強對流天氣下輸電線路風偏放電與雷擊跳閘風險預警方法研究.pdf

1、本論文受國家電網(wǎng)公司重大基礎前瞻性科技項目“基于精細化氣象預報的輸電線路風險預警技術(shù)研究（SG20141187）”資助。
　　輸電線路是電能傳輸?shù)闹饕浇?，其長期運行于自然環(huán)境下，易受外部惡劣條件的侵襲而發(fā)生故障。夏季頻發(fā)的強對流天氣通常伴隨激烈的大風、雷暴現(xiàn)象，使輸電線路面臨著風偏放電、雷擊跳閘風險，且夏季電網(wǎng)處在“迎峰度夏”階段，線路多為高負荷運行，一旦發(fā)生故障將給電力企業(yè)及用戶帶來嚴重影響。對強對流天氣下輸電線路的故障風險進

2、行合理、有效的預警，可使電網(wǎng)運行、調(diào)度人員提前掌控線路的風險情況，為制定針對性的防控決策提供重要依據(jù)。本文針對強對流天氣下輸電線路面臨的風偏放電、雷擊跳閘風險進行了分析，提出了相應的風險預警方法，主要內(nèi)容如下：
　?、佻F(xiàn)有風速預報服務難以滿足強對流天氣下的電網(wǎng)預警需求，而多普勒天氣雷達技術(shù)的發(fā)展及應用為強對流天氣的預報提供了有力工具，本文將強對流大風風力預測歸納為“有監(jiān)督學習下的分類問題”，提出一種基于天氣雷達數(shù)據(jù)的強對流大風風力

3、預測模型，基于天氣雷達的強對流監(jiān)測數(shù)據(jù)，以及自動氣象站對歷史強對流天氣的風速觀測數(shù)據(jù)，構(gòu)建合適的分類器，采用機器學習的方法實現(xiàn)對強對流天氣下風力的預測。通過實際樣本構(gòu)造測試集，驗證了模型的有效性。
　?、诨趶妼α鞔箫L風力預測模型輸出的風力預測結(jié)果，本文進一步對輸電線路的風偏放電風險及其預警方法進行了研究，根據(jù)桿塔幾何結(jié)構(gòu)等線路參數(shù)，分析非水平風的影響，推導了輸電線路的臨界風偏角、風偏臨界風速的表達式，在對歷史強對流天氣風速分布擬

4、合的基礎上，根據(jù)風力預測結(jié)果與風偏臨界風速計算線路發(fā)生風偏放電的概率，進而發(fā)布風偏放電風險預警。通過分析線路故障實例，驗證了所提方法的有效性。
　?、鄄煌貐^(qū)的雷電活動特征間存在差異，而雷電定位系統(tǒng)為準確評估線路面臨的雷擊風險提供了充分數(shù)據(jù)，本文提出一種臨近雷電活動相關(guān)的線路雷擊跳閘風險預警方法，基于雷電定位系統(tǒng)的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，擬合得到區(qū)域雷電流幅值分布以代替規(guī)程中推薦的固定分布，以強對流過程中臨近時段監(jiān)測到的已發(fā)生的雷電活動模擬