架空输电线路运行状态评估研究

吴飞

摘  要：随着电力行业的发展，电力系统对架空输电线路的运行提出了更高的要求。架空输电线路的运行状态评估是保障电路稳定运行的重要环节。因此，提升线路运行状态评估水平具有重要的意义。对基于贝叶斯网络的架空输电线路评估进行了介绍，并分析、研究了实现评估的方式。

关键词：架空输电线路;贝叶斯网络;电力系统;评估模式

中图分类号：TM755               文献标识码：A               DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.14.012

目前，关于输电线路电力设备运行状态评估的研究方法包括蒙特卡洛模拟法、马尔科夫模式、人工神经网络法和故障树分析法等传统方法。架空输电线路的运行具有一定的随机性和不确定性。蒙特卡洛法在收敛速度和准确性上存在一定的缺陷;人工神经网络预测和评估对原始统计数据的要求较高;故障树分析法以故障逻辑关系和事件状态的二态性确定为前提。贝叶斯网络与传统方法不同，它将概率理论和有向无环图进行了有机结合，能直观地表示因果知识，在模型中以条件概率的形式融入统计数据，其处理不确定性问题的能力极强。

对基于自反馈双向贝叶斯网络的架空输电线路运行状态评估进行了研究，建立了评估输电线路运行状态的贝叶斯系统。通过样本训练获得了条件概率表，基于推理因果进而可判断线路状态，同时，可修正和预警评估偏差，从而对网络结构、评估数据和参数进行实时、动态修正评估。

1  架空输电线路运行状态评估模式

基于自反馈双向贝叶斯网络的架空输电线路运行状态评估方法的程序分为预处理和数据采集、评估数据库管理和评估结果输出、自反馈双向贝叶斯网络状态评估系统。其中，评估阶段具体分为计算和统计分析网络节点数据，具体内容包括：①估计先验概率和预处理指标参量。该部分为学习参数和构建网络的基础。②学习参数和构建网络。该部分直接影响着推理的准确性。③状态判定和网络推理。该部分为评估结果的判定的依据。④管理评估数据库。对输入到系统中的先验概率估值的更新、反馈评估误差、条件概率的知识进行编辑和存储。

2  贝叶斯网络的具体实现方式

贝叶斯网络的具体实现方式为：评估所有部件的每一项基本参数，对其状态属性概率进行确定，学习网络参数后构建条件概率表，包括部件对线路的条件、基本指标参量对部件的条件概率表;依据网络结构、条件概率表和历史信息，并通过贝叶斯网络推理技术对状态进行推理，以获得相关部件运行状态的概率，进而对线路运行状态进行判断。

2.1  贝叶斯网络模型的建立

技术人员应结合数据的可量化性、可获取性和输电线路运行情况，保留优先级高和重要的指标参量，删除优先级低和次要的指标参量。贝叶斯网络结构具体包括线路防护区、接地设施和防雷装置、金具、绝缘子串、导地线、杆塔、防护设施和基础设施等31个指标参量和7个部件。

2.2  各子部件运行概率的统计

依据各部件的运行经验值、规定值和设计值，对每个基本指标参量的状态属性值进行设定，并依据国家相关指导原则，结合得到的数据，对各个子部件的状态进行判断。比如，在对杆塔倾斜度的判别中，相应判断依据为：正常——钢管杆、普通铁塔倾斜度<1‰，高于50 m的钢管杆、铁塔倾斜度<5‰，硅杆倾斜度<15‰;注意——钢管杆、普通铁塔倾斜度<15‰且>10‰，高于50 m的钢管杆、铁塔倾斜度<10‰且>5‰，硅杆倾斜度<20‰且>15‰;异常——钢管杆、普通铁塔倾斜度<20‰且>15‰，高于50 m的钢管杆、铁塔倾斜度<15‰且>10‰，硅杆倾斜度<25‰且>20‰;严重——钢管杆、普通铁塔倾斜度>20‰，高于50 m的钢管杆、铁塔倾斜度>15‰，硅杆倾斜度>25‰.

通过表示状态属性（正常、注意、异常、严重）的概率，可提供先验估值至每个基本指标参量;将线路中的所有部件看作一个整体，根据先前的数据结果，对某段时间内各单元处于某状态的数量与总体测试数量的比值进行计算，结果即该状态的概率估值。具体计算形式如下：

（1）

式（1）中：i为所有正整数，是第i次统计的时间段;Ci为具体部件的指标参量;ni，vi，yi，si为Ci处于不同状态属性值下的统计数量;mi为所有检测次数的总和。

比如，杆塔的倾斜度为C1，架设800 kV的线路共有100级铁塔，在10年中共测20次，共获得2 000次杆塔倾斜度测量数据。如果显示为正常、注意、异常、严重的数据次数分别为1 500，300，80，20，则杆塔倾斜度处于严重、异常、注意、正常的先验概率为0.01，0.04，0.15，0.8.

通过学习参数可确定贝叶斯网络的条件概率表。条件概率表体现了父节点与节点间的关系，先验概率不包含任何父节点的条件概率，学习参数的目的是获得概率表。同一部件具有相同的指标参量条件概率，因此，线路对7个部件有完全一样的条件概率。由此可见，对应有1个部件对线路的条件概率和7个不同部件的条件概率中，参数学习中的样本数据包括2部分，即用于估计参数的训练样本和用于结果验证的检验样本。

对于计算机线路总体和线路各部件的状态概率，可以通过贝叶斯网络特有的双向推理技术，并综合考虑条件概率、网络结构和历史信息进行因果推理，从而确定输电线路的状态。根据条件概率表和相邻节点传递的信息进行诊断推理，可查找和确定架空输电线路的运行隐患和薄弱点。由此可见，因果推理是从原因推出结果，对具体节点指标的状态概率进行推导，并依次递推，从而得出输电线路整体的运行状态概率。比如，某部件中各部件单

元Ci的运行状态为ti时，部件Bj运行的4种概率为：

（2）

通过以上数据分析，可确定基本部件单元的状态，并查阅分析先验概率表可获得先验概率值。可利用公式计算部件Bj运行的四种状态概率值，并依据计算结果对基本部件的相应状态进行判断。比如，线路A的某部件Bj的运行状态为tj，从而可对线路A的四种运行概率进行确定：

（3）

通过以上的推理公式结果得出，全部部件Bj 运行的状态概率由各个基本部件单元当前的运行状态概率P（Ci=ti）推导而出，而线路A的运行状态概率由电路中所有部件当前的运行状态概率P（Bj=tj）推导而出。由此可见，上述相关推理结果中，评估结果为概率最大的一项。

对于评估结果反馈，因架空输电线路运行具有较大的不确定性，会产生实际状况与评估结果不同的情况。如果评估结果与实际情况相差较大，则应及时反馈，并根据有关条件概率进行修改。当评估结果存在问题时，节点条件概率的修正系数为：

（4）

式（4）中：α为风压不均匀系数;β为导线及地线风荷载系数。

实际情况中存在问题时，节点条件概率的修正系统为：

（5）

将相应的条件概率与修正系数相乘，可重新计算状态概率，并将修改后的数据计入历史评估数据库。

3  结束语

架空输电线路评估是保障架空输电线路安全运行的重要环节。贝叶斯网络突破其他传统的评估方法，在评估的可靠性上大幅提升，是今后架空输电线路运行状态评估的发展方向。本文对贝叶斯网络进行了分析，但还具有一定的局限性，希望相关技术人员能加强对架空输电线路运行状态评估的重视，不断完善、创新相应的评估方法。

参考文献

[1]李红艳.输电线路状态评估研究现状分析及建议[J].内蒙古电力技术，2012，（05）：45-48.

〔编辑：张思楠〕

Overhead Transmission Lines Running Assessment Study

Wu Fei

Abstract： With the development of the power industry， power system to run overhead transmission lines put forward higher requirements. The Evaluation of overhead transmission lines is an important part guarantee the stable operation of the circuit. Therefore， improving the lines running state assessment level is very important. Assessment of overhead transmission lines based on Bayesian networks are introduced and analyzed to study the assessment of the achievement of the way.