数据与模型驱动在输电杆塔风致灾损预测中的应用对比分析

应对气候变化带来的电网灾损是保障新型电力系统安全运行的关键之一。该文以输电杆塔风致灾损预测为出发点,对现有两类主流方法——数据驱动与模型驱动进行对比分析。在数据驱动方面,基于多源异构数据构建样本集,利用随机森林算法对输电杆塔风致灾损概率进行预测。在模型驱动方面,将输电线路与杆塔构成的塔线系统进行建模分析,利用设备应力强度与风荷载相关关系求取杆塔损毁概率。最后,通过台风“彩虹”下我国沿海某地区案例,对两类方法的预测结果进行对比,结果表明,模型驱动方法的预测精度较高,但建模复杂度较高,难以大范围广域应用;而数据驱动方法建模复杂度较低,计算效率高,同时具有较高预测精度,可为生产实际提供指导。随着数字化、信息化及智能化等技术普及,数据驱动方法因其建模复杂度低等特点,将会在未来科学应对电网灾害中发挥关键作用。     

融合交通态势修正的台风灾害后多维度智能调拨策略

针对台风灾害后交通信息不确定、调拨策略考虑维度不足等问题,提出融合交通态势修正的台风灾害后多维度智能调拨策略。采用历史交通态势数据拟合道路通行时间概率分布,并基于拉丁超立方采样对交通态势进行随机抽样,以计算更准确的道路通行时间。考虑交通、电网、用户等多维度,以抢修队伍、抢修物资、应急发电车等作为调拨主体进行台风灾害后抢修调拨,提出考虑调拨距离、恢复时间、失负荷量最优的多维智能调拨策略,利用模糊隶属度函数求取帕累托前沿最优调拨方案。根据2018年台风“山竹”下的珠海市数据验证调拨策略的有效性。算例结果表明所提多维度智能调拨策略能有效缩短台风灾害后恢复进程,提升电网防灾减灾能力。     

220 kV跳线风偏放电概率计算模型和影响因素分析

台风伴随着降雨导致输电线路耐张塔的跳线偏离垂直平面并靠近耐张塔,进而导致输电线路放电。目前,针对台风侵袭下考虑降雨的耐张塔跳线风偏放电概率计算模型的研究均不考虑雨荷载的影响。为此,以220 kV电压等级的耐张塔跳线为研究对象,建立得到考虑风雨荷载的220 kV耐张塔跳线的风偏放电概率计算模型及计算公式。在台风条件下,计算典型220 kV电压等级的耐张塔跳线风偏放电概率。结果表明风偏放电概率与气象条件的变化趋势具有一致性。将考虑雨荷载的方法与典型不考虑雨荷载的方法进行对比,在降雨量较小时两者差别不大,这验证了所提计算模型的有效性。此外,探究了绝缘子类型、跳线雨荷载、雨向、降雨量对220 kV耐张塔跳线风偏放电概率计算的影响。     

基于网格化多源异构数据的台风灾害下杆塔受损数量预测

台风灾害下受灾区域杆塔受损数量预测对提高电网公司防灾减灾能力具有重要意义。为此从全新的统计学习角度出发，基于气象数据、电网数据、地理数据等多源异构数据原始样本，对数据进行分类变量处理、特征筛选、标准化等预处理，并以网格内的杆塔受损数量为响应变量，基于梯度提升决策树算法构建台风灾害下杆塔受损数量预测模型，对台风灾害下配网10 kV杆塔受损数量进行预测。利用广东省徐闻县的数据样本对模型进行训练测试与验证，仿真结果表明所提方法可较为准确地预测台风灾害下配网杆塔受损数量，为电网公司的灾前风险量化评估、制定应急方案等提供辅助决策参考。