输电线路的高阶杆塔信息建模方法及应用

周永其 孙建华 宁雪荣 廖晓春

摘要 为提高输电抢修效率和进一步构建输电线路智能化管控平台，设计了一种面向对象、反映输电线路各层次变化、容易被计算机识别的高阶杆塔模型，该模型在二维杆塔信息基础上增加了拓扑连接信息、地理属性和责任班组信息，可全面、完整、准确的反映了输电线路状态，一方面可提高故障杆塔定位准确度，另一方面辅助输电线路快速抢修，在曲靖供电局应用实践证明了该模型可有效支撑精准杆塔定位，缩短故障恢复时间。

【关键词】高阶杆塔 信息建模 输电线路 杆塔定位

1 高阶杆塔建模的必要性

杆塔作为输电线路基础设备和输电抢修人员确定故障点的依据，在巡线抢修中发挥着不可替代的作用，而杆塔本身作为设备，在输电线路建设和维护中会出现杆塔移除、π接、T接、同杆并架等情况，如信息不及时更新，会为输电线路故障巡线搶修造成困扰。此外，在易受雷击、山火、鸟害等影响的杆塔范围内，一般是输电线路故障常发地段，如因技术原因将故障定位到周边杆塔，输电抢修人员将无法快速找到故障点解决问题，导致恢复供电时间延长。目前，我国主要在对变压器、断路器等一次设备进行监视和采集，很少有对输电线路的杆塔进行系统的建模和监视，因此对输电线路杆塔进行高阶建模成为一项迫切的工作。

高阶建模在提升原有二维杆塔模型试验研究基础上做了以下改变：

1.1 模型中增加了拓扑连接信息

杆塔并不是孤立的存在，同一条输电线路上的杆塔形成一条线路，杆塔和线路在拓扑空间中可抽象成点和线，全网线路可延展成一个面，实现了由点到面的扩展。

1.2 模型中对杆塔的地理属性也加以描述和考量

受故障分析算法局限性影响，调控指令中杆塔定位不可避免的存在偏差，因此，在目标杆塔附近检索地理环境因素容易触发的故障，利用大数据锁定故障范围，当然这项工作需要长时间积累和完善。比如，在雷雨多发的地区，经过长期考察可将容易受到雷电干扰的杆塔进行标记，当附近杆塔出现报警时，可进一步对此标记杆塔进行检查，以快速确定故障源。

1.3 模型中增加了责任班组信息

目前，发生故障后的处理方式是由调控中心给出故障距离，输电抢修人员收到故障距离后查阅杆塔台账，然后手动换算成杆塔编号，确定距离责任班组，根据杆塔位置找到故障点再进行抢修。利用此模型可以省去很多人工作业，直接由计算机算出故障距离同杆塔编号对应关系，同时明确责任班组和巡线范围。

建设可全网通用的统一杆塔高阶模型不仅为继电保护、设备部、输电抢修等专业提供全生命周期的杆塔管理信息化平台，也能够第一时间把调控中心决策的故障距离自动转换成输电抢修人员直观易懂的杆塔编号，在广域电网时钟技术支持下还能对接电网故障处置云发布平台，实现快速杆塔定位并落实到责任班组，组织快速巡线抢修，根据地理信息锁定和标记第一时间列举全部可疑杆塔，加快输电抢修人员找到故障位置的速度，及时解决线路故障，缩短停电时间。

2 高阶杆塔信息建模

2.1 杆塔信息模型

输电线路称为线路，变电站称为节点，每根杆塔称为子点，子点拥有编号、责任班组、地理位置、使用档距等信息，通过杆塔间的使用档距信息，调度系统通过故障点与变电站间的距离便可直接得到此故障点对应的杆塔及其所属单位，及时分配至相应的单位进行处理。杆塔建模采用完全面向对象的结构化形态，以节点、局域拓扑和网架拓扑层层递进，杆塔建模信息如图1。

这个模型的构建的主要做有以下几个方面的工作：

2.1.1 导入二维杆塔信息

消化吸收目前各输电专业掌握的杆塔台账、表格表示方法、排列格式等，现有二维杆塔台账是历史遗留的资产和前期投资的成果，对现有杆塔台账的消化吸收，也意味着对杆塔业务在电网运用、管理水平认知的深化理解和精准掌控，不仅能够极大缩减项目基础数据采集工作，还能大幅提升项目将来推广的适用性和经济性。

2.1.2 录入杆塔地理属性

输电线路故障的发生主要有以下六个因素：风偏、污闪、雷击、覆冰、鸟害及山火，这些因素有一定的不确定性，但是很大程度上受到季节、环境和气候的影响，而每根杆塔的地理属性基本是固定的，因此，将地理属性分为季节信息、环境信息和气候信息具有实际意义，地理属性的录入不仅需要结合杆塔的历史维修记录并且需要工作人员现场考察。

2.1.3 录入责任班组信息

利用杆塔模型中的档距信息可以得出杆塔编号，对户外作业的输电抢修人员，收到的调度指令中的故障距离反映出来的是具体杆塔编号，同时也明确了责任班组和巡线范围;对调度侧，故障杆塔确定后，抢修人员反馈的杆塔编号反映到调度侧即是巡线距离。

2.1.4 子点关联建立

输电网具有规模大、结构性强的特点，为了反映电网结构，不仅需要杆塔相关的数据，同时还需要采集杆塔间的连接关系和拓扑关系。对于π接、T接等情况，子点则处于不同线路上，其相邻杆塔也有多个，模型中设计有一个或多个指针，指向相邻杆塔。

我国的输电线路随着城乡建设经常处于变动中，这就导致杆塔信息发生变化，电网结构变动大，杆塔模型维护工作多次反复，维护人员和责任班组需要建立有效的协作机制，确保输电线路维修的快速准确性。

2.2 输电线路网络拓扑建立

由输电线路特点决定，任意两节点间的线路有且仅有一条，子点的首尾节点信息根据模型信息确定，整个电网结构简单清晰，可用如图2示意图简单说明，选用主变电站Po为根节点。

假设P0和P4节点间出现了故障，其故障距离是D，根据故障线路首尾端节点信息找到子点7，假设其间档距为do，其相邻子点8和11，此时根据子点的尾端节点确定出来是子点8属于故障线路杆塔，do加上其间档距d1，同样的找到子点9，其间档距逐个相加，直到∑di>晓D。其过程可表示如下：

①选中故障线路中的第一个子点。

②该杆塔是否最后故障线路尾端节点，如果不是则跳转到③，如果是则跳转至步骤⑥。

③判断杆塔到故障线路节点距离是否大于故障距离，如果不是，运行步骤④;如果是则跳转至步骤⑤。

④遍历该子点的下一个相邻子点，找到相应故障线路的唯一子点，杆塔到故障线路节点距离加上相应档距。

⑤取出指针中的杆塔相关信息，比较该杆塔前后相邻几个杆塔是否处于易发事故地理环境中，如果是则将该杆塔附近的杆塔作为故障点发送给责任班组。

⑥杆塔定位结束，反馈子点对应位置信息。

对于输电线路的变动、增加或删除的情况，如果用传统的修改方式，改动不能全网共享，而且改动线路多，难免造成误差，而采用高阶模型的拓扑结构则相对容易，比如在已经形成的拓扑结构中添加一根杆塔，则只需要添加该杆塔信息并更改相邻杆塔相应信息，整体拓扑结构自动重构。

3 应用情况

高阶杆塔模型部署在曲靖供电局电力调度控制中心的故障录波组网分站系统，由该系统完成电网数据采集、故障分析及确定故障线路及故障点，经过模型测算出具体杆塔编号并发布到杆塔责任班组。表l为加载高阶杆塔模型及相应算法前后一年时间窗内，曲靖供电局故障录波组网分站系統给出的输电线路故障后首次定位命中次数的对比数据。

对比数据可以看出，在雷击、鸟害和风偏情况下，故障定位的首次杆塔定位准确率得到了提升，而其他原因情况下准确率尤其明显，则是因为在原有调度管理体系下主要依赖于成熟经验，一旦出现不可预期因素则暴露出算法失灵的弊端，而本模型的拓扑算法和综合故障定位技术的支持，对场景因素具有明显的适应性，因此在运用效果上提升幅度最高。

对比表2数据可以看出，不论在山区或城区故障平均抢修时间均得到了有效减少，地形越复杂，时间相对减少越多，模型应用的优势越明显。

更高的准确度和更快捷的发布有效缩短了停电时间，以每次事故平均缩短停电时间100分钟计算，每年可为曲靖局减少停电损失逾3000余万元。

4 结束语

高阶杆塔信息建模的运用有效支撑了电力系统继保自动化和智能化的发展，改变过去人工测算和多头管理的低效方式，提升了专业管理的精密度，提高了广域电网背景下故障杆塔定位的精度，缩短了巡线抢修时间.保障了输电可靠性，具有较大的经济效益和推广前景。下一步研究可结合大数据理论进行更深入的模型构建，实现输电线路监视、状态评价、风险评估、杆塔定位、巡线抢修、地理定位和轨迹导航于一体的决策支持系统。

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