交直流并行输电线路无线电干扰的预测算法

交直流并行输电线路无线电干扰的预测
算法
摘要：当交直流线路并行时，交流、直流电流相互耦合作用使得输电导线表
面电场变化与电晕放电的规律相比传统单回输电线路差异较大，以至于难以准确
预测其无线电干扰水平。

因此，亟需一种适用于工程应用且具有较高计算精度的
无线电干扰预测算法，以帮助顺利开展交直流输电线路并行设计和电磁环境评价
工作。

实际上，国家标准分别给出了单独架设的交流输电线路和直流输电线路的
无线电干扰水平预测算法。

工程实践上也根据相关标准分别采用激发函数法和经
验公式法预测交流、直流线路的无线电干扰水平。

关键词：交直流并行输电线路;无线电干扰;预测模型;BP神经网络
引言
随着国民经济的日益增长以及电力负荷的增加，我国对电能的需求进一步扩大。

同时，由于我国土地资源日益稀缺，寻找新的输电走廊愈发困难，因此交直
流同走廊并行架设成为一种提高输电容量的有效方式。

输电线路上由电晕放电产
生的电晕电流脉冲会引起无线电干扰问题，从而对输电线路附近的无线电通讯以
及信号的接收产生影响，该问题已成为输电线路设计和建设过程中需要考虑的重
要问题。

1交直流并行输电线路的无线电干扰
1.1交直流并行输电线路的无线电干扰机理
交直流并行输电线路的无线电干扰是指交流线路与直流线路同走廊相距较近时，由于导线电晕电流向空间辐射的时变电磁场对外界无线电台站的干扰现象。

当交直流输电线路并行架设时，交流线路的工频电磁场和直流线路的合成场
之间相互耦合。

对于交流线路，直流线路会在原交流线路表面感应出固定的电荷，
相当于在原线路表面场强的基础上叠加一个偏置场强。

相应地，直流线路表面受交流线路调制感应出正弦变化的电荷，对应交流电压的正负半周，使得线路表面场强不再是恒定值。

因此，交直流输电线路并行时输电导线的表面场强处于不断变化中，再加上线路所经地区的环境因素对电磁场的影响，从而导致无线电干扰难以预测，给线路规划和设计工作带来了极大难度。

1.2基于BP神经网络的求解思想
由于当前尚未有成熟且公认的交直流电场耦合作用表征用数学模型，倘若直接对交直流并行线路的无线电干扰预测进行精确建模，这对于普通工程设计人员来说过于艰难。

因此，为便于工程设计人员掌握，必须避开交直流电场耦合作用的精确建模问题，这样需要另外寻求新的方法。

考虑到交直流并行线路的无线电干扰是受到地理环境和线路参数等多个影响因素共同作用的结果，因此干扰值的求解实际上是一个各影响因素为自变量，干扰值为因变量的一个非线性多元函数问题。

再结合当前已存在投入运行的交直流并行输电线路，通过实测的方法获得大量无线电干扰样本，因此可以考虑利用这个有利条件，按照误差逆向传播的算法逐步训练对干扰值进行预测。

因此，本文利用BP神经网络对非线性问题可进行高度拟合的优点，以此进行交直流并行输电线路无线电干扰值的预测。

然而，若将无线电干扰值的影响因素不经过筛选而直接作为自变量输入到神经网络中，网络输入层会因神经元数量过多而导致模型收敛速度慢，容易出现过拟合现象导致模型精度低。

因此，开始神经网络预测之前还需量化比较各影响因子对无线电干扰的重要程度，筛选出对无线电干扰值有切实影响的影响因素，从而极大程度避免神经网络收敛速度慢的问题。

为解决这个问题，可考虑采用灰色关联分析算法来判断无线电干扰值与各影响因素之间的相关性，从而剔除对无线电干扰影响不大的指标。

2数据异常值分析
2.1数据量
测量时间从2010年3月开始至2010年9月，跨春、夏、秋三季。

好天气数据共计100天，每1min获取1组RI和对应的温度、相对湿度、风速读数，共计120407组，除去数据记录和仪器校准时间，平均每天约1204组。

不同月份具体数据量(组)见下表1。

排除了明显的电台干扰后，数据仍然存在一些难以解释的异常值。

如3月19日22点附近，3月20日5:20及18:30附近显然有异常值需要进行剔除，且每天每分钟测量数据显示，异常值的出现毫无规律。

分析数据前必须先剔除这些异常值。

2.2数据分布特征
数据分布特征是选择异常值剔除方法的重要依据。

国外对420~765kV运行线路的统计分析时大多认为好天气RI近似正态分布，但未对其分布规律进行严格的数学检验；对1000kV特高压等级线路好天气的数据的检验未见报道。

本文先分别按每天、每月、每季度，对实测数据的统计特性进行初步分析。

由于对数据分布特点未知或者不确定，需要采取非参数检验方法。

本文采用的单样本K-S检验(Kolmogorov-Smirnovtest)在推断过程中不涉及到总体参数，对总体的假定很少，有较好的稳健性。

3交直流并行输电线路无线电干扰计算方法
3.1无线电干扰的影响因素
由国标可知，针对交流和直流线路的无线电干扰主要由导线因素、线路结构因素以及地理环境因素三者共同影响。

1)线路表面场强是导线选择的基本条件，而线路表面场强大小直接取决于导线运行电压。

此外，导线直径、导线分裂数、导线截面也是传统线路表面场强计算表达式的重要组成部分，在预测无线电干扰值时也应予以考虑。

因此，导线因素包括导线运行电压、导线直径、导线分裂数和导线截面这4个影响因子。

2)线路结构和导线布置直接关系到无线电干扰特性，其中导线架设间距通过影响临近导线的空间电荷分布改变无线电干扰的大小。

根据文献的研究结论，即导线高度对无线电干扰影响不大，同时考虑到试验场现场测点到导线投影距离时刻发生改变，最终选取测量点到导线距离这一与无线电干扰值呈直接负相关的影响因子。

另外，目前已投入运行的交直流并行输电线路中，交流架设形式普遍采用同杆并架双回结构，直流为双极线路，故在此不考虑架设结构的影响。

这样，最终需要考虑的线路结构因素具体包括导线架设间距和测量点到导线距离这2个影响因子。

3)输电线路大多架设在野外露天环境，线路所处气压、温度、湿度和风速的改变使得线路表面场强发生变化，以致对无线电干扰大小产生影响。

因此，地理环境因素包括气压、温度、湿度和风速这4个影响因子。

3.2电场强度计算验证
为了验证线性叠加原理计算导线表面场强方法的准确性，在此采用模拟电荷法与之进行校验。

以±８００ｋＶ直流线路和３３０ｋＶ同塔架设情况为例，采用模拟电荷法在单根导线表面取１００个校验点，计算周期分为１００份进行计算。

可以看出，叠加计算法计算结果与模拟电荷法计算结果很接近，两者差值最大仅有０．７２ｋＶ／ｃｍ，２种方法的计算结果非常接近，可以证明用叠加计算法计算交直流混合线路导线表面电场强度是可行并准确的。

结语
在大量实测数据的基础上建立了BP神经网络模型，可以准确地预测无线电干扰值，BP预测值相较于合成法计算平均相对误差值减小13.58%，表明本文所提出的交直流并行输电线路的无线电干扰预测算法具有更高的精度。

参考文献
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