基于组合赋权的电缆风险评估可视化_董章.pdf

第 24 卷 第 6 期 2023 年 6 月 电 气 技 术 Electrical Engineering Vol.24 No.6Jun.2023 基于组合赋权的电缆风险评估可视化 董 章 李思尧 陈雅旎 刘 惠 何 明（深圳供电局有限公司罗湖供电局，广东 深圳 518000）摘要 本文提出一种基于组合赋权法的电缆风险评估方法，对电缆当前运行状态进行风险评估，根据评估结果设定相应的预警等级并给予反馈，同时将风险等级进行可视化展示。首先，选取影响电缆运行状态的指标建立风险评估体系。其次，建立电缆在不同运行状态下的状态量数值基准范围；根据电缆运行实时数据与不同运行状态下状态量数值基准范围的比较，计算电缆属于某种状态的可能性，构成模糊评判矩阵；采用组合赋权法确定各状态量对于各故障状态的权重，将权重代入模糊评判矩阵得到基于最大隶属度原则的最终评判矩阵。然后，采用专家打分的方式对电缆不同故障状态所造成后果的严重性进行打分。最后，基于专家打分及故障发生概率，计算电缆当前运行状态的风险值，对电缆进行风险等级评估，并将风险预警等级可视化。所提方法能够实现电缆风险等级评估及可视化，可对当前风险等级可能发生的情况进行预测并提出预防建议。关键词：电缆运行状态；组合赋权法；风险评估；风险预警；可视化展示 Cable risk assessment visualization based on combination weighting DONG Zhang LI Siyao CHEN Yani LIU Hui HE Ming (Luohu Power Supply Bureau,Shenzhen Power Supply Bureau Co.,Ltd,Shenzhen,Guangdong 518000)Abstract In this paper,a cable risk assessment method that employs a combination weighting approach is proposed for evaluating the risk associated with the present operational condition of the cable.Based on the assessment findings,the corresponding warning level is set and feedback is given,and the risk level is visualized.First,the indicators that affect the operating status of the cable are selected to establish a risk assessment system.Secondly,the reference range of the state value of the cable under different operating conditions is established.Thirdly,according to the comparison between the real-time data of cable operation and the reference range of state quantity under different operating conditions,the possibility that the cable belongs to a certain state is calculated,and the fuzzy evaluation matrix is formed.Fourthly,the combination weighting methodology is utilized to determine the relative importance of each state variable in the context of different fault states.The resulting weights are subsequently incorporated into the fuzzy evaluation matrix,yielding the final evaluation matrix based on the principle of maximum membership degree.Then,the severity of the consequences caused by different fault states of the cable is scored by expert scoring.Finally,based on the experts scoring and the probability of failure,the current operating risk value of the cable is calculated,the risk level of the cable is evaluated,and the risk warning level is visualized.The proposed method can evaluate the risk level of the cable,visualize the risk level,predict the possible occurrence of the current risk level and give preventive suggestions.Keywords：cable operation state;combination weighting method;risk assessment;risk warning;visual display 58 电 气 技 术 第 24 卷 第 6 期 0 引言 随着我国城市化规模的扩大，电力电缆供电网络快速发展，形成了规模巨大的地下供电网络，网络中的电缆线路分布众多，对电力部门保障电缆安全运行和事故预防的能力提出了更高要求。电缆在运行过程中可能会出现各种故障1-3，包括短路故障、接地故障、断线故障及绝缘老化导致的电缆起火、电缆断裂等故障，甚至引发更大的安全事故4-6。文献7分别从在线和离线两方面介绍和分析了几种电缆绝缘状态评估方法。文献8提出一套配电网电缆故障在线监测及定位系统，可在线监视电缆的绝缘状态。文献9提出一种基于 I/V 转换微电流采集装置的频域介电谱（frequency domain dielectric spectrum,FDS）测试方法，用于评估电缆绝缘状态。文献10在对现有电缆运行状态评估方法局限性进行分析的基础上，提出一种基于改进云理论算法的电缆评估新方法。文献11提出一种基于模糊数学的电缆线路多级模糊风险评判方法。文献12将随机组合赋权与模糊评价融合，用于状态评估。文献13提出一种基于组合赋权和云模型的健康状态评估方法。尽管上述方法都能在一定程度上评估电缆状态，但仍存在通过单数据源对电缆进行状态评估导致结果不准确的问题。针对这一问题，本文提出一种基于组合赋权法的电缆风险评估方法，以电缆运行时的多种状态特征量作为风险评估依据，计算电缆在运行时发生不同故障的可能性，确定电缆运行时的风险等级，并将风险等级可视化。1 电缆线路风险评估状态量分析 当电缆处于不同的运行状态时，所产生的影响即后果不同，也就是产生的风险不同。要对电缆线路进行风险评估，不能只考虑单一因素对电缆线路的影响。电缆线路在实际运行时受多种复杂因素的影响，如果只考虑单一因素，所得到的风险评估结果可能与电力电缆实际运行情况有较大的偏差。因此，本文选取多种状态量，研究其对电缆运行状态的影响。从电缆运行时环境的复杂性、与风险评估的相关性，以及易获取和实用性等角度综合考虑，并结合电力电缆检修规程及电力电缆运行规程等的要求，选取电缆芯的温度、电缆主绝缘电阻值、护层电流、介质损耗角的正切值作为风险评估的状态特征量14。2 建立风险评估体系 通过选取的状态特征量，建立电缆运行时的风险评估体系10。评估体系划分为三层：目标层、指标层、状态层。其中，目标层用于对电缆运行时的风险等级进行综合评判；指标层为评估状态量，包括电缆芯的温度、电缆主绝缘电阻值、护层电流、介质损耗角的正切值；状态层为电缆可能的运行状态，包括正常状态、相间故障、接地故障10及绝缘老化15。2.1 基准范围的建立 电缆芯的温度、电缆主绝缘电阻值、护层电流、介质损耗角的正切值随电缆运行状态的不同而变化。相应地，电缆运行时的数据也可反映电缆当前的状态。某地下电缆不同运行状态下的特征量数值范围见表 114。表 1 某地下电缆不同运行状态下的特征量数值范围 运行状态电缆芯温度/护层 电流/A 介质损耗角 正切值 主绝缘 电阻值/M正常 70,900.01,0.1 0.002 1000 相间故障90,2001,10 0.002,0.01 100,1000接地故障70,9050,100 0.01,0.05 10,100绝缘老化80,1000.1,50 0.05 10 2.2 数据的归一化 由于进行风险评估所用的状态特征量单位不同、数量级不同，若直接使用这些数据容易产生误差，因此要先对数据进行归一化处理，消除不同数据之间的数量级差别，以便于比较。同时，引入相对风险度来表征电缆当前运行状态的相对风险程度。首先对电缆运行的原始数据进行线性处理，将其值映射至0,1范围，其中 0 表示最佳，1 表示最差，主要涉及以下三种指标风险度计算。1）越小越优型指标，如电缆运行时的介质损耗角正切值与护层电流，计算公式为 0min()min()()min()max()max()min()1max()xxxxf xxxxxxxx=（1）式中：x 为电缆运行时测得的实时参数值；min(x)、max(x)分别为各状态量参数正常运行时的最小值、2023 年 6 月 董 章等 基于组合赋权的电缆风险评估可视化 59 最大值。2）中间型指标，如电缆运行时的电缆芯温度，计算公式为 aaabbbb1min()max()min()min()min()()0max()max()xxxxxxxxxxxf xxxxxxxxxxx=或 （2）3）越大越优型指标，如电缆运行时测得的主绝缘电阻值，计算公式为 1min()max()()min()max()max()min()0max()xxxxf xxxxxxxx=（3）式中，xa、xb为参数的最佳运行范围临界值。2.3 模糊评估矩阵的构造 电缆从正常运行状态发展到故障状态的过程是一个相对的、渐变的模糊过程，故障演化过程如图1 所示。因此，不能对电缆运行状态进行量化评估，但是可以通过电缆当前运行数据来计算电缆对应某种运行状态的可能性即隶属度，从而构成评估矩阵，并以此来评估电缆当前处于某种运行状态的可能性。图 1 故障演化过程 设电缆可能的运行状态分别为y1、y2、y3、y4，某一时刻电缆的运行数据测量值分别为 x1、x2、x3、x4，代入式（1）式（3）中相应的公式，将对应的计算结果表示为pij（i,j=1,2,3,4），则pij(x)表示某一时刻的运行数据测量值 xi对应电缆运行状态yj的隶属度。基于得到的隶属度，可构成一个 44 阶的模糊评判矩阵16P，则有 11121314212223243132333441424344()()()()()()()()()()()()()()()()pxpxpxpxpxpxpxpxpxpxpxpxpxpxpxpx=P （4）3 基于组合赋权法确定评估指标权重 由于不同状态特征量对故障发生的影响不同，因此还需考虑不同状态特征量的权重系数，在考虑权重系数的基础上推导出对于发生不同故障的综合隶属度。权重在很多学习模型中都