一种台风灾害下配电网故障率计算方法及系统与流程

本发明属于电网配置技术领域，尤其涉及一种台风灾害下配电网故障率计算方法及系统。

背景技术：

对极端事件下配电网的故障率进行预测是提升配电网应对极端气象灾害能力的重要手段，常用的方法包括基于历史数据的故障率建模方法、基于致灾机理的故障率建模方法和数据模型融合的故障率建模方法。

基于历史数据的故障率建模方法主要通过分析多维随机变量之间的相关性关系，利用回归分析、模糊专家系统、最大期望值(em)等方法，通过分析历史数据和预报数据得到多维随机变量故障率的联合概率分布。该类方法由数据驱动，不受致灾机理及灾害动态过程的制约，且完全脱离物理模型，大幅降低了故障率的建模难度。但是，由于缺乏对致灾机理及灾害动态过程的建模，该类方法难以反映灾害的发展变化过程和配电网设备故障的因果关系，由于极端事件发生概率低、历史数据少，该类方法的预测精度通常较低。

基于致灾机理的故障率建模方法主要通过分析致灾机理及灾害动态过程，利用物理模型描述灾害对配电网的影响，进而建立配电网故障率的机理模型及动态变化模型。以台风的故障模型为例，相关研究通过分析过去历次台风的风速、风向、地理位置数据，利用停运预测模型模拟未来台风过境的影响，预测线路停运范围和停运概率。但是，由于致灾机理模型复杂、不同灾害的致灾机理差异较大，该类的方法的建模难度较大且缺乏通用性；由于灾变过程通常存在地理和物理上的因果关系，采用静态模型往往难以准确反映极端事件下配电网设备的故障率。

技术实现要素：

为克服上述现有问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供台风灾害下配电网故障率计算方法及系统。

本发明实施例提供一种台风灾害下配电网故障率计算方法，包括：

基于在台风灾害下的台风风速、降雨强度的历史数据，建立表征台风烈度的概率密度函数模型；

建立台风持续时间的概率分布函数模型；

基于所述表征台风烈度的概率密度函数模型和台风持续时间的概率分布函数模型，建立在台风灾害下的配电网故障率计算模型；

基于所述配电网故障率计算模型，计算台风灾害持续时间内负荷失电的总概率。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

所述基于在台风灾害下的台风风速、降雨强度的历史数据，建立表征台风烈度的概率密度函数模型包括：

台风风速和降雨强度的时变概率向量v(t)表示为：

v(t)＝[vwind(t)vrain(t)]；

式中：vwind(t)为t时刻台风风速的概率向量，vrain(t)为t时刻降雨强度的概率向量；

利用台风风速、降雨强度的历史数据拟合得到v(t)的概率密度函数ρ(v(t))。

进一步，所述建立台风持续时间的概率分布函数模型包括：

通过判断t时刻台风烈度是否降低至最低等级标准，建立台风持续时间的概率分布函数模型。

进一步的，所述通过判断t时刻台风烈度是否降低至最低等级标准，建立台风持续时间的概率分布函数模型包括：

台风持续时间t表示为：

t＝tend-tbegin；

式中：tbegin为台风起始时刻，tend为台风结束时刻，其β置信区间的边界值通过如下公式得到：

式中：分别为台风风速、降雨强度的条件置信区间上限，vwmin为台风风速的最低等级标准，vrmin为降雨强度的最低等级标准；

式中：分别为台风风速、降雨强度的条件置信区间下限；

则台风持续时间t的β置信区间为

进一步的，所述基于所述表征台风烈度的概率密度函数模型和台风持续时间的概率分布函数模型，建立在台风灾害下的配电网故障率计算模型包括：

分别建立电杆故障率模型、架空线故障率模型、绝缘子故障率模型和变压器故障率模型；

根据所述电杆故障率模型、架空线故障率模型、绝缘子故障率模型和变压器故障率模型得到配电网故障率计算模型。

进一步的，所述建立电杆故障率模型包括：

建立以电杆状态为基本变量的功能函数：

z1＝r1-s1；

式中：r1为电杆抗弯强度，s1为风荷载引起的电杆内部应力，与风速、风向有关；

其中，r1为电杆抗弯强度服从下式的gauss分布：

式中：μp为混凝土电杆抗弯强度的均值，δp为混凝土电杆抗弯强度的标准差，β、υ可以通过实际运行经验或破坏性试验测得，mu为混凝土电杆的承载能力校验弯矩；

电杆在时刻t正常运行概率为：

则电杆在时刻t的故障率为

进一步的，所述建立架空线故障率模型包括：

计算架空线自重lg和最大承受应力ldesm：

式中：lv为架空线垂直档距，g0为单位长度架空线的质量，tm为拉断力，由架空线型号决定，k为安全系数；

以架空线状态为基本变量的功能函数如下：

z2＝r2-s2；

r2＝lg+ldesm；

式中：r2为架空线抗拉强度，s2为风荷载引起的架空线内部应力，与风速、风向有关；

架空线在时刻t的故障率为：

式中：μp为架空线抗拉强度的均值，δp为架空线抗拉强度的标准差。

进一步的，所述建立绝缘子故障率模型：

绝缘子闪络的降雨量临界值aζ表示为：

式中：uζ为绝缘子闪络电压的临界值；p为当前环境气压；p0为标准大气压，a、b、c均为常数；

单个绝缘子的闪络概率为：

式中：f(vrain(t))为降雨强度的概率分布函数，通过如下公式得到：

进一步的，所述变压器故障率模型包括：

变压器绝缘油火花放电的降雨量临界值aζ1和油浸纸被击穿的降雨量临界值aζ2分别表示为：

式中：w1为变压器绝缘油水分含量，w2为变压器油浸纸水分含量，n为降雨持续时间，即为台风灾害持续时间ttotal，a1、a2、b1、b2、n1、n2均为常数；

绝缘油火花在t时刻的放电概率为：

油浸纸在t时刻的击穿概率为：

则配电变压器总故障率为：

ph(t)＝ph1(t)+ph2(t)-ph1(t)ph2(t)。

进一步的，根据所述电杆故障率模型、架空线故障率模型、绝缘子故障率模型和变压器故障率模型得到配电网故障率计算模型包括：

p∑＝max(pr(t)+pl(t))+pg+ph(t)，t∈[0,ttotal]；

式中，p∑为台风灾害持续时间内负荷失电的总概率，pr(t)为电杆在时刻t的故障率，pl(t)为架空线的时刻t的故障率，pg为单个绝缘子的闪络概率，ph(t)为变压器在时刻t的故障率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的台风灾害下配电网故障率计算方法流程图；

图2为本发明实施例提供的台风灾害下配电网故障率计算系统连接框图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

在本发明的一个实施例中提供台风灾害下配电网故障率计算方法，图1为本发明实施例提供的台风灾害下配电网故障率计算方法整体流程示意图，该方法包括：

基于在台风灾害下的台风风速、降雨强度的历史数据，建立表征台风烈度的概率密度函数模型；

建立台风持续时间的概率分布函数模型；

基于所述表征台风烈度的概率密度函数模型和台风持续时间的概率分布函数模型，建立在台风灾害下的配电网故障率计算模型；

基于所述配电网故障率计算模型，计算台风灾害持续时间内负荷失电的总概率。

可以理解的是，现有数据模型联合驱动的极端灾害建模方法都是对同一个问题分别采用数据和物理方法进行重复建模，通过相互迭代修正实现数据模型和物理模型的融合，仍然存在数据需求量大和模型精度不足的问题。

本发明实施例提出了一种极端灾害情况下，比如，台风灾害下的配电网故障率计算方法，将台风灾害下的配电网故障率分析划分为气象数据的概率建模和故障机理建模两个独立并行的子问题；对台风灾害的历史数据进行拟合，得到台风灾害下台风烈度和台风持续时间的预测值；对故障率的建模提出一种基于台风致灾机理的分析方法，通过分析当前台风烈度和台风灾害持续时间对配电网杆塔、架空线、绝缘子和变压器故障率的影响，得到台风灾害下配电网的综合故障率模型。

分别建立表征台风烈度和表征台风持续时间的概率密度函数，进而建立台风灾害下的配电网故障率计算模型，利用配电网故障率计算模型，计算台风灾害持续时间内负荷失电的总概率。

本发明实施例同时考虑了台风烈度和持续时间的不确定性，并分析了台风灾害造成配电网不同类型故障的物理原理，具有较高的准确性。以此方法进行配电网故障率建模，综合考虑了台风烈度、持续时间对配电网故障率的影响，通过对台风灾害的多重致灾因素和致灾机理进行详细建模，全面准确地刻画台风灾害下配电网的运行状态，并利用数据模型联合驱动的优势大幅提高配电网故障率模型的精度。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中，在台风灾害烈度的建模过程中，分析台风风速、降雨强度等特征量的历史数据，拟合得到表征台风烈度的概率密度函数，进一步通过引入条件风险值来求解各特征量的置信区间。

具体的，基于在台风灾害下的台风风速、降雨强度的历史数据，建立表征台风烈度的概率密度函数模型包括：

在台风灾害烈度的建模过程中，台风风速和降雨强度的时变概率向量v(t)表示为：

v(t)＝[vwind(t)vrain(t)]；

式中：vwind(t)为t时刻台风风速的概率向量，vrain(t)为t时刻降雨强度的概率向量。

基于台风风速、降雨强度的历史数据拟合得到v(t)的概率密度函数模型ρ(v(t))。

利用台风风速、降雨强度的历史数据拟合得到v(t)的概率密度函数ρ(v(t))，进而形成基于cvar的置信水平为β的条件置信区间其临界值为：

式中：为置信区间的临界值，可以表示为如下形式：

式中：φ^up、φ^low分别为t时刻v(t)不越过门槛值α的概率，具体可以表示为：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，建立台风持续时间的概率分布函数模型包括：

通过判断t时刻台风烈度是否降低至最低等级标准，建立台风持续时间的概率分布函数模型。

其中，通过判断t时刻台风烈度是否降低至最低等级标准，建立台风持续时间的概率分布函数模型包括：

台风持续时间t表示为：

t＝tend-tbegin；

式中：tbegin为台风起始时刻，tend为台风结束时刻，其β置信区间的边界值通过如下公式得到：

式中：分别为台风风速、降雨强度的条件置信区间上限，vwmin为台风风速的最低等级标准，vrmin为降雨强度的最低等级标准；

式中：分别为台风风速、降雨强度的条件置信区间下限；

则台风持续时间t的β置信区间为

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，基于表征台风烈度的概率密度函数模型和台风持续时间的概率分布函数模型，建立在台风灾害下的配电网故障率计算模型包括：

分别建立电杆故障率模型、架空线故障率模型、绝缘子故障率模型和变压器故障率模型；

根据所述电杆故障率模型、架空线故障率模型、绝缘子故障率模型和变压器故障率模型得到配电网故障率计算模型。

可以理解的是，台风天气下，风、雨的联合作用会大幅增加配电网的故障率，主要包括以下两个方面：大风对杆塔或架空线的作用力超过其荷载能力，会导致倒杆、断线；降雨会导致绝缘子表面电阻值下降，使其发生闪络，也会导致变压器进水受潮，引起绝缘事故。因此，本发明实施例中，主要是基于表征台风烈度的概率密度函数模型和台风持续时间的概率分布函数模型，分别建立电杆故障率模型、架空线故障率模型、绝缘子故障率模型和变压器故障率模型，进而建立配电网故障率计算模型，最后根据配电网故障率计算模型计算在台风灾害下的配电网的总故障率。

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，建立电杆故障率模型的具体过程为：

在台风灾害持续过程中，t时刻配电线路上p点的有效风速可以表达为

式中：vwind(t)为t时刻的风眼风速，reye为风眼半径，lp为p点到台风中心的直线距离。

p点的风荷载可以表示为t时刻导线所受的风荷载wx(t)、杆塔所受的风荷载ws(t)和绝缘子所受的风荷载wz(t)：

式中：α为架空线路风压的不均匀系数，μz为风压高度变化系数，μsc为架空线路的体型系数，d为架空线路的导线外径，lh为水平档距，为风向与导线之间的夹角，β为风振系数，μs为风荷载体型系数，a为杆塔结构构件迎风面的投影面积，n1为单相导线所用的绝缘子串数，n2为每串绝缘子的片数，ap为每片绝缘子的受风面积。

电杆杆身任意截面处的弯矩可表示为：

式中：wxz(t)为导线风荷载和绝缘子风荷载之和，wsv(t)为导线杆塔和绝缘子的联合风荷载，h1为截面至杆顶的距离，为截面至杆身风压合力作用点的高度，mx为由扰度产生的附加弯矩系数，f为杆身投影面积，d0为电杆稍径；dx为电杆截面直径。

台风持续过程中，过大的风荷载会导致电杆杆身截面处的弯矩超过其抗弯强度，引发倒杆。为描述电杆的故障率，建立以电杆状态为基本变量的功能函数：

z1＝r1-s1；

式中：r1为电杆抗弯强度，s1为风荷载引起的电杆内部应力，与风速、风向有关；

其中，r1为电杆抗弯强度服从下式的gauss分布：

式中：μp为混凝土电杆抗弯强度的均值，δp为混凝土电杆抗弯强度的标准差，β、υ可以通过实际运行经验或破坏性试验测得，mu为混凝土电杆的承载能力校验弯矩；

电杆在时刻t正常运行概率为：

则电杆在时刻t的故障率为

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，台风持续过程中，过大的风荷载会导致架空线的弯矩超过其抗弯强度，引发断线。为描述架空线的故障率，首先需要计算架空线自重lg和最大承受应力ldesm：

式中：lv为架空线垂直档距，g0为单位长度架空线的质量，tm为拉断力，由架空线型号决定，k为安全系数；

类比电杆的故障率建模过程，可以得到以架空线状态为基本变量的功能函数如式所示，其中可以表示为：

z2＝r2-s2；

r2＝lg+ldesm；

式中：r2为架空线抗拉强度，s2为风荷载引起的架空线内部应力，与风速、风向有关；

则架空线在时刻t的故障率为：

式中：μp为架空线抗拉强度的均值，δp为架空线抗拉强度的标准差。

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，建立绝缘子故障率模型：

绝缘子闪络的降雨量临界值aζ表示为：

式中：uζ为绝缘子闪络电压的临界值；p为当前环境气压；p0为标准大气压，a、b、c均为常数；

单个绝缘子的闪络概率为：

式中：f(vrain(t))为降雨强度的概率分布函数，通过如下公式得到：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，变压器故障率模型包括：

变压器绝缘油火花放电的降雨量临界值aζ1和油浸纸被击穿的降雨量临界值a2分别表示为：

式中：w1为变压器绝缘油水分含量，w2为变压器油浸纸水分含量，n为降雨持续时间，即为台风灾害持续时间ttotal，a1、a2、b1、b2、n1、n2均为常数；

绝缘油火花在t时刻的放电概率为：

油浸纸在t时刻的击穿概率为：

其中，

则配电变压器总故障率为：

ph(t)＝ph1(t)+ph2(t)-ph1(t)ph2(t)。

在上述各实施例的基础上，本发明实施例中，根据所述电杆故障率模型、架空线故障率模型、绝缘子故障率模型和变压器故障率模型得到配电网故障率计算模型包括：

p∑＝max(pr(t)+pl(t))+pg+ph(t)，t∈[0,ttotal]；

式中，p∑为台风灾害持续时间内负荷失电的总概率，pr(t)为电杆在时刻t的故障率，pl(t)为架空线的时刻t的故障率，pg为单个绝缘子的闪络概率，ph(t)为变压器在时刻t的故障率。

下面对本发明实施例提供的台风灾害下配电网故障率计算方法进行详细说明。

本发明实施例在构建表征台风烈度的概率密度函数和构建台风持续时间的概率密度分布函数之前，需要提供配电网的基本信息，包括拓扑结构，架空线型号，地理分布等；同时还需要提供台风的基本信息，包括登陆位置，运行轨迹及速度等。具体工作过程如下：

第一步：加载台风历史数据，包括台风风速、降雨强度的时序变化过程和台风持续时间。

第二步：建立台风灾害的统计学模型。分析台风风速、降雨强度等特征量的历史数据，通过gmm拟合得到表征台风烈度的概率密度函数。进一步通过引入条件风险值来求解各特征量的置信区间，并通过判断台风烈度是否降低至最低等级标准(台风中心风力12级)以下，得到台风持续时间的概率分布。

第三步：建立基于致灾机理的配电网故障率模型。考虑台风灾害的致灾机理，建立电杆、架空线、绝缘子、配电变压器等多种元件的故障率模型，并得到台风灾害下的配电网总故障率。由于台风天气下，风、雨的联合作用会大幅增加配电网的故障率，主要包括以下两个方面：大风对杆塔或架空线的作用力超过其荷载能力，会导致倒杆、断线；降雨会导致绝缘子表面电阻值下降，使其发生闪络，也会导致变压器进水受潮，引起绝缘事故。

本发明的有益效果为：

(1)对台风烈度和持续时间建立了统计学模型，并考虑多重灾害并发，能够充分反映台风和暴雨的联合作用；

(2)所提供的台风灾害下的配电网故障率建模方法，全面考虑了台风灾害对配电网不同元件的破坏效果，具有较高的准确性；

(3)随着主动配电网元件种类的日益丰富，可以通过补充新型元件(本发明实施例中的元件主要包括电杆、架空线、绝缘子和配电变压器)的故障率模型来适应主动配电网的要求，具有可扩展性；

简而言之，本发明仅需提供台风历史数据和配电网基本信息，拟合得到台风烈度及持续时间的预测值，对配电网不同元件建立不同的故障率模型，得到台风灾害下各元件的故障率，最终求和得到配电网总故障率，实现数据模型联合驱动的台风灾害下配电网故障率建模，可以大大提高现有模型的精度。

参见图2，在本发明的另一个实施例中提供一种台风灾害下配电网故障率计算系统，该系统用于实现前述各实施例中的方法。因此，在前述台风灾害下配电网故障率计算的各实施例中的描述和定义，可以用于本发明实施例中各个执行模块的理解。图2为本发明实施例提供的台风灾害下配电网故障率计算系统整体结构示意图，该系统包括：

第一建立模块21，基于在台风灾害下的台风风速、降雨强度的历史数据，建立表征台风烈度的概率密度函数模型；

第二建立模块22，用于建立台风持续时间的概率分布函数模型；

第三建立模块23，用于基于所述表征台风烈度的概率密度函数模型和台风持续时间的概率分布函数模型，建立在台风灾害下的配电网故障率计算模型；

计算模块24，用于基于配电网故障率计算模型，计算台风灾害持续时间内负荷失电的总概率。

本发明实施例提供的台风灾害下配电网故障率计算系统与前述实施例提供的台风灾害下配电网故障率计算方法相对应，台风灾害下配电网故障率计算系统的相关技术特征可参考前述实施例提供的台风灾害下配电网故障率计算方法的相关技术特征，在此不再赘述。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。