基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警

　　摘要:由于輸電線路運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、影響線路雷擊跳閘因素多，故很難實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路的雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警。提出一種根據(jù)雷電定位系統(tǒng)、輸電線路數(shù)據(jù)與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警的新方法。首先，確定影響線路跳閘的因素，并預(yù)處理輸入數(shù)據(jù);然后，建立以線路檔距段為基礎(chǔ)的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雷擊跳閘預(yù)測(cè)模型，將待預(yù)警線路的所有檔距段進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)結(jié)果累加求和，從而獲得線路整體預(yù)測(cè)雷擊跳閘次數(shù);最后，根據(jù)預(yù)警分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)整條線路的雷擊跳閘預(yù)警。實(shí)例表明，該預(yù)警模型對(duì)算例中30條輸電線路的雷擊跳閘預(yù)警正確分類率為80%，預(yù)警準(zhǔn)確率為86.67%，虛警率和漏警率分別為23.53%和13.33%，其性能指標(biāo)都較為理想，故該模型對(duì)輸電線路的雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警有著良好的預(yù)判效果。

　　關(guān)鍵詞:雷擊跳閘預(yù)警;雷電流參數(shù);遺傳算法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　0引言

　　隨著電網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的日益擴(kuò)大，輸電線路跨度、電壓等級(jí)的相應(yīng)提高，線路遭受雷擊風(fēng)險(xiǎn)也越來越大，雷電災(zāi)害造成地區(qū)電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患愈加嚴(yán)重[1-5]。以廣東某地區(qū)電網(wǎng)為例，在2011～ 2016年110kV及以上輸電線路的跳閘統(tǒng)計(jì)中，雷擊導(dǎo)致的輸電線路跳閘占總跳閘原因的68.77%;漂浮物放電占總原因的23.47%;人為因素占總原因的5.78%;而其他外界災(zāi)害僅占總原因的0.72%。由此可見，雷擊是導(dǎo)致輸電線路故障的最主要原因，雷擊跳閘已成為影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的最大威脅[6]。

　　電網(wǎng)建設(shè)論文范例：電網(wǎng)建設(shè)工程施工現(xiàn)場(chǎng)管理研究

　　因此，若能實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路雷擊風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的追蹤，便可實(shí)時(shí)預(yù)警評(píng)估線路雷擊跳閘情況，這將有助于電網(wǎng)運(yùn)行和調(diào)度部門提前做好針對(duì)性的避險(xiǎn)措施�，F(xiàn)有文獻(xiàn)大多都是對(duì)輸電線路雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估展開的研究，而對(duì)輸電線路雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警方面的研究卻鮮有報(bào)道。文獻(xiàn)[7]提出一種基于大氣電場(chǎng)儀和雷電定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)的雷擊預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)以電場(chǎng)強(qiáng)度雷擊及雷電距離為等級(jí)劃分依據(jù)，對(duì)廣州電網(wǎng)實(shí)施了分級(jí)雷擊預(yù)警，但該方法僅考慮了輸電線路周邊的雷電活動(dòng)或大氣分布情況，而未考慮外界地形環(huán)境及自身參數(shù)的影響，在對(duì)實(shí)際線路跳閘預(yù)警時(shí)，會(huì)存在虛報(bào)率高、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低等現(xiàn)象。文獻(xiàn)[8]提出一種基于輸電線路數(shù)據(jù)與雷電氣象因素的輸電線路實(shí)時(shí)故障概率的評(píng)估方法，但該方法需要通過專家經(jīng)驗(yàn)來確定權(quán)重系數(shù)，主觀因素影響大，使得評(píng)估結(jié)果不理想。

　　文獻(xiàn)[9]提出一種基于三時(shí)次相關(guān)雷區(qū)信息的線路雷擊跳閘概率計(jì)算新方法，該方法先對(duì)雷電的活動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)雷電數(shù)據(jù)與雷擊跳閘公式對(duì)輸電線路雷擊跳閘進(jìn)行了動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，但該方主要是通過經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算跳閘概率，從而間接完成跳閘預(yù)警，相比直接預(yù)測(cè)線路跳閘情況，間接方法在預(yù)警閾值的劃分上存在很大誤差，會(huì)影響預(yù)警性能。針對(duì)現(xiàn)有研究的不足，筆者提出了一種基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的輸電線路雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警新方法，該方法將雷電發(fā)生點(diǎn)位置、落雷密度、雷電流大小、輸電線路桿塔數(shù)據(jù)與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)充分融合在一起，高效、快速的實(shí)現(xiàn)了輸電線路的雷擊跳閘預(yù)警。

　　1基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的雷擊

　　跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警模型誤差反向傳播(ErrorBackPropagation，BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著非線性處理能力好、自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、容錯(cuò)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)已成為應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10]。但它的收斂速度慢，且受網(wǎng)絡(luò)初始連接權(quán)值的影響，該網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中極可能收斂于局部極小點(diǎn)。為克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自身缺陷，本文采用遺傳算法(GeneticAlgorithm)對(duì)初始連接權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化[11]，使網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果更加接近實(shí)際值�；�于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的輸電線路雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警模型，其建模主要步驟為1)根據(jù)雷電定位系統(tǒng)與輸電線路數(shù)據(jù)建立一個(gè)輸電線路雷擊跳閘預(yù)警的數(shù)據(jù)庫。

　　2)根據(jù)雷擊跳閘原理確定影響線路跳閘的參數(shù)，并預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)，進(jìn)而確定GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。3)通過遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使其獲得最優(yōu)值，然后將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)置于網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。4)在多次訓(xùn)練取得最優(yōu)解后，為驗(yàn)證其雷擊跳閘計(jì)算的準(zhǔn)確性，需對(duì)模型進(jìn)行樣本測(cè)試，最后確定輸電線路雷擊跳閘計(jì)算模型。6)根據(jù)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的整條線路雷擊跳閘情況和跳閘預(yù)警分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路的雷擊跳閘分級(jí)預(yù)警。

　　2影響輸電線路跳閘參數(shù)預(yù)處理

　　輸電線路雷擊故障主要是由雷云放電引起的線路過電壓導(dǎo)致絕緣子閃絡(luò)而發(fā)生的線路跳閘現(xiàn)象[12]。由于輸電線路運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、雷電活動(dòng)隨機(jī)性大，故影響線路雷擊跳閘的因素較多[13-16]，其中，包括雷電參數(shù)(雷電流幅值、落雷距離、落雷密度等)、地形地貌參數(shù)(海拔高度相、地形特征等)、線路自身參數(shù)(導(dǎo)線平均高度、避雷線平均高度、桿塔高度、檔距、保護(hù)角、接地電阻、絕緣子材質(zhì)損耗等)。

　　如果將所有影響因子都作為GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，這在實(shí)際工程中將很難實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閷?shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或多或少會(huì)有部分參數(shù)不詳，且參數(shù)過多會(huì)使網(wǎng)絡(luò)模型的建立變得復(fù)雜，難以實(shí)現(xiàn)工程應(yīng)用。因此，考慮到線路雷擊跳閘機(jī)理與特征參數(shù)在數(shù)據(jù)上的完整性，筆者主要選取導(dǎo)線平均高度、檔距、線路所處地形地貌、避雷線平均高度、接地電阻、雷電流幅值、臨近落雷距離、落雷密度，八個(gè)特征量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征量輸入。

　　2.1臨近落雷密度計(jì)算

　　前人的研究經(jīng)驗(yàn)表明，雷擊跳閘與地閃密度呈正相關(guān)性[17]。故為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)線路雷擊跳閘，地閃密度不可或缺。但地閃密度一般以年進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，考慮的時(shí)間跨度過長(zhǎng)，這在目前的雷擊跳閘預(yù)測(cè)中行不通，因此，筆者將統(tǒng)計(jì)時(shí)間縮短至當(dāng)前預(yù)警時(shí)間點(diǎn)前15min內(nèi)，以臨近落雷密度取代地閃密度作為雷擊跳閘的影響因子。為充分統(tǒng)計(jì)臨近落雷密度中的落雷個(gè)數(shù)，以3km作為線路走廊的總受雷寬度，以兩相鄰桿塔間的檔距為受雷長(zhǎng)度，來統(tǒng)計(jì)預(yù)警時(shí)間點(diǎn)前15min內(nèi)的落雷個(gè)數(shù)。然后按下式進(jìn)行臨近落雷密度的計(jì)算。3GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為一種具有3層結(jié)構(gòu)的無反饋、層內(nèi)無互連的前向網(wǎng)絡(luò)，其3層結(jié)構(gòu)分別是輸入層、隱含層和輸出層[19]。

　　4預(yù)警分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)估指標(biāo)

　　雷擊跳閘預(yù)測(cè)是基于相鄰桿塔檔距段的，但要想實(shí)現(xiàn)整條輸電線路的雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警，就需要將檔距段雷擊跳閘次數(shù)整合到線路上來。筆者根據(jù)線路各段的預(yù)測(cè)值進(jìn)行累加求和，獲得整條線路的雷擊跳閘次數(shù)(Nline)。

　　5算例驗(yàn)證

　　基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警模型，首先確定了GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雷擊跳閘預(yù)測(cè)模型，再根據(jù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸電線路所有檔距段的當(dāng)前預(yù)警時(shí)間點(diǎn)前15min內(nèi)的雷擊跳閘情況，并將跳閘次數(shù)進(jìn)行累加求和獲得待預(yù)警線路的總跳閘次數(shù)，根據(jù)制定好的預(yù)警分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，最終完成輸電線路的分級(jí)預(yù)警工作。

　　6結(jié)語

　　由于輸電線路運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、雷電活動(dòng)隨機(jī)性大、影響線路雷擊跳閘因素多，故很難對(duì)輸電線路雷擊跳閘進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警評(píng)估。提出了一種基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的輸電線路雷擊跳閘實(shí)時(shí)預(yù)警新方法，該方法將八類影響線路跳閘的因素(導(dǎo)線平均高度、檔距、線路所處地形地貌、避雷線平均高度、接地電阻、雷電流幅值、臨近落雷距離、落雷密度)與GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)充分融合在一起，高效、快速的實(shí)現(xiàn)了輸電線路的雷擊跳閘預(yù)警。本文通過算例驗(yàn)證了該實(shí)時(shí)預(yù)警模型的有效性，以此為依據(jù)，便可實(shí)時(shí)預(yù)警評(píng)估線路雷擊跳閘情況，這將有利于電網(wǎng)運(yùn)行和調(diào)度部門提前做好針對(duì)性的避險(xiǎn)措施，以確保輸電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

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　　作者：鄧紅雷，唐崇旺，劉剛，張莉彬

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