摘要：在電網(wǎng)中，有大量的輸變電設備都暴露在室外環(huán)境中，故對輸變電設備的運檢修作業(yè)是電網(wǎng)工作中的重中之重。在氣候變化的大背景下，輸變電設備正經(jīng)受著越來越嚴峻的氣象災害。因此，氣象災害預警、風險防控相關理論及技術已成為電力系統(tǒng)輸電設備運檢作業(yè)的重要技術。本文首先基于覆冰機理和覆冰模型，建立了一種覆冰預警模型，并使用案例進行了驗證。然后對污閃程度進行量化分析，建立了可視化的污閃預警模型，并結合華東污閃案例，對模型的準確性進行了驗證分析。

關鍵詞：電網(wǎng)運檢;信息化;建設

一、覆冰防護

（一）模型的建立

不同地區(qū)的氣候特征、地形環(huán)境不同，覆冰類型有較大差異。不同類型的覆冰，其增長速率不同，結合力也不同，影響線路結冰的增長的主要原因也不一樣。因此，要掌握覆冰機理首先要了解覆冰的分類方法，才能針對不同種類的覆冰類型，深入研究其覆冰機理。劃分覆冰有很多種，一般是按照物理特性進行劃分。我國采用的是《DL/T5158-2012電力工程氣象勘測技術規(guī)程》，其中將覆冰劃分為四個類型：雨凇、霧凇、混合淞和濕雪。對于覆冰增長模型，相關資料中針對不同覆冰類型推薦了不同的覆冰增長模型，例如針對雨凇采用了C haine和Skeates的模型，針對霜淞采用了Makkonen模型，針對濕雪采用了S akamoto模型，各個模型只能代表其中的一種覆冰類型，如果用這些公式去描述同一種導線結冰情況，預測結果會有比較大的差異，所以本文模型的重點就是實時判斷覆冰類型，根據(jù)覆冰類型切換不同覆冰增長模型，使預測覆冰增長更加準確。

（二）線路覆冰類型的分析

為了對本模型進行驗證，本文特取2008年湖南冰災數(shù)據(jù)，表l為某市2008年1月的氣象數(shù)據(jù)。長沙當時線路覆冰嚴重，本文選取了1月份不斷積雪的后半個月數(shù)據(jù)。

為了分析某市2008年1月份的線路覆冰情況，基于Chaine模型、Makkonen模型及Sakamoto模型，針對表1中的氣象數(shù)據(jù)進行計算分析覆冰類型。即，根據(jù)每天氣溫的增長趨勢，計算分析該天氣下的覆冰類型，并得出2008年1月長沙市的覆冰類型分布圖，雖然大多數(shù)的天氣為霜凇天氣，但有Sd為雨凇天氣，所以用單一的霜凇模型去預測并不準確，而本文將同時使用霜凇和雨凇兩種模型預測線路覆冰情況。

使用兩種模型的預測增長曲線更貼近實際覆冰增長曲線，第7d到第10d是兩條曲線開始相差越來越大。因為這4d都是雨凇天氣，雨凇附著力強，內(nèi)聚力大，覆冰厚度增加速率快。如果只是用Makkonen模型去預測，預測結果會比實際覆冰厚度小很多，但此時用Chaine模型就能很好的預測這幾天覆冰厚度的增長。故本文提出的模型比單一模型準確性高。在本次案例中，線路出現(xiàn)了雨凇覆冰，雨凇是一個濕增長的過程，而且雨凇的粘附能力十分強，通常輸電線路上的雨凇是很難自己脫落，需要借助外力進行脫落。在有風的情況下，導線會有一定程度上的晃動，重量變大的導線會使桿塔承受更大的張力，造成了絕緣子等其他金具的損壞，使設備的絕緣性能降低，可能會發(fā)生閃絡等事故，影響電力系統(tǒng)的安全運行。因此，對覆冰厚度的準確預測是十分重要的。

二、污閃防護

污閃現(xiàn)象在華東地區(qū)頻頻發(fā)生。在每年入冬初春時期，華東各省市少雨多霧，這時，設備外絕緣表面的積污速率和積污量大大增加，使得絕緣子表面鹽密達到年度周期的最大值。在此情況下，如果出現(xiàn)連續(xù)大霧天氣，將容易發(fā)生外絕緣閃絡，嚴重威脅架空線路的安全。故建立一個污閃預警模型是很有意義的，本文以有效積污天數(shù)為指標，建立了污閃風險預警模型，并通過案例進行了驗證。

（一）污閃風險預警模型

目前對于污閃的預警并沒有系統(tǒng)的理論，本文經(jīng)過研究對比發(fā)現(xiàn)，計算有效積污天數(shù)作為污閃的指標，用以判斷污閃風險，是貼切可行的。有效積污（干）日數(shù)是根據(jù)干旱季節(jié)期間出現(xiàn)的降雨量對絕緣子表面附鹽密度清洗效果來確定天數(shù)。在雨天，絕緣子外層的上輪廓面比下輪廓面清洗效果更加明顯，而在持續(xù)干燥日，其污穢堆積速率也比下輪廓面高得多。因此，本文重點研究上輪廓面積污變化。

（二）污閃模型驗證

污閃的發(fā)生不僅關系絕緣子表面積污程度，還與當?shù)氐臍庀髼l件，以及線路的電壓，所以不同地區(qū)有效積污天數(shù)的承受能力是不一樣的。因此，綜合考慮華東四省一市地區(qū)的幾個氣象要素與輸電線路污閃現(xiàn)象關系，結合運行經(jīng)驗、試驗研究驗結果以及污閃發(fā)生實例，提出了發(fā)生污閃可能性的綜合氣象條件有效積污（干）日數(shù)指標為60dⅢ。

三、結論

簡而言之，對于覆冰預警模型而言，最關鍵的是對覆冰增長的預測，而本文結合實例證明了，實時使用多模型預測比單一模型預測更準確。另外，對于污閃預警模型而言，提出的有效積污天數(shù)模型能對污閃危險程度進行量化評價，并且通過該模型成功預測了2011年初華東電網(wǎng)污閃事故，證實了該模型的準確性。本文中提出的基于ArcGIS計算的污閃預警圖，可用于輸電線路運檢業(yè)務方面的數(shù)字化設計中，可實現(xiàn)線路運檢業(yè)務的可視化管理，并為今后在線路運檢業(yè)務上應用輸變電工程數(shù)字化設計成果提供理論依據(jù)。

參考文獻：

[1]李澤椿，畢寶貴，金榮花，等.近10年中國現(xiàn)代天氣預報的發(fā)展與應用[J]氣象學報，2018， 72（06）： 1069-1078

作者簡介：張捷（1990-），男，重慶榮昌人。