0  引言

    隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，能源消耗增加，對(duì)電力的需求快速增長(zhǎng)，電網(wǎng)建設(shè)步伐也在突飛猛進(jìn)^[1]。以特高壓工程為骨干網(wǎng)架的大電網(wǎng)快速發(fā)展，一大批特高壓交、直流輸電線路相繼建設(shè)成網(wǎng)。至今為止，多條特高壓線路已落地投運(yùn)，同時(shí)有多條線路在開工建設(shè)，預(yù)計(jì)到2020年國(guó)家電網(wǎng)有限公司將建成“五橫五縱一環(huán)網(wǎng)”的特高壓交流電網(wǎng)以及27回直流特高壓輸電線路工程。

    與此同時(shí)，城市的快速擴(kuò)張使得線路走廊的選擇越來(lái)越困難，高壓輸電線路逐步走進(jìn)人們的視野。所以，工頻電磁場(chǎng)也成為社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)^[2]。國(guó)家電網(wǎng)公司于2005年開展了與特高壓輸電工程有關(guān)的技術(shù)研究和可行性研究^[3]。這些研究在特高壓電磁環(huán)境問題方面取得了許多成果：研究發(fā)現(xiàn)只要設(shè)計(jì)合理，可以使特高壓輸電工程的工頻電場(chǎng)強(qiáng)度、工頻磁感應(yīng)強(qiáng)度和可聽噪聲水平與超高壓輸電工程相當(dāng)^[2]；提出了我國(guó)特高壓輸電線路的工頻電場(chǎng)強(qiáng)度、工頻磁感應(yīng)強(qiáng)度和可聽噪聲的限值的建議^[4]；對(duì)陜北—晉東南—南陽(yáng)—荊州—武漢和淮南—皖南—浙北—上海1 000 kV交流輸電示范工程進(jìn)行了環(huán)境試驗(yàn)，一致認(rèn)為該工程符合環(huán)境保護(hù)要求，輸電線路和變電站不會(huì)對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境造成不利影響，但可能對(duì)沿線景觀有所影響^[5]；對(duì)單回路和雙回路同相序、逆相序布置方式下的特高壓輸電線路周圍的工頻電場(chǎng)強(qiáng)度、工頻磁感應(yīng)強(qiáng)度進(jìn)行了研究，提出了線路最小離地高度等。目前國(guó)內(nèi)對(duì)特高壓輸電線路工頻電場(chǎng)強(qiáng)度強(qiáng)度的研究基本上是基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)，而且試驗(yàn)是在實(shí)驗(yàn)室理想狀態(tài)下進(jìn)行的，因此，開展特高壓輸電線路對(duì)近地面電場(chǎng)強(qiáng)度的影響研究是十分必要的。

    試驗(yàn)表明，工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的監(jiān)測(cè)值也隨著環(huán)境要素變化而變化。其中，彭繼文等發(fā)現(xiàn)，當(dāng)線路在相對(duì)濕度較大的空間時(shí)，工頻電場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量值與計(jì)算值相差較大，工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的測(cè)量值與相對(duì)濕度呈現(xiàn)正相關(guān)^[6]。彭一琦對(duì)相對(duì)濕度較大情況下的工頻電場(chǎng)強(qiáng)度計(jì)算值進(jìn)行了理論修正^[7]。張廣洲等理論分析后認(rèn)為工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的分布與濕度具有無(wú)關(guān)性，并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證認(rèn)為，同一電場(chǎng)情況下，支架的濕度對(duì)工頻電場(chǎng)的實(shí)際測(cè)量值影響較大^[8]。孫濤等對(duì)輸電線路下方的工頻電場(chǎng)分布進(jìn)行了理論分析，分析認(rèn)為儀器絕緣支架絕緣性能發(fā)生變化導(dǎo)致探頭附近電場(chǎng)產(chǎn)生畸變是使測(cè)量數(shù)據(jù)偏大的主要原因，為說(shuō)明潮濕或雨水等氣象條件不會(huì)直接改變輸電線路附近的工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的電場(chǎng)大小和分布特性，理論分析了電場(chǎng)強(qiáng)度的分布特征，并設(shè)計(jì)了模擬電位分布，利用不同絕緣狀態(tài)的測(cè)試儀器對(duì)相同電場(chǎng)進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證^[9]。陳其顥選取110 kV、220 kV、500 kV交流輸電線路的典型斷面作為研究對(duì)象，分析了溫度、濕度以及下墊面等環(huán)境因素對(duì)工頻電場(chǎng)的影響，認(rèn)為溫度對(duì)近地面工頻電場(chǎng)強(qiáng)度影響顯著，濕度則影響較小^[10]。雖然線路周圍環(huán)境要素的變化對(duì)工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的影響機(jī)理存在爭(zhēng)議，但是對(duì)監(jiān)測(cè)值有影響是確定的，在室外環(huán)境下，同一天的不同時(shí)間的溫度和濕度均會(huì)變化，特別是不同天氣狀況下環(huán)境溫度、濕度變化較大，所以忽略環(huán)境因素而對(duì)輸電線路近地面的電場(chǎng)強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)在實(shí)際應(yīng)用匯總存在很大局限性，需要開展計(jì)及環(huán)境因素的輸電線路對(duì)近地面電場(chǎng)強(qiáng)度影響的研究，對(duì)原有預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，更好地為電網(wǎng)建設(shè)服務(wù)。

1  研究方法

1.1  模型構(gòu)建

    令神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為X_i，輸出（工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的預(yù)測(cè)值）為Y_i。把基于等效電荷法模型計(jì)算結(jié)果（E₁）及現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中理論計(jì)算值（E₁）、環(huán)境要素（H、T…）、線路工況（U、I、AP、RP）作為模型輸入（X），現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量值作為模型輸出（Y），構(gòu)成多輸入單輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練方法過(guò)于敏感, 本研究選擇一種自適應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其訓(xùn)練方法^[11]。

1.1.1  自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

    該研究中模型預(yù)測(cè)以檢驗(yàn)誤差最小為目標(biāo)，因?yàn)樽钚z驗(yàn)誤差是未知，需逐步試湊，從而需要較長(zhǎng)時(shí)間。如果能夠事先估算最小檢驗(yàn)誤差（本文稱其為期望誤差），則可根據(jù)當(dāng)前誤差與期望誤差的差異判斷模型的優(yōu)化方向和需要調(diào)整的步幅, 從而可以達(dá)到顯著提高建模效率的目的。所以本研究利用一種基于期望誤差的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可定義模型的檢驗(yàn)誤差為：

    若MSEL<MSE_O<MSE_V且差距較大，則說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)冗余，應(yīng)減少隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)；若MSEL和MSEV均大于MSEO且差距較大，則說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過(guò)于簡(jiǎn)單，應(yīng)增加隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)。因此，通過(guò)比較期望誤差、實(shí)際訓(xùn)練誤差以及實(shí)際檢驗(yàn)誤差的大小關(guān)系，能夠大致估計(jì)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)是否合適，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

1.1.2  自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過(guò)程如下：

    步驟1：模型的初始化。估算MSE_O，將訓(xùn)練集分為規(guī)模相當(dāng)?shù)膬蓚€(gè)子集DA和DB，構(gòu)造如圖1所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，憑經(jīng)驗(yàn)設(shè)定隱層神經(jīng)元數(shù)。

    步驟2：模型結(jié)構(gòu)自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)整，以DA為學(xué)習(xí)集，DB為檢驗(yàn)集，利用提前終止法訓(xùn)練NNA。比較NNA的MSE_L，MSE_V和MSE_O，若相差不大，則繼續(xù)下一步（步驟3）；否則，調(diào)整隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，重復(fù)步驟2。

    步驟3：模型優(yōu)化訓(xùn)練。以DA為學(xué)習(xí)集，DB為檢驗(yàn)集，選擇合適的方法訓(xùn)練NNA。隨機(jī)設(shè)定權(quán)重初值，多次訓(xùn)練后，選取與MSE_L， MSE_V和MSE_O接近的模型作為NNA的訓(xùn)練結(jié)果。以DB為學(xué)習(xí)集，DA為檢驗(yàn)集，以同樣方法訓(xùn)練NN??。最后，以兩次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練值的平均值作為此次訓(xùn)練的輸出值。

    步驟4：終止訓(xùn)練過(guò)程，完成建模。

    在步驟3中采用多次訓(xùn)練是為了降低建模效果對(duì)權(quán)重初值的敏感性。事實(shí)上，因?yàn)椴捎昧穗p網(wǎng)結(jié)構(gòu)，與一般的單網(wǎng)模型相比，本方法的建模效果對(duì)權(quán)重初值的敏感性明顯減小。

1.2  模型訓(xùn)練和測(cè)試

    按照上述方法構(gòu)建一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測(cè)試，訓(xùn)練后得到的迭代誤差變化過(guò)程如圖2所示。

    輸入集為等效電荷法的計(jì)算值、電壓、電流、有功功率、無(wú)功功率、線路對(duì)地高度、溫度、濕度構(gòu)成的向量集、輸出集為實(shí)際測(cè)量值，共100個(gè)數(shù)據(jù)，選擇其中50個(gè)作為訓(xùn)練集，后50個(gè)作為測(cè)試集，測(cè)試誤差為0.000 1，由圖所示經(jīng)過(guò)三次迭代就可以達(dá)到誤差要求。

2  結(jié)果分析

    對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，通過(guò)結(jié)果分析可得，該模型表現(xiàn)良好，相對(duì)誤差最大值為0.708 0，最小值為0.008 0，平均相對(duì)誤差是0.195 0，在工程應(yīng)用中，此誤差達(dá)到精度要求。最大誤差出現(xiàn)在線路中心線下，因特高壓線路線下一般不會(huì)有民房等環(huán)境敏感目標(biāo)，該處影響不大。由圖3可知，在邊導(dǎo)線外，特別是對(duì)變化趨勢(shì)的追蹤有較好效果。

    最大值處（邊導(dǎo)線處）的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖4所示，相對(duì)誤差最大值為0.213 7，最小值為0.001 9，平均相對(duì)誤差是0.092，模型表現(xiàn)良好，特別是對(duì)變化較大點(diǎn)的追蹤與預(yù)測(cè)。

    對(duì)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以得到濕度、溫度與工頻電場(chǎng)之間的關(guān)系，給出不同信息就可以利用訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)得出線路下距離地面高度為1.5 m處的工頻電場(chǎng)強(qiáng)度值。

    經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后，溫度、濕度與工頻電場(chǎng)強(qiáng)度關(guān)系如圖5、圖6所示，隨著溫度、濕度的變化，工頻電場(chǎng)強(qiáng)度變化較大。但是總體上還是呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，特別是溫度、濕度在上升區(qū)間內(nèi)變化明顯，溫度在[15℃,20℃]、[20℃，30℃]、[30℃，38℃]的研究區(qū)間內(nèi)，工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的平均值分別是3 347 V/m、3 345 V/m、4 240 V/m；濕度在[20%,35%)、[35%，45%)、[45%，55%]區(qū)間之間變化時(shí)，工頻電場(chǎng)強(qiáng)度平均值分別是3 782 V/m、3 938 V/m、4 042 V/m。

    通過(guò)分析可得，進(jìn)行多源信息的采集，基于多源信息融合的工頻電場(chǎng)強(qiáng)度預(yù)測(cè)較單一的理論計(jì)算有較高的精度，能夠滿足特高壓輸電線路的環(huán)境影響評(píng)價(jià)以及現(xiàn)場(chǎng)環(huán)保管理的需要。

3  結(jié)論與展望

    本研究開展了基于多源信息融合的特高壓輸電線路近地面工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的分布規(guī)律及預(yù)測(cè)研究，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)同塔雙回線路近地面工頻電場(chǎng)強(qiáng)度呈“M”型分布，在邊導(dǎo)線附近達(dá)到最大值；通過(guò)理論計(jì)算發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)線對(duì)地距離對(duì)近地面工頻電場(chǎng)強(qiáng)度影響較大；通過(guò)對(duì)實(shí)際測(cè)量的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)溫度、濕度對(duì)工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的測(cè)量值有較大影響；現(xiàn)有設(shè)計(jì)條件下，特高壓線路附近工頻電場(chǎng)強(qiáng)度有超標(biāo)現(xiàn)象（國(guó)家控制限值4 kV/m），在規(guī)劃和設(shè)計(jì)中應(yīng)該引起重視。

    通過(guò)分析可得，基于多源信息融合的工頻電場(chǎng)強(qiáng)度預(yù)測(cè)較單一的理論計(jì)算有較高的精度，能夠滿足特高壓輸電線路的環(huán)境影響評(píng)價(jià)以及現(xiàn)場(chǎng)環(huán)保管理的需要。

    本研究提出了計(jì)及特征環(huán)境要素的多源信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)近地面工頻電場(chǎng)強(qiáng)度有較好的預(yù)測(cè)效果，與傳統(tǒng)的理論模型對(duì)比，預(yù)測(cè)精度有很大提高，能夠滿足工程需要。

    通過(guò)分析可得，線路周圍環(huán)境中的溫度、濕度對(duì)工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的監(jiān)測(cè)值有很大影響，其他要素不變的情況下總體上呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

    本文通過(guò)實(shí)際測(cè)量積累了大量數(shù)據(jù)，分別分析了溫度和濕度對(duì)工頻電場(chǎng)強(qiáng)度的測(cè)量帶來(lái)的影響，但是缺少兩者的交互性研究，下一步應(yīng)進(jìn)一步積累數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多源分析，研究多源信息對(duì)特高壓線路近地面工頻電場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)量的影響以及各信息之間的交互性影響。

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作者信息:

尹建光，劉  輝，張  永，謝連科，馬新剛，張國(guó)英，臧玉魏，江  紅，鞏泉泉

（國(guó)網(wǎng)山東省電力公司  電力科學(xué)研究院，山東 濟(jì)南 250002）