［摘 要］為控制超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)，保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定性與安全性，文章重點(diǎn)研究超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)過程中的風(fēng)險(xiǎn)分析及控制策略。分析了超高壓變電站運(yùn)行遇到的各種風(fēng)險(xiǎn)，如設(shè)備故障、自然災(zāi)害等。設(shè)計(jì)了一套全面的風(fēng)險(xiǎn)控制模型，包括總體框架設(shè)計(jì)、功能模塊設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)的集成與應(yīng)用以及模型部署與實(shí)現(xiàn)。為驗(yàn)證該模型實(shí)用性，以某超高壓變電站為例，進(jìn)行了應(yīng)用效果分析。結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)控制模型能有效識別與控制超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)中的風(fēng)險(xiǎn)，提高變電站的運(yùn)行安全性與可靠性，對指導(dǎo)實(shí)際變電站的風(fēng)險(xiǎn)管理和控制具有重要意義。

［關(guān)鍵詞］超高壓變電站；風(fēng)險(xiǎn)分析；自然災(zāi)害

［中圖分類號］TM63 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0117–03

1 超高壓變電站的常見風(fēng)險(xiǎn)

1.1 設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)

這類風(fēng)險(xiǎn)主要源于變電站內(nèi)部設(shè)備，如變壓器、斷路器、絕緣子、電纜等的故障。設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)分析涉及對關(guān)鍵設(shè)備的失效模式與影響分析（FMEA），及故障樹分析（FTA）等技術(shù)的應(yīng)用，以識別潛在故障原因與故障后果。例如變壓器故障可能由內(nèi)部絕緣老化、短路、冷卻系統(tǒng)故障等原因引起，不僅會造成設(shè)備自身損壞，還會引發(fā)連鎖反應(yīng)，影響到變電站整體運(yùn)行；斷路器失效會造成保護(hù)系統(tǒng)無法正確動作，從而無法在電網(wǎng)故障時(shí)切斷故障電流，增加系統(tǒng)級的風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)

自然災(zāi)害對超高壓變電站構(gòu)成重大風(fēng)險(xiǎn)，包括雷電、洪水、地震、高溫、冰雹和臺風(fēng)等。例如，雷電擊中變電站可能造成絕緣子損壞、保護(hù)裝置誤動作，甚至引發(fā)火災(zāi)；洪水侵襲會導(dǎo)致地下設(shè)施被淹，影響電氣設(shè)備正常工作；地震可能造成結(jié)構(gòu)性損傷，甚至導(dǎo)致設(shè)備支架倒塌。在進(jìn)行自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)，重要的技術(shù)參數(shù)包括地震烈度的預(yù)測、洪水水位的統(tǒng)計(jì)分析、雷電流的強(qiáng)度和頻率等。采用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)可以有效評估變電站所在區(qū)域的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級，結(jié)合歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)和現(xiàn)代氣候模型預(yù)測，可為變電站的防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。構(gòu)建災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型，如洪水模擬分析、雷電防護(hù)系統(tǒng)效能評估、抗震支架的強(qiáng)度計(jì)算等，是識別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)與制訂有效應(yīng)對策略的關(guān)鍵。通過這些具體技術(shù)和參數(shù)分析，可為超高壓變電站制訂出更為精準(zhǔn)有效的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控措施。

2 超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型設(shè)計(jì)

2.1 模型總體框架設(shè)計(jì)

超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，確保模型靈活性與擴(kuò)展性，便于維護(hù)、升級。該架構(gòu)從上至下可分為3 個(gè)主要層次，即數(shù)據(jù)層、處理層、應(yīng)用層，每個(gè)層次都承擔(dān)著不同的功能，以確保風(fēng)險(xiǎn)控制全面性，具體如下：①數(shù)據(jù)層。作為模型基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)收集、存儲變電站運(yùn)行維護(hù)過程中的各種數(shù)據(jù)，包括設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、操作日志、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)及歷史風(fēng)險(xiǎn)事件記錄等。該層利用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）進(jìn)行數(shù)據(jù)組織與存儲，確保數(shù)據(jù)完整性與安全性。②處理層。該層對數(shù)據(jù)層收集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)評估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。通過采用人工智能算法如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)對潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測與評估，并對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評估。處理層核心是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的風(fēng)險(xiǎn)信息，為風(fēng)險(xiǎn)控制決策提供科學(xué)依據(jù)[1]。③應(yīng)用層。該層基于處理層提供的風(fēng)險(xiǎn)信息，制訂相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)控制策略與應(yīng)急響應(yīng)計(jì)劃。該層通過人機(jī)交互界面（HMI）向運(yùn)維人員展示風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果與控制建議，支持決策制訂與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)措施的實(shí)施。應(yīng)用層的主要任務(wù)是將風(fēng)險(xiǎn)控制策略轉(zhuǎn)化為具體的操作步驟，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的有效管理控制。

2.2 功能模塊設(shè)計(jì)

超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型功能模塊設(shè)計(jì)中，主要包括風(fēng)險(xiǎn)識別模塊、風(fēng)險(xiǎn)評估模塊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模塊、響應(yīng)與恢復(fù)模塊等，具體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。每個(gè)模塊都采用了精選算法來執(zhí)行特定職能，協(xié)同工作以實(shí)現(xiàn)整個(gè)模型的高效運(yùn)行。

2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)識別模塊

風(fēng)險(xiǎn)識別模塊旨在通過系統(tǒng)化方法識別超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，研究采用故障樹分析（FTA）結(jié)合層次分析過程（AHP）來實(shí)現(xiàn)。故障樹分析通過邏輯門（如AND 門和OR 門）連接不同的故障事件，識別出導(dǎo)致關(guān)鍵系統(tǒng)故障路徑。層次分析過程通過構(gòu)建一個(gè)多層次結(jié)構(gòu)模型，對風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行排序、評估，確定其相對重要性。在風(fēng)險(xiǎn)識別過程中，可用下式計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素的權(quán)重：

式中，Wi為風(fēng)險(xiǎn)因素，i為相對權(quán)重，n為風(fēng)險(xiǎn)因素總數(shù)，aij為風(fēng)險(xiǎn)因素i相對于風(fēng)險(xiǎn)因素j的重要性評分，akj為第k個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素與第j個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素之間的比較值。

通過計(jì)算每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重，可確定哪些風(fēng)險(xiǎn)因素對變電站的運(yùn)行維護(hù)影響最大，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評估與控制提供依據(jù)。

2.2.2 風(fēng)險(xiǎn)評估模塊

風(fēng)險(xiǎn)評估模塊通過融合定量與定性分析方法，對識別出的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評估，確定風(fēng)險(xiǎn)因素的嚴(yán)重程度與發(fā)生概率。核心是采用蒙特卡羅模擬與風(fēng)險(xiǎn)矩陣技術(shù)，蒙特卡羅模擬通過隨機(jī)抽樣技術(shù)生成風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能結(jié)果集，以估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的概率分布，風(fēng)險(xiǎn)期望值的計(jì)算可表示為以下公式：

式中，E（R）為風(fēng)險(xiǎn)的期望值，Pi為風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，Ci為風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)的后果或成本，n為風(fēng)險(xiǎn)事件的可能結(jié)果數(shù)量。

風(fēng)險(xiǎn)矩陣則結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率（縱軸）與風(fēng)險(xiǎn)造成的影響（橫軸），通過二維表格形式展現(xiàn)，將風(fēng)險(xiǎn)劃分為不同等級。風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果根據(jù)預(yù)定閾值分類為低、中、高3 個(gè)等級，便于管理者制訂相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略。此模塊還考慮了不確定性與變異性因素的影響，通過靈敏度分析識別對風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果影響最大變量，確保評估過程的全面性和準(zhǔn)確性。這一綜合方法使風(fēng)險(xiǎn)評估既具備定量化的精確度，又不失定性分析的直觀性，為超高壓變電站的風(fēng)險(xiǎn)管理提供了堅(jiān)實(shí)的分析基礎(chǔ)。

2.2.3 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模塊

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模塊的設(shè)計(jì)致力于對超高壓變電站運(yùn)維過程中潛在風(fēng)險(xiǎn)的未來趨勢進(jìn)行預(yù)測，以便采取先行控制措施。該模塊主要利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測。這些算法能夠處理大量的非線性數(shù)據(jù)，并從中學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的模式和規(guī)律。在具體設(shè)計(jì)中，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)，清洗、規(guī)范化輸入數(shù)據(jù)，包括設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)維日志、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。模型訓(xùn)練完成后，通過交叉驗(yàn)證與測試集驗(yàn)證模型的預(yù)測性能，確保預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模塊還會考慮季節(jié)變化、設(shè)備老化等外部因素的影響，通過動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)適應(yīng)這些變化，提高預(yù)測準(zhǔn)確度。模塊最終輸出關(guān)于各種潛在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)、可能性及影響程度的預(yù)測結(jié)果，為運(yùn)維決策提供科學(xué)依據(jù)。

2.2.4 響應(yīng)與恢復(fù)模塊

響應(yīng)與恢復(fù)模塊設(shè)計(jì)旨在為超高壓變電站提供高效的緊急響應(yīng)計(jì)劃與快速的系統(tǒng)恢復(fù)方案，確保在面臨風(fēng)險(xiǎn)、緊急情況時(shí)最小化損失，快速恢復(fù)正常運(yùn)營。該模塊包含兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，即恢復(fù)時(shí)間目標(biāo)（RTO）與恢復(fù)點(diǎn)目標(biāo)（RPO）。RTO 指從業(yè)務(wù)中斷開始到恢復(fù)的最小可接受服務(wù)水平所需的最大時(shí)間長度，反映著業(yè)務(wù)連續(xù)性需求與緊急響應(yīng)的效率。RPO 定義了在發(fā)生故障時(shí)能夠接受的數(shù)據(jù)損失量，即從最后一次成功的數(shù)據(jù)備份到故障發(fā)生時(shí)之間的時(shí)間間隔，直接關(guān)聯(lián)到數(shù)據(jù)備份策略的設(shè)置。在具體實(shí)施上，模塊基于風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果，預(yù)先制訂詳細(xì)應(yīng)急響應(yīng)流程與恢復(fù)步驟，包括緊急通訊機(jī)制、資源調(diào)配方案、關(guān)鍵操作指南及備份系統(tǒng)啟動程序等。采用自動化工具與技術(shù)，如災(zāi)難恢復(fù)軟件和數(shù)據(jù)備份解決方案，以縮短響應(yīng)時(shí)間和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速恢復(fù)[2]。模塊還設(shè)有實(shí)時(shí)監(jiān)控與報(bào)告系統(tǒng)，能在緊急事件發(fā)生時(shí)快速通知管理人員，啟動預(yù)定的響應(yīng)計(jì)劃，并通過持續(xù)監(jiān)控事件進(jìn)展，調(diào)整恢復(fù)策略以適應(yīng)實(shí)際情況，確?；謴?fù)工作高效進(jìn)行。

2.3 關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用

關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用模塊旨在將先進(jìn)技術(shù)手段與算法集成應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理流程中，提高風(fēng)險(xiǎn)控制效率與準(zhǔn)確性。該模塊設(shè)計(jì)側(cè)重于以下幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：①人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)。通過利用人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)對大量運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對潛在風(fēng)險(xiǎn)的識別、預(yù)測。關(guān)鍵指標(biāo)包括預(yù)測準(zhǔn)確率、模型訓(xùn)練時(shí)間和算法處理速度。②大數(shù)據(jù)分析。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理與分析變電站產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，包括設(shè)備狀態(tài)、運(yùn)維記錄、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)等，以支持風(fēng)險(xiǎn)評估與決策制訂。③物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)。通過部署物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如傳感器、智能監(jiān)測設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對變電站關(guān)鍵設(shè)備和環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)獲取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與環(huán)境變化信息。④云計(jì)算和邊緣計(jì)算。利用云計(jì)算與邊緣計(jì)算技術(shù)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲、處理、分析能力，支持高效風(fēng)險(xiǎn)管理與快速的決策響應(yīng)。⑤自動化與智能決策支持系統(tǒng)。集成自動化技術(shù)與智能決策支持系統(tǒng)，為變電站運(yùn)維提供自動化的風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)與恢復(fù)方案[3]。通過這些關(guān)鍵技術(shù)的集成與應(yīng)用，可提升超高壓變電站運(yùn)維過程中的風(fēng)險(xiǎn)管理自動化水平，降低運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)，保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

3 超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型應(yīng)用效果分析

3.1 試驗(yàn)過程

選擇某超高壓變電站進(jìn)行試驗(yàn)測試，旨在驗(yàn)證所設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)控制模型的實(shí)際應(yīng)用效果。整個(gè)試驗(yàn)過程如下：①部署階段。將風(fēng)險(xiǎn)控制模型集成到變電站現(xiàn)有運(yùn)維管理系統(tǒng)中，確保所有模塊正常運(yùn)行。對變電站運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與預(yù)處理，包括設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)維日志、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)等，以供風(fēng)險(xiǎn)控制模型分析使用。②試驗(yàn)階段。按照預(yù)定計(jì)劃執(zhí)行，分為初期測試、長期跟蹤兩個(gè)部分。初期測試階段主要評估模型響應(yīng)時(shí)間、準(zhǔn)確性、系統(tǒng)穩(wěn)定性等關(guān)鍵性能指標(biāo)，通過模擬各種潛在風(fēng)險(xiǎn)情況測試模型的預(yù)測和響應(yīng)能力。并通過比較模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)事件，驗(yàn)證模型的有效性。長期跟蹤階段重點(diǎn)監(jiān)測模型在日常運(yùn)維中的表現(xiàn)，包括風(fēng)險(xiǎn)識別及時(shí)性、風(fēng)險(xiǎn)評估準(zhǔn)確性及響應(yīng)措施的有效性等。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型試驗(yàn)結(jié)果見表1。試驗(yàn)結(jié)果顯示，超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型在實(shí)際應(yīng)用中取得了顯著成效。在初期測試階段，模型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了92%，相比于部署前提高了15 個(gè)百分點(diǎn)。模型響應(yīng)時(shí)間平均為2 s 內(nèi)，可滿足高效快速響應(yīng)的要求。系統(tǒng)穩(wěn)定性方面，經(jīng)過連續(xù)運(yùn)行一個(gè)月觀察，未出現(xiàn)任何系統(tǒng)崩潰或性能下降情況，證明了模型的高穩(wěn)定性與可靠性。

在長期跟蹤階段，模型在日常運(yùn)維中有效識別了98% 的潛在風(fēng)險(xiǎn)事件，風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性方面，通過與實(shí)際發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件對比分析，評估結(jié)果與實(shí)際相吻合的比例達(dá)到了95%，顯示了模型評估的高準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

通過對超高壓變電站運(yùn)行維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)控制模型的全面研究、設(shè)計(jì)、部署、試驗(yàn)測試，驗(yàn)證了該模型在提高變電站風(fēng)險(xiǎn)管理水平、增強(qiáng)運(yùn)維效率等方面的顯著優(yōu)勢。該模型通過集成先進(jìn)的人工智能、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)的高效識別、準(zhǔn)確評估、有效預(yù)測。試驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測準(zhǔn)確率、響應(yīng)時(shí)間、系統(tǒng)穩(wěn)定性等關(guān)鍵性能指標(biāo)上均達(dá)到了優(yōu)異表現(xiàn)，可提升變電站的安全運(yùn)行能力。研究可為超高壓變電站提供了一套有效的風(fēng)險(xiǎn)控制解決方案。

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