配电线路鸟害故障预测模型研究

戴宇辰 叶 青 许安杰 杨 帆

（1. 南京工程学院电力工程学院，南京 211167;2. 国网苏州供电公司，江苏 苏州 215000）

层次分析法通过明确问题，建立分析模型结构，构造判断矩阵，确定各指标的权重[2]。通过浙江某地区近年来 10kV配电线路鸟害故障数据进行收集汇总与分析，利用五种地理特征距故障杆塔距离作为指标，建立鸟害预测模型，能很好地反映不同地理位置杆塔鸟害故障的易发情况，为配电线路防鸟害工作提供防治措施和建议。

1 浙江某地区配电线路鸟害统计

1.1 鸟害故障数按年分布

对浙江某地区近几年 10kV配电线路鸟害故障数据进行汇总，可知在2010—2016年间，10kV配电线路由于鸟害引发的故障共有423起。如图1所示，2010年浙江某地区全年共发生鸟害故障54起，直到2016年浙江某地区全年共发生鸟害故障70起，6年间增长了29.6%，并呈现出逐年增加的趋势。

1.2 鸟害故障按地理特征分布

配线线路周围的地理特征对鸟害故障的发生也有着密切的关系。由于配电线路杆塔周围的地理特征不是单一的，而是复杂多样的[3]，将距离杆塔最近的地理特征称为第一地理特征，依据对浙江某地区鸟害故障第一地理特征的数据，分析了第一地理特征与鸟害数量的关系，如图2所示。从图2中可以看出，不同的地域对此地域中鸟害故障的数量也有着影响的作用。其中第一地理特征为水域附近，如小型池塘、湖泊以及江河附近的线路是受鸟类影响较为严重的区域，占到总故障数的36%，其次为荒山与农田，三者总的故障数达到了故障总数的89%。可见地域因素也是鸟类防治需要关注的重要因素之一。

2 预测模型及鸟害等级研究

由统计数据可知，鸟害故障主要发生在水域、农田、荒山森林、鸟类迁徙通道及城镇附近。以杆塔在上述五种地理特征附近发生的鸟害故障数据为基础，采用层次分析法建立杆塔鸟害故障的预测模型。

2.1 权重系数分析

在层次分析法建模中，首要的工作是确定各变量在模型中的的权重系数[5]。在鸟害故障统计数据中，35.70%的故障杆塔第一地理特征为水域；23.40%的故障杆塔第一地理特征为农田；17.73%的故障杆塔第一地理特征为荒山森林；15.13%的故障杆塔第一地理特征为鸟类迁徙通道；8.04%的故障杆塔第一地理特征为城镇。用x1-x5分别表示各故障杆塔第一地理特征，计算xi所占鸟害故障总数百分比与xj所占鸟害故障总数百分比的比值记为相对重要性数值xij(i, j=1, 2, 3, 4, 5)。

（1）根据计算所得结果构造A-X判断矩阵A

（2）计算A-X判断矩每一行元素乘积的n次方根，得

（3）将向量W归一化处理

在社会经济不断发展的进程中，企业面临一次又一次的改革，只有不断的进行改革和创新，才能完成一次次的转型升级，永葆发展的生命力。在这个过程中，企业党建工作起到重要的作用和意义，它是企业软实力建设不可缺少的重要因素，也是企业市场竞争中的后备力量。因此，在新形势下，企业只有不断加强党建工作的建设，全面落实各项基层工作，才能够使企业各项事业发展顺利进行。尤其是要注重企业基层的党建政工工作的建设，在工作中始终要将创新与发展放在第一位，这是企业发展的基础，也是政工工作的必然要求。

（4）构造AW矩阵：

得到矩阵A特征向量，即

（5）计算A-X判断矩阵的最大特征根：

（6）计算A-X判断矩阵随机一致性比率，检验判断矩阵一致性

判断矩阵A满足一致性检验。

综上所述，指标水域、农田、荒山森林、鸟类迁徙通道及城镇所对应的权重系数分别为 0.357、0.234、0.178、0.151、0.080。

2.2 预测模型建立

结合多位专家的意见，通过对样本中各地理特征与故障杆塔距离数据的分析，将地理特征对杆塔发生鸟害故障的影响因素按照距离分为0至4共五级，针对距杆塔不同距离分别赋予影响值，并记水域、农田、荒山森林、鸟类迁徙通道和城镇五个地理特征对应的影响值为zk，k=1, 2, 3, 4, 5。因此得出鸟害故障预测模型为

表1 影响值分布表

通过分析样本中各故障杆塔所处地理位置与发生鸟害故障严重程度，将鸟害故障易发等级分为四级，因为鸟害故障预测模型权重系数已进行归一化处理，影响值最大为4，所以模型取值在0—4之间，将杆塔等级按预测评价值分为 V1:[0, 0.5]，V2:(0.5,1.3)，V3:(1.3, 2.5)，V4:(2.5, 4]四个区间。V1等级代表此杆塔基本无鸟害事故，可以不采取防鸟害措施；V2等级代表此杆塔发生鸟害故障的概率较低，需要采取少量的防鸟害措施；V3等级代表此杆塔发生鸟害故障的概率较高，需要采取一定的防鸟害措施；V4等级代表此杆塔发生鸟害故障的概率特别高，需要采取完整的防鸟害措施，并加强对该杆塔的监控。

2.3 实例分析

2015年4月，浙江某地区杨家G293线53号杆塔发生鸟害故障。根据杆塔实地测量数据得知，杨家G293线53号杆塔位于水域附近，与水域直线距离为130m，距杆塔150m处有农田，附近无荒山森林，距鸟类迁徙通道100m，附近无城镇。

由此数据可知影响值z1=4，z2=1，z3=0，z4=3，z5=0。将以上影响值带入鸟害故障预测模型得出评价值y=2.115，属于 V3等级，此杆塔发生鸟害故障概率较高。

根据历年运行数据显示，杨家G293线53号杆塔在2010—2016年间共发生鸟害故障10次，发生概率较高，验证了建立的鸟害故障预测模型的准确性。

3 防治措施及建议

1）结合鸟害故障预测模型，计算区域内各个杆塔鸟害故障易发等级，根据不同的鸟害故障易发等级，分别使用不同力度的防治设备和措施。另外对V3，V4等级的杆塔应加强巡视力度，尤其对 V4等级特别容易发生鸟害故障的杆塔应开展实时监测。

2）增强对鸟类季节性活动规律的掌握。由图2可以看出，浙江某地区鸟害故障易发时段为 4—9月。因此，需要在鸟类活动频繁的这几个月加强鸟害易发等级较高线路的巡视工作，缩短巡视时间间隔。

3）在新建杆塔及线路，特别是在鸟类活动频繁区域的新建杆塔及线路应预先计算鸟害易发等级，考虑有效的防鸟措施，针对线路途经区域的自然环境及鸟类分布，采用合理的防鸟设备。

4）基于建立的鸟事数据库，对已实施的防治措施或设备效果进行评估，给出量化数据，结合技术经济指标，分析出具体的优点和缺陷指征。然后，在前续工作的基础上，针对重灾线路、重灾杆塔进行重点攻关，充分挖掘现有的技术和措施，把长期减少事故率放到最高的目标上。

4 结论

由于生态环境的日益改善，鸟害故障的数量也在逐年增加，成为了威胁电力系统安全运行的问题之一。对鸟害故障进行防治，能有效地降低电力系统的故障率，加强电力系统运行的稳定性。针对配电线路鸟害故障，利用故障点与周围的地理特征因素，提出了一种鸟害故障预测模型，通过模型对杆塔鸟害易发度分级，对配电线路鸟害防治具有一定的指导作用。

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