象等级下山火发生的概率，结合发生山火时空气间隙被击穿的概率计算模型，建立了具有时空分布特征的山火输电通道风险评估模型。通过算例验证了模型的有效性，实验结果表明，该模型能够有效预测输电通道山火风险，所做研究工作为我国输电通道智能风险管控提供了参考和借鉴。关键词：输电通道；山火风险；评估模型；风险管控

中图分类号：TM933 文献标识码：A 文章编号：1001-1390(2024)00-0000-00

Research on intelligent risk pre-control technology of transmission line

channel based on large data

Li Longji1, Wen Qingfeng1, Zhou Wentao2, Xi Xiaoguang1, Zhang Chi1

(1. Electric Power Research Institute of State Grid Tianjin Electric Power Company, Tianjin 300384, China. 2.

Maintenance Company of State Grid Tianjin Electric Power Company, Tianjin 300010, China)

Abstract：In recent years, more and more power grid accidents caused by environmental changes of transmission lines have seriously affected the safety and stability of power grid. Considering that there are many complex factors affecting the risk of mountain fires on transmission lines, a risk assessment model of mountain fires on transmission lines is proposed, according to the statistical analysis of meteorological data, the probability of mountain fires under different fire danger meteorological grades is determined, combining with the probability calculation model of air gap breakdown in the time and space of mountain fires, a time and space model is established, risk assessment model of mountain fire transmission channel with distribution characteristics. The validity of the model is verified by an example, the experimental results show that the model can effectively predict the mountain fire risk of transmission channels, and the research work provides a reference for intelligent risk management and control of transmission lines in China.

Keywords: transmission channel, mountain fire risk, assessment model, risk management 0 引言工程[2]。长距离输电导致输电跨越的地区气候差异很

随着当今社会的进步和国家的快速发展，各行大，极端天气条件将对输电网的安全运行产生重大业对能源的需求逐年增加，而西部地区占据了大部影响：例如山火、闪电、风暴、冰雪、大雨等极端分电力资源，需要将大量的电能从高能区输送到电天气灾害造成的输电网事故，传输安全问题日益突力负荷中心[1]。为了解决远离高能源地区的能源供需出[3]。据统计，大部分山火引起的故障都会造成大部问题，国家实施了“西电东送，南北互通，全国联网”

分重合闸故障，继而大规模停电，严重影响该地区的生活质量，给该地区带来巨大的经济损失[4]。

国内外大多数研究都集中在现有电网山火故障的历史数据统计、分析和对策[5]。或对山火引起的输变电路跳闸的机理和特性进行研究，结果表明，输电线路山火故障主要是由于温度和导电性改变所以及火焰产生的烟雾的共同作用，这导致间隙绝缘急剧下降，从而发生击穿事故[6]。一些科学家还研究了山火监测和预警技术在电网中的应用[7]。现有的监测方法主要是大规模卫星遥感技术和小型传感器监测技术[8]。然而，尚未研究由于山火引起的输电线路故障的概率预测和灾害风险等级评估。

在上述背景的基础上，根据山火等级评估结果，确定各火灾气象等级下山火发生的概率，结合山火时空气隙被击穿的概率计算模型，结合发生山火时空气间隙被击穿的概率计算模型，建立了具有时空分布特征的山火输电通道风险评估模型，并根据实例说明了该方法的有效性，对指导后续风险管控有重要的意义。 1山火风险分析 1.1 影响因子

气象灾害具有明显的季节性和区域性特点，也就是说，输电线路故障在不同地区暴露的概率不同，同一线路因气象灾害而出现故障的概率在不同的时间段波动很大[9]。通过对历史气象资料及相应的故障规律的研究，可以得到此类气象灾害的时空相依故障概率模型。

以地域为空间尺度和历史同期日为时间尺度，采用统计分析方法进行研究。山火的位置处于低层大气，其发生总是受大气条件变化的影响。这些大气条件及其变化基于大气的物理性质和大气对太阳能的反应。因此，山火的发生、发展和气象条件是密切相关的，气象影响的风险因素包括平均降水量、空气相对湿度、平均风速和最高温度，建立的因子体系如图1所示。

平均降水量山火空气相对湿度致灾气象影响因子平均风速最高温度图1山火致灾因子 Fig.1 Mountain fire hazard factor

1.2 山火演变机理

山火引起的输电线路停电事故在全国范围内不断增加，对生产和生活产生了严重影响，造成重大社会和经济损失。在山火的情况下，传输线的击穿电压急剧下降并且线间隙的介电击穿强度由于火焰温度、电子和离子以及固体颗粒共同作用而急剧下降。山火期间输电线路闪络的主要原因如下。

（1）空气热游离

山火与输电线路直接接触的可能性很低，但火焰温度为1 000 ℃至1 177 ℃[9]。在此温度下，空气会出现热游离现象。在高温下，带电粒子出现在地面附近，并且线路表面也游离出电子，地面电子移动到高处，大量烟雾和颗粒破坏空气的绝缘性能，最终导致气隙被击穿，输电线路对地放电[10]。

（2）降低局部空气密度

如果在传输线下发生火灾，则空气密度随着温度的升高而急剧下降。输电线路周围的局部低气压降低了导体-地间隙的击穿电压，容易击穿空气致使输电线放电到地面。

（3）增大电导率

在山火期间，从地下灌木和树木蒸发的水在燃烧过程中与大量盐离子和烟尘颗粒混合。这些材料显着降低了空气绝缘，容易击穿空气，致使输电线放电到地面。

（4）电场畸变，颗粒触碰放电

火焰中的带电电荷使周围的电场畸变。当植被燃烧时，大量的碳化灰在强电场中漂浮。带电粒子在高温和空间电荷的作用下加速流注放电，化学火焰电离和热释离产生的电荷以及由粒子触发的流注电流产生的电荷逐渐积聚在放电通道中形成电弧。最终导致空气被击穿。 2 输电通道风险评估 2.1 输电通道风险评估流程图

山火不仅会对森林植被造成破坏，还会造成输电线路故障和大量损失。因此，有必要在山火评估的基础上，进一步对林区输电通道进行风险评估。输电通道风险评估过程如图2所示。

开始输入评估的日森输入某地区多年林火险气象等级日平均气象等级计算大气校正系数发生山火概率山火击穿电压校正山火气间隙击穿概率该地区发生山火并导致线路故障的概率输电线路所经地N区是都计算完毕Y整条输电线路山火故障概率输电通道山火故障概率结束图2 风险评估流程图 Fig.2 Flow chart of risk assessment

2.2 山火发生概率

首先，通过气象参数评估火灾的气象等级，并统计该区域的日平均天气参数，如最高温度、最小相对湿度、降水量、风速等，通过定量评分，确定最高气温指数A、最低相对湿度指数B、降水指数C和风力等级指数D，得到了火灾天气指数FDWI。火灾气象指数FDWI的计算公式如式（1）所示[11]：

FDWI?k?A?B?C?D? （1）

式中k节气性敏度日系数，用于校正气象火灾风险指数，取值1-1.2，通常为1。

根据说明确定火灾气象等级FDWR。表1所示火灾气象等级FDWR值和危险描述[12]。

表1 FDWR火险气象等级 Tab.1 FDWR fire weather rating

FDWI等级

FDWI指数描述

I FDWI?25 没有危险

II 25?FDWI?50 低度危险 III 50?FDWI?72 中度危险 IV 72?FDWI?90 高度危险 V

FDWI?90

极度危险

在相关的灾害文献中，根据与火灾气象等级相对应的山火发生的概率，并将火险天气象等级下山火火灾发生概率记为Pdn。其中n = 1,2，... 5是火灾气象等级I，II，...，V，Pdn值如表2所示。

表2 各火险气象等级 Tab.2 Fire danger weather level

火险等级

山火发生概率Pdn(%)

I 1 0.151 3 II 2 2.103 3 III 3 4.133 3 IV 4 8.350 7 V 5 17.048 3 2.3 山火下空气间隙击穿概率山火时输电线路故障主要是由于空间气隙被击穿。在正常大气条件下，50％气隙的击穿电压U50很高，因此在正常系统运行中线路不会被击穿。然而，在山火中，线路周围的空气温度急剧增加，环境空气密度降低，湿度降低，隔热性能急剧下降，有必要引入修正系数Kt，Kt?KdKh，其中Kd空气密度修正系数，Kh是湿度修正系数。

空气密度校正系数取决于相对空气密度，该方程式如式（2）所示[13]：

Kd??m （2）在该式中，空气的相对密度?计算公式如式（3）

所示[14]

：

??(273?t0)p(273?t)p （3）

0式中p0是标准大气压(kPa)；p是发生山火大气压(kPa)；t0是气体温度(标准大气压下)(℃)；t是气体温度(山火期间)(℃)；计算湿度校正系数Kh的计算公式如式（4）所示[15]：

Kh?KW （4）在式（2）和式（4）中，指数m、W和系数K的值参照GB/T 16927.1-2011《高压试验方法第1部分：一般定义和试验要求》。

山火不仅影响环境空气，而且在燃烧过程中还会产生烟雾、灰烬和各种小颗粒，这大大降低了间隙的绝缘强度，击穿电压最多降低到原电压的10％。因此，引入烟雾校正系数Kp，通常为0.1。根据大气校正系数和浓烟校正系数的校正，获得用于计算

山火时气隙的工频击穿电压U500的计算公式，如式（5）所示[16]：

U500?KdKpKhU50 （5）结果表明，气隙击穿的概率分布基本服从正态

分布，可用50％击穿电压U50和变异系数z表示，概率密度函数如式（6）所示[17]： 2 p?U??12π?e??U???2?2 （6）

式中U为实际电压；?为校正后的50％击穿电

压为U50，??zU50，通常z为0.02-0.08，气隙工频

的击穿电压分散相对小，取0.02。然而，在山地燃烧条件下，颗粒的存在导致不均匀的气隙和更大的分散。因此，如果发生山火，则变异系数z可以设置为0.04。在山火中发生气隙击穿的概率如式（7）所示[18]：

U?x?U0?250 2dxp?U??1??0.0032U0500.042πU0e?? （7）

502.4 发生山火导致输电通道故障概率

记某一地区发生山火事件为X，输电线路穿过

该区域的故障记为时间Y。可将山火引起的输电线路故障的概率表示为P?XY?，山火发生的概率为P?X?，则输电线路发生山火故障为P?Y|X?。根据条件概率公式，三者关系如等式（8）所示[19]：

P?XY??P?Y|X??P?X? （8）根据目前的分析结果，有P?X??Pdn和 P?Y|X??P?U?，可以计算某一区域火灾的概率，导致输电线路故障的概率P?XY?，一条线路可以由跨越多个区域的路段组成，并且输电通道可以由多个线路组成，其中任何故障点都将关闭整个输电通道。通过概率论可以获得至少一个对应事件的概率，如等式（9）所示[20]：

?n?nP?L??P??Li??i????i?1???P?L?11??p?LiLj?ii?j?n （9）

?Ln?1ijLk??...???1?P?L1L2...Ln?1??p?Li?j?n当Li表示i区域范围内的线路段时；P?L?是整条线路故障的概率；当Li表示第i条线路，P?L?是整个输电通道故障的概率。 3 算例分析

在该算例中，选择重要负荷输电线路通过区域1至4，并且每年大约4个月的山火高发，因此，选择这120天作为研究对象。该研究的天气数据来自中国天气数据网，是2008年至2017年的年日平均数据，如最高温度、最低相对湿度、降水量和最大风速。取上述重要负荷的两个输电通道和线路L1，L2和L3的参数进行研究。线路L1穿过区域1和区域2，线路L2穿过区域1和区域3，线路L3穿过区域1和区域4，线路L1构成输电通道1，线路L2和L3构成输电通道2。

（1）输电通道发生山火概率Pdn 通过将上述评估中区域1-4中120天的风险气象等级FDWR结果，结合对应于每个气象等级的山火发生概率，可求出上述四个区域的输电线路途径区域发生火灾的概率Pdn。如图3所示。

图3 山火概率时间分布图(线路经过地区) Fig.3 Mountain fire probability time distribution map

(route through area)

如图3所示，这四个区域的火灾分布具有明显的时间特征。在最初的60天内，山火的概率非常低，后60天发生山火的概率非常高，而且高发时间非常集中。同时，山火的分布也具有明显的空间特征：1区和2区发生山火的可能性明显高于3区和4区，山火的空间分布特征明显。将评估区内发生山火的概率与2013年至2017年各地区的火灾统计数据进行对比，从统计结果发现山火灾害地域分布不均，统计时间内总计发生15次山火灾害，其中地区1和地区2山火灾害严重，分别发生 9 次和 4次，两地区发生山火占总次数的 86.7%，地区3和地区4分别发生1次，占总山火发生次数的13.3%。2013年至2017年各地区的火灾统计数据如图4所示，对比可知该评价结果比较理想。

图4 2013年至2017年各地区发生山火次数 Fig.4 Frequency of mountain fires in various regions

from 2013 to 2017

（2）山火气隙击穿的概率P?U? 参考GB/T 16927.1-2011“高压试验设备第1部分：一般定义和实验要求”，选择指数m，W和系数

K的值。从2008年到2017年四个区域中120天累计平均气象数据可以得到山火时的大气压力p和气体温度t，并且可以根据公式得到对应于山火状态的气隙击穿概率P?U?。

（3）发生山火气隙击穿概率P

根据式（8），各地区发生山火并跳闸的概率P?Pdn?P?U?，根据先前评估的Pdn和山火空气击穿概率P?U?，可以得到四个地区输电线路山火跳闸的概率P，评估结果如图5所示。

图5 山火故障概率时间分布图(线路经过地区) Fig.5 Probability time distribution map of mountain fire

fault (route through area)

从图5中途径四个区域山火发生概率的时间分布来看，山火对区域线路影响非常明显，特别是在山火频繁发生的60天内，线路故障率很高，达到15％。山火灾害影响程度与山火的时空分布特征密切相关。结果表明，山火高风险区域的输电线路故障概率很高。

（4）输电通道故障概率

在评估整个输电通道1和输电通道2的故障概率时，只要在输电通道中的任何地方发生故障，就可以认为整个输电通道发生故障。根据概率论中多相容事件至少有一点发生故障的概率，即公式（9），可以进一步计算在输电通道1和输电通道2的山火高发期内山火故障概率，如图6所示。

图6 输电通道故障概率

Fig.6 Transmission channel failure probability 从图5中输电线路山火概率的时间分布图来看，山火对输线电路故障概率影响很大，输电通道故障概率也具有明显的时空分布特征。在山火高发期后60天的输电通道的故障概率远高于前60天故障率高很多，并且时间分布特征清晰，同时输电通道1和输电通道2途径地区山火气候之间的差异非常大。由于在输电通道1中发生山火的概率较高，是输电通道2山火故障概率的2倍还多，并且可以达到3至5倍。评估结果与实际情况具有良好的时空一致性，这种具有时空分布特征的输电通道风险评估模型适用于评估该区输电线路山火故障概率，对林区输电通道风险评估工作提供很好的参考和指导意义。

4 结束语

通过分析气象因素对山火的影响，建立了山火风险等级评估模型，确定了山火发生概率，结合山火发生时气隙被击穿概率的计算模型，建立具有时空分布特征的评估模型，并对研究对象进行算例测试，测试结果证明了该模型的有效性。在当前实验室硬件条件和实验数据规模的影响下，基于大数据的输电通道智能风险预控技术仍处于起步阶段，在此基础上，技术的逐步完善和改进将成为未来研究的重点。

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