劉 金，李更豐，孫思源，李豐君，徐銘銘

(1.西安交通大學電氣工程學院，陜西 西安 710049；2.國網(wǎng)河南省電力公司電力科學研究院，河南 鄭州 450000)

隨著全球氣候變暖的日益加劇，一系列極端災害頻繁發(fā)生，如暴雨、臺風、冰災等，自然災害強大的破壞能力威脅著電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行.作為直接面向終端用戶的基礎(chǔ)設(shè)施，配電網(wǎng)的大規(guī)模停電事故會造成巨大的經(jīng)濟損失和惡劣的社會影響，如何在極端災害發(fā)生的情況下，減小配電網(wǎng)的損失已然成為亟待解決的問題.

從地理位置上看，我國是世界上最顯著的季風氣候區(qū)，雨季降雨量充沛.近10多年來暴雨災害隨著天氣變化的加劇頻繁發(fā)生，我國平均每年出現(xiàn)主要暴雨過程約38次，而由10次重大暴雨事件造成的死亡及失蹤人數(shù)年均達634人，直接經(jīng)濟損失年均達1 094億元[1].極端暴雨災害也時有發(fā)生，如2010年8月8日甘肅省舟曲局地大暴雨、2012年7月21日北京特大暴雨、2018年8月底廣東惠州特大暴雨等，2021年河南鄭州出現(xiàn)“7.20”極端暴雨天氣過程，直接經(jīng)濟損失高達409億元[2].

在暴雨等不利天氣條件下，配電網(wǎng)的故障概率會顯著增加，存在大面積、長時間停電風險[3]，而配電網(wǎng)預警與風險評估是暴雨災害下?lián)岆U救災的關(guān)鍵.暴雨災害能夠沖毀配電設(shè)備及線路，并造成配電網(wǎng)大面積的短路和中斷，大的降水量造成的泥石流對系統(tǒng)設(shè)施的損壞更是毀滅性的，嚴重影響電力用戶的生產(chǎn)生活[4].災前防御是電力公司搶險救災的首要階段，作為災前防御的關(guān)鍵部分，故障預警能夠極大程度地降低配電網(wǎng)損失.根據(jù)預測的風險水平，電力公司可以制定不同的操作和維護計劃，采取有效的物資儲備和人員安排，從而減小故障損失.因此，配電網(wǎng)故障預警是開展電力系統(tǒng)防御暴雨災害研究中至關(guān)重要的一環(huán).此外，風險評估也是防災研究不可或缺的部分，風險評估的概念由GIGRE首次提出后得到飛速發(fā)展[5]，與預警的考慮角度不同，風險評估著重于評估災害發(fā)生后果的嚴重程度，災中的風險評估可用于為災后恢復提供輔助決策.面對暴雨災害，只有對配電網(wǎng)在災害下的系統(tǒng)響應(yīng)進行準確的風險評估才能夠有效規(guī)避用戶的停電風險.

本文對暴雨災害下配電網(wǎng)預警與風險評估技術(shù)進行綜述，分析了暴雨災害對配電網(wǎng)的影響機理，對暴雨氣象預警模型和配電網(wǎng)故障預警方法進行了介紹，而后綜述了目前的配電網(wǎng)風險評估研究，最后對暴雨災害下配電網(wǎng)預警與評估體系的發(fā)展前景進行了展望.

圖1 暴雨對配電網(wǎng)的影響

1 暴雨對配電網(wǎng)的影響機理

暴雨是多種大氣運動的一種綜合表現(xiàn)現(xiàn)象[6]，表現(xiàn)為某地24小時內(nèi)降水量大于等于50毫米[7].暴雨影響電網(wǎng)的途徑主要有三類：城市內(nèi)澇導致配電室故障停電[8]；雨閃破壞絕緣導致短路故障[9]；山洪等次生地質(zhì)災害導致線路桿塔坍塌[10].其中，城市內(nèi)澇與次生地質(zhì)災害是造成配電網(wǎng)故障的主要原因，暴雨災害對配電網(wǎng)的主要影響機理如圖1所示.

1.1 城市內(nèi)澇

氣候變化導致了全球近幾十年來頻繁出現(xiàn)的極端降雨，降水量的增加、城市地形特征的變化與城市化發(fā)展導致多種自然災害(城市洪水、土壤侵蝕等)的發(fā)生率急劇增長.特別是，城市人口的增加和城市化發(fā)展導致了頻繁的城市內(nèi)澇[11].城區(qū)內(nèi)澇是降雨量與排水管網(wǎng)矛盾銳化的結(jié)果[12]，城市化的不斷擴大導致城市透水面積不斷減小，地表滲透性變差，快速的城市化進程與滯后的排水系統(tǒng)建設(shè)之間的矛盾愈發(fā)尖銳，內(nèi)澇問題日益嚴峻.

當發(fā)生城區(qū)內(nèi)澇后，處于地下的配電室會遭受到內(nèi)澇的嚴重影響，其中的配電設(shè)備會因雨水浸泡而故障[8]，雖然配電室故障僅影響一個臺區(qū)，但是城市中存在大量位于地下、易澇的配電室，點多分散.地勢較低或者站區(qū)排水性能較低的變電站易遭受內(nèi)澇的沖擊，內(nèi)澇產(chǎn)生的積水不僅會破壞電氣設(shè)備絕緣，更會引發(fā)繼電保護裝置不能正常動作，內(nèi)澇嚴重時整個變電站將會停運[13].

內(nèi)澇結(jié)束后的修復工作十分嚴峻.城市內(nèi)澇不僅會限制人員的流動，更會造成道路的物理損壞及交通擁堵[14].此外，城市的通信網(wǎng)絡(luò)也會因內(nèi)澇災害受損[15].而文獻[16]指出電力系統(tǒng)應(yīng)對極端災害的能力，不僅受到自身抗災水平的影響，還受到交通運輸、通信網(wǎng)絡(luò)等公共設(shè)施的應(yīng)對能力的重要影響.文獻[17]也指出關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之間的相互依賴性會顯著影響關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的正常運行.道路故障與災中通信系統(tǒng)的受損會對配電設(shè)備的搶修帶來諸多不便.道路故障會造成搶修力量無法介入、搶修進度將嚴重受制于市政排水.通信中斷會造成配電網(wǎng)量測失效，電網(wǎng)應(yīng)急指揮中心無法掌握受災情況，無法有效指揮搶修復電.

1.2 次生地質(zhì)災害

部分依山而建的城市與山區(qū)遇到特大暴雨容易引發(fā)山洪、泥石流和滑坡等地質(zhì)災害，且往往以兩種及以上的災害形式出現(xiàn)，如滑坡-泥石流災害鏈.山洪是流域面積較小的溪溝或周期性流水的荒溪水中、歷時較短、暴漲暴落的地表徑流[18].泥石流是一種重力地貌現(xiàn)象，屬非均質(zhì)流，同時具有水體和土體的結(jié)構(gòu)性性質(zhì)[19].滑坡是由自然力或自然力與人力共同作用于山體斜坡，導致部分山體與主山體分離的一種地貌現(xiàn)象[20].

由特大暴雨引發(fā)的山洪等次生地質(zhì)災害局域性強且過程猛烈，影響范圍巨大.次生地質(zhì)災害對配電網(wǎng)的主要危害在于桿塔的倒塌，雨水浸泡會導致配電線路拉線軟化，地質(zhì)災害進一步?jīng)_擊導致山體塌方和樹木倒伏從而造成倒桿事故[10].配電室內(nèi)的柜體會因災害的沖擊或雨水的浸泡受損，配電設(shè)備進水還可能引發(fā)短路事故[21].變電站易遭受山洪等地質(zhì)災害的沖擊，一次設(shè)備如變壓器可能會被倒塌的桿塔撞損或被泥石流沖毀，二次設(shè)備如計量裝置的精度會因雨水浸泡受損[10，22-23].

次生地質(zhì)災害過后的搶修復電工作十分危急.地質(zhì)災害會沖破河堤，造成道路阻塞、橋梁坍塌等嚴重后果[24-25].應(yīng)急搶險人員的施工路線若涉及到塌方區(qū)、河灘區(qū)等危險地區(qū)，需要通過鋪墊硬石、安裝掛鉤等措施防止車輛沉陷，嚴重影響了搶修工作的效率甚至威脅到人員安全.災害導致的樹木倒伏可能砸傷搶修人員，若樹木倒伏在電力線路上也可能對搶修人員的人身安全造成威脅[26].

2 暴雨災害預警的研究現(xiàn)狀

配電網(wǎng)是一個對暴雨高度敏感的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)，其恢復時間和恢復能力隨著暴雨的嚴重程度而惡化[27].文獻[28]指出室內(nèi)雨水造成的電力損失較大，并且在暴雨開始后會很快發(fā)生.因此，提高配電網(wǎng)暴雨恢復能力的措施都應(yīng)盡量在暴雨發(fā)生前完成，暴雨災害下配電網(wǎng)故障預警的研究十分必要.

2.1 氣象預警現(xiàn)狀

暴雨災害下配電網(wǎng)的故障預警需要融合氣象預報信息，只有掌握準確的氣象信息，電力公司才能夠采取相應(yīng)措施防御極端災害.降雨臨近預報一般是指對未來短時間內(nèi)的降水天氣預報，現(xiàn)廣泛用于洪澇災害的預警.目前降雨臨近預報方法主要有兩類：數(shù)值模擬預報與影像外推預報[29-32].數(shù)值模擬預報基于數(shù)學物理方程進行降水預報，運算耗時較長，多用于3 h之上的預報，3 h內(nèi)的短時預報準確性較低[33].影像外推預報基于遙感影像外推預測降水情況，運算耗時短，常用于3 h內(nèi)的短時預報[34].融合兩種方法的長處可以有效延長降雨預報，從而準確預報暴雨災害.

結(jié)合準確的氣象信息，對城市內(nèi)澇與山洪等地質(zhì)災害的預警進行研究才能更好應(yīng)對暴雨威脅.文獻[35]基于二維非恒定流水動力模型(Flood Area)模擬淹沒水深圖譜，耦合脆弱性曲線，進而模擬出城市內(nèi)澇現(xiàn)象.文獻[36]通過氣象站的降雨數(shù)據(jù)驅(qū)動城市內(nèi)澇水動力模型構(gòu)建城市內(nèi)澇預警系統(tǒng).文獻[37]則基于降雨、積水觀測等多源數(shù)據(jù)的融合提高內(nèi)澇預報精度.文獻[38]采用元胞自動機解決了由徑流區(qū)與風險區(qū)站點距離較短導致的山洪預警效果不佳的問題.文獻[39]基于機器學習模型得到滑坡易感性圖，將其與臨界降雨閾值耦合實現(xiàn)滑坡災害預警.文獻[40]則利用K最鄰近算法(KNN)建立了基于巖土流、降雨歷史信息的泥石流災害預警模型.

2.2 配電網(wǎng)預警現(xiàn)狀

配電網(wǎng)的精細化預警需要依靠合理的預警指標與豐富的數(shù)據(jù)源支撐.文獻[41]較早提出電網(wǎng)自然災害預警指標體系，將指標分為自然災害、系統(tǒng)特性、救援能力、社會影響四類.文獻[42]建議提煉出不同災害級別下的臨界降雨強度、臨界降雨量、臨界有效降雨量等預警指標.文獻[43]則綜合考慮氣象災害與配電網(wǎng)自身情況作為預警因素.針對配電網(wǎng)因點多面廣而難以預警的問題，文獻[44]構(gòu)建出數(shù)據(jù)集成框架，實現(xiàn)電網(wǎng)信息與地理信息的集成管理，文獻[45]綜合考慮氣象信息與電網(wǎng)信息實現(xiàn)電網(wǎng)風險預警，文獻[46]則基于GIS系統(tǒng)將電網(wǎng)、氣象及地理信息融合，開發(fā)出災害監(jiān)測預警系統(tǒng).

目前配電網(wǎng)的故障預警方法主要分為數(shù)理統(tǒng)計與人工智能算法兩類.數(shù)理統(tǒng)計方法以歷史故障數(shù)據(jù)為源，通過災害與故障信息的量化關(guān)系構(gòu)建配電網(wǎng)故障概率預測模型.文獻[47-48]采用統(tǒng)計模型量化災害下的線路故障率.文獻[49-51]構(gòu)建回歸模型用以揭示洪澇等氣象災害對電網(wǎng)設(shè)備的影響.人工智能算法則是通過引入災害信息作為輸入變量建立故障預測模型.文獻[3,52]運用AdaBoost算法確定配電網(wǎng)故障預測模型.文獻[53]計及拓撲變換建立基于極限梯度提升(XGBoost)算法的配電網(wǎng)線路故障風險等級預警模型.文獻[54]基于非線性狀態(tài)估計預測線路狀態(tài)構(gòu)建出配電網(wǎng)故障預警模型.文獻[55]使用Relief F算法選擇輸入向量，將支持向量機(SVM)與粒子群算法相結(jié)合構(gòu)建配電網(wǎng)故障預測模型.文獻[56]對氣象特征數(shù)據(jù)進行篩選清洗，利用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)氣象災害預警.然而現(xiàn)有方法中，數(shù)理統(tǒng)計方法構(gòu)建的預測模型不能充分反映氣象因素對故障率的影響，難以實現(xiàn)精準的在線預警；而人工智能算法受制于災害影響數(shù)據(jù)，由于災害影響配電網(wǎng)的因素有很多，若人工智能算法的輸入變量不能準確揭示災害影響，預測的準確度也會大大降低.

3 配電網(wǎng)風險評估的指標及方法

隨著極端氣候災害的頻繁發(fā)生，風險評估研究已經(jīng)成為電力行業(yè)的研究重點，如何定量評估災害下配電網(wǎng)的風險水平也成為亟待解決的難題.

3.1 風險評估指標

風險評估是在預警的基礎(chǔ)上考慮災害下設(shè)備故障所造成的嚴重后果，而故障的后果需要以有效的風險評估指標為基礎(chǔ)，指標可以量化暴雨災害下配電網(wǎng)的供電能力.

現(xiàn)有評估指標體系具有多維度多層次的特點.文獻[57]以系統(tǒng)資產(chǎn)和停運損失為指標對配電網(wǎng)進行風險評估.文獻[58]基于故障概率與嚴重度函數(shù)建立節(jié)點級的電壓越限風險指標、失負荷風險指標和系統(tǒng)級的總體風險度指標.文獻[59]從網(wǎng)架風險與運行風險兩個方面選取了負荷損失風險、用戶停電風險等十項評估指標.文獻[60]從饋電線路、天氣和年限老化、元器件、負荷及系統(tǒng)5個角度出發(fā)構(gòu)建了社區(qū)配電網(wǎng)風險評估指標體系.文獻[61]則提出了包含狀態(tài)、架構(gòu)、時間維度的洪澇災害下配電網(wǎng)三維評估指標體系.

3.2 風險評估方法

面對暴雨等極端自然災害，配電網(wǎng)的風險評估在于評估的快速性與準確性.考慮到配電網(wǎng)開環(huán)運行的特點，通過推算負荷的停電概率可以有效評估系統(tǒng)的風險.常用的風險評估方法主要分為解析法和模擬法兩類.解析法主要通過構(gòu)建數(shù)學模型計算風險指標；模擬法則使用隨機數(shù)模擬隨機過程進行狀態(tài)選擇，進而運用統(tǒng)計的方法求取風險指標.

解析法主要根據(jù)系統(tǒng)與元件的邏輯關(guān)系建立概率模型.狀態(tài)枚舉法是典型的解析方法，也是最初用于電網(wǎng)風險評估的方法之一[62].但枚舉法的計算時間會隨著系統(tǒng)的增大而急速增加，并不適用于高階故障[63].傳統(tǒng)的解析法主要基于歷史故障率對電網(wǎng)運行狀態(tài)進行評估，只能實現(xiàn)離線評估，且主要用于電網(wǎng)的規(guī)劃階段.暴雨災害復雜多變，只有在線風險評估才能準確展現(xiàn)災害下配電網(wǎng)的風險水平，從而支撐災后的恢復決策.文獻[60]采用故障樹分析方法對停電風險進行預評估后，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了社區(qū)配電網(wǎng)的實時風險評估.文獻[64]則以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)將設(shè)備故障與負荷停電之間的隨機關(guān)系建模，然后利用牛頓迭代法求解負荷停電概率，以此實現(xiàn)配電網(wǎng)的在線風險評估.

蒙特卡洛模擬法(MCS)是模擬法中最典型的方法，利用計算機與隨機數(shù)來解決復雜問題，配電網(wǎng)的災害風險評估中可以運用MCS生成大量的停電場景[65]，具體可分為序貫蒙特卡洛與非序貫蒙特卡洛兩種[62].序貫蒙特卡洛模擬考慮了系統(tǒng)運行的時序性與元件的修復情況，更適用于激烈程度一般的災害擾動.文獻[66-67]使用序貫蒙特卡洛方法對風暴災害下的配電網(wǎng)進行了準確評估.非序貫蒙特卡洛模擬又稱為狀態(tài)抽樣法，并未計及系統(tǒng)與元件的時序特性.持續(xù)時間短或較為激烈的災害發(fā)生時，元件修復工作一般在災后進行，此種情況可以考慮使用狀態(tài)抽樣法.文獻[68]基于狀態(tài)抽樣法實現(xiàn)了雷電災害下的配電網(wǎng)風險評估.文獻[69]則采用改進的狀態(tài)抽樣法兼顧系統(tǒng)的時序性，實現(xiàn)了配電網(wǎng)的短期風險評估.文獻[70]將氣象模型與地質(zhì)模型相結(jié)合，估計出由暴雨引發(fā)的次生地質(zhì)災害導致的輸電線路故障概率，采用非序貫蒙特卡洛模擬進行風險評估.為了提高極端災害下故障的模擬效率，子集模擬、拉丁超立方抽樣等抽樣方法[71-73]也應(yīng)用于蒙特卡洛模擬中，以降低風險評估的耗時.

4 前景展望

由于自然災害頻發(fā)，極端災害下電力系統(tǒng)的故障預警與風險評估已經(jīng)成為當前的研究熱點.由暴雨引發(fā)的城市內(nèi)澇與次生地質(zhì)災害均會給配電網(wǎng)帶來嚴重的破壞，如何有效對其進行預警與評估是必須解決的問題.然而，目前研究仍有諸多問題有待解決，主要有關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同、電力氣象精準預警、配電網(wǎng)暴雨風險評估體系三個方面.

4.1 關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同

電網(wǎng)、道路和通信等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施是現(xiàn)代社會的生命線，關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的故障可能會導致嚴重的經(jīng)濟與社會后果，同時嚴重威脅居民的人身安全.配電網(wǎng)作為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的一部分，與道路、通信等基礎(chǔ)設(shè)施的耦合極為緊密，因此暴雨災害下配電網(wǎng)的故障預警應(yīng)綜合考慮道路、通信等基礎(chǔ)設(shè)施的抵御災害能力.

4.2 電力氣象精準預警

目前災害下氣象預警的指標類型多種多樣，而有效的指標應(yīng)具備明確的物理意義，如何在繁多的指標下選擇有效指標，進而確定氣象預警的級別有待進一步研究.暴雨災害影響配電網(wǎng)的因素有很多，配電網(wǎng)預警的智能算法應(yīng)選擇能夠充分反映災害影響且足夠多的輸入變量，提升預測的準確度.

4.3 配電網(wǎng)暴雨風險評估體系

暴雨、臺風和覆冰等極端災害頻發(fā)，而現(xiàn)有研究多從臺風災害入手，暴雨災害下的配電網(wǎng)評估指標和高效評估方法有所欠缺，如何針對暴雨災害建立配電網(wǎng)風險評估理論體系有待討論.評估指標可以從有效降雨量出發(fā)，針對暴雨引發(fā)的內(nèi)澇與次生地質(zhì)災害問題分別進行構(gòu)建.為了滿足暴雨災害下配電網(wǎng)風險評估的實時性，風險評估方法應(yīng)具備較高的計算速度，未來研究可以考慮將人工智能算法與現(xiàn)有方法相融合.

5 結(jié) 論

極端災害作為小概率高風險事件，一旦發(fā)生便會對配電網(wǎng)造成嚴重毀壞.面對暴雨災害頻發(fā)的現(xiàn)狀，進行配電網(wǎng)預警與風險評估技術(shù)研究十分必要.暴雨災害引發(fā)的城市內(nèi)澇與次生地質(zhì)災害會給配電網(wǎng)帶來嚴重故障，而故障預警能夠極大程度地降低暴雨災害引起的配電網(wǎng)損失，災中的風險評估則可用于為災后恢復提供輔助決策.本文分析了暴雨災害對配電網(wǎng)的影響機理，介紹了暴雨災害下氣象預警與配電網(wǎng)預警的研究現(xiàn)狀，綜述了目前的配電網(wǎng)風險評估研究，最后對未來暴雨災害下配電網(wǎng)預警與評估體系的研究方向進行展望.未來應(yīng)重點研究關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同、電力氣象精準預警、配電網(wǎng)暴雨風險評估體系等方面的理論與關(guān)鍵技術(shù).