台风灾害下电网抢修复电策略研究开题报告

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1. 研究目的与意义（文献综述）

1 选题背景与研究意义

台风是发生在热带海洋上的一种具有暖中心结构的强烈气旋性涡旋，总是伴有狂风暴雨， 常给受影响地区造成严重的灾害。我国位于西太平洋沿岸，是受台风侵袭最多的国家，平均每年有7~9个台风登陆我国^[1]。我国台风灾害的特征表现在：1)登陆台风多；2)影响范围广；3)危害程度高；4)灾害损失重^[2]。通常以台风中心地面最大平均风速和台风中心海平面最低气压为依据判断台风的强度大小。参照我国的《热带气旋等级》国家标准(GB/T 19201-2006)，热带气旋可以分为热带低压、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风六个等级，如表1-1所示：

表 1-1 热带气旋等级分类及对应的风力等级、风速（GB/T 19201-2006）

政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change ,IPCC）第一工作组第五次评估报告指出了全球变暖的事实是毋庸置疑的^[3]，全球暖化导致极端天气的频率和强度增长^[4]。极端天气事件就是从概率分布的角度来看，发生概率极小的事件，通常为10%或更低，但由其导致的故障占电网故障相当大比例，对电力系统的危害不容忽视，一旦发生往往会导致巨大的社会经济损失^[4,5]。台风是中小时空尺度的极端天气事件^[6]，全球变暖将导致更大的台风强度并伴随着更大的风速和更强的降水^[7]，相应地台风自然灾害的频率和损失将显著增加，台风对电力系统设备造成的破坏也更加严重。如2004年8月12日“云娜”台风在浙江登陆，损坏的输电线路达到3342km。受这次台风影响，浙江电网500kV线路跳闸10次，全省共有9座220kV变电所失电；110kV系统线路跳闸68次，主变压器跳闸5台次。2005年6月14日，国家“西电东送”和华东、江苏“北电南送”的重要通道江苏泗阳500kV任上5237线发生风致倒塔事故，一次性串倒10基输电塔，造成大面积的停电。大风同时造成临近的500kV任上5238线跳闸，两条线路同时停止输电。这两次500kV输电塔的风毁事故，对于华东电网造成了非常严重的影响^[8]。2005年9月25日，强台风“达维”袭击海南岛，台风强度超过了电力线路设计标准，配电线路抵御强台风的能力弱，造成海南省电网大批35kV及以下配电设备受损和主网110kV，220kV线路大量发生永久性跳闸故障，进而导致海南电网全网崩溃^[9]。2014年7月18日第9号超强台风“威马逊”在广东省湛江市第二次登陆，中心最大风力有17级，共造成广东电网10kV及以上线路跳闸758次，10kV及以上倒杆6530基，低压倒杆12191根，线路受损1986km，215.6万用户受到影响，其中湛江地区受灾最为严重，徐闻县供电全部中断^[10]。表1-2是2017年台风“天鸽”“帕卡”导致广东电网35kV~500kV线路跳闸情况的统计数据。

表 1-2“天鸽”“帕卡”导致广东电网35kV~500kV线路跳闸情况统计数据

随着电力系统规模的扩大，可再生能源发电并网和分布式电源的接入增加了发电侧的不确定性，电动汽车等新型负荷的接入增加了负荷侧的不确定性，再加上日益恶化的外部环境增加了电力系统故障的不确定性，电力系统应对极端天气事件的不确定性越来越明显^[11]。风险概念是对不确定性事件的危险进行定量评估，电力系统风险定义为故障发生的概率与故障后果的乘积^[12]。从上面的事故看出，台风的持续时间虽然很短，一旦发生却会给地区系统造成巨大损失，故台风灾害造成的电力系统风险值仍然很大，台风灾害是一种高风险小概率事件，应引起重视。如果因为故障发生的概率小而忽视了风险很高的故障场景，没有在风灾到来前进行线路加固和采取运行控制措施，则很可能会错过预防故障的最佳时期，导致灾害进一步扩大，造成线路损毁跳闸，系统失负荷，电网失稳解列，甚至系统崩溃和全黑等一系列群发故障，带来巨大经济损失。因此，如何定量实时地分析台风对沿海地区线路故障的影响，筛选和生成可能的故障场景并进行提前风险评估，能为电力系统提前加强应急资源调配，为未来输电线路建设规划和电网防灾减灾预案制定打下基础。

2 国内外研究现状

2.1 台风风场研究现状

传统的台风风场研究利用台风的的频率、登陆位置、登陆接近角、移动速度、中心气压差、最大风速、最大风速半径、衰减率和风廓线等特征参数刻画台风，在获得大量历史台风数据后，采用蒙特卡洛模拟方法生成与选取参数历史概率分布一致的模拟台风，以捕捉台风特征的不确定性及其对电力系统组件的影响。文献[13]利用蒙特卡洛模拟捕获台风对组件可靠性曲线的时空影响，认为在划分成的测试网络的各个区域的风廓线内气象参数都是相同的，验证了所提出的在线风险分析模型的有效性。文献[14]借助历史数据，建立了台风仿真模型来跟踪中国广东省大量模拟台风的平均影响，详细介绍了台风的各项参数及计算公式。但是这样的灾害模型只适用于离线计算，不能真实地反映台风风场情况，实现灾害影响的实时预测，一旦台风灾害的风速强度分布超过线路设计标准或者移动路径发生突变时，按照先前的预测制订的电力系统防灾措施将不能很好地面对台风灾害；并且预测的有效性有时会因历史数据的不可用和不精确受到限制。

现在广泛采用的模型有考虑了风向和风场衰减的Batts模型与有效风速模型。Batts模型包括台风风场模型和台风登陆后的衰减模型，通过台风中心和研究点的位置关系确定该点风速值，该模型曾作为ASCE-7-88中飓风风速计算的依据。文献[15]利用了Batts模型模拟台风影响范围内各点的风速和风向，在计算过程中考虑了风向、台风登陆后强度逐渐降低，中心气压差的不断变化，切合实际。文献[16]利用Batts模型建立反映台风风速与故障率之间关系的数学模型，完善了配电网韧性分析方法。台风的有效风速模型认为有效风速跟距离台风中心的距离和台风自身参数有关，输电线路的故障率主要由垂直作用于输电线路的有效风速决定^[17]。文献[18]采用台风的有效风速模型来研究风荷载对线路停运率的影响，缺点是没有考虑气压差对风速分布的影响，且很多参数取值由经验确定。但是前面两个模型都未考虑台风自身移行速度，文献[19]将热带气旋风场中某点的实际风速看作是热带气旋风场的环流分量与其不断运动中的移行风速两部分叠加的结果，对移行风速简单的采用了宫崎正卫模型进行经验计算，对环流风速则综合六个模型对最大风速半径进行了参数辨识，提高了输电线路风荷载计算结果的可信度。

根据台风风场模型计算得到的风场内各点风速、风向情况，可以实时的结合气象预报对线路在某一时窗内倒杆断线故障概率进行计算，以下将对台风天气下故障分析现状做进一步阐述。

2.2 台风灾害下线路故障分析研究现状

2.2.1 线路倒杆断线故障概率计算方法研究现状

通常有两种模型用于计算线路倒杆断线的故障概率，一种是基于历史数据的故障概率模型，根据各灾种的大量历史数据，采用统计分析和人工智能方法^[20]拟合线路故障概率与台风气象数据的关系式，得到电力系统线路受台风参数影响的性能可靠性曲线，优点是直接按照黑箱系统建立台风灾害与故障概率的关系式，不必掌握致灾机理，在台风灾害来临后，输入当前台风天气参数评估线路故障概率或将天气参数与历史参数数据库进行比对，查找接近的天气状态下的线路故障概率，缺点是直接映射关系无明确物理含义，无法反映致灾机理和灾害细节，宏观的长期统计数据无法区分对待不同因素的影响，不能反映灾情短期故障态势，未计及地形地貌的影响，结果不具有高可信度^[21]。文献[13]使用通用的脆弱性曲线提供了线路发生故障的概率，该概率是线路所承受的每小时平均风速的函数，缺点是通用性曲线反映的是不同类型线路故障概率随台风强度变化的平均分布函数，未考虑外部气象地形因素、系统状态和线路工况（如采取加固措施、线路老化）对线路故障概率的影响。文献[14]借助历史数据，建立了台风仿真模型来跟踪中国广东省大量模拟台风的平均影响，采用蒙特卡洛模拟方法生成大量的故障状态并计算各状态的概率。

另一种方法是基于致灾机理的故障率模型，其优点是反映灾害导致电力系统故障的因果关系，其缺点是对某些复杂或机理尚不清楚的灾害，往往难以用纯机理模型进行建模。文献[15]、[16]基于风荷载模型，由线路元件强度和荷载效应，通过功能函数计算线路在风荷载作用下的可靠运行概率，并分别从物理角度给出了导线与杆塔不可靠运行概率的计算公式。文献[17]采用有效风速模型结合指数函数模型给出了输电线路单位长度停运率，有利于不同空间位置下的停运率分段计算，考虑了微地形的影响，进一步得出整条线路的停运率，最后用时变停运模型推导出了线路在一段时间窗口内的故障概率。文献[18]不仅分析了台风的特点和发生规律，研究了架空线路受台风影响的停运因素，建立了以风力载荷、地形系数和线路自身状况系数为输入的模糊推理模型，还分析了正常气候下影响线路停运的主要因素，并分别建立了基于线路老化和运行工况的正常气候条件下架空线路的停运模型，并且模糊建模过程中隶属度的选择结合了历史数据和专家经验，弥补了统计样本缺乏的问题，但是建模过程有一定的主观性，模糊建模方法还需进一步完善，缺点是没有在停运率的基础上进一步计算故障概率。文献[19]建立了单位档距线路故障率随其承受风压值的变化曲线，根据单位档距线路的实时风压信息计算出了单位档距线路的故障率及其在所选取时间窗口内发生故障的概率，创新之处在于按照正常台风天气状态的比例将历史故障率折算为短期故障率，但是在计算故障率时仍然是用的第一种方法中的风压值与故障率的拟合虚线，并且由于缺乏数据简单的采用了线性分段拟合，模型的精度无法保证。文献[22]提出了一种基于台风和输电线路信息的输电线路故障概率的模糊隶属度函数预测方法，它可以实现故障概率的实时预测，创新之处在于建立了描述线路周围环境的模糊函数，考虑了微地形和微气候对输电线路概率的影响。文献[23]指出了评估线路的故障概率时应在已有的机理研究的基础上进一步考虑输电线路老化以及运行维护等因素对于输电线路抗风能力的影响。此外，线路走廊的环境因素（如高大树木较多）对于线路故障概率以及故障类型也有较大影响，但是没有给出考虑这些因素的具体的故障概率计算公式。文献[24]对基于两态天气模型的配电系统可靠性评估模型进行了拓展，研究了台风对配电系统元件可靠性参数的影响，并给出了台风灾害影响下线路的停运率计算公式，认为在达到临界风速后线路才会停运，且停运率是基础停运率、空间尺度和实时风速的函数。

有时候组件的故障概率不方便计算，只能定性地描述导致故障的各种致灾因素间的相对权重，这时可以采用层次分析法，从目标故障开始，层层分析其发生原因，直到找出事故的基本原因，然后对不同的原因指标按范围进行定性标度，采用专家评估打分确定其经验值，再用统计学知识确定各指标权重，最后定量获得反映组件故障可能性标度值，将其作为故障概率估计值。本方法的关键在于层次分析法中引起故障的各指标是否选取得完善和精确，专家评估的准确度是否能得到保障。文献[25]用层次分析法评估支路切除的可能性来避免概率难以评估的问题，在确定指标权重时利用德尔菲法，综合个人判断与专家评估的优点，不足之处在于电网拓扑结构分析模型精确度还要继续提高，支路切除可能性评估指标还要考虑得更完善。文献[26]根据脆弱性评估理论中的水司模型，结合电力应急体系的功能和国家气象部门的气象数据，推导并建立基于脆弱性的电力应急体系灾害损失预评估方法，并以台风为例进行了实际展开，可以给电力应急体系中的调度和灾害损失评估部分提供参考。不足之处在于层次分析中有些参数的确定需要进行实际评估，这些参数的取值方法还稍显粗糙，需要采用更精确的参数选取方法。文献[27]研究了应用综合指标法进行电力应急体系的脆弱性评价，结合综合指标和层次分析法实现系统脆弱性的定量评估。该方法克服了直接打分求权重的弊端且比较客观，但是随着判断矩阵维数的增大而出现前后貌端判断，差错率很高，难以满足一致性检验的要求。

从以上研究现状可以看出，目前台风灾害下电力系统故障概率计算中的不足可概括为以下四点：（1）在对台风影响电力系统的故障概率建模时，过分依赖历史统计数据进行离线分析，极少研究由极端外部灾害引起的线路故障的机理；（2）未考虑线路的服役时间、运行状态和系统维护措施对故障概率的影响；（3）未考虑微地形和微气候对输电线路风速计算的影响。针对这些不足，有很多研究对其中一两方面进行了改进。（4）对故障可能性进行专家标度以近似估计故障概率时，选取的指标不能完善和精确地反映故障层次。

2.2.2 故障场景的生成及筛选方法研究现状

单线路故障概率计算模型为多线路同时故障的概率计算奠定了基础，因为台风灾害具有影响范围广和危害程度高的特点，并且电力系统的规模在逐年扩大，发生台风灾害时往往多条线路同时故障导致停电。同一线路故障会增加相邻档距线路故障的概率，故每条线路各档距线路的故障不能视为独立事件，这就要求在整条线路故障概率计算时为简化模型，必须正确计及全部气象参数和线路物理连接关系，但这在理论上显然会增加故障概率计算的难度。不过尽管一个杆塔的故障会导致相邻杆塔的故障，但是在实际中从未记录到由于这些机械力导致的杆塔倒塌^[28]。文献[13]基于杆塔和线路的故障概率相互独立的假设，给出了因杆塔倒塌而导致整条线路故障概率的计算公式(1)：

(1)

其中是与天气有关的单个杆塔故障概率，N_T是整条线路br的杆塔数。

文献[15]、[16]、[19]将一条输电线路看成n段单位档距线路构成的串联可靠性系统，给出了形式大致相同的整条线路故障概率计算公式。

在得到每一条线路的故障概率后，从系统的N条线路中选择k条潜在故障线路构成可能的k重故障场景，则场景的可能数量为，当线路条数N很多且故障重数过大时数量呈几何倍增，过多的场景增加了计算负担并导致对风险的过度估计，过少的场景又不能充分的考虑故障场景类型。因此还需要采用合适的场景生成与减少算法来增加或剔除故障场景。有两种选取故障场景的方法^[19]：一种方法是首先设定允许进入故障集的概率阈值，在选择故障状态时不考虑故障的重数而只关注故障发生概率的大小。当故障场景发生的概率大于故障场景的概率阈值时，即将该故障场景纳入最终的故障集。优点是不会遗漏重数高但是发生概率仍然很大的故障状态，缺点是需要搜索整个故障状态空间，导致计算量比较大，不利于在线应用。文献[16]利用系统信息熵选取故障场景，确定了极端天气可能导致的故障规模，分析不同场景对应的系统失负荷情况，提出了配电网韧性评估分析方法。文献[19]设定允许进入故障集的概率阈值并对当前时窗内进入故障集的故障状态进行排序生成故障集，故障场景的生成是实时的。文献[29]设置了一个可修改的阈值，当后一时刻风速相对前一时刻风速的变化量小于该阈值的时候，说明灾害的变化小，预想故障场景可以继续用于后续风险评估，否则若变化量大于该阈值，则需要重新根据环境生成初选故障集。

另一种方法是首先设定多重故障的故障截止重数，在选择故障场景时，忽略故障重数大于设定截止重数的故障，将故障重数小于等于故障截止重数的故障场景纳入故障集，再计算故障集中故障场景发生的概率并根据故障概率大小对故障集进行排序。优点是不需要搜索整个故障状态空间，只需要对发生概率较高的一部分故障状态进行计算并排序，计算量较小，计算所需时间较短，缺点是可能会遗漏掉发生概率较高的高重故障。文献[13]综合了两种方法的优缺点，利用脆弱性曲线计算了飓风导致线路倒杆断线的故障概率，然后基于给定阈值标记出潜在的故障线路，利用拉定超立方采样算法生成无限数量的可能故障场景，再采用后向缩减算法将故障场景数量减小到合适的大小。文献[21]通过算例证明群发性故障最多考虑N-4故障集，并且认为单个故障概率虽然大，但基本不会影响系统稳定性，风险为零，2群发故障会造成系统失稳，N-3和N-4故障几乎都会造成系统失稳，风险值较大。文献[30]针对城市基础设施系统提出了一种三阶段弹性分析框架，在计算飓风灾害和随机灾害下的故障概率时最多考虑了3重故障，最后预期电网弹性得到了提高。

以上两种方法中都涉及到场景故障概率的计算，下面给出故障场景概率计算的两种方法，一种方法是借鉴杆塔的故障概率相互独立的假设，认为线路的故障概率也是相互独立的，文献[13]、[21]、[22]都给出了形式相同的公式(2)如下：

(2)

其中是第i条线路的故障概率。和分别是第k种可能的故障场景下故障的线路和正常运行的线路的数量。

另一种方法是考虑故障场景的整个分布空间，利用单条线路故障概率计算具有h（h=1，2，3，…，N）条线路同时故障的场景概率，进一步地计算某一时窗内h重相继故障的概率，公式(3)如下[16]、[30]：

(3)

式中：表示该区域配电网中仅有元件h故障的场景发生概率；表示该区域配电网中仅有元件h及元件i故障的场景发生概率；表示该区域配电网中仅有元件h、元件i及元件j故障的场景发生概率；表示元件h故障的发生概率；表示元件h和元件i同时故障的发生概率；表示元件h、i、j同时故障的场景发生概率；表示元件h、i、j、k同时故障的发生概率；为相应架空线路元件的故障率。在实际处理时，常常最高考虑3~4重故障。

2.3 台风灾害下电力系统风险评估研究现状

在工程上一般采取的防灾做法中，往往考虑通过若干确定的故障场景（如N-1故障）来校核系统应对突发事件的能力，其缺陷在于不能反映电力系统行为的概率属性，且在故障元件数增多（如发生N-2甚至N-k故障）时会面临场景数爆炸的灾难，也无法考虑多重不确定性故障的影响^[11,12]。另一方面，电力系统故障具有自组织临界性，自组织临界性广泛地存在于与降水相关的事件如台风中，这种性质表现在当系统达到这种状态时，即使是概率很小的干扰事件也可能引起一系列严重故障，如停电^[31]。事件发生后的损失与概率大小相互独立，可以忽视的只是低风险事件而不是小概率事件。事件的风险值越大，对事件的关注度应该更高。

风险评估中的故障概率计算已在2.2节中解决，故障后果一般用潮流计算获得的某一时窗内系统失负荷量或停电的用户数来衡量。文献[11]将输电线故障后的可能情况分成四种：电网稳定无损失、低压甩负荷、电网解列和电网崩溃，分别进行潮流计算获得失负荷值后与各类型故障概率加权求和得到风险值。文献[13]提出了一种在线空间风险分析方法，采用具有实时监控支持的严重性风险指数（SRI, Spatial Risk Index）来评估飓风对电力系统弹性的影响，SRI定义为故障场景的概率及其影响的乘积，其影响是用系统为了维持稳定的甩负荷量表示的，该方法能够提供遭受飓风影响的电力系统区域不断变化的风险指示。文献[14]用台风仿真模型生成与历史数据分布一致的台风，并按照有无停电发生，将损失计算分为两类。文献[15]定义了停电频率、停电持续时间和系统缺供电量作为电力系统的失电风险指标。文献[26]提出了一种电力系统脆弱性评估方法，定义支路脆弱风险来表征支路脆弱性大小，支路脆弱风险等于支路切除可能性标度值与支路脆弱度的乘积，在支路脆弱度风险中考虑了切支路导致系统失负荷、其他支路过负荷和电气介数这三个与系统结构和运行状态有关的参数。

故障后果不一定是线路故障产生的停电损失，还可能是操作员为了避免故障扩大所采取的措施的控制代价。文献[12]提出了相继故障的风险评估框架，认为某一措施的实施代价小于该措施实施后系统减少的风险值，则该措施具有经济上的可行性。文献[32]采用最优稳定控制代价衡量故障后果，用最优稳定控制的主动停电损失代替不可控的被动停电损失，兼顾了电力系统运行的稳定性与经济性，避免了停电时间和范围难以计算的困难。

2. 研究的基本内容与方案

3 本文主要研究内容

基于上述论述，本文从台风灾害与群发性故障的关系出发，首先基于台风的一种风场模型求解台风风场，求解某一段线路的具体风速、风向的完整信息，再在此基础上从物理角度计算线路风荷载，将其与导线和杆塔设计强度进行比较，得出某段或某档距线路在某一时窗内的故障概率，进而生成整条线路乃至整个系统的故障概率，最后经过筛选生成群发性故障集，为后续风险评估提供有价值的参考信息。

①利用batts模型简单求解具体线路段承受台风的风向和风速信息，从导线杆塔荷载可靠性的物理角度对风荷载与导线杆塔设计强度进行比较，建立导线与杆塔的强度-荷载效应功能函数，通过积分变换建立线路的故障概率模型；综合考虑线路周围的微地形微气象因素和线路本身的服役时间、运行工况对线路故障概率的影响，建立结合地形因素、气象因素和线路自身状况系数为输入的模糊隶属度函数，对导线和杆塔强度值进行修正，最后求解综合考虑外部环境因素和系统内部脆性因素的线路故障概率。

②在①的基础上，利用串联系统可靠性模型计算整条线路的故障概率，进一步基于线路故障概率相互独立的假设，计算整个系统的故障概率，利用拉丁超立方采样和后向缩减算法建立能够求解合适数量故障场景的故障生成与筛选模型，在筛选的过程中可以视具体情况采用阈值进行简单的样本数量采集。

3. 研究计划与安排

本文选取第3章中的研究点①进行研究，进度安排如下：

3月20日~4月20日，进行仿真

4月20日~5月20日，撰写论文

4. 参考文献（12篇以上）

4 参考文献

[1] 翟盘茂, 刘静. 气候变暖背景下的极端天气气候事件与防灾减灾[j]. 中国工程科学, 2012, 14(09): 55-63 84.

[2] 端义宏, 陈联寿, 许映龙, et al. 我国台风监测预报预警体系的现状及建议[j]. 中国工程科学, 2012, 14(09): 4-9.

[3] 沈永平, 王国亚. ipcc第一工作组第五次评估报告对全球气候变化认知的最新科学要点[j]. 冰川冻土, 2013, 35(05): 1068-1076.