CN109784559B - 一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法,首先网格划分确定受台风影响的风险杆塔;接着根据短期和短时台风预测路径特点分别确定台风对风险杆塔的作用时间和风速;然后构建单位时间内杆塔的低周疲劳损伤模型;最后确定时间累积作用下杆塔故障概率。本发明结合气象部门短期、短时台风预报信息和输电塔地理位置信息,充分考虑了台风环境下杆塔倒塔的强相关因素,具有一定的有效性和合理性。
Description
技术领域
本发明涉及电网安全风险评估领域,特别是一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法。
背景技术
近年来台风发生的频率和强度不断上升,台风的袭击严重威胁着电网的安全稳定可靠运行。作为输电线路的唯一支撑对象,输电塔的倒塔故障容易造成整个供电***的瘫痪。因此,准确和及时地预测台风天气下输电杆塔的故障概率,对于提高电网防御台风灾害的能力,利用有限的应急资源和抢修人员最大化减少台风带来的电网灾害损失具有重要的研究意义。
目前,对于灾害天气下输电线路故障率的预测,国内外学者已经做了诸多研究,主要包括两大类方法:统计分析和智能评估。而对于杆塔故障率的研究却相对较少,主要采用风速或者不平衡拉力拟合故障概率的方法,考虑因素单一,主观性较强,无法逼真的反映不同台风预测路径下不同地理位置的杆塔受外部天气因素的影响。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提出一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法,结合气象部门短期、短时台风预报信息和输电塔地理位置信息,充分考虑了台风环境下杆塔倒塔的强相关因素,具有一定的有效性和合理性。
本发明采用以下方案实现:一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法,确定受台风影响的风险杆塔;根据短期和短时台风预测路径特点分别确定台风对风险杆塔的作用时间和风速;分别根据短期和短时台风预测路径特点确定的台风对风险杆塔的作用时间和风速构建单位时间内杆塔的低周疲劳损伤模型,进而确定时间累积作用下杆塔故障概率。
进一步地,输电塔内部塑性应变的萌生与某临界风速值相对应,根据台风风场模型可确定该临界风速下的风险风圈大小,并将台风风险风圈以内的杆塔列为风险杆塔,利用地理信息***(GIS)对受灾区域划分网格确定风险杆塔的经纬度坐标;所述确定受台风影响的风险杆塔具体为:根据输电杆塔内部发生塑性应变的临界风速确定台风对杆塔造成影响的风险风圈大小,并将该风圈以内的杆塔列为风险杆塔,利用地理信息***对受灾区域划分网格确定风险杆塔的经纬度坐标。
进一步地,短期预报将未来12h、24h或48h的台风路径预测为直线移动,杆塔从开始受到台风影响到结束受到台风影响有一段持续时间,且该持续时间内台风的风速不断变化;其中,根据短期台风预测路径特点确定台风对杆塔的作用时间和风速具体包括以下步骤:
步骤S11:结合台风短期预测路径特点,根据下式求解开始影响和结束影响杆塔的台风中心点O'、O"位置坐标:
式中,(xg,yg)为风险杆塔经纬度坐标;R为地球平均半径;Rrisk为台风风险风圈半径;和分别为短期预测台风中心起末位置O1、O2的经纬度坐标;其中O'、O"的位置坐标即为上式的两个解;其中,R一般取为6371km。
步骤S12:根据步骤S11得到的O'、O"位置坐标确定短期预测内风险杆塔受台风影响的累积作用时间th:
式中,|O'O"|为台风从开始作用杆塔到结束作用杆塔的风险区域长度,|O1O2|为短期预测台风始、末中心点O1、O2两点距离,ΔT为短期预测时间长度;
步骤S13:台风的移动风速远小于其旋转风速,可近似认为杆塔在十分钟之内受到的台风旋转风速是不变的,因此将风险杆塔受影响的累积作用时间以设定的时间间隔(十分钟)为跨度划分成n个时间间隔,即:
步骤S14:台风移动过程中台风中心与杆塔的相对位置不断发生变化,为此需要确定每一时间间隔内杆塔到台风中心的近似距离ri;
步骤S15:杆塔受到的风速与杆塔到台风眼的距离有关,根据杆塔在十分钟之内受到的台风旋转风速不变,根据划分的n个时间间隔,并利用Rankine模型能够求出不同时间间隔内风险杆塔所受台风风速。
进一步地,步骤S14包括以下步骤为:
步骤S141:记(x0,y0)为开始作用杆塔的台风中心O'经纬度坐标,假设台风在短期预测时间ΔT内做匀速运动,则经过第i个时间间隔后台风中心的经纬度(xi,yi)采用下式求解:
步骤S142:每一时间间隔内的风险杆塔到台风中心的距离ri采用下式求解:
式中,di为第i个时间间隔刚开始的台风中心到风险杆塔距离表达式,di+1为第i个时间间隔刚结束的台风中心到风险杆塔距离表达式,ri为第i个时间间隔内杆塔到台风中心的近似距离。
进一步地,步骤S15具体为:采用下式计算不同时间间隔内杆塔所受台风风速:
式中,Vi表示杆塔在第i个时间间隔内风险杆塔受到的台风风速;Vmax为台风水平结构内部最大风速;Rmax表示台风最大风速半径。
进一步地,所述短时台风预测路径特点为:短时预报的时间分辨率通常小于等于6小时,在预报时间段内台风移动路径逐点外推为折线型,短时预测下杆塔受台风的影响分析类似于短期预测但又区别于短期预测,需充分结合台风短时折线预测路径的特点。
进一步地,根据短时台风预测路径特点确定台风对风险杆塔的作用时间和风速具体包括以下步骤:
步骤S21:确定短时预报期间每一折线路径内台风对风险杆塔的影响状态;所述影响状态包括开始对风险杆塔影响、结束对风险杆塔影响、以及保持前路径段风险杆塔的影响状态;
步骤S22:根据步骤S21确定的台风对风险杆塔的影响状态更新计算短时预测内台风对杆塔的累积作用时间thd:
式中,|O'c|和|eO”|分别为开始影响杆塔和结束影响风险杆塔所在路径段的有效距离;|bc|和|ef|则分别为开始影响杆塔和结束影响风险杆塔所在路径段的总距离;n为短时预测期间台风完整作用杆塔的次数,随短时预测台风中心点的变化更新直至下一预测点将会结束对风险杆塔的影响;m为结束影响杆塔前台风完整作用杆塔的总次数;ΔTd为台风路径短时预测时间长度;其中,|O'c|和|eO”|的计算具体为:首先确定开始影响和结束影响风险杆塔时的台风中心点坐标,这可以采用短期预测中求解开始影响和结束影响杆塔的台风中心点位置O′与O″的方法来计算;其次计算开始影响和结束影响风险杆塔时的两个台风中心点坐标的直线距离;
步骤S23:短时预测台风中心具有重要的台风风向指导意义,因此在将台风中心经纬度作为时间间隔的起点或终点位置的基础上,对开始影响杆塔、结束影响杆塔以及完全作用风险杆塔的折线路径段分别按短期预测方法划分时间间隔并获取每一时间间隔内风险杆塔受到的风速;其中完全作用风险杆塔的折线路径段为保持前路径段影响风险杆塔状态的路径段。
进一步地,步骤S21中,台风对风险杆塔的影响状态采用下式判断:
式中,d′i为第i路径段刚开始时台风中心到风险杆塔的距离,d′i+1为第i个路径段刚结束时台风中心到风险杆塔的距离,Rrisk为台风风险风圈半径。
进一步地,所述单位时间内杆塔的低周疲劳损伤模型为:
式中,a和b为模型系数,与杆塔的材料,结构,形状等有关,需要根据实验数据进行关系拟合得到;Vi为第i个时间段风险杆塔受到的台风风速,其包括短期预测下的风险杆塔受到的台风风速以及短时预测下的风险杆塔受到的台风风速;V0为台风开始对风险杆塔产生低周疲劳损伤的临界风速,Vm为台风对风险杆塔达到一次加载破坏的极限风速;Di表示单位分钟内风险杆塔的低周疲劳损伤;
根据上式能够分别求出在短期预测下与短时预测下的单位分钟内风险杆塔的低周疲劳损伤。
进一步地,所述确定时间累积作用下杆塔故障概率采用下式计算:
式中,Δt为每段时间间隔长度,取值为10分钟;当Dj=0时,无论台风对杆塔的作用时间有多长,杆塔倒塔为不可能事件;当Dj=1时,杆塔倒塔为必然事件。
特别的,本发明还提供了基于上文所述的台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法的***,包括处理器以及存储器,所述存储器中存储有上文所述方法的逻辑指令,处理器在运行时执行存储器中存储的逻辑指令。
与现有技术相比,本发明有以下有益效果:本发明结合气象部门短期、短时台风预报信息和输电塔地理位置信息,充分考虑了台风环境下杆塔倒塔的强相关因素:地理位置、台风作用时间和风速,具有一定的有效性和合理性。本发明所提出的输电杆塔故障概率预测方法,对电网公司准确预测杆塔运行状态,提前部署防台物资调配具有一定的指导意义。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程示意图;
图2为本发明实施例的台风路径和IEEE30节点拓扑图;
图3为本发明实施例的15-18线路等效杆塔故障概率情况示意图;
图4为本发明实施例的10-20线路等效杆塔故障概率情况示意图;
图5为本发明实施例的15-18线路5#杆塔的故障概率分布曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本实施例以实际拓扑结构修正的IEEE30节点进行分析,参考2016年台风莫兰蒂的基本信息,考虑到台风在近海区域才会影响到陆地杆塔,选择台风登陆前4小时的台风信息为短期预测点,12小时之后的台风中心(117.1E,25.4N)为短期预测位置,而短时预测时间间隔为1小时,台风路径示意图如图2所示。根据杆塔产生低周疲劳损伤的临界风速,设定9级风圈为风险风圈,由于档距1000米相对于台风风险风圈半径可以忽略,所以假设5km以内的5根杆塔倒塔概率一样,并将其等效看成一根。
图1给出了台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率预测示意图,参照图1,杆塔故障概率计算方法包括以下步骤:确定受台风影响的风险杆塔;根据短期和短时台风预测路径特点分别确定台风对风险杆塔的作用时间和风速;分别根据短期和短时台风预测路径特点确定的台风对风险杆塔的作用时间和风速构建单位时间内杆塔的低周疲劳损伤模型,进而确定时间累积作用下杆塔故障概率。
在本实施例中,输电塔内部塑性应变的萌生与某临界风速值相对应,根据台风风场模型可确定该临界风速下的风险风圈大小,并将台风风险风圈以内的杆塔列为风险杆塔,利用地理信息***(GIS)对受灾区域划分网格确定风险杆塔的经纬度坐标;所述网格划分确定受台风影响的风险杆塔具体为:根据输电杆塔内部发生塑性应变的临界风速确定台风对杆塔造成影响的风险风圈大小,并将该风险风圈以内的杆塔列为风险杆塔,利用地理信息***对受灾区域划分网格确定风险杆塔的经纬度坐标。
在本实施例中,短期预报将未来12h、24h或48h的台风路径预测为直线移动,杆塔从开始受到台风影响到结束受到台风影响有一段持续时间,且该持续时间内台风的风速不断变化;其中,根据短期台风预测路径特点确定台风对杆塔的作用时间和风速具体包括以下步骤:
步骤S11:结合台风短期预测路径特点,根据下式求解开始影响和结束影响杆塔的台风中心点O'、O"位置坐标:
式中,(xg,yg)为风险杆塔经纬度坐标;R为地球平均半径;Rrisk为台风风险风圈半径;和分别为短期预测台风中心起末位置O1、O2的经纬度坐标;其中O'、O"的位置坐标即为上式的两个解;其中,R一般取为6371km。
步骤S12:根据步骤S11得到的O'、O"位置坐标确定短期预测内风险杆塔受台风影响的累积作用时间th:
式中,|O'O"|为台风从开始作用杆塔到结束作用杆塔的风险区域长度,|O1O2|为短期预测台风始、末中心点O1、O2两点距离,ΔT为短期预测时间长度;
步骤S13:台风的移动风速远小于其旋转风速,可近似认为杆塔在十分钟之内受到的台风旋转风速是不变的,因此将风险杆塔受影响的累积作用时间以十分钟为跨度划分成n个时间间隔,即:
步骤S14:台风移动过程中台风中心与杆塔的相对位置不断发生变化,为此需要确定每一时间间隔内杆塔到台风中心的近似距离ri;
步骤S15:杆塔受到的风速与杆塔到台风眼的距离有关,根据杆塔在十分钟之内受到的台风旋转风速不变,根据划分的n个时间间隔,并利用Rankine模型能够求出不同时间间隔内风险杆塔所受台风风速。
在本实施例中,步骤S14包括以下步骤为:
步骤S141:记(x0,y0)为开始作用杆塔的台风中心O'经纬度坐标,假设台风在短期预测时间ΔT内做匀速运动,则经过第i个时间间隔后台风中心的经纬度(xi,yi)采用下式求解:
步骤S142:每一时间间隔内的风险杆塔到台风中心的距离ri采用下式求解:
式中,di为第i个时间间隔刚开始的台风中心到风险杆塔距离表达式,di+1为第i个时间间隔刚结束的台风中心到风险杆塔距离表达式,ri为第i个时间间隔内杆塔到台风中心的近似距离。
在本实施例中,步骤S15具体为:采用下式计算不同时间间隔内杆塔所受台风风速:
式中,Vi表示杆塔在第i个时间间隔内风险杆塔受到的台风风速;Vmax为台风水平结构内部最大风速;Rmax表示台风最大风速半径。
在本实施例中,所述短时台风预测路径特点为:短时预报的时间分辨率通常小于等于6小时,在预报时间段内台风移动路径逐点外推为折线型,短时预测下杆塔受台风的影响分析类似于短期预测但又区别于短期预测,需充分结合台风短时折线预测路径的特点。
在本实施例中,根据短时台风预测路径特点确定台风对风险杆塔的作用时间和风速具体包括以下步骤:
步骤S21:确定短时预报期间每一折线路径内台风对风险杆塔的影响状态;所述影响状态包括开始对风险杆塔影响、结束对风险杆塔影响、以及保持前路径段风险杆塔的影响状态;
步骤S22:根据步骤S21确定的台风对风险杆塔的影响状态更新计算短时预测内台风对杆塔的累积作用时间thd:
式中,|O'c|和|eO”|分别为开始影响杆塔和结束影响风险杆塔所在路径段的有效距离;|bc|和|ef|则分别为开始影响杆塔和结束影响风险杆塔所在路径段的总距离;n为短时预测期间台风完整作用杆塔的次数,随短时预测台风中心点的变化更新直至下一预测点将会结束对风险杆塔的影响;m为结束影响杆塔前台风完整作用杆塔的总次数;ΔTd为台风路径短时预测时间长度;其中,|O'c|和|eO”|的计算具体为:首先确定开始影响和结束影响风险杆塔时的台风中心点坐标,这可以采用短期预测中求解开始影响和结束影响杆塔的台风中心点位置O′与O″的方法来计算;其次计算开始影响和结束影响风险杆塔时的两个台风中心点坐标的直线距离;
步骤S23:短时预测台风中心具有重要的台风风向指导意义,因此在将台风中心经纬度作为时间间隔的起点或终点位置的基础上,对开始影响杆塔、结束影响杆塔以及完全作用风险杆塔的折线路径段分别按短期预测方法划分时间间隔并获取每一时间间隔内风险杆塔受到的风速;其中完全作用风险杆塔的折线路径段为保持前路径段影响风险杆塔状态的路径段。
在本实施例中,步骤S21中,台风对风险杆塔的影响状态采用下式判断:
式中,d′i为第i路径段刚开始时台风中心到风险杆塔的距离,d′i+1为第i个路径段刚结束时台风中心到风险杆塔的距离,Rrisk为台风风险风圈半径。
在本实施例中,所述单位时间内杆塔的低周疲劳损伤模型为:
式中,a和b为模型系数,与杆塔的材料,结构,形状等有关,需要根据实验数据进行关系拟合得到;Vi为第i个时间段风险杆塔受到的台风风速,其包括短期预测下的风险杆塔受到的台风风速以及短时预测下的风险杆塔受到的台风风速;V0为台风开始对风险杆塔产生低周疲劳损伤的临界风速,Vm为台风对风险杆塔达到一次加载破坏的极限风速;Di表示单位分钟内风险杆塔的低周疲劳损伤;
根据上式能够分别求出在短期预测下与短时预测下的单位分钟内风险杆塔的低周疲劳损伤。
在本实施例中,所述确定时间累积作用下杆塔故障概率采用下式计算:
式中,Δt为每段时间间隔长度,取值为10分钟;当Dj=0时,无论台风对杆塔的作用时间有多长,杆塔倒塔为不可能事件;当Dj=1时,杆塔倒塔为必然事件。
特别的,本实施例还提供了一种基于上文所述的台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法的***,包括处理器以及存储器,所述存储器中存储有上文所述方法的逻辑指令,处理器在运行时执行存储器中存储的逻辑指令。
特别的,图3为本发明实施例的15-18线路等效杆塔故障概率情况示意图,图4为本发明实施例的10-20线路等效杆塔故障概率情况示意图,由图3和图4可以看出,由于15-18线路相较于10-20线路距离台风登陆点较近,支撑15-18线路的11根杆塔承受的台风作用时间相对较长,因此短期和短时预测下杆塔的倒塔概率都相对较高。此外,相对于不能得知台风具体变化情况而认为其强度逐渐减弱的短期预报,短时预测的结果更为精确,短期和短时各自预报的特点决定了杆塔故障概率的预测不可避免具有一定的差异性。图5为本发明实施例的15-18线路5#杆塔的故障概率分布曲线示意图,具体的,是基于短时分析的5#杆塔的故障概率分布曲线示意图,可以看出,风速激增的时间间隔内,倒塔概率跟随激增,杆塔故障的可能性最大。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非是对本发明作其它形式的限制,任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型,仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (9)
1.一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法,其特征在于:确定受台风影响的风险杆塔;根据短期和短时台风预测路径特点分别确定台风对风险杆塔的作用时间和风速;分别根据短期和短时台风预测路径特点确定的台风对风险杆塔的作用时间和风速构建单位时间内杆塔的低周疲劳损伤模型,进而确定时间累积作用下杆塔故障概率;
根据短期台风预测路径特点确定台风对杆塔的作用时间和风速具体包括以下步骤:
步骤S11:结合台风短期预测路径特点,根据下式求解开始影响和结束影响杆塔的台风中心点O'、O"位置坐标:
步骤S12:根据步骤S11得到的O'、O"位置坐标确定短期预测内风险杆塔受台风影响的累积作用时间th:
式中,|O'O"|为台风从开始作用杆塔到结束作用杆塔的风险区域长度,|O1O2|为短期预测台风始、末中心点O1、O2两点距离,ΔT为短期预测时间长度;
步骤S13:采用下式将风险杆塔受影响的累积作用时间以设定时间间隔为跨度划分成n个时间间隔:
步骤S14:确定每一时间间隔内杆塔到台风中心的近似距离ri;
步骤S15:根据划分的n个时间间隔,并利用Rankine模型求出不同时间间隔内风险杆塔所受台风风速。
2.根据权利要求1所述的一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法,其特征在于:所述确定受台风影响的风险杆塔具体为:根据输电杆塔内部发生塑性应变的临界风速确定台风对杆塔造成影响的风险风圈,并将该风险风圈以内的杆塔列为风险杆塔,利用地理信息***对受灾区域划分网格确定风险杆塔的经纬度坐标。
4.根据权利要求1所述的一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法,其特征在于:所述短时台风预测路径特点为:在预报时间段内台风移动路径逐点外推为折线型。
5.根据权利要求4所述的一种台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法,其特征在于:根据短时台风预测路径特点确定台风对风险杆塔的作用时间和风速具体包括以下步骤:
步骤S21:确定短时预报期间每一折线路径内台风对风险杆塔的影响状态;所述影响状态包括开始对风险杆塔影响、结束对风险杆塔影响、以及保持前路径段风险杆塔的影响状态;
步骤S22:根据步骤S21确定的台风对风险杆塔的影响状态更新计算短时预测内台风对杆塔的累积作用时间thd:
式中,|O'c|和|eO”|分别为开始影响杆塔和结束影响风险杆塔所在路径段的有效距离;|bc|和|ef|则分别为开始影响杆塔和结束影响风险杆塔所在路径段的总距离;n为短时预测期间台风完整作用杆塔的次数,随短时预测台风中心点的变化更新直至下一预测点将会结束对风险杆塔的影响;m为结束影响杆塔前台风完整作用杆塔的总次数;ΔTd为台风路径短时预测时间长度;
步骤S23:对开始影响杆塔、结束影响杆塔以及完全作用风险杆塔的折线路径段分别按短期预测方法划分时间间隔并获取每一时间间隔内风险杆塔受到的风速;其中完全作用风险杆塔的折线路径段为保持前路径段影响风险杆塔状态的路径段。
9.一种基于权利要求1至8任一项所述的台风路径预测信息下的输电杆塔累积损伤故障概率计算方法的***,其特征在于:包括处理器以及存储器,所述存储器中存储有权利要求1-8任一项所述方法的逻辑指令,处理器在运行时执行存储器中存储的逻辑指令。
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CN115659652B (zh) * | 2022-10-28 | 2023-05-12 | 上海电力大学 | 一种台风作用下输电杆塔的生存率分析方法与*** |
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KR101865791B1 (ko) * | 2016-12-30 | 2018-07-04 | 주식회사 포디솔루션 | 태풍 리스크 분석 시스템 및 이를 이용한 태풍 리스크 분석 방법 |
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2019
- 2019-01-14 CN CN201910032826.9A patent/CN109784559B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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基于台风预报的线路安全预警模型初探;陈扬;《自动化与仪器仪表》;20151231;第119-202页 * |
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