大数据环境下区域电网防污闪策略研究及应用

秦威南，徐飞明，陈安，傅卓君，马阳晓，张帆

(国网金华供电公司，浙江 金华 321000)

近年来，金华电网规模不断扩大，110kV及以上线路增至378回，6200余km。由于地理原因，金华全年降雨天数接近三分之一，环境相对湿度大，加之局部地区工业排放问题严重，使得输电线路绝缘子表面污秽沉积严重，极易引发电气绝缘问题和污闪放电事故，严重威胁电网安全稳定运行[1-10]。

目前，我国主要通过对绝缘子污秽度测量来划分污区图，然而，此类方法含有局限性，一是大气情况变化复杂，防污闪治理策略制定时无法考虑实际大气污染情况与线路受污之间的关系，线路防污闪策略的制定具有一定盲目性；二是现有的污区图都是基于历史的绝缘子污秽测量数据以及运行经验制定的，不能反应当前的积污情况，具有较大的滞后性[11-16]。

本文通过金华地区空气质量指数(air quality index,AQI)建立仿真模型，从而更精准地划分不同污区。调研发现，AQI准确描述了各地区空气污染程度，而在构成其的各项指标中，与绝缘子污闪关系密切的主要为气体状态污染物(SO2、NO2)以及气溶胶状态污染物(PM10、PM2.5)[17-18]。由于AQI依赖于各环境监测点的监测数据，而金华各县市监测点均位于市域范围内，各重污染源普遍位于远郊，导致监测点监测数据的应用存在较大的局限性[19-21]。

在此背景下，本文首先提出了空气质量预报模型，通过分析长期数值预报模型的预报结果与气象测量的历史真实数据之间的关系，寻找数值模型预报偏差的统计特征，从而自适应对模型参数进行优化，改进预报结果的准确性。在此基础上，结合金华地区17个重要废气排放源，利用多层前馈神经网络模型开展废气点源污染扩散分析，得到修正后的金华地区AQI，再建立大气环境参数与电网污秽等级划分间计算模型，揭示绝缘子等值盐密累积规律。

1 模型及算法

本文从空气质量、气象等环境数据入手，通过分析长期数值预报模型的预报结果其与气象测量的历史真实数据作之间的关系，寻找数值模型预报偏差的统计特征，自适应对模型参数进行优化，改进预报结果的准确性，构建绝缘子污秽度评估模型，制定基于绝缘子污秽度的防污闪策略，如图1所示。

图1 研究技术路线Fig.1 Research technology route

其中：(1)空气质量数据。此数据由各空气质量监测站点历年采集的数据收集汇总而形成，为二维数据，每日空气质量指数取至每小时的平均数。(2)气象数据。此数据由各气象监测点历年采集的数据收集汇总而形成，为二维数据。(3)金华地区主要大气污染源数据。通过各污染源的监测系统获取本成果需要的字段信息。(4)杆塔经纬度。此数据通过经纬度数据采集器采集后录入内网系统，为2维数据，金华电网所有杆塔经纬度数据量为2.06MB。(5)绝缘子台账。此数据通过内网系统查询获取，为二维数据。(6)盐密值数据。此数据由盐密测试仪采集获取，为二维数据。

数据预处理方面：(1)对任一天缺失的空气质量、气象数据观测值用最相邻的3个观测值的均值替补。(2)对污染源监测点监测得到的关于空气质量的数据提取出来，融合污染源经纬度，形成污染源数据集。(3)根据线路名称、杆塔编号，进行特征值构造，形成唯一的杆塔经纬度编码，如华龙5876线34#塔经纬度的编码为5876034。(4)将杆塔经纬度与绝缘子台账、盐密值融合，形成该基杆塔的特征数据集。

1.1 环境数据空间预测模型

根据金华地区某一时刻的空气质量指数和气象条件特征，构建该时刻的空气质量-气象条件特征数据集，再利用插值法对指定坐标进行插值，从空间维度建立该时刻任意地点的环境数据预测模型。

步骤一：融合空气质量数据(包括PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2和O3等实体污染物浓度)与气象条件数据(风向、风速、降雨量、温湿度等)，将气象条件检测站点的数据添加到空气质量监测站点的数据中；

步骤二：对数据进行处理，添加必要的属性、标签，清洗数据后形成环境特征值数据集；

步骤三：将所有空气质量监测站点以及目标点的经纬度坐标转换为平面直角坐标，如XY[(X1,Y1), (X2,Y2),……, (X17,Y17)]，(X,Y)；

步骤四：利用空间插值法，对环境特征值数据集进行插值运算，从而获取任意点的环境数据集。

图2 环境数据空间预测流程图Fig.2 Flow chart of spatial prediction of environmental data

经过上述步骤，即可构建出在空间维度上的环境数据预测模型，利用此模型，在所有环境特征值监测站点的数据已知的情况下，可以获得任意地点的AQI并形成金华地区的AQI分布，分别如图3、图4所示。

(a)兰溪AIQ(a)AQI of Lanxi

(b)义乌AQI(b)AQI of Yiwu

图4 金华地区AQI平均热力图Fig.4 AQI averagethermodynamic diagram of Jinhua

从图3统计曲线可知，受降雨量少等因素影响，1-3月、11-12月间的AQI数值普遍比其他月份高；从图4可知，义乌地区平均AQI值明显高于其他地区，说明经济、工业等活动对AQI值有较大影响。相应的，利用AQI来评估绝缘子污秽度时，也应充分考虑时间段和地域差异带来的影响。

需要注意的是，模型一种所采用的空气质量监测点均位于市区，数据有较大的空间局限性，不能完全反应出所有杆塔所在具体位置的污染情况。

1.2 废气点源污染扩散分析

模型一以空气质量监测点的统计数据作为计算初始条件，对整个金华地区的空气质量进行了初步预测，但其没有充分考虑各污染源直接产生的影响。而污染物排放量是空气质量的关键影响因素，为了计算更符合实际的空气质量，本文进一步对废气点的污染扩散情况[22-24]进行分析，结合杆塔上微气象监测设备，利用神经网络模型，对模型一的空气质量预测结果进行修正，为准确评估绝缘子污秽度奠定基础。

图5 废气点源污染扩散分析流程Fig.5 Analysis process of point source pollution diffusion of waste gas

步骤一：将污染点附近AQI与废气污染排放数据输入至多层前馈神经网络模型；

步骤二：给定初始化权重值和偏置项值，计算输出值以及输出值与实际值之间的误差；

步骤三：按照误差逆向传播算法，对权重值和偏置项值进行调整，对多层前馈神经网络模型进行训练；

步骤四：利用训练模型补充修正其他污染排放点附近的AQI，得到修正后的空间任意点AQI。

通过对比修正前(图4)和修正后(图6)的金华地区AQI平均热力图可知，废气排放点对其附近区域造成了较大污染，通过废气点源污染扩散分析能有效反映这一情况。在利用AQI来评估绝缘子污秽度时，也应充分考虑强污染源的排放情况。

图6 修正后的金华地区AQI平均热力图Fig.6 Modified AQI averagethermodynamic diagram of Jinhua area

1.3 利用大气环境参数判断电网污秽等级

大量污闪事故的环境监测数据表明，输变电设备外绝缘表面的污秽程度主要与设备表面材质、气象条件、大气环境污染有关。针对绝缘子污秽的累积规律，国内外大部分研究通过统计分析，探索了不同绝缘子类型、气象条件、大气污染等因素与等值盐密(equivalent salt deposit density,ESDD)之间的定性关系。

为此，本文参照了一些经验公式，选取了合适的独立项计算理论盐密值，并与监测点附近的实测盐密值进行对比，理论盐密值与实测盐密值较为吻合。

1.3.1 算法逻辑流程

空气质量指数AQI中包括SO2质量浓度ρSO2、NO2质量浓度ρSO2、PM10质量浓度ρPM10，本项目采用了“大气环境参数与电网污秽等级划分间经验算式的修正方法”，公式如下：

(1)

(2)

式中，P为描述电网污区污闪特征的大气质量指数；ρ为各污染物实测质量浓度；ρs为污染物评价标准质量浓度值；独立项设为ρB(其中，下标B表示SO2、NO2、PM10)。

根据国家标准 GB3095-2012《环境空气质量标准》中的规定，SO2、NO2、PM10的评价标准质量浓度值取2级标准质量浓度限制，分别为0.06mg/m3、0.04mg/m3和0.07mg/m3。

根据金华地区大气环境质量资料，水泥厂、火电厂为主要污染源，PM10在大气污染中的影响较大，选择其作为独立项ρB。将P值代入式(2)，可计算求得相应的理论盐密值ρESDD。

根据模型一、二以及上述流程，即可总结出本文的污闪水平评估流程：

步骤一：对金华电网110kV及以上线路杆塔所在的空间进行网格划分；找到班组所辖全部杆塔经纬度的最大值和最小值，组成以极值数据为边界的空间(A)，以10km×10km为最小网格单元，将空间划分成若干单元格。

步骤二：计算各网格的空气质量指数AQI。根据模型一、模型二修正计算得到的空气质量数据，计算网格四个顶点AQI均值，得到该网格的AQI值。

步骤三：自然积污绝缘子等值盐密的累积规律计算。

步骤四：采用模型三，结合相应的空气质量指数监测数据，采用新模型分别对盐密监测点的数据进行参数估计和预测。

步骤五：比较该方式下计算得到的污秽分布图与国网公司和浙江省电力公司修订的电力系统污区分布图。

步骤六：在运绝缘子与污秽分布图的的结果匹配分析。

1.3.2 计算结果

(1)现有污区分布图比对

现阶段执行的污区分布图有两个版本，如图7所示。省公司版相较于国网公司版，对部分地区的污秽度采取了更高等级的划分，省公司版本中红色区域地带囊括了金华各个县市的主城区(除磐安)。污秽等级：红色为D级，绿色为C级，橙色或黄色为B级。

(a)浙江省公司版本(a)Zhejiang company version

(b)国网公司版本(b)SGCC version

(2)利用大气环境参数计算污秽的等级

通过模型一、二计算得到修正后的空气质量指数，代入“大气环境参数与电网污秽等级划分的经验公式”(1)和(2)，计算得到金华地区盐密均值热力图，如图8所示。参照图7的盐密值与污秽等级的划分，可得金华市区、兰溪东边、义乌及东阳市区的污区等级最高(D级)，兰溪城区、浦江城区、武义城区的污区等级为C级，其他地区为B级。对比发现，金华及义乌市区的污秽等级与省公司版本的污区等级基本一致，但范围更大一些；金义东区域由于数据采集点较少，计算结果可能存在一定偏差，需后续增设盐密监测点和空气质量监测点完成数据验证；其他地区计算结果基本与省公司版本污区图一致。

图8 金华地区盐密平均值热力图及污秽等级划分Fig.8 Thermodynamic diagram of average salt density and classification of pollution grade in Jinhua

(3)等值盐密累积规律分析

2006年-2010年间，金华公司联合浙江省电科院开展了等值盐密的累计规律研究，成果详见《自然积污绝缘子等值盐密的累积规律》。重点对金华500kV双兰5407线159号、183号、218号及246号塔上挂网运行的悬垂绝缘子串进行了自然积污研究，曲线如图9(a)所示。

2020年，本项目选取了双兰5407线218号作为研究对象，进行了盐密理论计算和实际测量，对比2020年1-12月间的盐密实测数据，如图9(b)所示。结果表明，1-12月份中绝大部分的盐密理论预测值与实测值较为接近，且两种盐密值对应的污秽等级也基本一致，证明本文方法可行。

(a)以往研究结果(a)Previous research results

(b)本文计算值与实测值对比图(b)Comparison of calculated and measured values

2 价值及成效

2.1 科学开展输电设备污秽评估及治理

金华市土地面积10942km2，南北跨度129km，东西跨度151km。经计算，杆塔分布所在的空间，南北跨度约127.8km，东西跨度约142.1km。对该空间进行10km×10km的网格划分，得到195个网格(15×13，水平方向15个、垂直方向13个)，其中有杆塔的网格为111个，统计每个网格中的污秽值，采用一定的分级方法对这些网格的数据进行等级划分，完成污区网格化划分，如图10所示。并耦合线路杆塔和绝缘子信息，实现区域内所有线路杆塔绝缘子污秽度科学评估。

图10 污区网格划分Fig.10 Grid generation of polluted area

定期进行绝缘子污秽度评估工作，重点治理污秽值较高的绝缘子，提前制定有效的预控措施和防治策略。如：定期开展绝缘子清扫、使用耐污或大盘径绝缘子。通过精准治理，确保电网安全稳定运行，提高供电可靠性。

2.2 深化环保大数据的电力应用及共享

空气环境质量对于运行中的电网设备表面具有重大的影响。输电设备中常有钢绞线、绝缘子钢帽、塔材及金具的腐蚀等，变电设备中常有变压器、互感器、隔离开关、避雷器等会发生受污腐蚀情况。基于污区分布图，对不同设备的腐蚀程度进行研究，通过对腐蚀数据、气象与环境数据的归一化建模，分析金属设备表面腐蚀速率，对电网及其他工业的设备选材及防腐维护具有重大指导意义[25]。

电力线路的路径选择需要综合考虑成本、地势、环境等。对于未来将要设计投入的电力线路，合理考量路径区域的污染情况，并对不同污染情况的地区采用相对应规格的绝缘子，差异化杆塔高度和绝缘子配置，保障电网可靠运行并更大限度地节约建设成本和运维成本。

近年来，电网发展紧跟创新的时代潮流，许多新兴电力产业正喷涌而来，如光伏电力。光伏发电利用的太阳能极易受到空气污染的影响，特别在雾霾严重的地区。雾霾能够散射和吸收太阳短波辐射，大大降低到达地面可供光伏利用的资源。通过对区域污染分布情况的剖析，结合太阳能板的特性，采取相应的措施，降低空气污染，提升发电效率。

2.3 大气污染防治与城市文明发展同行

污区分布图作为污染可视化分析平台，可以提供最新的环境污染状况。以污区分布图为基础建立完整的空气质量评价体系，为城市规划、交通规划、通信规划、5G基站规划等提供科学依据。

随着万物互联时代的到来，大数据和云计算不断发展壮大，地图、天气预报等都为人类提供诸多便利[26-32]。污区分布图结合现有信息和互联网技术，实现环境空气质量预测数据，以APP、小程序、网络浏览等方式单独呈现或在已有可视化平台如天气预报等融合方式呈现，为有关部门、企业提供有效环境信息，为人们出行时间、地点、路线创造更优选择。

基于污区分布图，结合网格化布点、多元数据融合和时空数据分析的模式，对空气质量进行实时监测，生成动态趋势图，分析整个区域的大气环境质量时空变化情况，并能对污染进行溯源。环保部门能够据此来做决策以及环保监管方案的制定，也能为卫生标准和环境保护法规的制定和修改、治理措施的确定提供依据，助力文明城市创建工作。

3 结论

(1)科学开展输电设备污秽评估及治理。首先按照10km×10km，将金华电网线路杆塔划分成111个网格，其中31个网格包含绝缘子污秽检测点。再通过本项目提出的评估方法对各网格进行污秽评估，并按数值高低进行排序。据此来定期进行绝缘子污秽度评估工作，重点治理污秽值较高的绝缘子，提前制定有效的预控措施和防治策略。

(2)可更加贴合实际情况合理考量输电线路路径区域污染情况，差异化防污闪配置，防污闪投资节约20%以上。

(3)采用该方法对金华电网部分绝缘子进行了污秽度评估并对比历史测量数据，显示该方法可行。成果应用于实际工作，可为电网设备防污闪检修策略的制定提供参考。

(4)以污区分布图为基础建立完整的空气质量评价体系，为城市规划、交通规划、产业布局、5G基站规划等提供科学依据。助力文明城市的创建。