基于关联规则信息融合的输电线路状态检修技术

周育忠，林正平，吴争荣

（南方电网科学研究院有限责任公司，广州 510663）

0 引言

输电线路是电力系统中发生故障频率最高的区域，为了提高电力系统的稳定性，提出输电线路状态检修技术，有利于实现电网集约化、科学化、一体化管理的目的。尤其是在新技术、新设备广泛使用的情况下，开展状态检修可有效地提高检修工作的效果[1]。状态维修可以有效的解决目前电力行业的维修工作量和维修人员短缺的问题，减少维修工作的强度，从而达到更好的检修效果。输电线路状态检修是根据输电设备的工作状况，综合考虑安全、环境、成本等多种因素，对特定维修方案进行合理的调整。在对设备进行状态维护时，必须严格监控设备的状态，预测和控制变化的趋势，提高设备的运行可靠性。

现阶段输电线路管理与维护工作中使用的较为频繁的状态检修技术主要应用了YOLO v3算法、巡检机器人以及5G通信等技术，然而上述现有的检修方法具有较强的盲目性，因此传统技术具有状态检测结果精度较低、维修效果不佳等问题，其主要原因是检修技术难以从海量数据中找到与检测结果有帮助的关键数据，或输电线路存在不完整或不确定的情况，为此将关联规则信息融合算法应用到输电线路状态检修技术的优化设计工作中。

关联规则信息融合算法将关联规则和信息融合两种算法结合在一起，其中关联规则是在日志数据、关系数据或其它数据载体中，经常出现的模式、相关性或因果关系。关联规则的提取主要是利用数据挖掘技术，在海量的事件记录数据库中找到这些频繁的规律。而信息融合是一种信息处理技术，根据数据特征将同类型数据进行整合。通过关联规则信息融合算法的应用，以期能够提高输电线路的状态检修效果。

1 输电线路状态检修技术设计

1.1 设置输电线路状态与检修判断标准

输电线路的运行状态可以分为正常、注意、异常和严重四种状态，正常状态下输电线路状态量在规定的标准限值内，若输电线路中的部分状态量超过标准限值但不高于标准限值的5%，且输电线路可继续运行，此时判定输电线路的状态为注意状态。若线路中超过一半的状态量超过标准限值的8%，则输电线路处于异常状态，而线路中80%的状态量高于标准限值的10%，此时认为输电线路处于严重状态[2]。需检测的输电线路状态量包括电压波幅、电流波幅、三相电压稳定系数等，其中电压波幅状态量的标准限值范围设置为：

其中U和Urated分别为输电线路的实际电压和额定电压，另外电流波幅标准限值范围设置为[0.5Arated,1.5Arated]，四种运行状态下电压稳定系数的范围分别为[0.8,1.0]、[0.6,0.8]、[0.4,0.6]和[0,0.4]。除此之外，线路上不同元件故障对输电线路的影响程度不同，因此产生的检修等级存在差异，其中部分元件检修等级标准的设置情况，如图1所示。

图1 输电线路状态检修等级设置标准

对输电线路状态与检修等级的判断标准进行量化处理，作为输电线路运行状态检测与检修方式选择的参考标准。

1.2 构建输电线路数学模型

输电线路可以分为架空和高压电缆两个部分，输电线路上安装了绝缘子、金具、接地装置等设备，其中绝缘子可以用来阻断电弧作用，隔离电缆和外部环境，金具用于连接导线[3]。在正常状态下，输电线路的运行满足如式(2)所示：

式(2)中UA、UB、IA和IB分别表示的是输电线路上任意节点A和B的电压值和电流值，变量φ和ζ分别为电流的传播常数和输电线路阻抗，d为节点A和B之间的距离。将公式2表示的输电线路运行原理代入到结构模型中，得出输电线路数学模型的构建结果。

1.3 利用关联规则挖掘输电线路状态数据

定义X和Y分别为关联规则的前项和后项，设置支持度、置信度和相关度作为衡量关联规则的度量指标，其中支持度的度量结果可以表示为：

其中W(X)和W(Y)分别表示的仅存在X或Y的事务数。若计算得出ηx的值小于1，则证明X和Y之间存在负相关关系，即关联规则的前项与后项的出现概率是互逆的，该关联规则不符合客观联系，需对该关联规则进行过滤处理[4]。在输电线路状态数据挖掘关联规则可表示为：

式(5)中ηs,0、ηz,0和ηx,0分别为设置的数据挖掘阈值。利用设置的关联规则，以构建的输电线路结构模型为基础，按照图2表示流程挖掘输电线路的实时状态运行数据。

图2 利用关联规则挖掘输电线路状态数据流程图

当输电线路满足狄里赫利条件时，则输电线路电压状态数据的挖掘结果可以表示为：

其中φ和ψ分别表示的是输电线路电压谐波的余弦项和正弦项系数，μ为直流分量，ω和t分别表示的是角频率和输电线路的运行时间。那么电流状态数据的挖掘结果如式(7)所示：

式(7)中Rall为输电线路中的总电阻。同理可以得出输电线路中导线弧垂、导线张力、输电导线隐性容量等状态量的挖掘结果，挖掘结果可以量化表示为：

式(8)中l和S对应的是导线长度和截面积，G和θ分别为导线自重和连接倾角，Kelastic和Kp分别为导线的弹性系数和温度膨胀系数，ΔT为导线温度差，Imax和I分别为输电线路最大载流量和实时电流值。在关联规则的约束下，通过数据挖掘算法的运行得出输电线路状态数据的实时采集结果。

1.4 输电线路状态数据的融合处理

采用加权信息融合的方式对关联规则挖掘的初始输电线路状态数据进行融合处理，由于输电线路状态量包含电压、电流等多种类型，因此需要在融合处理之前对初始挖掘数据进行归一化处理，处理过程可以描述为：

其中qmin和qmax为输电线路状态量的最小值和最大值，q0为初始挖掘数据。根据多元函数极值理论，计算输电线路状态数据的加权因子为：

其中χ为挖掘状态数据的方差，nq为挖掘数据数量，那么将输电线路状态量数据的挖掘结果与加权因子代入到式11中，即可得出输电线路状态数据的融合处理结果。

按照上述流程，将关联规则约束下所有输电线路状态的挖掘结果进行融合处理，完成初始挖掘数据的融合处理操作。

1.5 检测输电线路运行状态与异常位置

根据输电线路状态数据的融合处理结果，确定输电线路的状态量，通过与设置输电线路状态的比对，即可确定当前输电线路的运行状态[5]。针对注意、异常和严重三种运行状态的输电线路，需利用图3原理确定输电线路中的异常位置，也就是状态检修位置。

图3 输电线路异常定位原理图

在已知输电线路节点位置的情况下，可以得出已知节点与异常点之间的距离为：

式(12)中τM和τN分别为异常点信号到达输电线路两侧M和N的时间，vc为光速，Kc和Kj分别为相对磁导系数和介电系数。那么输电线路异常点的定位结果如式(13)所示：

式(13)中(xM,yM)为输电线路中节点M的坐标值，Dabnormal,x和Dabnormal,y表示节点M与异常点之间距离的水平和竖直分量。由此得出输电线路运行状态与异常位置的检测结果。

1.6 实现输电线路状态检修

通过对输电线路异常点的定位，可以确定异常位置上安装的元件类型，并通过与检修判断标准的比对，采取合理的状态检修方案。以杆塔检修为例，针对塔杆倾角故障，采用倒拉的方法进行维修处理。在完成反拉后，将拉丝进行牵引，拉到合适的角度，然后按照塔脚与基面分离后的间隙位置，填入一定厚度的钢板，然后用混凝土填充。对部分混凝土杆出现严重缺陷时，应及时更换有缺陷的部分。采用抱杆暂时代替需要替换的杆段，在完成受力后，将存在异常的杆段拆下，将新杆段抬起，然后进行焊口的焊接和抱箍的安装。对塔材丢失、塔材部分弯曲等问题，采用塔材替换，在确定塔材原位尺寸后，选择角钢加工、打孔，现场进行原位安装、替换。对钢丝散股、断股等问题，可用缠绕、绑扎修补；对严重腐蚀的钢丝，要进行整体更换。如果横杆发生扭转或变形，则要进行断电更换，打上临时的缆索，悬挂吊索，将电线放下，拧紧提升的钢索并施加压力，拆卸旧的横杆，将新的横杆抬到合适的位置。重复状态检测操作，若状态检测结果显示为正常，则证明输电线路状态检修工作完成，否则需要反复执行检修操作，直到输电线路恢复到正常状态为止。

2 检修效果测试实验分析

2.1 研究输电线路概况

实验选择某地区220kv的输电线路作为研究对象，该输电线路的连接情况如图4所示。

图4 研究输电线路拓扑结构

选择的输电线路由3条母线、2台变压器以及5条输电子线路组成，线路中内置了5个绝缘子和6个金具。输电线路总长度为45.7km，于2019年建成并投入使用，按照4年检修一次的计划进行检修。输电线路在正常状态下的运行电压为220kv，电流值为150kA，电压稳定系数为0.8。

2.2 设定输电线路运行状态

输电线路在初始状态下处于正常运行状态，在此基础上，通过电力设备替换、调整线路连接方式等手段，控制输电线路的运行状态。表1为部分输电线路运行状态的设定情况。

表1中的输电线路运行状态利用线路开关进行控制，即将异常设备与正常设备同时连接到输电线路中，通过开关的切换实现运行状态的调整。

表1 输电线路运行状态设定表

2.3 描述实验过程

设置研究输电线路的各个节点作为测点，在测点位置上安装智能电压表和智能电流表，用来实时监测输电线路的电力运行参数。通过关联规则信息融合算法的运行，得出输电线路状态检测结果。图5表示的是输电线路在Z1组别状态下的检测结果。

图5 输电线路状态检测结果

此次实验分别从状态检测精度和检修效果两个方面进行测试，设置输电线路电压检测误差、电流检测误差和异常点检测位置误差、指标，用来反映优化设计技术的状态检测精度，其数值结果如下：

式(14)中U和A为输电线路的电压和电流，角标set和testing表示的是设置值和检测值，(xset,yset)和(xtesting,ytesting)分别为异常点的设置位置坐标和检测位置坐标。优化设计技术的检修效果测试就是将检修技术应用到实际的维修工作中，统计输电线路电压与电流的超限量，计算公式如下：

式(15)中Umax、Umin、Amax和Amin分别表示输电线路实际电压和电流的最大值和最小值，Uupper、Ulower、Aupper和Alower为电压和电流的上下限值。为了保证输电线路状态的检测精度和检修效果，设定电压、电流和异常点位置的检测误差指标的最大值分别为0.5kV、0.5kA和1.0，电压和电流的超限量不大于0。

2.4 实验结果分析

通过相关数据的统计，得出反映输电线路状态检测精度的测试结果，如表2所示。

表2 输电线路状态检测精度测试数据表

将表1和表2中的数据代入到式(14)中，得出优化设计技术输电线路电压、电流和异常点位置的平均检测误差分别为0.27kV、0.24kA和0.89。通过基于关联规则信息融合的输电线路状态检修技术的应用，得出输电线路电压和电流的实时运行数据测试结果，如图6所示。

图6 状态检修后输电线路参数波形图

将图6中的数据代入到式(15)中，计算得出ΔU和ΔA的值均低于0，即经过检修输电线路的电压和电流均处于正常范围内，由此证明优化设计技术的检修效果良好。

3 结语

输电线路的异常故障具有很强的规律性和分散性，其故障的成因和规律各不相同，为输电线路的状态检修工作带来较大挑战。优化设计的输电线路状态检修技术利用关联规则信息融合算法，精准判断当前线路的运行状态、检修等级以及检修位置，针对不同的异常类型选用合适的检修方案实现对输电线路非正常状态的检修，直到输电线路检测结果显示当前线路处于正常状态。通过关联规则信息融合算法的应用，为输电线路状态的判定提供充足的数据支持，间接的提高了输电线路的状态检修效果。