基于气象关联分析的绝缘子污闪风险评估

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随着电网的高速发展和电压等级的提高,超高压架空输电线路在我国已经得到广泛应用,使得由高压线路绝缘子污秽引起的电气绝缘问题以及污闪引起的电力事故严重影响着电网的安全稳定运行,给电网带来了直接的经济损失。目前,我国预防此类污闪事故主要通过对绝缘子污秽度的测量来划分污区图以及对绝缘子的定期清扫。然而,此方法含有局限性,一是现有的污区图都是基于往年的测量数据以及运行经验,不能反应当前的积污情况,具有一定的滞后性;二是大规模的清扫会耗费大量的人力物力,具有一定的盲目性,且无法保证质量,导致污闪事故仍然无法避免。因此,需要一种方法能有效预测绝缘子的污秽状态,并针对高污染情况下的高压线路绝缘子进行准确的污闪概率风险评估。在此背景下,本文首先分析了气象因素对绝缘子积污和受潮的影响,为确定线路的污秽等级参数,对绝缘子盐密分布规律进行统计和测试后,引入盐密均值作为最终计算对象,并提出用灰色聚类算法定量计算出各气象因素与绝缘子盐密均值间的关联度,确定对绝缘子影响最大的气象条件。其次,为避免大范围耗费人力去测量绝缘子盐密数据,提出了气象因素与BP神经网络相结合的输电线路绝缘子盐密预测模型,可通过对输入量的训练和计算得到某一区域内绝缘子的整体积污水平,并对该区域的污区分布进行预警。在此基础上,文章基于线路污闪电压和污闪概率之间的正相关关系,同时考虑到绝缘子表面盐密分布和气象相关的温湿度,建立了线路污闪概率计算模型,提出了针对单个绝缘子或整条线路的污闪故障风险评估量化评估指标和方法。通过对某省份实际的一些输电线路进行了污闪风险评估,得到了基于实时气象关联数据的线路污闪概率,可提前对高污染绝缘子进行清扫和更换。
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