★ 李峻赫，王兴元（国网吉林省电力有限公司超高压公司，吉林 长春 130022）

关键词：输电线路；多源监测；风险评估；运维管控

输电线路长期在复杂环境中运行，易受覆冰、雷击、强风、污闪、设备老化等因素影响，运行风险具有动态性、不确定性的特点。传统运维方式主要依靠定期巡视和故障处理，存在状态感知不足、风险识别滞后等问题^[1]。随着在线监测、无人机巡检、气象感知技术的发展，多源运行数据为线路状态分析提供了支撑^[2]。基于此，本文构建了多源监测数据协同感知体系，开展了输电线路状态风险评估，建立了依据风险分析运维协同控制机制，为增强常态化运维管控水平、保障线路安全运行提供了技术支撑。

1   500kV输电线路智能监测

1.1   输电线路多源状态信息融合

500kV架空输电线路分布范围广、运行环境复杂，其运行状态易受负荷水平、气象条件及设备本体健康状况等多种因素影响。传统运维模式主要依据人工巡视和周期性检测获取线路信息，存在数据更新周期长、状态感知滞后等问题。随着在线监测技术的发展，导线温度监测装置、微气象监测终端、杆塔倾斜监测装置、覆冰监测装置及无人机巡检系统逐步应用于输电线路运维过程，为线路状态评估提供了丰富的数据来源^[3]。

不同监测装置的采集频率、数据类型、量纲存在明显差异，单一监测信息不容易准确折射线路真实运行状态。因此，需要对多源状态信息实行统一融合处理，建立可以融合表征线路运行状态的评定指标。

为实现多源状态信息的综合表达，本文建立了输电线路综合状态指数模型，如式（1）所示：

式中：S为输电线路综合状态指数； W_i为第项监测参数对应权重；X_i为第i项状态监测量； n为参与融合计算的监测参数数量。通过将导线温度、覆冰厚度、风速风向、杆塔倾斜度、绝缘子泄漏电流等监测数据统一映射到同一个评定空间，可实现线路整体运行状态的量化表达。但仅靠某一时刻的融合状态指数不能准确反映线路运行状态的发展趋势。在实际运行中，覆冰增长、导线温度升高、杆塔受力变化等都是连续变化的。

因此，本文在综合状态指数基础上引入状态变化率指标，用于描述线路状态随时间的变化程度，如式（2）所示：    

式中：K为线路状态变化率；H_t为当前时刻综合状态指数；H_t-1为上一时刻综合状态指数；Δt为监测时间间隔。保持在较小范围内波动时，线路整体运行状态较为稳定；持续增大或出现突变时， 表明线路运行环境或设备状态发生明显变化，需要进一步开展异常分析和风险研判。

经过多源状态信息融合，不同监测系统采集的数据被统一映射至综合状态空间，并通过状态变化率实现对线路运行趋势的动态表征，为多源监测数据协同感知、异常状态识别及风险预警提供了基础。

1.2   多源监测数据协同感知

多源监测数据来源于在线监测装置、气象传感器及巡检系统，具有异构性强、时序不同步、耦合关系复杂等特点。为加强线路状态感知的一致性与完整性，需要建立多源数据协同感知模型，对多维信息进行统一的表达及关联分析。

本文通过对不同监测源数据进行时空对齐与特征提取，构建了基础状态描述向量，如式（3）所示：

式中：X(t)为i时刻的多源监测特征向量； X_i(t)为第i类监测参数在时刻t的状态特征值；n为监测特征数量。

在此基础上，本文引入多源特征间的协同耦合关系，构建了输电线路协同感知模型，如式（4）所示：

式中：S(t)为多源协同感知强度；W_ij为特征与特征 之间的耦合权重系数，用于表征不同监测参数之间关联程度。为实现从协同特征到线路整体状态的统一表达，本文引入非线性感知映射函数，得到线路综合协同感知输出结果，如式（5）所示：

式中： Y(t)为输电线路多源协同感知输出结果；Ф(.)为非线性映射函数，用于将协同感知强度映射为统一状态表征量。本文采用基础特征向量、协同耦合建模、非线性感知输出的三层结构，实现了多源监测数据的逐级融合与统一表达。该方法可以有效刻画导线热效应、机械应力与环境扰动之间的耦合关系，增加了线路运行状态的感知能力及稳定性。

为进一步实现从状态感知向风险评估与运维决策的转化，本文构建了500kV输电线路智能监测与常态化运维管控体系，如图1所示。

图1 输电线路智能监测与常态化运维管控过程图

2   常态化运维管控

2.1   输电线路状态风险评估

在完成多源监测数据协同感知的基础上，线路运行状态已由原始观测量转化为统一感知特征表达。为进一步刻画500kV输电线路在复杂气象与电气耦合环境下的失效可能性，需要在状态感知结果的基础上引入状态风险评估机制，实现由“状态感知”向“风险量化”的过渡。

输电线路状态风险不仅受导线热稳定性、杆塔结构稳定性及绝缘子电气性能影响，还与风速、覆冰、地形坡度、雷电活动等外部孕灾因子有关，不同因素之间存在明显的非线性耦合关系。因此，本文采用多因子融合的风险建模方法，对线路整体风险水平进行融合表征^[4]。

基于协同感知结果y(t)，本文引入多因子风险耦合模型， 构建了输电线路状态风险评估函数， 如式（6）所示：

式中：R(t)为t时刻的输电线路综合状态风险值； F_k(t)为第k类风险孕育因子特征量，包括气象扰动因子、结构应力因子及电气异常因子等；W_k为对应风险因子的权重系数，用于表征其对线路失效风险的影响程度；m为风险因子数量； Y(t)为多源协同感知输出结果，用于表征线路整体状态基准。该模型借助环境扰动因子，将不同线路内的状态感知结果融合起来，使风险评定不再依据单个指标阈值来判定，而是依照多源状态与外部激励共同影响所形成的融合结果来判定。

当气象扰动增强或设备状态劣化时，与将同步放大风险响应，从而提高了模型对潜在故障演化趋势的敏感性。

2.2   基于风险分析的运维协同控制

线路综合风险值R(t)反映了多源监测信息与环境扰动耦合作用下线路的整体失稳趋势，是开展常态化运维管控的核心依据。为实现由“风险识别”向“运维执行”的转化，需要构建面向多主体协同的运维控制机制，将风险水平映射为可执行的运维资源调度策略。

传统运维模式大多使用阈值触发方式难以体现风险演化过程中的动态差异性与区域耦合特征。本文引入以风险驱动为基础的协同控制模型，将线路风险水平和运维资源响应强度统一建模，实现了多运维主体之间的协同决策优化。

本文构建的基于风险分析的运维协同控制函数如式（7）所示：

式中：U(t)为t时刻的运维协同控制强度；R_k(t)为第k个线路区段或设备单元的风险评估值； Q_k(t)为对应区段运维资源响应能力；θ_k为运维调度权重系数，用于表征不同区段在整体电网中的重要程度及调度优先级；m为参与协同控制的线路单元数量。本文通过将风险水平与运维资源能力进行耦合，构建了风险驱动下的动态协同控制机制^[5]。当风险值升高时，系统对应的运维响应强度在权重作用下同步增强，跨区域检修资源调度与多主体协同响应。当系统整体风险水平处于低位时，则自动降低运维资源投入强度，提升了运维经济性。

相比传统“单点告警—单点处理”的运维模式，该方法实现了基于风险分布的全局协同控制，使运维决策由离散触发转变为连续调节过程，从而提高了输电线路运维响应的及时性与整体协调能力。

3   实验研究与结果分析

3.1   实验环境与参数设置

为验证本文所提出的输电线路常态化运维管控方法的应用效果，基于某220kV输电线路在线监测平台进行实验研究。试验线路总长58km，共设杆塔126基，包含山区、林区、河谷等典型的运行环境。监测系统由在线监测终端、无人机巡检系统、气象监测装置及运维管理平台组成。导线温度监测精度为±0.5℃,杆塔倾斜监测精度为±0.05°,   覆冰厚度测量范围为0～50mm，绝缘子泄漏电流监测范围为0～100mA。各监测终端按照10min周期上传一次运行数据，实验期间累计获取有效监测数据约86万条。

实验样本70%用于风险模型参数构建，30%用于效果验证。风险等级按照风险指数划分为四级：Ⅰ级（0≤R＜0.25）、Ⅱ级（0.25≤R＜0.50）、Ⅲ级（0.50≤R＜0.75）和Ⅳ级（R≥0.75）。风险等级达到Ⅲ级及以上自动触发运维预警，并启动协同处置流程。设置传统定期巡检模式、状态检修模式及风险驱动运维管控模式三组对比方案，统计缺陷发现率、风险预警准确率、平均故障响应时间以及缺陷闭环周期等指标，对不同模式下的运维效果进行综合评价。

3.2   运维管控效果对比分析

为评价不同运维模式下的输电线路运行管理效果， 选取实验线路连续6个月运行数据作为分析对象，对传统定期巡检模式、状态检修模式以及风险驱动运维管控模式开展对比测试，并统计缺陷发现率、风险预警准确率、平均故障响应时间及缺陷闭环周期等指标，结果如表1所示。

表1 不同运维模式运行效果统计结果

为进一步直观展示各组实验结果的对比关系，根据表1数据绘制图2。

图2 不同运维模式运维效果对比图

由表1、图2结果可知，随着运维方式由传统定期巡检向状态检修、风险驱动运维形式转变，各项评定指标均得到显著优化。其中，缺陷发现率由81.6%提升至96.3%，风险预警准确率由78.4%提升至94.8%，说明风险分析机制可以充分利用导线温度、覆冰厚度、绝缘状态、杆塔运行状态及环境监测信息等多维状态数据，实现关联判断，增强线路异常特征识别能力。针对早期缺陷、缓慢发展缺陷及环境诱发的风险，该机制可在故障形成之前完成识别及预警，降低了漏检率。

在预警准确性方面，状态检修形式比传统巡检形式虽有提高，但该模式主要依据设备目前状态作出运维决策，对风险演化趋势考虑不够，部分风险特征不能及时体现。引入风险评估机制之后，可以根据设备状态、历史缺陷记录、环境变化信息等融合分析，实现了风险等级的动态更新，使预警结果与实际运行状态保持较高一致性，因此预警准确率达到94.8%。

在运维执行能力方面，风险驱动运维管控形式优势更明显。实验结果表明，线路平均故障响应时间由传统模式的9.8h减少到3.9h，降幅60.2%；缺陷闭环周期由12.4d缩短到5.2d，缩减幅度达到58.1%。其主要原因在于风险等级形成之后，系统可以提前触发运维协同响应机制，对巡视人员、检修班组、备品备件、车辆资源进行统一调度，实现了缺陷发现、任务下发、现场处置、结果反馈的全过程联动，减少了人工协调与重复确认环节，提升了故障处置能力。

在实验周期内，该方法共识别出导线异常升温、绝缘子污秽积聚、杆塔倾斜变化及通道树障风险等多类隐患，其中82%以上的缺陷在达到严重状态前完成处置，避免了风险进一步扩大。这表明基于风险分析的运维协同控制不仅能够提升故障处置效率，还能够推动运维工作由故障抢修向风险预防转变。

4   结束语

输电线路运行状态受设备工况、环境条件、外部扰动等多种因素影响，传统的运维方式难以满足风险主动管控需求。本文围绕状态感知、风险评估、协同处置开展研究，建立了常态化运维管控机制，实现了风险信息有效传递。实验结果表明，该机制增加了线路运行风险辨识能力与运维响应速度，提高了缺陷全过程管控水平。该研究成果对增强输电线路安全运行水平及运维管理效能有工程应用价值。

作者简介：

李峻赫（1996-），男，吉林松原人，中级工程师，本科，现就职于国网吉林省电力有限公司超高压公司，研究方向为500kV架空输电线路运行维护与检修。

参考文献：

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[2] 张海平, 童璟, 何旬, 等. 青海地区330kV输电线路覆冰条件下雷击风险评估[J]. 电瓷避雷器, 2025, (6) : 1 - 8.

[3] 郑佳文. 基于多源信息融合的电梯安全状态综合评价与预测模型研究[J]. 电梯工业, 2025, (6) : 62 - 65.

[4] 谷山强, 雷梦飞, 赵淳, 等. 电网雷击风险评估技术演进历程与发展趋势[J]. 高电压技术, 2025, 51 (8) : 4381 - 4394.

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摘自《自动化博览》2026年9月刊