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(guó)網(wǎng)蘇州供電公司，江蘇 蘇州 215000）

層次分析法通過(guò)明確問(wèn)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(guò)浙江某地區(qū)近年來(lái) 10kV配電線(xiàn)路鳥(niǎo)害故障數(shù)據(jù)進(jìn)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(niǎo)害預(yù)測(cè)模型，能很好地反映不同地理位置桿塔鳥(niǎo)害故障的易發(fā)情況，為配電線(xiàn)路防鳥(niǎo)害工作提供防治措施和建議。

1 浙江某地區(qū)配電線(xiàn)路鳥(niǎo)害統(tǒng)計(jì)

1.1 鳥(niǎo)害故障數(shù)按年分布

對(duì)浙江某地區(qū)近幾年 10kV配電線(xiàn)路鳥(niǎo)害故障數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，可知在2010—2016年間，10kV配電線(xiàn)路由于鳥(niǎo)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(niǎo)害故障54起，直到2016年浙江某地區(qū)全年共發(fā)生鳥(niǎo)害故障70起，6年間增長(zhǎng)了29.6%，并呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢(shì)。

1.2 鳥(niǎo)害故障按地理特征分布

配線(xiàn)線(xiàn)路周?chē)牡乩硖卣鲗?duì)鳥(niǎo)害故障的發(fā)生也有著密切的關(guān)系。由于配電線(xiàn)路桿塔周?chē)牡乩硖卣鞑皇菃我坏?，而是?fù)雜多樣的[3]，將距離桿塔最近的地理特征稱(chēng)為第一地理特征，依據(jù)對(duì)浙江某地區(qū)鳥(niǎo)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(niǎo)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(niǎo)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(xiàn)路是受鳥(niǎo)類(lèi)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(dá)到了故障總數(shù)的89%?？梢?jiàn)地域因素也是鳥(niǎo)類(lèi)防治需要關(guān)注的重要因素之一。

2 預(yù)測(cè)模型及鳥(niǎo)害等級(jí)研究

由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，鳥(niǎo)害故障主要發(fā)生在水域、農(nóng)田、荒山森林、鳥(niǎo)類(lèi)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(niǎo)害故障數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用層次分析法建立桿塔鳥(niǎo)害故障的預(yù)測(cè)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(niǎo)害故障統(tǒng)計(jì)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(niǎo)類(lèi)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(jì)算xi所占鳥(niǎo)害故障總數(shù)百分比與xj所占鳥(niǎo)害故障總數(shù)百分比的比值記為相對(duì)重要性數(shù)值xij(i, j=1, 2, 3, 4, 5)。

（1）根據(jù)計(jì)算所得結(jié)果構(gòu)造A-X判斷矩陣A

（2）計(jì)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(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的進(jìn)程中，企業(yè)面臨一次又一次的改革，只有不斷的進(jìn)行改革和創(chuàng)新，才能完成一次次的轉(zhuǎn)型升級(jí)，永葆發(fā)展的生命力。在這個(gè)過(guò)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(shí)力建設(shè)不可缺少的重要因素，也是企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的后備力量。因此，在新形勢(shì)下，企業(yè)只有不斷加強(qiáng)黨建工作的建設(shè)，全面落實(shí)各項(xiàng)基層工作，才能夠使企業(yè)各項(xiàng)事業(yè)發(fā)展順利進(jìn)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(jì)算A-X判斷矩陣的最大特征根：

（6）計(jì)算A-X判斷矩陣隨機(jī)一致性比率，檢驗(yàn)判斷矩陣一致性

判斷矩陣A滿(mǎn)足一致性檢驗(yàn)。

綜上所述，指標(biāo)水域、農(nóng)田、荒山森林、鳥(niǎo)類(lèi)遷徙通道及城鎮(zhèn)所對(duì)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(cè)模型建立

結(jié)合多位專(zhuān)家的意見(jiàn)，通過(guò)對(duì)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(duì)桿塔發(fā)生鳥(niǎo)害故障的影響因素按照距離分為0至4共五級(jí)，針對(duì)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(niǎo)類(lèi)遷徙通道和城鎮(zhèn)五個(gè)地理特征對(duì)應(yīng)的影響值為zk，k=1, 2, 3, 4, 5。因此得出鳥(niǎo)害故障預(yù)測(cè)模型為

表1 影響值分布表

通過(guò)分析樣本中各故障桿塔所處地理位置與發(fā)生鳥(niǎo)害故障嚴(yán)重程度，將鳥(niǎo)害故障易發(fā)等級(jí)分為四級(jí)，因?yàn)轼B(niǎo)害故障預(yù)測(cè)模型權(quán)重系數(shù)已進(jìn)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(jí)按預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值分為 V1:[0, 0.5]，V2:(0.5,1.3)，V3:(1.3, 2.5)，V4:(2.5, 4]四個(gè)區(qū)間。V1等級(jí)代表此桿塔基本無(wú)鳥(niǎo)害事故，可以不采取防鳥(niǎo)害措施；V2等級(jí)代表此桿塔發(fā)生鳥(niǎo)害故障的概率較低，需要采取少量的防鳥(niǎo)害措施；V3等級(jí)代表此桿塔發(fā)生鳥(niǎo)害故障的概率較高，需要采取一定的防鳥(niǎo)害措施；V4等級(jí)代表此桿塔發(fā)生鳥(niǎo)害故障的概率特別高，需要采取完整的防鳥(niǎo)害措施，并加強(qiáng)對(duì)該桿塔的監(jiān)控。

2.3 實(shí)例分析

2015年4月，浙江某地區(qū)楊家G293線(xiàn)53號(hào)桿塔發(fā)生鳥(niǎo)害故障。根據(jù)桿塔實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)得知，楊家G293線(xiàn)53號(hào)桿塔位于水域附近，與水域直線(xiàn)距離為130m，距桿塔150m處有農(nóng)田，附近無(wú)荒山森林，距鳥(niǎo)類(lèi)遷徙通道100m，附近無(wú)城鎮(zhèn)。

由此數(shù)據(jù)可知影響值z(mì)1=4，z2=1，z3=0，z4=3，z5=0。將以上影響值帶入鳥(niǎo)害故障預(yù)測(cè)模型得出評(píng)價(jià)值y=2.115，屬于 V3等級(jí)，此桿塔發(fā)生鳥(niǎo)害故障概率較高。

根據(jù)歷年運(yùn)行數(shù)據(jù)顯示，楊家G293線(xiàn)53號(hào)桿塔在2010—2016年間共發(fā)生鳥(niǎo)害故障10次，發(fā)生概率較高，驗(yàn)證了建立的鳥(niǎo)害故障預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。

3 防治措施及建議

1）結(jié)合鳥(niǎo)害故障預(yù)測(cè)模型，計(jì)算區(qū)域內(nèi)各個(gè)桿塔鳥(niǎo)害故障易發(fā)等級(jí)，根據(jù)不同的鳥(niǎo)害故障易發(fā)等級(jí)，分別使用不同力度的防治設(shè)備和措施。另外對(duì)V3，V4等級(jí)的桿塔應(yīng)加強(qiáng)巡視力度，尤其對(duì) V4等級(jí)特別容易發(fā)生鳥(niǎo)害故障的桿塔應(yīng)開(kāi)展實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

2）增強(qiáng)對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)季節(jié)性活動(dòng)規(guī)律的掌握。由圖2可以看出，浙江某地區(qū)鳥(niǎo)害故障易發(fā)時(shí)段為 4—9月。因此，需要在鳥(niǎo)類(lèi)活動(dòng)頻繁的這幾個(gè)月加強(qiáng)鳥(niǎo)害易發(fā)等級(jí)較高線(xiàn)路的巡視工作，縮短巡視時(shí)間間隔。

3）在新建桿塔及線(xiàn)路，特別是在鳥(niǎo)類(lèi)活動(dòng)頻繁區(qū)域的新建桿塔及線(xiàn)路應(yīng)預(yù)先計(jì)算鳥(niǎo)害易發(fā)等級(jí)，考慮有效的防鳥(niǎo)措施，針對(duì)線(xiàn)路途經(jīng)區(qū)域的自然環(huán)境及鳥(niǎo)類(lèi)分布，采用合理的防鳥(niǎo)設(shè)備。

4）基于建立的鳥(niǎo)事數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)已實(shí)施的防治措施或設(shè)備效果進(jìn)行評(píng)估，給出量化數(shù)據(jù)，結(jié)合技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，分析出具體的優(yōu)點(diǎn)和缺陷指征。然后，在前續(xù)工作的基礎(chǔ)上，針對(duì)重災(zāi)線(xiàn)路、重災(zāi)桿塔進(jìn)行重點(diǎn)攻關(guān)，充分挖掘現(xiàn)有的技術(shù)和措施，把長(zhǎng)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(niǎo)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(yùn)行的問(wèn)題之一。對(duì)鳥(niǎo)害故障進(jìn)行防治，能有效地降低電力系統(tǒng)的故障率，加強(qiáng)電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。針對(duì)配電線(xiàn)路鳥(niǎo)害故障，利用故障點(diǎn)與周?chē)牡乩硖卣饕蛩兀岢隽艘环N鳥(niǎo)害故障預(yù)測(cè)模型，通過(guò)模型對(duì)桿塔鳥(niǎo)害易發(fā)度分級(jí)，對(duì)配電線(xiàn)路鳥(niǎo)害防治具有一定的指導(dǎo)作用。

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