[發明專利]考慮實時氣象雷暴信息的高壓輸電線路故障風險排序方法

在審

• 申請號: 201410614637.X
• 申請日: 2014-11-04
• 公開（公告）號: CN104463692A
• 公開（公告）日: 2015-03-25
• 發明（設計）人: 馬義松;武志剛;周保榮
• 申請（專利權）人: 華南理工大學;南方電網科學研究院有限責任公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 羅觀祥

技術領域

本發明涉及高壓輸電領域，特別涉及考慮實時氣象雷暴信息的高壓輸電線路故障風險排序方法。

背景技術

電力網絡是目前世界上最復雜的人工網絡之一，電網運行過程具有很大的不確定性，故障發生的概率也很高。近年來電網時有發生初始故障導致的大規模連鎖故障，并造成了巨大的經濟損失。

電網連鎖故障的成因比較復雜，簡單地說其發生機理是由于電網正常運行時每個元件都帶有一定的初始負荷，當某一個或幾個元件因過負荷等原因而導致故障發生時，會改變潮流的平衡并引起負荷在其它節點上的重新分配，將多余的負荷轉移加載到其它元件上，如果這些原來正常工作的元件不能處理多余的負荷就會引起新一次的負荷重新分配，從而引發連鎖的過負荷故障，并最終導致網絡的大面積癱瘓和大規模停電事故的發生。若初始故障發生在帶有大量負荷的元件上時，其相鄰元件不能處理多余負荷的可能性更大，也就更加容易引發連鎖故障，因此初始故障集的選擇對于連鎖故障的研究非常重要。

目前對于連鎖故障初始故障集的選取方法分為隨機抽樣法、人工指定法和基于故障后果的篩選方法，主要采用離線分析的方法對其進行分析，均沒有考慮實時的氣象條件對線路初始故障的影響，然而電網實際運行中，各種自然災害或惡劣的氣候條件均可能導致系統發生連鎖故障。雖然導致輸電線路發生故障可能有覆冰、落雷等多種氣候因素，但對于一個特定的電力系統，最好能從諸多因素中篩選出起主要作用的氣候因子，以利于抓住主要矛盾進行研究。電網實際運行經驗表明，高壓輸電線路的總跳閘次數中由雷擊所引起的跳閘數占40％-70％左右，尤其是多雷、土壤電阻率高、地形復雜的南方區域，因此研究氣象條件中落雷與高壓輸電線路發生初始故障的相關性是非常必要的。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供考慮實時氣象雷暴信息的高壓輸電線路故障風險排序方法。

本發明的目的通過以下的技術方案實現：

考慮實時氣象雷暴信息的高壓輸電線路故障風險排序方法，包含以下順序的步驟：

S1.基于Neo4j圖數據庫進行數據整合得到一個包含不同數據類型的全景數據庫，利用其遍歷算法可獲取各條線路的落雷區段和非落雷區段，挖掘網架模型的歷史數據得到數理統計規律；

S2.根據未來的數字天氣預報，動態搜索給出未來幾天南網不同電壓等級線路發生雷擊跳閘的概率即故障風險程度，對該概率進行排序得到待選故障集。

步驟S1中，所述的基于Neo4j圖數據庫進行數據整合具體通過以下步驟實現：基于國際CIM標準根據電網的拓撲結構特征建立設備映射表，將桿塔抽象為節點，桿塔間連接線路抽象為邊，整合電網雷電信息系統、故障信息系統以及歷史氣象信息數據將其定義為相關節點和邊的屬性。

步驟S1中，所述的遍歷算法的遍歷過程為：利用Neo4j自身集成的遍歷算法Traversal和圖查詢語言Cypher,通過指定具體的查詢屬性，遍歷得出相關對象。

所述的步驟S2具體為：根據未來的數字天氣預報，通過獲取未來幾天電網處于雷暴區域的各電壓等級線路，統計其雷區內線路長度等與線路故障相關的重要信息從而動態搜索給出未來幾天南網不同電壓等級線路發生雷擊跳閘的概率即故障風險程度，對該概率進行排序得到待選故障集。

本發明與現有技術相比，具有如下優點和有益效果：

(1)本發明采用Neo4j圖數據庫進行數據整合，如圖2所示。有效解決了目前電網中不同業務數據分散的問題，圖數據庫具備較為完善的高性能的網絡拓撲算法和高效的檢索性能，能夠根據電網的拓撲特性高效存儲并處理動態變化且內在數據關系復雜電力數據，更有利于全面挖掘落雷與線路故障率之間的規律。

(2)本發明基于歷史數據所形成的統計規律，根據次日的數字天氣預報更新電網的雷暴區域及各條線路的落雷區段和非落雷區段，可對線路故障風險程度進行定量分析，與以往單純地依靠運行人員的經驗相比，在實際電網的運行調度和規劃設計中更加具備工程實用性。

附圖說明

圖1為本發明所述的考慮實時氣象雷暴信息的高壓輸電線路故障風險排序方法的流程圖；

圖2為圖1所述方法的基于Neo4j圖數據庫數據整合示意圖；

圖3為廣西電網高壓輸電線路主網建模效果圖；

圖4為圖3的局部放大圖。

具體實施方式

下面結合實施例及附圖對本發明作進一步詳細的描述，但本發明的實施方式不限于此。