Abstract: The article presents the results of mathematical modeling of the statistics of blackouts of overhead power lines VL-110kV for unknown reasons (SNP) using the methods of multiple correlation and regression analysis, the parameters of the mathematical model are found for the dependence of the number of SNPs on wind speed and air humidity, a forecast is made for specific meteorological conditions Volgograd.
Keywords: overhead power lines, blackouts statistics, correlation analysis, regression analysis, forecast.
Проблема аварийных отключений воздушных линий электропередач 110кВ (далее — ВЛ -110кВ) имеет очень длительную историю в мире и особенно актуальна для России, имеющей большую протяженность линий ВЛ -110кВ. В некоторых регионах РФ проводились исследования различных причин отключений ВЛ-110кВ с целью разработки мероприятий по сокращению их числа [1-4]. Так в работе [1] выполнен анализ отключений линий электропередач ВЛ-110кВ в Кемеровском районе, в [2] выполнено исследование и математическое моделирование статистических данных по количеству отключений ВЛ-110кВ в Алтайском крае, в работах [3,4] выполнен статистический анализ причин отключений ВЛ-110кВ в Тюменской области, Среди множества причин отключений ВЛ -110кВ исследователям удалось точно идентифицировать некоторые из них (например, загрязнение изоляции [1-3]). Но есть и такая категория причин, которые условно называют «отключения по невыясненным причинам» (далее – ОНП), доля которых как в России, так ии в мире может достигать 50% от общего числа отключений [4]. Поэтому научные исследования для выяснения реальных причин таких ОНП и формирования для них статистики необходимо продолжать.
Для математического моделирования и обработки статистики отключений ВЛ-110кВ обычно используют такой относительный показатель как «вероятность отключения линии электропередач» P,% [3-4], который представляет отношение числа отключений по какой-либо причине к общему числу отключений. Известны такие зависимости, которые опубликованы, в частности, в работах [1-4].
Однако такой подход не позволяет установить влияние нескольких причин на общее количество отключений и тем самым не позволяет проводить прогнозирование статистики отключений для определенного состояния линий электропередач и конкретных метеоусловий для каждой местности.
Вместе с тем, в настоящее время разработано много эффективных методов для обработки статистических данных, которые успешно используются в различных сферах научной и инженерной деятельности [5-9]. Однако большинство из этих методов, к сожалению, не нашло широкого применения в инженерной практике, в частности, в исследованиях по математическому моделированию электроснабжения агропромышленных объектов [8].
Среди статистических методов следует выделить такой широко известный метод математического моделирования как множественный корреляционный и регрессионный анализ, который позволяет решить несколько задач [5]:
- из всего многообразия причин выделить самые значимые причины, которые и формируют общую статистику явления;
- сформировать математическую модель для описания явления;
- выполнить прогнозирование для конкретных условий функционирования объекта или явления.
Таким образом, целью настоящей работы являлось математическое моделирование количества ОНП с использованием методов корреляционного и регрессионного анализа.
Для анализа статистики ОНП ВЛ-110кВ были использованы статистические данные из работы [3]. Среди всех причин ОНП выбраны три причины, характеризующие метеоусловия: X1 –скорость ветра, м/c; X2 – относительная влажность, % (отношение текущей абсолютной влажности к максимальной абсолютной влажности при данной температуре); X3 – перепад температуры до отключения, 0С. В качестве результирующей величины выбрана величина P,% – относительное количество отключений. Все выбранные данные приведены в таблице 1.