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        電網(wǎng)運檢信息化建設(shè)研究

        2019-09-10 14:45:17張捷
        環(huán)球市場 2019年33期
        關(guān)鍵詞:信息化建設(shè)

        摘要:在電網(wǎng)中,有大量的輸變電設(shè)備都暴露在室外環(huán)境中,故對輸變電設(shè)備的運檢修作業(yè)是電網(wǎng)工作中的重中之重。在氣候變化的大背景下,輸變電設(shè)備正經(jīng)受著越來越嚴峻的氣象災(zāi)害。因此,氣象災(zāi)害預(yù)警、風(fēng)險防控相關(guān)理論及技術(shù)已成為電力系統(tǒng)輸電設(shè)備運檢作業(yè)的重要技術(shù)。本文首先基于覆冰機理和覆冰模型,建立了一種覆冰預(yù)警模型,并使用案例進行了驗證。然后對污閃程度進行量化分析,建立了可視化的污閃預(yù)警模型,并結(jié)合華東污閃案例,對模型的準確性進行了驗證分析。

        關(guān)鍵詞:電網(wǎng)運檢;信息化;建設(shè)

        一、覆冰防護

        (一)模型的建立

        不同地區(qū)的氣候特征、地形環(huán)境不同,覆冰類型有較大差異。不同類型的覆冰,其增長速率不同,結(jié)合力也不同,影響線路結(jié)冰的增長的主要原因也不一樣。因此,要掌握覆冰機理首先要了解覆冰的分類方法,才能針對不同種類的覆冰類型,深入研究其覆冰機理。劃分覆冰有很多種,一般是按照物理特性進行劃分。我國采用的是《DL/T5158-2012電力工程氣象勘測技術(shù)規(guī)程》,其中將覆冰劃分為四個類型:雨凇、霧凇、混合淞和濕雪。對于覆冰增長模型,相關(guān)資料中針對不同覆冰類型推薦了不同的覆冰增長模型,例如針對雨凇采用了C haine和Skeates的模型,針對霜淞采用了Makkonen模型,針對濕雪采用了S akamoto模型,各個模型只能代表其中的一種覆冰類型,如果用這些公式去描述同一種導(dǎo)線結(jié)冰情況,預(yù)測結(jié)果會有比較大的差異,所以本文模型的重點就是實時判斷覆冰類型,根據(jù)覆冰類型切換不同覆冰增長模型,使預(yù)測覆冰增長更加準確。

        (二)線路覆冰類型的分析

        為了對本模型進行驗證,本文特取2008年湖南冰災(zāi)數(shù)據(jù),表l為某市2008年1月的氣象數(shù)據(jù)。長沙當時線路覆冰嚴重,本文選取了1月份不斷積雪的后半個月數(shù)據(jù)。

        為了分析某市2008年1月份的線路覆冰情況,基于Chaine模型、Makkonen模型及Sakamoto模型,針對表1中的氣象數(shù)據(jù)進行計算分析覆冰類型。即,根據(jù)每天氣溫的增長趨勢,計算分析該天氣下的覆冰類型,并得出2008年1月長沙市的覆冰類型分布圖,雖然大多數(shù)的天氣為霜凇天氣,但有Sd為雨凇天氣,所以用單一的霜凇模型去預(yù)測并不準確,而本文將同時使用霜凇和雨凇兩種模型預(yù)測線路覆冰情況。

        使用兩種模型的預(yù)測增長曲線更貼近實際覆冰增長曲線,第7d到第10d是兩條曲線開始相差越來越大。因為這4d都是雨凇天氣,雨凇附著力強,內(nèi)聚力大,覆冰厚度增加速率快。如果只是用Makkonen模型去預(yù)測,預(yù)測結(jié)果會比實際覆冰厚度小很多,但此時用Chaine模型就能很好的預(yù)測這幾天覆冰厚度的增長。故本文提出的模型比單一模型準確性高。在本次案例中,線路出現(xiàn)了雨凇覆冰,雨凇是一個濕增長的過程,而且雨凇的粘附能力十分強,通常輸電線路上的雨凇是很難自己脫落,需要借助外力進行脫落。在有風(fēng)的情況下,導(dǎo)線會有一定程度上的晃動,重量變大的導(dǎo)線會使桿塔承受更大的張力,造成了絕緣子等其他金具的損壞,使設(shè)備的絕緣性能降低,可能會發(fā)生閃絡(luò)等事故,影響電力系統(tǒng)的安全運行。因此,對覆冰厚度的準確預(yù)測是十分重要的。

        二、污閃防護

        污閃現(xiàn)象在華東地區(qū)頻頻發(fā)生。在每年入冬初春時期,華東各省市少雨多霧,這時,設(shè)備外絕緣表面的積污速率和積污量大大增加,使得絕緣子表面鹽密達到年度周期的最大值。在此情況下,如果出現(xiàn)連續(xù)大霧天氣,將容易發(fā)生外絕緣閃絡(luò),嚴重威脅架空線路的安全。故建立一個污閃預(yù)警模型是很有意義的,本文以有效積污天數(shù)為指標,建立了污閃風(fēng)險預(yù)警模型,并通過案例進行了驗證。

        (一)污閃風(fēng)險預(yù)警模型

        目前對于污閃的預(yù)警并沒有系統(tǒng)的理論,本文經(jīng)過研究對比發(fā)現(xiàn),計算有效積污天數(shù)作為污閃的指標,用以判斷污閃風(fēng)險,是貼切可行的。有效積污(干)日數(shù)是根據(jù)干旱季節(jié)期間出現(xiàn)的降雨量對絕緣子表面附鹽密度清洗效果來確定天數(shù)。在雨天,絕緣子外層的上輪廓面比下輪廓面清洗效果更加明顯,而在持續(xù)干燥日,其污穢堆積速率也比下輪廓面高得多。因此,本文重點研究上輪廓面積污變化。

        (二)污閃模型驗證

        污閃的發(fā)生不僅關(guān)系絕緣子表面積污程度,還與當?shù)氐臍庀髼l件,以及線路的電壓,所以不同地區(qū)有效積污天數(shù)的承受能力是不一樣的。因此,綜合考慮華東四省一市地區(qū)的幾個氣象要素與輸電線路污閃現(xiàn)象關(guān)系,結(jié)合運行經(jīng)驗、試驗研究驗結(jié)果以及污閃發(fā)生實例,提出了發(fā)生污閃可能性的綜合氣象條件有效積污(干)日數(shù)指標為60dⅢ。

        三、結(jié)論

        簡而言之,對于覆冰預(yù)警模型而言,最關(guān)鍵的是對覆冰增長的預(yù)測,而本文結(jié)合實例證明了,實時使用多模型預(yù)測比單一模型預(yù)測更準確。另外,對于污閃預(yù)警模型而言,提出的有效積污天數(shù)模型能對污閃危險程度進行量化評價,并且通過該模型成功預(yù)測了2011年初華東電網(wǎng)污閃事故,證實了該模型的準確性。本文中提出的基于ArcGIS計算的污閃預(yù)警圖,可用于輸電線路運檢業(yè)務(wù)方面的數(shù)字化設(shè)計中,可實現(xiàn)線路運檢業(yè)務(wù)的可視化管理,并為今后在線路運檢業(yè)務(wù)上應(yīng)用輸變電工程數(shù)字化設(shè)計成果提供理論依據(jù)。

        參考文獻:

        [1]李澤椿,畢寶貴,金榮花,等.近10年中國現(xiàn)代天氣預(yù)報的發(fā)展與應(yīng)用[J]氣象學(xué)報,2018, 72(06): 1069-1078

        作者簡介:張捷(1990-),男,重慶榮昌人。

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