基于动态风险评估的输电线路巡检计划优化研究学术报告

作者及发表信息
本研究的核心作者包括李仕林（云南电网有限责任公司电力科学研究院）、方程、赵明、王永利及曾鸣（华北电力大学），成果发表于《电测与仪表》（*electrical measurement & instrumentation*）2024年1月第61卷第1期。研究聚焦电力系统运维领域，针对传统输电线路巡检效率低、成本高的问题，提出了一种融合动态风险评估与多目标优化的巡检计划优化方法。

学术背景与研究目标
输电线路巡检是保障电网安全的关键环节，但现有巡检计划多采用固定周期模式，未充分考虑线路动态风险差异，导致资源浪费或安全隐患。国内外研究虽在风险评估（如雷电、覆冰灾害模型）和巡检周期（如威布尔故障率模型）方面有进展，但缺乏对巡检计划（周期+排班）的整体优化。本研究旨在通过动态风险评估量化线路风险等级，结合多目标优化算法，实现巡检成本与安全性的平衡。

研究流程与方法
1. 动态风险评估模型构建
- 风险量化：定义风险值（R）=故障概率（P）×故障损失（S）。故障概率综合内外部因素：外部考虑地貌（高原、山地权重1.2~1.5）和气象灾害（历史故障数据占比）；内部基于威布尔分布（尺度参数α=10.18，形状参数β=16.93）模拟设备老化，结合负荷超限故障模型（图1）。
- 等级划分：参照南方电网标准，将风险值分为IV级（如风险值≥600需每2月巡检1次），生成巡检班次集合。

1. 多目标优化模型设计

   • 目标函数：最小化巡检人数（Z₁）、成本（Z₂，含直接成本与设备折旧）及任务间隔标准差（Z₃，提升平滑性）。
     
   • 约束条件：包括任务衔接（式15-17）、人员设备限制（式21-24）及工作时间连续性（式20）。
     
   • 求解算法：采用多目标粒子群算法（MOPSO），参数设置为种群规模1000、学习因子1.41（个体）/0.73（全局），惯性权重2，通过Pareto解集筛选最优方案。

2. 实证验证

   • 数据来源：某区域11条500kV线路（如漫昆I回线），参数包括地貌类型、负荷率、历史故障等（表3）。
     
   • 风险计算示例：漫昆I回线外部风险率20.1%，内部风险率27.11%，故障损失分值1500，综合风险值707（IV级），需每2月巡检1次（表4）。

主要结果
1. 风险评估有效性：动态模型识别出IV级高风险线路（如漫昆I回线）需高频巡检，而低风险线路（如和平厂口I回线）周期延长至6月，避免过度巡检。
2. 优化效果：相较传统方案，优化后巡线人员从20人减至15人，成本降低13%（图3），任务间隔标准差由18.2天降至9.8天（表7），资源分配更均衡。
3. 算法性能：MOPSO在求解多目标冲突时表现高效，通过三阶段筛选（Pareto解集→目标优先排序→平滑性校验）获得实用解。

结论与价值
1. 科学价值：首次将动态风险等级与巡检排班联合优化，提出威布尔-负荷双因素故障概率模型，为电力系统风险评估提供新思路。
2. 应用价值：可降低电网企业13%以上运维成本，同时通过风险分级提升巡检精准性。实际应用中需平衡人员工作强度与福利。

研究亮点
- 方法创新：融合动态风险评估与MOPSO算法，解决巡检计划多目标优化难题。
- 工程适配性：模型参数（如地貌权重、威布尔参数）可依地区调整，普适性强。
- 数据驱动：基于真实线路数据验证，结果可直接指导电网巡检排程。

其他价值
研究提及的设备折旧成本计算（等年值因子法）及人员-设备协同约束（式23-24），为电力系统经济性分析提供了细化方法。