基于熵度量法的110kV输电线路工程风险管理系统

2022-10-27陈炎标

电气技术与经济 2022年5期

陈炎标

（广东顺德电力设计院有限公司）

0 引言

输电线路主要是由钢材料、水泥材料、导线材料、避雷线材料、绝缘子材料、金具材料、塔杆材料等组成［1］。在输电线路工程施工过程中，需要计算出线路距离、均布载荷等参数，并对杆塔进行施工处理，保证输电线路整体稳定性［2］。110kV的输电线路是指进入线路的电压等级，可以在变电站中，将110kV的电压转变为中低电压，再进行传输，保证电压的稳定传输。随着电力使用次数增加，输电线路工程的风险也随之增加，影响了电力市场发展前景［3］。因此，本文利用熵度量法，设计了110kV输电线路工程风险管理系统，旨在对风险进行高效管理，为输电线路工程的施工安全提供保障。

1 110k V输电线路工程风险管理系统硬件设计

1.1 TX9数据采集器

本文选用的TX9数据采集器中，支持MODBUS、JSON、HEX16进制多种协议，可以支持输电线路工程中风险数据的单点采集与原始数值采集［4］。采集到的风险数据能够直接发送到系统中，在系统终端直接查看风险数据，并对相关风险进行预警或处理。TX9数据采集器的参数如表1所示。

表1 TX9数据采集器参数

（续）

如表1所示，本文选取的TX9数据采集器尺寸较为小巧，接口处采用过流过压保护措施［5］。在数据采集完成之后，通过内部逻辑单元，主动判定数据的正常异常情况，并将异常数据做出标记，上传至系统中，为管理系统提供便捷使用条件。

1.2 DIP-28存储器

本文设计的DIP-28存储器容量分为4G、8G、16G三种，可以根据风险数据量的多少而调节。时序为17-17-17、19-19-19、16-18-18等，供电电压为1.2V／1.35V［6］。在存储器运行过程中，具有较高的性价比，运行频率为2666MHz。并利用DDR4技术，使存储器的工作电压降低到1.2V左右，减少存储工作产生的热能，进而保证存储器的安全使用。DIP-28存储器的控制电路如图1所示。

图1 存储器控制电路

如图1所示，本文设计的DIP-28存储器中，总线控制模块与存储器之间存在Load线、Fues_blowb线、Fuse_date线、Fuse_ml线、Fuse_sc线等连接线，总线控制模块与接口电路之间存在Xik线、Xoin线连接。Load线主要是将系统采集到的风险数据进行地址读［7］取；Fues_blowb线主要是对风险数据进行标识；Fuse_date线主要是暂存风险数据；Fuse_ml线主要是总线控制的复位线路；Fuse_sc线主要是风险数据存储；Xik线为时钟信号；Xoin线为复位信号。存储器控制电路主要是通过DATA线连接到系统中，可以保证系统接收数据的存储效果。

2 110kV输电线路工程风险管理系统软件设计

2.1 系统软件整体架构

本文构建的系统软件架构，是针对输电线路工程风险管理系统的应用价值与安全性，并进行系统的规范设计。本文主要针对110kV输电线路，构建系统软件架构，如图2所示。

图2 系统软件整体架构图

如图2所示，本文构建的系统软件架构中，存在决策管理层、工程操作管理层两方面，两个层面均由风险数据库直接管理，保证风险数据的灵活使用效果。在集成工具方面，风险数据可以从客户端，直接反映到管理部门，并通过风险数据中心直接管理；工程监控数据同样可以从客户端，直接反映到管理部门，通过风险数据存储中心管理［8］。在工作操作管理层中，本文将其分为两个客户端，分别管理风险数据维护与施工业务等其他数据，并由基础施工数据中心直接管理。

2.2 基于熵度量法设计风险识别算法

本文在系统软件架构的基础上，利用熵度量法，设计出输电线路工程风险识别算法。本文将熵的概念应用于风险识别中，利用熵的延伸与拓展，推出熵度量风险识别算法。本文将输电线路工程风险的基本信息熵设定为X，利用其非负性、极值性、条件熵等特性，对风险输电线路工程风险进行识别。公式如下：

式中，K（X）为非负风险信息熵；x1、x2、xn分别为X的基本数学特征；X（1／n）为风险数据被消除的量；n为常数；a、b为X的极值数据；K（a，b）为风险数据在概率分布时的最大熵值；X（a／b）为X极值数据的条件熵；K（a／b）为风险数据在概率分布时的条件熵值。根据风险数据的非负性、极值性、条件熵等特性，对输电线路工程的风险进行度量识别。公式如下：

式中，Y为输电线路工程的风险度量指数；δ为风险识别系数；d为该管理模式下的利润风险；F［K（X）］为工程风险的概率分布函数。当Y＞0时，工程施工风险较大；当Y≤0时，工程施工风险较小，风险管理效果较佳。

3 系统测试

为了验证本文设计的系统是否具有实用价值，本文对上述系统进行测试。在调试好系统的硬件与软件之后，系统可以正常运行的条件下，将110kV输电线路工程风险管理系统的性能，与本文设计的基于熵度量法的110kV输电线路工程风险管理系统的性能进行对比测试。具体测试过程及测试结果如下所示。

3.1 测试过程

在进行测试之前，本文对TX9数据采集器与DIP-28存储器进行调试。将两个硬件按照说明书安装完毕之后，测试出TX9数据采集器的电源电压在10VDC左右，运行一段时间之后，电源电压在20VDC左右，可以保证该硬件的正常运行。随后，测试出DIP-28存储器的工作电压约1.2V左右，工作一段时间之后，电压仍保持在1.2V，可以保证该硬件的正常运行。硬件调试完毕之后，将软件的语言设定为Java，并将硬件与软件相连接，系统出现如图3所示的登录界面。

图3 系统登录界面

如图3所示，输入用户名与密码之后，点击登录即可进入系统中。并根据110kV输电线路工程风险的实际情况，点击输电线路缺陷风险登记，如图4所示。

如图4所示，点击缺陷风险登记页面之后，对于线路缺陷部位、发现人、负责人、登记时间、风险部件、缺陷性质等信息，更有利于管理输电线路工程风险。

图4 新增输电线路缺陷风险登记页面

3.2 测试结果

在上述测试条件下，本文随机选取出1000～6000byte风险数据量，并将传统110kV输电线路工程风险管理系统的响应时间，与本文设计的基于熵度量法的110kV输电线路工程风险管理系统的响应时间进行对比，测试结果如表2所示。

表2 测试结果

如表2所示，本文随机选取的1000～6000byte风险数据量，风险数据具有随机性，可以保证测试的准确性。在其他条件均一致的情况下，传统110kV输电线路工程风险管理系统的响应时间较长，并且会随着风险数据量的增加而延长。也就是说，传统系统在数据量较多时、同时登录人数较多时，系统响应时间较长，影响输电线路风险管理效果，亟待改进。而本文设计的基于熵度量法的110kV输电线路工程风险管理系统的响应时间相对较短，均在0.05ms左右。并且，本文设计的系统响应时间不会随着数据量的增加而延长，当数据量达到5000byte及以上时，响应时间固定在0.05ms，系统运行更加稳定，对于输电线路工程的风险管理具有重要作用，符合本文研究目的。