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正在进行安全检测...

发布时间：2023-11-11 18:57:08 来源：文档文库

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第３６卷第３期　２０１７年９月　青海电力　ＱＩＮＧＨＡＩ　ＥＬＥＣＴＲＩＣ　ＰＯＷＥＲ　Ｖｏ１．３６　Ｎｏ．３　Ｓｅｐ．，２０１７　ＤＯＩ：１０．１５９１９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｑｈｅｐ．２０１７．０３．０Ｏ２　青海电网雷电监测数据挖掘与预警分析　马志青　，张呈龙　，康钧　，马永福　，马骥　，刘敬之　，孙志忠　西宁８１００１６；　西宁８１０００３；）　（１．国网青海省电力公司电力科学研究院，青海西宁８１０００８；２．青海电研科技有限责任公司，青海３．国网青海省电力公司检修公司，青海摘要：采用统计分析、数据挖掘并结合近年大数据分析方法，对２０１２－－２０１６年５年青海电网雷电监测数据　进行分析，分析结果表明：青海电网５年落雷１０１．８万次，正极性比率平均为７．９２％，６　月份雷电活动密　集，各地区雷电活动差异较大，西宁、海东地区地闪密度高，雷电流幅值５年分布规律比较接近，累积概率分布　拟合曲线ａ，ｂ值为２８．２１４　ｋＡ和２．２９７；西宁、海东地区雷电活动与降水量呈现较强的相关性，基于地闪密度　和地闪密度图，提出雷电高发区域范围和雷电高发输电线路走廊。　关键词：雷电监测；输电线路；预警；挖掘分析　中图分类号：ＴＭ７４；ＴＭ８６３　文献标志码：Ｂ　文章编号：１００６—８１９８（２０１７）０３—００Ｏ６—０８　Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ　ａｎｄ　Ｅａｒｌｙ　Ｗａｒｎｉｎｇ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｉｎ　Ｑｉｎｇｈａｉ　Ｐｏｗｅｒ　Ｇｒｉｄ　ＭＡ　Ｚｈｉｑｉｎｇ　，ＺＨＡＮＧ　Ｃｈｅｎｇｌｏｎｇ　，ＫＡＮＧ　Ｊｕｎ　，ＭＡ　Ｙｏｎｇｆｕ　，　ＭＡ　ｊｉ　，ＬＩＵ　Ｊｉｎｇｚｈｉ　，ＳＵＮ　Ｚｈｉｚｈｏｎｇ　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｌａｒｇｅ　ｄａｔａ　ｉｎ　ｒｅｃｅｎｔ　ｙｅａｒｓ，ｔｈｅ　ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｄａｔａ　ｏｆ　Ｑｉｎｇｈａｉ　Ｐｏｗｅｒ　Ｇｒｉｄ　ｉｎ　２０１２　ｌ６　ｍ＇ｅ　ｎａａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　Ｑｉｎｇｈａｉ　Ｅｌｅｃｔｉｒｃ　Ｐｏｗｅｒ　Ｇｒｉｄ　ｈａｓ　ａ　ｆｉｎｅ　ｌｉｎｅ　ｏｆ　１．０１８　ｍｉｌｌｉｏｎ　ｔｉｍｅｓ　ａｎｄ　ａ　ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｐｏｌａｒｉｔｙ　ｒａｔｉｏ　ｏｆ　７，９２％，６—９　ｍｏｎｔｈｓ　ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ，ｒｅｇｉｏｎａｌ　ｌｉｈｔｇｎｉｎｇ　ａｃｔｉｖｉｔｙ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｉｓ　ｌａｒｇｅ，Ｘｉｎｉｎｇ，Ｈａｉｄｏｎｇ　ａｒｅａ　ｔｏ　ｈｉｈ　ｇｌｆａｓｈ　ｄｅｎｓｉｔｙ，ｌｉｈｔｇｎｉｎｇ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ａｍｐｌｉｔｕｄｅ　ｏｆ　５　ｙｅａｒｓ　ｍｏｒｅ　ｃｌｏｓｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｌａｗ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｃｕｒｖｅ　ｆｉｔｔｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａ．ｈ　Ｔｈｅ　ｖａｌｕｅ　ｏｆ　２８．２１４　ｋＡ　ａｎｄ　２．２９７　ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅ　ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　ａｃｔｉｖｉｔｙ　ａｎｄ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｘｉｎｉｎｇ　ａｎｄ　Ｈａｉｄｏｎｇ　ａｒｅａｓ　ｓｈｏｗ　ａ　ｓｔｒｏｎｇ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｇｒｏｕｎｄ　ｌｆｓｈ　ａｄｅｎｓｉｔｙ　ｎｄ　ａｔｈｅ　ｇｒｏｕｎｄ　ｌｆｓｈ　ｄｅｎｓａｉｔｙ　ｍａｐ，ｔｈｅ　ｌｉｈｔｇｎｉｎｇ　ｈｉｓｈ　ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ　ａｒｅａ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　ｈｉｇｈ　ｐｏｗｅｒ　ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　ｌｉｎｅ　ｃｏｒｒｉｄｏｒ　ａｒｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　ｌｉｎｅ；　ｅａｒｌｙ　ｗａｒｎｉｎｇ；　ｅｘｃａｖａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　１　概述　采用统计分析、数据挖掘并结合近年来大数　降水量的相关性，同时采用雷电地闪密度和　１１０　ｋＶ以上电压等级输电线路走廊地闪分布图，　提出雷电活动密集的地区和输电线路走廊。　据分析方法，对２０１２－－２０１６年５年青海电网全省　范围雷电监测数据进行分析，得到每年和各区域　的雷电数量、正负极性数量及比例、地闪密度、雷　电流幅值累积概率分布等雷电特征参数。通过　Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数分析西宁、海东地区雷电活动与　２　雷电监测数据基本统计分析　２．１落雷数量及极性　２０１２－－２０１６年青海省范围内雷电活动监测　数据见表ｌ。其中２０１５年雷电总数最大，２０１４年　作者简介：马志青（１９８５），女，工程师，硕士，从事高压试验及状态监测工作。　收稿日期：２０１７—０６—２７；修回日期：２０１７—０７—２７　
第３期　马志青，等：青海电网雷电监测数据挖掘与预警分析　小，５年正极性比率平均为７．９２％。　７　最小，５年总雷电总数为１０１．８万次。２０１６年正　极性比率最大，超过１６％，２０１４年正极性比率最　表１　２０１２－－２０１６年青海雷电监测网雷电数量及正负极性情况　２０１２－－２０１６年各月份雷电总数如图１所示，　６－＿９月雷电活动数量较多，占全年雷电总数的　９０．３１％。其中８月雷电活动数量最多平均为　６．９５万次，６月平均为４．４９万次，７月４．４７万　次，９月２．４８万次。所以对青海电网雷电数据分　析重点在６－＿９月，雷电防范重点也在６＿＿９月。　图１　２０１２－－２０１６年青海电网各月份雷电总数　２（）ｌ２—２０１６年西宁、海东、海北、海南、海西、　黄南、　树、果洛８个地区雷电总数对比分析如图　２所刀　，２０１２－－２０１６年青海地区雷电总数最大的　区域为海北州，其次是果洛州和玉树州，西宁地区　雷电总数最小。　图２　２０１２－－２０１６年青海电网各地区雷电总数　青海电网各地区地闪密度见表２，各地区地　闪密度从高到低依次为西宁、海东、黄南、海南、海　
８　青海电力　第３６卷　北。这与图２所示各地区雷电总数排序不太一　致，主要是因为西宁、海东地区面积远小于果洛州　和玉树州，因此地闪密度高于果洛州和玉树州。　在制定地区防雷措施时，需要重点关注西宁地区　和海东地区。　次／（ｋｍ　・ａ）　表２　２０１２－－２０１６年青海电网各地区平均地闪密度　２０１２－－２０１６年青海电网各地区正极性比率　２．２全省地闪密度　统计如图３所示，各地区平均正极性比率相差不　大，没有明显差别。　２０１２－－２０１６年青海电网各地区平均年地闪　密度如图４所示。青海地区雷电活动呈现“两多　一少”分布态势，其中互助一大通一门源地区和　湟源一泽库一河南地区雷电活动较多，海西地区　雷电活动较少。　图３　２０１２－－２０１６年青海电网　各地区正极性比率　青海　落雷密度（０．０５　２０１２－－２０１６）　图４　２０１２－－２０１６年青海电网平均年地闪密度分布　２．３雷电流幅值累积概率分布　数据进行统计，表明国际上采用的对数正态分布　与青海电网雷电定位系统的实测数据吻合程度较　不同地区雷电流幅值累积概率分布不同，主　要与地区纬度、地形、地貌、气象和雷暴强度有关，　同一地区雷电流幅值累积概率分布会随着时间不　同而变化。通过对青海雷电定位系统积累的实测　好，故采用对数正态分布的概率分布。　２０１２－－２０１６年青海地区５年雷电流幅值累　积概率分布曲线如图５所示，表３是曲线拟合表　
第３期　马志青，等：青海电网雷电监测数据挖掘与预警分析　９　达式的主要参数。拟合表达式为　１　Ｐ（＞，）＝——Ｉ＿　（１）　１＋（　）口　　式中：Ｐ为幅值大于，雷电流概率，％；口、６为常　数，其中口为中值电流，即雷电流幅值Ｉ＞ａ概率　为５０％，ｋＡ；ｂ反映雷电流幅值累积概率分布曲　线变化的陡度，ｂ越大表明雷电流集中性越强。　图５　２０１２－－２０１６年青海电网各年及平均年　雷电流幅值累积概率分布曲线　表３　２０１２－－２０１６年青海电网雷电流幅值累积　概率分布曲线拟合表达式主要参数　由图５、表３可知，５年平均年雷电流幅值累　积概率分布曲线ａ、ｂ值为２８．２１４　ｋＡ和２．２９７。　其中ａ值最大值和最小值与平均值的误差为　１３．５９％、１３．３２％；ｂ值最大值和最小值与平均值　的误差为６．６７％、８．０１％，误差均未超过１５％。　表明雷电流幅值分布规律比较接近，分散性不大。　ＩＥＥＥ推荐的ａ、ｂ取值分别为３１和２．６，这与青海　电网ａ、ｂ取值相差不大，雷电流幅值分布呈现趋　同的规律性。　３雷电监测数据应用分析　３．１　雷电与降水量关系分析　雷电监测数据本身庞大复杂，还有许多和雷　电成因特性相关的数据。通过各地区雷电活动分　析，青海电网海东地区和西宁地区雷电活动比较　多。文中以西宁和海东地区为例，通过计算雷电　数据与降水量之间Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数进行相关性　分析。　Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数（Ｐｅａｒｓｏｎ　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｃｏｅｆｆｉ－　ｃｉｅｎｔ）常在数据挖掘分析中应用，用来衡量定距变　量间的线性关系。相关系数绝对值越大，相关性　越强；相关系数越接近于０，相关性越弱。公式　如下：　ｐ　一　一二　＇　，、／　三　：　‘　雷电活动统计数据取西宁和海东地区　２０１２－－２０１６年各年雷电落雷总数，降水量统计数　据取西宁和海东地区２０１２－－２０１６年月平均降　水量。　２０１２－－２０１６年西宁地区落雷总数和降水量　随月份变化趋势如图６所示，６＿８月为西宁雷电　活动和降水高峰期，降水量最高峰为７月，雷电活　动２０１２年、２０１４年最高峰在７月，其他年份雷电　活动最高峰在８月。５年落雷总数和降水量之间　相关系数见表４，除２０１３年落雷总数和月平均降　水量呈现中相关性外，其他年份落雷总数和月平　均降水量呈强相关性，与图６各曲线走势一致。　图６　２０１２－－２０１６年西宁地区　落雷总数与降水量随月份变化　表４落雷总数与月平均降水量的相关系数　２０１２－

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