[发明专利]输电线路的雷击停运概率分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及电网气象风险分析方法。

背景技术

近年来，随着电网的快速发展和强对流天气的增多，雷害故障频繁发生，雷击成为我国输电线路安全可靠运行的主要危害。如2009年7月的某大型水电站近区电网500kV双回线路遭受雷击相继跳闸,造成水电厂切机甩负荷；2009年8月浙江某变电站220kV线路遭遇多重雷击,开关断口被击穿,造成设备损坏、220kV母线失电。根据电网故障分类统计,在高压线路的总跳闸次数中,由雷击所引起的跳闸次数占40％～70％[1]，尤其是在多雷、土壤电阻率高、地形复杂的地区,雷击输电线路所引起的故障率更高。因而若能实现电网因雷击所引起的故障概率预测、分析，并进而形成相应的预警系统，对增强电网抵抗因雷击所引起的故障具有重要意义。若要进行电网的雷击故障概率预测和分析，首先需要实现对雷电发生范围的预报，进而挑选出可能受雷电影响的输电线路，并计算线路雷击跳闸概率。对于雷电发生范围的预测，涉及到许多其它气象及自然环境因素，且其发生及消失过程非常快，如何进行准确其准确预报一直是气象预报领域的热点课题之一。提出了基于雷达回波信息的TITAN系统，对雷暴进行识别、追踪、分析和临近预报。在此基础上，进一步提出了雷暴单体识别追踪算法(SCIT)，为下一代气象雷达(WSR-88D)的雷达回波信息识别设置了多个阈值，增强了对雷暴单体的识别能力。考虑到雷暴气象生消时间短、变化快的特点，将临近预报点的时空分辨率设定在0.5km-1min，以提高预报的准确度。则提出利用连续三时间段的雷电统计数据代替连续两时间段的统计数据进行分析，获得雷电发展的变化量的同时，也能获得雷电发展的变化率，以得到更准确的雷区预测。雷击对于电网运行的影响，以及雷击引起电网故障率预测和分析，不少专家和学者对此进行了有意义的研究和探索。基于有限的数个严重雷暴事件及相关的其它气象数据和电网故障数据，采用数理统计分析，而建立了雷暴引起的电网故障率回归模型；但由于雷暴事件比较少，且事件之间间隔比较长，故基于此所建立的模型的推广性有很大的局限性。对比了实测落雷密度下的雷击跳闸率与规程落雷密度下的理论雷击跳闸率，发现线路的雷击故障情况时空差异性大，认为根据实际雷电活动分布进行线路雷击跳闸率的预测更为准确。利用时变矩阵分析两相邻时段雷电区域的关联，从而预测未来雷电发生区域，通过以预测雷电区域的预测落雷密度来动态评估线路雷击跳闸率，但关联分析法并不十分适用于临近预报点的时空分辨率较小的情况，另外，线路跳闸率动态评估方法中只考虑了线路的实时落雷情况，而忽略了雷电强度的影响。可以看出，目前线路雷电停运率的计算方法主要借鉴了线路防雷设计的近似公式，但防雷公式建立在模拟实验结果统计的基础之上，反映的是线路年平均雷击风险，而选择采用统一的雷电流幅值分布也无法体现出地域间雷电天气的差异性。各种雷电停运率计算方法各有优点，均能判别出输电线路间受雷电影响的差异，但不适用于描述线路的实时雷电停运故障情况。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种电网雷击停运概率的预测方法，该方法该方法以实时雷电监测信息为基础，考虑了不同雷电天气间的差异性，使线路雷击停运概率的预测更具有实际意义。

本发明的具体实现方法包括以下步骤：

1.设定统计时间步长，称为一个时次，统计连续三时次的雷电监测实时信息，识别每个时次的雷电分区。

2.对相邻两时次的雷电分区进行关联，得到最优轨迹，连续三时次雷电信息可获得两段相连的雷电分区最优轨迹。

3.根据连续三时次的雷电分区的最优轨迹，预测下一时次的雷电发生情况，包括雷电分区的位置、面积、雷电流强度和落雷密度。

4.根据杆塔坐标信息筛选出预测雷电分区内的杆塔，根据杆塔在雷电分区中的位置获得杆塔处落雷概率。

5.在预测雷电流强度下，根据受雷电影响杆塔的杆塔参数，采用改进电气几何模型计算杆塔绕击跳闸概率，利用蒙特卡洛模拟方法计算杆塔反击跳闸概率，得到杆塔雷电跳闸概率。

6.综合杆塔处落雷概率和杆塔雷电跳闸概率，获得杆塔预测雷击停运概率，从而获得线路预测雷击停运概率。

以上各步骤具体为以下方法实现：

输电线路的雷击停运概率分析方法，设定统计时间段步长，称为一个时次，统计连续三时次t-2,t-1,t的雷电监测实时信息，对每一个时次进行雷电分区的识别，每一时次的雷电分区识别具体步骤如下：