戴宇辰 葉 青 許安杰 楊 帆

（1. 南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院，南京 211167;2. 國網(wǎng)蘇州供電公司，江蘇 蘇州 215000）

層次分析法通過明確問題，建立分析模型結(jié)構(gòu)，構(gòu)造判斷矩陣，確定各指標(biāo)的權(quán)重[2]。通過浙江某地區(qū)近年來 10kV配電線路鳥害故障數(shù)據(jù)進行收集匯總與分析，利用五種地理特征距故障桿塔距離作為指標(biāo)，建立鳥害預(yù)測模型，能很好地反映不同地理位置桿塔鳥害故障的易發(fā)情況，為配電線路防鳥害工作提供防治措施和建議。

1 浙江某地區(qū)配電線路鳥害統(tǒng)計

1.1 鳥害故障數(shù)按年分布

對浙江某地區(qū)近幾年 10kV配電線路鳥害故障數(shù)據(jù)進行匯總，可知在2010—2016年間，10kV配電線路由于鳥害引發(fā)的故障共有423起。如圖1所示，2010年浙江某地區(qū)全年共發(fā)生鳥害故障54起，直到2016年浙江某地區(qū)全年共發(fā)生鳥害故障70起，6年間增長了29.6%，并呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢。

1.2 鳥害故障按地理特征分布

配線線路周圍的地理特征對鳥害故障的發(fā)生也有著密切的關(guān)系。由于配電線路桿塔周圍的地理特征不是單一的，而是復(fù)雜多樣的[3]，將距離桿塔最近的地理特征稱為第一地理特征，依據(jù)對浙江某地區(qū)鳥害故障第一地理特征的數(shù)據(jù)，分析了第一地理特征與鳥害數(shù)量的關(guān)系，如圖2所示。從圖2中可以看出，不同的地域?qū)Υ说赜蛑续B害故障的數(shù)量也有著影響的作用。其中第一地理特征為水域附近，如小型池塘、湖泊以及江河附近的線路是受鳥類影響較為嚴(yán)重的區(qū)域，占到總故障數(shù)的36%，其次為荒山與農(nóng)田，三者總的故障數(shù)達到了故障總數(shù)的89%?？梢姷赜蛞蛩匾彩区B類防治需要關(guān)注的重要因素之一。

2 預(yù)測模型及鳥害等級研究

由統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，鳥害故障主要發(fā)生在水域、農(nóng)田、荒山森林、鳥類遷徙通道及城鎮(zhèn)附近。以桿塔在上述五種地理特征附近發(fā)生的鳥害故障數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用層次分析法建立桿塔鳥害故障的預(yù)測模型。

2.1 權(quán)重系數(shù)分析

在層次分析法建模中，首要的工作是確定各變量在模型中的的權(quán)重系數(shù)[5]。在鳥害故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，35.70%的故障桿塔第一地理特征為水域；23.40%的故障桿塔第一地理特征為農(nóng)田；17.73%的故障桿塔第一地理特征為荒山森林；15.13%的故障桿塔第一地理特征為鳥類遷徙通道；8.04%的故障桿塔第一地理特征為城鎮(zhèn)。用x1-x5分別表示各故障桿塔第一地理特征，計算xi所占鳥害故障總數(shù)百分比與xj所占鳥害故障總數(shù)百分比的比值記為相對重要性數(shù)值xij(i, j=1, 2, 3, 4, 5)。

（1）根據(jù)計算所得結(jié)果構(gòu)造A-X判斷矩陣A

（2）計算A-X判斷矩每一行元素乘積的n次方根，得

（3）將向量W歸一化處理

在社會經(jīng)濟不斷發(fā)展的進程中，企業(yè)面臨一次又一次的改革，只有不斷的進行改革和創(chuàng)新，才能完成一次次的轉(zhuǎn)型升級，永葆發(fā)展的生命力。在這個過程中，企業(yè)黨建工作起到重要的作用和意義，它是企業(yè)軟實力建設(shè)不可缺少的重要因素，也是企業(yè)市場競爭中的后備力量。因此，在新形勢下，企業(yè)只有不斷加強黨建工作的建設(shè)，全面落實各項基層工作，才能夠使企業(yè)各項事業(yè)發(fā)展順利進行。尤其是要注重企業(yè)基層的黨建政工工作的建設(shè)，在工作中始終要將創(chuàng)新與發(fā)展放在第一位，這是企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，也是政工工作的必然要求。

（4）構(gòu)造AW矩陣：

得到矩陣A特征向量，即

（5）計算A-X判斷矩陣的最大特征根：

（6）計算A-X判斷矩陣隨機一致性比率，檢驗判斷矩陣一致性

判斷矩陣A滿足一致性檢驗。

綜上所述，指標(biāo)水域、農(nóng)田、荒山森林、鳥類遷徙通道及城鎮(zhèn)所對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)分別為 0.357、0.234、0.178、0.151、0.080。

2.2 預(yù)測模型建立

結(jié)合多位專家的意見，通過對樣本中各地理特征與故障桿塔距離數(shù)據(jù)的分析，將地理特征對桿塔發(fā)生鳥害故障的影響因素按照距離分為0至4共五級，針對距桿塔不同距離分別賦予影響值，并記水域、農(nóng)田、荒山森林、鳥類遷徙通道和城鎮(zhèn)五個地理特征對應(yīng)的影響值為zk，k=1, 2, 3, 4, 5。因此得出鳥害故障預(yù)測模型為

表1 影響值分布表

通過分析樣本中各故障桿塔所處地理位置與發(fā)生鳥害故障嚴(yán)重程度，將鳥害故障易發(fā)等級分為四級，因為鳥害故障預(yù)測模型權(quán)重系數(shù)已進行歸一化處理，影響值最大為4，所以模型取值在0—4之間，將桿塔等級按預(yù)測評價值分為 V1:[0, 0.5]，V2:(0.5,1.3)，V3:(1.3, 2.5)，V4:(2.5, 4]四個區(qū)間。V1等級代表此桿塔基本無鳥害事故，可以不采取防鳥害措施；V2等級代表此桿塔發(fā)生鳥害故障的概率較低，需要采取少量的防鳥害措施；V3等級代表此桿塔發(fā)生鳥害故障的概率較高，需要采取一定的防鳥害措施；V4等級代表此桿塔發(fā)生鳥害故障的概率特別高，需要采取完整的防鳥害措施，并加強對該桿塔的監(jiān)控。

2.3 實例分析

2015年4月，浙江某地區(qū)楊家G293線53號桿塔發(fā)生鳥害故障。根據(jù)桿塔實地測量數(shù)據(jù)得知，楊家G293線53號桿塔位于水域附近，與水域直線距離為130m，距桿塔150m處有農(nóng)田，附近無荒山森林，距鳥類遷徙通道100m，附近無城鎮(zhèn)。

由此數(shù)據(jù)可知影響值z1=4，z2=1，z3=0，z4=3，z5=0。將以上影響值帶入鳥害故障預(yù)測模型得出評價值y=2.115，屬于 V3等級，此桿塔發(fā)生鳥害故障概率較高。

根據(jù)歷年運行數(shù)據(jù)顯示，楊家G293線53號桿塔在2010—2016年間共發(fā)生鳥害故障10次，發(fā)生概率較高，驗證了建立的鳥害故障預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。

3 防治措施及建議

1）結(jié)合鳥害故障預(yù)測模型，計算區(qū)域內(nèi)各個桿塔鳥害故障易發(fā)等級，根據(jù)不同的鳥害故障易發(fā)等級，分別使用不同力度的防治設(shè)備和措施。另外對V3，V4等級的桿塔應(yīng)加強巡視力度，尤其對 V4等級特別容易發(fā)生鳥害故障的桿塔應(yīng)開展實時監(jiān)測。

2）增強對鳥類季節(jié)性活動規(guī)律的掌握。由圖2可以看出，浙江某地區(qū)鳥害故障易發(fā)時段為 4—9月。因此，需要在鳥類活動頻繁的這幾個月加強鳥害易發(fā)等級較高線路的巡視工作，縮短巡視時間間隔。

3）在新建桿塔及線路，特別是在鳥類活動頻繁區(qū)域的新建桿塔及線路應(yīng)預(yù)先計算鳥害易發(fā)等級，考慮有效的防鳥措施，針對線路途經(jīng)區(qū)域的自然環(huán)境及鳥類分布，采用合理的防鳥設(shè)備。

4）基于建立的鳥事數(shù)據(jù)庫，對已實施的防治措施或設(shè)備效果進行評估，給出量化數(shù)據(jù)，結(jié)合技術(shù)經(jīng)濟指標(biāo)，分析出具體的優(yōu)點和缺陷指征。然后，在前續(xù)工作的基礎(chǔ)上，針對重災(zāi)線路、重災(zāi)桿塔進行重點攻關(guān)，充分挖掘現(xiàn)有的技術(shù)和措施，把長期減少事故率放到最高的目標(biāo)上。

4 結(jié)論

由于生態(tài)環(huán)境的日益改善，鳥害故障的數(shù)量也在逐年增加，成為了威脅電力系統(tǒng)安全運行的問題之一。對鳥害故障進行防治，能有效地降低電力系統(tǒng)的故障率，加強電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。針對配電線路鳥害故障，利用故障點與周圍的地理特征因素，提出了一種鳥害故障預(yù)測模型，通過模型對桿塔鳥害易發(fā)度分級，對配電線路鳥害防治具有一定的指導(dǎo)作用。

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