计及气象因素的输电线路故障概率的实时评估模型.pdf

第４１卷第１５期２０１３年８月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｖ０１．４１Ｎｏ．１５Ａｕｇ．１，２０１３计及气象因素的输电线路故障概率的实时评估模型段涛，罗毅，施琳，朱益华，陈建军，李鹏（１．华中科技大学电气与电子工程学院，湖北武汉４３００７４；２．南方电网公司，广东广州５１０６２３）摘要：输电线路的实时故障概率的计算是进行电力系统在线风险评估以及实时可靠性计算的重要组成部分。为了计算输电线路的实时故障概率值，根据输电线路的绝缘子、导线、避雷器、杆塔、地线的在线监测数据，分别建立了各个监测量的量化模型，采用未确知有理数理论去确定每层的权重系数，并结合模糊评估法，建立了输电线路实时故障概率的层次评估模型。分析南方电网的故障统计数据，恶劣天气已经成为引起输电线路故障的重要因素。在考虑恶劣天气对输电线路故障概率影响的情况下，提出并建立了考虑输电线路在线监测数据和当前气象条件的输电线路故障概率的实时评估模型。实例分析表明了所提出的输电线实时故障概率评估模型的合理性和有效性。关键词：状态评估；模糊评估；未确知有理数；气象因素；实时故障概率—ＡｒｅａｌｔｉｍｅｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓＤＵＡＮＴａｏ，ＬＵＯＹｉ，ＳＨＩＬｉｎ，ＺＨＵＹｉ．ｈｕａ，ＣＨＥＮＪｉａｎ－ｊｕｎ，ＬＩＰｅｎｇ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃ＆ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｈｉｎａＳｏｕｔｈｅｍＰｏｗｅｒＧｒｉｄＣｏｍｐａｎｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６２３，Ｃｈｉｎａ）’—Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳｒｅａｌ－ｔｉｍｅｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｒｅａｌｔｉｍｅｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄ—ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｖａｌｕｅｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅ，ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，’ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｏｎｌｉｎｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳｉｎｓｕｌａｔｏｒ，ｃｏｎｄｕｃｔｏｒ，ｌｉｇｈｔｎｉｎｇａｒｒｅｓｔｅｒ，ｔｏｗｅｒ，ａｎｄｇｒｏｕｎｄｌｉｎｅ，ｔｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｍｏｄｅｌｏｆｅａｃｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｕｎａｓｃｅｒｔａｉｎｅｄｒａｔｉｏｎａｌｎｕｍｂｅｒｓｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｗｅｉｇｈｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｅａｃｈｌａｙｅｒ，ａｎｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗｉｔｈｆｕｚｚｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ，ｆｉｎａｌｌｙａｒｅａｌ－ｔｉｍｅａｎｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｄａｔａｏｆｓｏｕｔｈｅｒｎｐｏｗｅｒｇｒｉｄ，ｉｔｉｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｂａｄｗｅａｔｈｅｒｈａｓｂｅｃｏｍｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｃａｕｓｉｎｇｔｈｅｆａｕｌｔｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ’ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｂａｄｗｅａｔｈｅｒｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｎｄｓｅｔｓｕｐａｒｅａｌ－ｔｉｍｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆ’’—ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｂｏｔｈｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳｏｎｌｉｎｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ’ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｅｘａｍｐｌｅｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳｒｅａｌ－ｔｉｍｅｆａｉｌｕｒｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｉｓｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ；ｆｕｚｚｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ；ｕｎａｓｃｅｒｔａｉｎｅｄｒａｔｉｏｎａｌｎｕｍｂｅｒｓ；ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ；ｒｅａｌ－ｔｉｍｅｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ中图分类号：ＴＭ７１１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４．３４１５（２０１３）１５．００５９．０９０引言随着大电网互联以及电网规模的不断扩大，电网运行的安全稳定问题引起了广泛关注。基于风险的电网安全监视和安全控制由于综合考虑安全事故发生的概率和后果，为确定大电网重点安全监控对—基金项目：南方电网公司２０１１年重点科技项目（Ｋ－ＺＢ２０１１０１２）象和避免过度控制提供了全新的理论。由于电网元件的故障遵循浴盆曲线规律，因此安全事故发生的概率并不能采用统计概率，需要根据实时监测数据得到。可见，为了实现基于风险的电网安全监视和安全控制，实时评估电网主要元件发生故障的概率成为迫切需要解决的问题ｌ卜４ｌ。目前，与输电线路故障概率相关的研究主要涉及输电线路的可靠性评估（与天气相关）、运行状态评估、风险评估（考虑天气）和维修风险分析模型［］，．６０．电力系统保护与控制其中所采用的故障概率全是基于历史统计数据得出的，不能反映输电线路运行条件、周围环境等因素的变化，不能满足在线安全监视和安全控制的需求。特别是输电线路在恶劣气象条件下的故障概率将显著提高Ｊ，输电网络发生多重相关或不相关故障概率的可能性也会陡然增大，不考虑气象因素的输电线路可靠性评估结果将会过于乐观甚至偏差很大【Ｉ。１。本文提供一种计及气象因素的架空输电线路实时故障概率评估方法，利用输电线路绝缘子、导线、避雷器、杆塔、地线等部分的实时在线监测结果，采用未确知有理数的权系数法和模糊评估法，建立计及气象因素基于在线监测数据的输电线路实时故障概率的评估模型，并通过算例验证了所提出方法的合理性和有效性。１不考虑气象因素的条件下基于在线监测数据的输电线路实时故障概率的评估模型输电线路实时故障概率与输电线路相关的绝缘子、导线、避雷器、杆塔和地线等部件的实时状态密切相关，每一个部件都可以监测一些实时状态（如图１所示），这些监测的实时状态是评估输电线路实时故障概率的基础。考虑到输电线路较长，通过多个杆塔分成多档，一般不可能监测每一个绝缘子、导线、避雷器、杆塔和地线，因此仅仅需要在输电线路上选择若干个监测点（如某个杆塔处）进行监测，每个监测点的监测结果只能表征此监测点相关的杆塔及直接相连线路的运行状态。本文考虑首先对每个监测点的实时监测数据进行在线故障率评估（对每个监测点的同类部件取评分值最小的部件的数据）；然后融合各个监测点的评估结果。避宙器杆塔地线图１输电线路实时故障概率计算模型’Ｆｉｇ．１ＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳｒｅａｌ－ｔｉｍｅｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｌｉｔｙ对于某条输电线路的第ｉ个在线监测点，计算其实时故障概率的思路如下：根据历史数据和输电线路各元件的规格，分别建立各个在线监测数据的量化模型。接着采用未确知有理数法，充分考虑各位专家的权威和评判结果差异性，确定了每层各个指标的权重。最后采用模糊层次综合评判法，得出第ｉ个在线监测点输电线路归一化的实时健康概率值，计算出第ｉ个在线监测点输电线路的实时故障概率值为ｉ＝１一（１）其中：表示第ｉ个在线监测点输电线路的实时故障概率值；表示第ｉ个在线监测点输电线路的实时健康概率值。本文选取故障概率最高的一个在线监测点评估出的线路故障概率值作为整条输电线路的故障概率值：…＾＝ｍａｘ｛１，２，－－－，＆，，｝（２）其中，为整条输电线路的实时故障概率。下文将分别详细介绍如何建立每个监测指标的量化模型和每段输电线路实时健康概率值的计算步骤。１．１基于在线监测数据的输电线路的各监测量的量化模型在忽略气象因素的情况下，仔细分析泄漏电流的脉冲计数、最高泄漏电流、导线舞动等在线监测“”量，可以发现它们都存在取值越小越好的特征，因此这些监测量都适合采用降半梯形的量化模型。降半梯形的量化模型的原理如下：对于各个在线监测量，采用降半梯形的评分法，分值为０～１００分（如图２），０分表示接近或超过规程规定的注意值；１００分则表示设备完全处于正常状态。，）ｌＯ０图２降半梯形量化模型Ｆｉｇ．２Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｍｏｄｅｌｏｆｄｒｏｐｓｅｍｉ－ｔｒａｐｅｚｏｉｄ降半梯形量化模型为…一一一一一输电线路殳叫故障概率¨算模型段涛，等计及气象因素的输电线路故障概率的实时评估模型－６１一厂（）：１００一—ｘ－—ａ×１００——１００一×——ｂａ００＜ｘａａ＜ｂ（３）＞ｂ其中：ａ和ｂ是量化模型的阈值；是参数的实际测量值；ｆ（ｘ）表示根据实际测量数据的评分结果。对于输电线路的各个在线监测量，ａ、ｂ参数的取值参见表１。ａ、ｂ参数取值说明如下：（１）绝缘子闪络ａ、ｂ参数。泄漏电流的有效值和幅值将随着闪络的临近而增加Ｌ１卜Ｊ。因此可以将泄漏电流的有效值和幅值作为衡量闪络是否即将或已经发生的指标。同时，根据不同环境下的实际运行数据和经验，可以分析确定绝缘子泄漏电流有效值的阈值（在一定周期内）和绝缘子最高泄漏电流的阈值，超过这些阈值则表示绝缘子闪络即将发生［¨１。（２）导线ａ、ｂ参数。输电线路的舞动幅值、覆冰厚度、环境风速在一定程度上能反映线路的舞…动、覆冰及环境状况的严重程度Ｊ。其中，当导线的舞动幅值超过厶、覆冰厚度超过、环境风速超过时，则分别表示舞动、覆冰以及风速情况严重。（３）氧化锌避雷器ａ、ｂ参数。氧化锌避雷器的劣化主要反映在泄漏电流阻性分量的增大上Ｊ。其中，假设氧化锌正常情况的阻性电流为，当阻性电流超过，时，则认为老化严重。（４）杆塔ａ、ｂ参数。根据南方电网公司于２００４年颁发的《输变电设备状态评价标准》，杆塔和地线、导线的状态可以分为一类、二类、三类、四类（其中一类表示状态良好，四类表示状态极差）。对于杆塔，以第四类状态的最小值作为杆塔的阈值Ｌ１ｊｌ（ｂ参数）。同时，杆塔的垂直载荷也能在一定程度上衡量杆塔垂直载荷严重程度ｌ。当其垂直载荷小于时表示正常；超过时，则表示垂直载荷严重。（５）导、地线各类弧垂的ａ、６参数。对于导、地线的各类弧垂偏差，根据第三类状态的最小值，适当（乘以１．２）地选取阈值【９Ｊ（６参数）。具体见表１。表１输电线路各评估指标的降半梯形评估模型的参数Ｔａｂｌｅ１Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｅｖｅｒｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｎｄｅｘｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｕｓｉｎｇ—ｄｒｏｐｓｅｍｉｔｒａｐｅｚｏｉｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ一６２一电力系统保护与控制１．２基于未确知有理数和模糊集理论的输电线路实时健康概率值计算由于当前在线监测设备的准确性和可靠性参差不齐，完全依赖在线监测数据来进行评估可能会使评估结果与真实结果相差很大。长期从事输电线路在线监测的专家对在线监测设备的运行情况有详细了解和资料。可见专家经验在弥补目前在线监测量的准确性和可靠性的缺陷和对各个在线监测量重要性认知上的差异性方面具有一定的优势，因此，本文在输电线路实时健康概率值计算中未确知有理数理论的权系数确定方法采用了基于专家经验的层次分析法。值得一提的是，随着在线监测设备准确性和可靠性进一步提高，撇开专家评估在技术上也将成为可行。基于在线数据和专家经验的输电线路健康概率值的计算流程如下。（１）确定评判输电线路故障概率的影响因素，建立各个监测量的降半梯形量化模型（见１．１节）。（２）采用未确知有理数理论，建立各层的权重集，思路如下：设有ｍ位专家对输电线路的Ｙ／个指标进行重要性评估，分别得出ｍ位专家对于个指标的评估值。考虑到不同专家的评价结论不可能一致，对于不同的专家，从职称、工龄和学历三个方面来评估其权威性，则专家的权威系】为＝∑∑／（４）将专家权威系数归一化为＝（５）∑ｒｋｋ＝ｌ…式中：ｒｔ为专家，的权威系数，且，＝１，２，，，ｍ∞表示专家人数；为专家，的第ｉ个方面的权重，且ｘｌ为相对应的权威分值；ｋ／为专家归一化后的权威系数。对于指标，，假设第，位专家在重要性取值为处给出的评估值为，（用百分数表示），则指标．／在重要性取值为ｍ／处的可信度计算公式及其总的可信度分布函数为【ＪＪ＝∑ｋ，ｘｆｊ，＝１（６）一㈩其中：．…，＝１，２，，；［Ｘ１，］为指标重要性取值区间；（）为指标重要性取值的可信度分布密度函数；表示指标，的重要性取值同为的可信度之和。最后，计算该未确知有理数的数学期望值Ｅ（妒（）ｃ１），即为指标，的权重值（未归一化的）［１４１。（３）建立评判集。将输电线路的状态等级分为较差、注意、一般、良好４个状态等级，其关于评分值的隶属度函数见图３。图３隶属度函数图Ｆｉｇ．３Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｄｉａｇｒａｍ（４）一级模糊综合评判根据各参量的评分和图３所示的隶属度函数，计算输电线路每个指标的隶属度，得到如下的模糊评判矩阵【］：‘．．（８）其中，是评估指标的数目；ｍ是输电线路状态等级的数目。则一级模糊综合评判为Ｂ＝ｒ／。Ｒ（９）其中：是模糊综合评判的结果；，７是综合权重向量。（５）二级模糊综合评判…Ｃ＝Ａ。Ｂ＝｛ａ１，ａｚ，，）。昼：●＝｛Ｇ，ｃ２，，ｃ４）（１０）其中：Ａ为权系数向量；是一级模糊评判的结果；ｃ是二级模糊综合评判的结果。当输电线路的健康状态等级为ｋ（本文ｋ＝ｌ，２，３，４）时，其健康状态评估值在一定程度上反映了此输电线路处在这一等级ｋ的位置。根据评估结果，按如下规则量化输电线路的健康概率值●●●●●●●］Ｊ：段涛，等计及气象因素的输电线路故障概率的实时评估模型一６３－（０－１）：Ｊ＝—０．４０．４Ｃ１当Ｃ１为最大值时．６－０．．４４ＧＣ２４＋０暑茎蓉ｃ・０．．４Ｇ当Ｇ为最大值时０．６＋０．４当ｃ４为最大值时２考虑气象因素和输电线路在线监测数据的实时故障概率评估模型输电线路的实时故障概率与输电线路途经区域的气象情况是密切相关的，可以采用如下方法得出只考虑气象因素的输电线路实时故障概率：根据某地区输电线路故障的历史统计数据和气象记录，可以得出将各类气象因素分等级下的故障概率统计表。然后根据当前气象状况，参照故障概率统计表，即可得出只考虑气象因素的输电线路实时故障概率。为了更加准确地评估输电线路的实时故障概率，需要将当前气象情况与输电线路的实时在线监测数据相结合。其中，气象条件可以分为单气象条件（如只有大风的气象）和多气象条件（如雷电，降雨，大风同时发生）。首先，只简单地考虑单气象的情况。根据只考虑在线监测数据的实时故障概率和只考虑单气象因素的输电线路实时故障概率，可以按如下原则求出其综合实时故障概率，：１）当只考虑单气象因素的输电线路实时故障概率值较小时（小于等于０．１），气象情况在某些程度上可以反映在在线监测数据中（比如，风对输电线路舞动的影响），此时，只考虑在线监测数据反而更可靠，即２＝（１２）２）当只考虑单气象因素的输电线路实时故障概率值较大时（大于０．１小于等于０．５），须综合考虑在线监测数据与气象因素的影响，并构建了如下计算模型２＝嘲十（卜）（１３）其中，系数的选取有赖于专家经验和历史统计数据。３）当只考虑单气象因素的输电线路实时故障概率值极大时（大于０．５），此时气象条件已经极端恶劣，并且相对由在线监测数据得出的输电线路的实时故障概率，此时气象因素已经成为主导因素（不排除特殊情况）。因此，可以比较在线监测得出的故障概率值与只考虑气象因素的输电线路故障概率值，取较大值作为实时的在线故障概率。２ｍａｘ｛，）（１４）对于多气象因素的组合，不宜采用权重系数的方法。如雷电（橙色，故障率０．７，见表２）、大雨（故障率０．０３）伴随３级风（故障率０．００４３）的天气，雷电已经成为了导致故障概率的主导因素，若采用加权法来计算故障概率，所计算出的故障概率肯定会因加权而小于仅由雷电引起的故障概率，这明显不符合实际情况。因此，选取使输电线路故障概率最大的气象因素作为主导因素，并只考虑这个主导气象因素的影响反而更合理，即将多气象因素转化为单气象因素来考虑。表２是基于文献［７］建立的不同气象因素分等级下的输电线路故障概率表，并基于上述原则进行了分类。３算例本算例只针对输电线路中的某一段进行故障概率的计算。算例以某地区２２０ｋＶ输电线路的１０８号杆塔的监测点，以及１０８号杆塔与１０９号杆塔之间的线路为基本模型【１＂］。１０８号杆塔的基本数据如下。电压等级：２２０ｋＶ；导线横截面积：２ｌ０．９３ｍｍ；导线等效直径：１８．８８ｍｍ；导线弹性系数：７６０００ＭＰａ；导线抗拉强度：１６８ＭＰａ；主杆塔功能：直线杆塔；绝缘子类型：悬式绝缘子；导线分裂数：单分裂；设计覆冰厚度：１０ｍｍ。根据此２２０ｋＶ输电线路的１０８号杆塔以及１０８号杆塔与１０９号杆塔之间的线路在２００７年２月１日～５月１日的监测数据，当覆冰厚度小于４ｍｍ（相应杆塔垂直载荷为１９０００Ｎ）时，对输电线路影响是不大的；同时，输电线路也至少能承受超过１６．５ｍｍ（相应杆塔垂直载荷为２８２００Ｎ）的覆冰。因此，本文选取此输电线路覆冰厚度的阈值为ａ＝４ｍｍ，ｂ＝２０ｍｍ；此杆塔垂直载荷的阂值为ａ＝ｌ８０００Ｎ，ｂ＝３２０００Ｎ。根据ＸＰ．７０悬式绝缘子（典型的２２０ｋＶ线路用的悬式绝缘子）的监测数据，选取ａ＝１０ｍＡ，ｂ＝ｌ５０ｍＡ作为绝缘子泄漏电流有效值的阈值；选取ａ＝３０ｍＡ，ｂ＝５００ｍＡ作为泄漏电流峰值的阈值。２２０ｋＶ输电线路设计的抗风极限一般在２５～３５ｍ／ｓ，本文选风速的阂值为ａ＝５ｒｎ／ｓ，ｂ＝３０ｍ／ｓ。２００７年２月２７日，此条输电线路遭遇了３０年不遇的大风、雨雪、大雾的恶劣天气，造成线路跳闸。．．６４．．电力系统保护与控制表２不同气象因素不同等级的输电线路故障概率分类Ｔａｂｌｅ２Ｃｌａｓｓｉｆ’ｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｅｏｒｏ１ｏｃａ１ｆａｃｔｏｒｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｖｅｌｓｘ＝１级２级３级橙色红色雪，：０－００３０－００８。，０４５ｏｌ３５０．６５选取具有代表性的两组数据如下：（１）２００７年２月２７目８：５２ｐｍ时的数据１垂直载荷：１７３１０．３２Ｎ；环境风速：７ｍ／ｓ；覆冰厚度：４．２７７２ｎｌｉｌ２；泄漏电流有效值：１１ｍＡ；泄漏电流峰值：４５ｍＡ。根据历史气象数据，此时天气条件为：２级覆冰、４级大风、中雨、３级降雪，则其故障概率表如表３。表３数据１的气象故障概率表Ｔａｂｌｅ３Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｉｌｕｒｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｄａａ１气象因素故障率覆冰风雨雪雷电台风冰雹（２）２００７年２月２８日８：３３ａｍ时的数据２垂直载荷：２３９８５．６２Ｎ；环境风速：５ｍ／ｓ；覆冰厚度：９．８３３３１Ｔｌ￣ｎ；泄漏电流有效值：５０ｍＡ；泄漏电流峰值：１５５ｍＡ。根据历史气象数据，此时天气条件为：覆冰（等级黄色）、３级大风、中雨、３级降雪，则其故障概率表如表４。表４数据２的气象故障概率表Ｔａｂｌｅ４Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｉｌｕｒｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｄ￣ａ２气象因素故障率覆冰风雨雪雷电台风冰雹龅色橙级∞级２级冰雹段涛，等计及气象因素的输电线路故障概率的实时评估模型．６５．计算步骤如下。１）各监测数据的评分如表５。表５各监测数据的评分Ｔａｂｌｅ５Ｓｃｏｒｅｏｆｅａｃｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒ２）根据专家评分，采用未确知有理数法计算出的各层权重如下。现有５位专家关于上述输电线路在线监测指标的重要性评价，其中，根据１．２节的方法，计算出的５位专家的权重系数分别为：０．８、０．７４、０．７４、０．６６、０．６６，并分别对应表６中的编号１～５。表６绝缘子泄漏电流有效值的评价值及信度分布’Ｔａｂｌｅ６ＥｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｉｎｓｕｌａｔｏｒＳｅｆｆｅｃｔｌｅａｋａｇｅｃｕｒｒｅｎｔｖａｌｕｅ绝缘子泄漏电流有效值的评价值及信度分布见表６，则绝缘子泄漏电流有效值的重要性未确知有理数的可信度分布密度函数为‰ｌ）０．０６１７０．２２４５０３８５６０．２５２８０．０３６７０．Ｘ＝ｘ＝５．５ｘ＝６ｘ＝６．５ｘ＝７其他进～步可求得绝缘子泄漏电流有效值的重要性未确知有理数的期望为Ｅ１）Ｉ【５．９８８８，５．９８８８］，１１）ｌ；，，、ｆ０．９６１３，ｘ＝５．９８８８‰１０，其他即绝缘子泄漏电流有效值权重赋值为５．９８８８，同理得最高泄漏电流幅值的权重为５．７９８８，归一化后有＝［０．５０８１，０．４９１９】。同理可计算出其他监测量的权重值，具体计算结果见表７。表７输电线路实时故障概率计算的权重值’’Ｔａｂｌｅ７ＷｅｉｇｈｔｖａｌｕｅＳｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅＳ—ｒｅａｌｔｉｍｅｆａｕｌｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ数据１：：＝８］＝［］：【０００１］数据２：＝＝。．。ｌ８８５］＝［１］＝［００．０６８８０．４３１３０】４）输电线路实时综合故障概率的计算数据１：ＲＸ１＿［０】。Ｊ：：［００００．９５１８］＝。＝『０＿２４７。．７ｓ８ｓ】。ｆ：：。．：８ｉ＝［００００．９１８９］＝。＝【１］。［０００１１＝『０００１１Ｃ＝Ａ。＝【０．２９８６０．４１８９０．２８２５］。００００００［００００．９５１５］则基于在线监测数据的此段输电线路的健康概率值为．６６．电力系统保护与控制Ｊ＝０．６＋０．４Ｃ４＝０．６＋０．４ｘＯ．９５１５＝０．９８０６则基于在线监测数据的此段输电线路故障概率为＝—１一Ｊ＝１０．９８０６＝０．０１９４同时，根据气象数据和气象故障概率表有＝０．０４则考虑气象因素的此段输电线路的故障概率为２＝＝０．０１９４数据２：同理有－ｌ０ｓ４】。Ｉ＿［０００．８１０００．３１００］＝。＝【０｜２４。．７ｓｓｓ】。ｆ：。．。．８Ｉ＝［０００．４４６３０．３０８８】衲＝。Ｒ＝［１】。【００．０６８８０．４３１３０］＝【００．０６８８０．４３１３０］Ｃ＝Ａ。＝［ｏ．２９８６０．４１８９０．２８２５］。１０００．４４６３０．３０８８０００８１Ｏ００３１Ｏ０ｌ＝１．．Ｉｌ００．０６８８０．４３１３０ｌ【００．０１９４０．５５０７０．２２１９】则基于在线监测数据的输电线路的健康概率值为Ｊ＝０．４＋０．４ｃ３＝０．４＋０．４ｘＯ．５５０７＝０．６２０３则基于在线监测数据的输电线路故障概率见为＝１一Ｊ１０．６２０３＝０．３７９７同时，根据气象数据和气象故障概率表有＝０．３５则考虑气象因素的此段输电线路的故障概率＂ｔ１２＝ｃ￣卜＝０．５ｘＯ．３７９７＋０．５ｘＯ．３５＝０．３６４９本算例中，覆冰是导致输电线路故障概率的主要因素；绝缘子泄漏电流的激增也是由于覆冰引起的；杆塔垂直负荷过重也是由于覆冰直接导致的。因此，覆冰厚度与输电线路的故障概率直接相关。根据数据１的计算结果，覆冰厚度为４．２７７２ｒｎｌＴｌ时（覆冰完全在安全范围内），结合气象因素，其实时综合故障概率为０．０１９４，符合实际情况；根据数据２的计算结果，覆冰厚度为９．８３３３ｍｎｑ时（覆冰较重），结合气象因素，其实时综合故障概率为０．３６４９，与实际情况吻合。４结论输电线路的实时故障概率可以通过输电线路的气象条件和在线监测数据进行综合评估得到。架空输电线路的实时故障概率评估时首先根据输电线路的绝缘子、导线、避雷器、杆塔、地线的在线监测数据，采用降半梯形的量化模型建立各个监测量的量化模型，采用未确知有理数理论和模糊评估法进行不考虑气象条件的输电线路的实时故障概率评估；然后参考某地区输电线路各类气象因素分等级下的故障统计概率得出当前气象条件输电线路故障概率；最后进行数据综合。本文方法可以应用于电网各个电压等级的输电线路。参考文献［１］邹欣，孙元章，程林．基于模糊专家系统的输电线路非解析可靠性模型［Ｊ１．电力系统保护与控制，２０１１，３９（１９１：１－７．——ＺＯＵＸｉｎ，ＳＵＮＹｕａｎｚｈａｎｇ，ＣＨＥＮＧＬｉｎ．Ｎｏｎａｎａｌｙｔｉｃｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｓｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｅｘｐｅ￣ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１１，３９（１９）：１－７．［２］孙羽，王秀丽，王建学，等．电力系统短期可靠性评估综述［Ｊ】．电力系统保护与控制，２０１１，３９（８）：１４３．１５４．——ＳＵＮＹｕ，ＷＡＮＧＸｉｕｌｉ，ＷＡＮＧＪｉａｎｘｕｅ，ｅｔａ１．Ａｎ—ｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｔｈｅｓｈｏｒｔｔｅｒｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１ｌ，３９（８）：１４３－１５４．［３］宋国兵，蔡新雷，高淑萍，等．高压直流输电线路故障定位研究综述【Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１２，４０（５）：１３３．１３７．—ＳＯＮＧＧｕｏ－ｂｉｎｇ，ＣＡＩＸｉｎｌｅｉ，ＧＡＯＳｈｕ－ｐｉｎｇ，ｅｔａ１．ＳｕｒｖｅｙｏｆｆａｕｌｔｌｏｃａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｒＨＶＤＣｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１２，—４０（５）：１３３１３７．［４］林圣，何正友，钱清泉．基于人工免疫算法的输电线路故障类型识别新方法【ＪＪ．电力系统保护与控制，—２０１ｌ，３９（１１１：９５１００．ＬＩＮＳｈｅｎｇ，ＨＥＺｈｅｎｇ－ｙｏｕ，ＱＩＡＮＱｉｎｇ・ｑｕａｎ．Ａｎｏｖｅｌａｐｐｒｏａｃｈｏｆｆａｕｌｔｔｙｐｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｓｂａｓｅｄｏｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｍｍｕｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１１，３９（１１）：９５１００．［５］ＬｉＷＸ，ＺｈｏｕＸＪ．Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇｆｕｚｚｙｗｅａｔｈｅｒ－ｒｅｌａｔｅｄｏｕｔａｇｅｓｉｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ＆Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ＩＥ２００９，３：—２６３７．［６］韩富春，董邦洲，贾雷亮，等．基于贝叶斯网络的架空输电线路运行状态评估［Ｊ］．电力系统及其自动化学报，２００８，２０（１）：１０１．１０４．段涛，等计及气象因素的输电线路故障概率的实时评估模型．６７．———ＨＡＮＦｕｃｈｕｎ，ＤＯＮＧＢａｎｇｚｈｏｕ，ＪＩＡＬｅｉｌｉａｎｇ，ｅｔａ１．ＯｐｅｒａｔｉｏｎｓｔａｔｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｏｖｅｒｈｅａｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｓｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ—ＣＳＵ－ＥＰＳＡ，２００８，２０（１）：１０１１０４．［７］熊小伏，王尉军，于洋，等．多气象因素组合的输电线路风险分析［Ｊ］．电力系统及其自动化学报，２０１１，２３（６）１１－１５，２８．—ＸＩＯＮＧＸｉａｏｆｕ．ＷＡＮＧＷｅｉ－ｊｕｎ，ＹＵＹａｎｇ，ｅｔａ１．Ｒｉｓｋａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇｏｆｖａｒｉｏｕｓｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＵ．ＥＰＳＡ，２０１１，２３ｆ６１：１１．１５，２８．［８］王瑞祥，夏莹，熊小伏．计及气象因素的输电线路维—修风险分析［Ｊ］．电网技术，２０１０，３４（１）：２１９２２２．—ＷＡＮＧＲｕｉ－ｘｉａｎｇ，ＸＩＡＹｉｎｇ，ＸＩＯＮＧＸｉａｏｆｕ．Ｒｉｓｋａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍ—Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，３４（１）：２１９２２２．［９］丁明，戴仁昶，洪梅，等．影响输电网可靠性的气候条—件模拟【Ｊ］．电力系统自动化，１９９７，２１（１）：２２２４．—ＤＩＮＧＭｉｎｇ，ＤＡＩＲｅｎｃｈａｎｇ，ＨＯＮＧＭｅｉ，ｅｔａ１．Ｓｉｍｕｌ￣ｉｏｎｔｏｔｈｅｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｆｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９７，２１ｆ１）：２２－２４．［１０］ＢｉｌｌｉｎｔｏｎＲ，ＳｉｎｇｈＧＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｄｖｅｒｓｅａｎｄｅｘｔｒｅｍｅａｄｖｅｒｓｅｗｅａｔｈｅｒ：ｍｏｄｅｌｉｎｇｉｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＰｒｏｃ：Ｇｅｎｅｒ，Ｔｒａｎｓｍ＆Ｄｉｓｔｒｉｂ，２００６，１５３（１１：１１５．１２０．［１１］李瑕延，姚陈果，胡建林，等．染污绝缘子放电发展区段与污闪预警的实验研究［Ｊ］．中国电机工程学报，２００８，２８（１３）：８－１４．—ＬＩＪｉｎｇ－ｙａｎ，ＹＡＯＣｈｅｎ－ｇｕｏ，ＨＵＪｉａｎｌｉｎ，ｅｔａｌ＿Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｄｉｓｃｈａｒｇｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｚｏｎｅｓｏｆｃｏｎｔａｍｉｎｍｉｏｎｉｎｓｕｌａｔｏｒｓａｎｄｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎｆｌａｓｈｏｖｅｒｐｒｅｗａｍｉｎｇ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００８，２８（１３）：—８１４．［１２］黄新波．输电线路在线检测与故障诊断［Ｍ］．北京：中国电力出版社，２００８．ＨＵＡＮＧＸｉｎ．ｂｏ．Ｔｈｅｏｎ．１ｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＰｒｅｓｓ，２００８．［１３］中国南方电网有限公司．Ｑ／ＣＳＧ１００１０．２００４输变电设备状态评价标准［Ｓ］．２００４．—ＣｈｉｎａＳｏｕｔｈｅｍＰｏｗｅｒｇｒｉｄＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ．Ｑ／ＣＳＧ１００１０２００４ｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｑｕｉｐｍｅｎｔ［Ｓ］．２００４．［１４］廖瑞金，黄飞龙，杨丽君，等．变压器状态评估指标权重计算的未确知有理数法［Ｊ］．高电压技术，２０１０，３６（９）２２１９．２２２４．—ＬＩＡＯＲｕｉ－ｊｉｎ，ＨＵＡＮＧＦｅｉｌｏｎｇ，ＹＡＮＧＬｉ￣ｕｎ，ｅｔａ１．Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｎｄｅｘｗｅｉｇｈｔｕｓｉｎｇｕｎａｓｃｅｒｔａｉｎｅｄｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＨｉｇｈＶｏｌｔａｇｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１０，３６（９）：２２１９－２２２４．［１５］廖瑞金，王谦，骆思佳，等．基于模糊综合评判的电力变压器运行状态评估模型ｆＪ】．电力系统自动化，２００８，—３２（３）：７０７５．ＬＩＡＯＲｕｉ￣ｉｎ，ＷＡＮＧＱｉａｎ，ＬＵＯＳｉ￣ｉａ，ｅｔａ１．Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｆｏｒｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｉｎｓｅｒｖｉｃｅｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｓｙｎｔｈｅｔｉｃｅｖａｌｕａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃ—ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００８，３２（３）：７０７５．［１６］李璨延．污秽绝缘子泄漏电流特性与污秽预警方法研究［Ｄ】．重庆：重庆大学，２０１０、ＬＩＪｉｎｇ－ｙａｎ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｐｏｌｌｕｔｅｄｉｎｓｕｌａｔｏｒ＇ｓｌｅａｋａｇｅ’’ｃｕｒｒｅｎｔＳｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｆｉｌｔｈＳｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇ［Ｄ］．Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ：ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１０．［１７］郭日彩．１１０～５００ｋｖ输电线路典型设计【Ｊ］．电网技术，—２００７，３１（１）：５６６４．ＧＵＯＲｉ－ｃａｉ，Ｔｙｐｉｃａｌｄｅｓｉｇｎｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌｉｎｅｓｗｉｔｈｉｎｖｏｌｔａｇｅｇｒａｄｅｓｆｒｏｍ１１０ｋＶｔｏ５００ｋＶａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００７，３１（１）：５６．６４．收稿日期：２０１２－０９－１８；修回１５ｔ期：２０１３－０３－０８作者简介：段涛（１９８９一），男，硕士，主要研究方向为电力系统稳定分析与控制；罗毅（１９６６－），男，通信作者，副教授，主要研究方—向为智能电网、电力系统自动化；Ｅｍａｉｌ：ｌｕｏｙｅｅ２００７＠１６３，ｃｏｍ