输电线路安全隐患的预警方式

输电线路安全隐患的预警方式

刘熤

中国电建集团江西省电力设计院有限公司 江西 南昌 330096

摘要：随着时代的发展和社会的进步,国家基础设施的建设和完善日益受到广泛关注。特别是输电线路,作为电力系统的重要组成部分,其安全、稳定和高效对国家经济和民生都至关重要。然而,在施工过程中,这些线路往往面临许多安全隐患和挑战。因此，及时预测隐患成为保证电力系统稳定运转的重要挑战。但传统的预测方法往往存在运行时间长、预测精度低的缺陷，无法满足当下的需求。为更好地保障电力系统的稳定性和健康发展，需要更加高效准确的预测措施。

关键词：输电线路；安全隐患；预警

引言

随着国家基础设施的逐步完善，公众对电能的需求日益增加。输电线路工程也因此面临着更高的标准和期望。在此背景下，施工过程中的安全问题逐渐被推到了前台，成为人们关注的重点。为确保输电线路工程施工的顺利进行，选材、人员配置、应对突发事件等各个环节都要做到严格掌控。

1输电线路运行的特点

目前，我国的输电线路以其覆盖范围广、输电距离长为主要特征。然而，国内各个区域的气候条件是多变的，输电线路极易受到气候、周边环境及其他各种条件的影响，从而导致输电线路的安全性下降，以致缩短了输电线路的寿命。输电线是电力企业对外输送电能最基本的介质，它是电力系统中最关键的外部连接部件，关系到整个电网的安全运行。

2输电线路安全运行的影响因素

（1）管理因素。管理因素是输电线路安全运行当中或不可缺的影响因素，输电线路运行中缺少有效管控，没有第一时间发现控制设备或者线路安全隐患，则极易致使输电线路运行质量降低，严重状况下会导致断电问题的出现。对线路故障排除的效率也相对较为缓慢，浪费较多的时间以及经济成本，难以有效排除线路故障，对输电线路安全运行带来了极为巨大的影响。（2）环境因素。环境因素是造成输电线路安全运行问题的因素之一，输电线路运行中雷击、大风、泥石流等自然因素都可能影响其安全运行。雷击是造成输电线路运行问题的重要外在因素，雷击直接作用于导线会导致线路内部绝缘击穿，造成短路跳闸，无法正常输电；雷击对避雷线进行冲击，而后冲击输电线路，会导致线路瘫痪：而雷击出现以后可能造成线路过压，导致输电线路大面积停电。在雷击危害中，直击雷的危害性最为严重，容易造成输电线路短路、跳闸等问题，干扰其安全运行。此外，狂风天气下，架空线路容易受到狂风因素影响，导致导线被刮断造成断线故障、导线舞动造成短路故障；鸟害也是输电线路安全运行的重要影响因素之一，导致输电线路发生短路故障；另外泥石流等自然灾害可能导致输电线路杆塔受损，进而威胁线路的正常运行。（3）技术因素。输电线路安全运行会受到技术因素影响，如若线路的技术水准不足，不仅极为容易导致输电质量降低，与此同时还有可能会出现安全隐患，对其正常运行造成极为严重的影响。在输电线路运行当中，线路当中起安全防护作用的设备，如若技术不足，无法发挥优质的防雷绝缘作用，使得输电线路极为容易受到雷击影响，干扰其正常运行。除此之外伴随着输电线路应用年限的不断增加，也会对输电线路的正常运行造成影响。除此之外，输电线路当中杆塔结构以及其他设备条件也可能会由于技术因素出现故障，从而对线路安全运行造成巨大威胁。

3输电线路安全隐患的预警方式

3.1大数据的需求

为更好地保障输电线路能实现安全运行，处理安全隐患问题，必须遵循实践与技术相结合的处理原则，积极有效地梳理问题，并制定切实可行的操作目标。此外，可充分利用大数据技术实现数据的统计分析，迅速掌握线路运行安全性发生改变的关键因素，从而提升早期预测能力；同时，还可通过现代算法技术结合不同分析成果进行报警分级，提升预警处理精准度以及故障应对的快速反应能力，为工作人员处理故障提供有力参考。此外，借助巡检计划周期实施优化操作，还能延长技术处理组的实际工作周期，最大程度地缩减工作量，更好地达到提升巡检计划效果和效率的目的。

3.2数据收集与处理

在分析处理安全隐患的过程中，可将其分为设备、自然和人为3个因素，并结合其各自的特点进行分析。为更好地收集和整理自然、设备等方面的信息，输电运检可引入“亮亮”大数据管理平台。该平台可有效迅速地完成各方面数据信息的收集和整理工作。当2个以上的信息被同时获取时，证实两者之间具有相关性，结合大数据技术深入挖掘这些潜在联系，可提高安全隐患预测的效率和质量。为预测每条线路的安全漏洞区段，需要进一步处理该数据采集平台的数据，并合理分类线路区段。为保证区段故障定位的精准性，将线路长度定为1km，并统计所有巡检线路长度。

3.3隐患分类

鉴于特征数据量庞大、难以有效挖掘，且对于安全隐患具有极大影响，本文采用了现代智能算法——误差逆向传播神经网络算法，即BP神经网络算法处理数据。为进一步分析这些隐患因子，采用隐患因子库的方式进行建立。首先，构建BP神经网络模型，并结合实际的输出、输入矩阵构建网络内部结构体系。其次，借助原有数据信息完成BP神经网络的强化训练，提升其整体准确性。最后，借助少量优质的数据信息可完成验证训练，迅速了解其整体合格率。在模型设计过程中，本文考虑了BP网络的中间层结构、传递函数、学习速率与学习算法等多个主要问题，并据此确定了该模型。该模型采用3层BP网络拓扑结构，神经网络的输入层由3类数据组成，输入层与输出层之间的隐层选取了6个神经元节点，输出层可输出多个隐患因子，形成隐患因子库。

3.4考虑时序条件的安全隐患分级

3.4.1数据收集

首先，需要收集输电线路安全隐患的相关数据。这些数据应包括隐患发生的时间、地点、类型等信息，以及详细记录线路周围环境和设备状态。

3.4.2数据对比

将收集的数据与标准安全隐患时序特征进行对比分析。通过对比隐患发生的时间、地点和类型等关键信息，可以初步识别可能存在安全隐患的线路。

3.4.3实时隐患因子评估

结合实时数据生成的隐患因子，进一步评估初步识别的线路。这些隐患因子包括线路周围环境的变化、设备的老化程度、运行状态等。通过实时监控和分析这些因子，可以更加准确地判断线路是否存在安全隐患。

3.4.4预警措施实施

对于达到一定相似阈值指标的输电线路，需采取相应的预警措施。这些措施可能包括定期巡检线路、加强监控，以确保输电线路的安全稳定运行。通过该方法，可以实现对输电线路安全隐患的预警，及时发现并解决问题，从而保障电力系统的正常运行。此外，该预警方法还可以更好地了解和掌握输电线路的安全状态，以便在问题发生前及时预防和应对。

结束语

输电线路工程施工的成功与否，不仅取决于技术和资料的选择，更与施工安全息息相关。当面临各种安全隐患时，需要采纳恰当的安全措施，确保工程人员的安全，确保工程的顺利完成并获得高质量的成果。为确保我国输电线路工程施工持续、稳定且高效地发展，安全始终应被视为首要问题。因此，本文设计了一种能预测输电线路安全隐患的方法。该方法能减少技术综合组人员的工作量，提高效率，具有一定的应用价值，可为后续安全隐患预测提供一定参考。

参考文献

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