CN110543542B - 用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法及***,该方法包括步骤:获取待绘制灾害分布图的区域的历年逐日降水数据、地形数据、变电设备位置数据和变电设备电压等级数据、以及历年变电设备的历史淹没灾害数据;将待绘制灾害分布图的区域划分为网格;确定每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级,划分每个网格的暴雨淹没灾害易发降水阈值;确定历年每个网格满足暴雨淹没灾害发生的暴雨灾害气象日数并进行修正;进而划分每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级绘入区域的灾害分布图。本发明可以科学评估不同地区变电设备暴雨淹没灾害程度。
Description
技术领域
本发明涉及电网防护技术领域,尤其涉及一种用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法及***。
背景技术
暴雨淹没是一种自然现象,与降水条件、地形地势有密切相关,当暴雨带来的大量降水无法及时渗透和蒸发,通过径流作用在低洼地区汇聚时,就出现了暴雨淹没灾害。中国的中东部地区受季风气候影响,夏季雨季期集中,每年5-8月份频繁出现暴雨淹没灾害。
暴雨淹没灾害容易导致低洼位置的变电设备浸水,轻则设备停运导致停电,重则变电设备永久损坏,修复时间长,产生昂贵的设备维修费用和巨大的电量损失。
因此开展变电设备暴雨淹没灾害分布图绘制,可以对不同位置变电设备暴雨淹没灾害程度进行划分,为针对性开展暴雨淹没灾害防治和应对工作提供理论支撑。
发明内容
本发明提供了一种用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法及***,用以解决暴雨淹没灾害容易导致低洼位置的变电设备浸水,而产生昂贵的设备维修费用和巨大的电量损失的技术问题。
为解决上述技术问题,本发明提出的技术方案为:
一种用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,包括以下步骤:
获取待绘制灾害分布图的区域的历年逐日降水数据、地形数据、变电设备位置数据和变电设备电压等级数据、以及历年变电设备的历史淹没灾害数据;将待绘制灾害分布图的区域划分为网格;
根据地形数据,确定每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级;
根据暴雨淹没灾害易发地形等级以及历年逐日降水数据,划分每个网格的暴雨淹没灾害易发降水阈值;
根据每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级和暴雨淹没灾害易发降水阈值,分析历年逐日降水量数据,统计降水量超过该网格暴雨淹没灾害易发降水阈值的降水日数,将这个统计的降水日数定义为满足暴雨淹没灾害发生的暴雨灾害气象日数;
根据变电设备位置数据和变电设备电压等级数据,确定每个网格的变电设备分布情况,进而确定每个网格的修正系数,并将每个网格的暴雨灾害气象日数乘以修正系数进行修正;
根据每个网格的历年变电设备的历史淹没灾害数据或修正后的暴雨灾害气象日数,划分每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级;
将每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级对应绘入区域的灾害分布图。
优选地,根据地形数据,确定暴雨淹没灾害易发地形等级,包括:
将灾害分布图绘制区域分别划分为3km*3km、300m*300m和30m*30m三种精度的网格,根据网格尺度由大到小的顺序,利用中心网格和周围八个相邻网格的高度差,寻找并逐级确定所有低洼中心的网格,并将低洼中心的暴雨淹没灾害易发地形等级设置为高度风险;
在30m*30m网格中,位于低洼中心周围并与低洼中心的网格的数字高程差异小于3m、周围八个网格中有5~7个网格高于中心网格,确认中心网格为低洼中心蔓延区,将低洼中心蔓延区暴雨淹没灾害易发地形等级设置为中度风险;
将除低洼中心和低洼中心蔓延区之外的其他区域的网格的暴雨淹没灾害易发地形等级设置为低度风险。
优选地,方法还包括,获取待绘制灾害分布图的区域的水系数据;
当完成确定暴雨淹没灾害易发地形等级后,方法还包括:根据水系数据,将位于水系上的低洼中心网格和低洼中心蔓延区网格剔除。
优选地,根据暴雨淹没灾害易发地形等级以及历年逐日降水数据,划分每个网格的暴雨淹没灾害易发降水阈值,包括:
提取历年逐日降水数据中的12小时、24小时或48小时内总降水量进行如下划分:
针对高度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过45mm、24小时总降水量超过75mm、48小时总降水量超过150mm;
针对中度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过60mm、24小时总降水量超过100mm、48小时总降水量超过200mm;
针对低度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过100mm、24小时总降水量超过180mm、48小时总降水量超过300mm。
优选地,根据变电设备位置数据和变电设备电压等级数据,确定每个网格的变电设备分布情况,进而确定每个网格的修正系数,包括以下情况:
如果3*3km范围内没有10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为0.2~0.6;
如果3*3km范围内有1个10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为1;
如果3*3km范围内有2个及以上10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为1.2~1.5。
优选地,根据每个网格的历年变电设备的历史淹没灾害数据或修正后的暴雨灾害气象日数,划分每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级,包括以下情况:
当历年格内暴雨灾害气象日数等于或大于8天;或者网格内的10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害4次或以上,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为3级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数等于或大于4天且小于8天;或者网格内的10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害2~4次,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为2级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数等于或大于1天且小于4天;或者网格内10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害1次,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为1级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数为0天,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为0级区域。
优选地,历年为近10年。
本发明还提供一种计算机***,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
本发明具有以下有益效果:
本发明的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法及***,通过多种数据综合,可以直观地绘出暴雨淹没灾害分布图,可以科学评估不同地区变电设备暴雨淹没灾害程度,为变电设备暴雨淹没灾害应对提供指导,该方法思路清晰,简单方便,实用性强,准确率高。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是本发明优选实施例的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法的流程示意图;
图2是本发明优选实施例2的绘制完成的变电设备的暴雨淹没灾害分布图;
图3是本发明优选实施例2的变电设备暴雨淹没灾害3级风险区域示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
参见图1,本发明的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,包括以下步骤:
S1:获取待绘制灾害分布图的区域的历年逐日降水数据、地形数据、变电设备位置数据和变电设备电压等级数据、以及历年变电设备的历史淹没灾害数据;将待绘制灾害分布图的区域划分为网格;
S2:根据地形数据,确定每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级;
S3:根据暴雨淹没灾害易发地形等级以及历年逐日降水数据,划分每个网格的暴雨淹没灾害易发降水阈值;
S4:根据每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级和暴雨淹没灾害易发降水阈值,分析历年逐日降水量数据,统计降水量超过该网格暴雨淹没灾害易发降水阈值的降水日数,将这个统计的降水日数定义为满足暴雨淹没灾害发生的暴雨灾害气象日数;
S5:根据变电设备位置数据和变电设备电压等级数据,确定每个网格的变电设备分布情况,进而确定每个网格的修正系数,并将每个网格的暴雨灾害气象日数乘以修正系数进行修正;
S6:根据每个网格的历年变电设备的历史淹没灾害数据或修正后的暴雨灾害气象日数,划分每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级;
S7:将每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级对应绘入区域的灾害分布图。
上述步骤通过多种数据综合,可以直观地绘出暴雨淹没灾害分布图,可以科学评估不同地区变电设备暴雨淹没灾害程度。
实施时,以上的方法还可进行以下优化,以下举例说明(实施例仅为示例,不作为技术特征的组合限制,不同的实施例之间的技术特征可进行合理的组合):
实施例1:
本发明的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,包括以下步骤:
S1:获取待绘制灾害分布图的区域的历年(本实施例中历年为近10年)逐日降水数据、地形数据和水系数据、变电设备位置数据和变电设备电压等级数据、以及历年变电设备的历史淹没灾害数据;将待绘制灾害分布图的区域划分为网格;
S2:根据地形数据,确定每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级。暴雨带来的大量降水在短时间内无法渗透或排到排水管网,会沿地势汇聚到低洼中心地区;如果暴雨强度特别大时,低洼中心的积水会向附近区域漫延,因此变电设备暴雨淹没易发地形可以划分为低洼中心和低洼中心蔓延区。具体包括:
将灾害分布图绘制区域分别划分为3km*3km、300m*300m和30m*30m三种精度的网格,根据网格尺度由大到小的顺序,利用中心网格和周围八个相邻网格的高度差,寻找并逐级确定所有低洼中心的网格,并将低洼中心的暴雨淹没灾害易发地形等级设置为高度风险;
在30m*30m网格中,位于低洼中心周围并与低洼中心的网格的数字高程差异小于3m、周围八个网格中有5~7个网格高于中心网格,确认中心网格为低洼中心蔓延区,将低洼中心蔓延区暴雨淹没灾害易发地形等级设置为中度风险;
将除低洼中心和低洼中心蔓延区之外的其他区域的网格的暴雨淹没灾害易发地形等级设置为低度风险;
根据水系数据,将位于水系上的低洼中心网格和低洼中心蔓延区网格剔除。
S3:根据暴雨淹没灾害易发地形等级以及历年逐日降水数据,划分每个网格的暴雨淹没灾害易发降水阈值,包括:
提取历年逐日降水数据中的12小时、24小时或48小时内总降水量,进行如下划分:
针对高度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过45mm、24小时总降水量超过75mm、48小时总降水量超过150mm;
针对中度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过60mm、24小时总降水量超过100mm、48小时总降水量超过200mm;
针对低度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过100mm、24小时总降水量超过180mm、48小时总降水量超过300mm。
变电设备暴雨淹没灾害的发生的直接原因是暴雨在短时间带来的大量降水来不及渗透或排到排水管网,经过地表径流汇聚。因此暴雨淹没灾害的发生与短时间强降水有关。根据灾害分布图绘制区域降水特征,选取12小时、24小时或48小时内总降水量划分暴雨淹没灾害易发降水阈值,比较恰当。一般而言,12小时总降水量适用于年降水较少的西北地区;24小时总降水量适用于我国中东部的北方地区(华北、东北、花东北部);48小时总降水量适用于南方地区和西南地区东部(四川盆地)。
S4:根据每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级和暴雨淹没灾害易发降水阈值,分析历年逐日降水量数据,统计降水量超过该网格暴雨淹没灾害易发降水阈值的降水日数,将这个统计的降水日数定义为满足暴雨淹没灾害发生的暴雨灾害气象日数;
S5:根据变电设备位置数据和变电设备电压等级数据,确定每个网格的变电设备分布情况,进而确定每个网格的修正系数,并将每个网格的暴雨灾害气象日数乘以修正系数进行修正。
其中,修正系数与当地人口和用电量有关。修正系数的取值如下:
如果3*3km范围内没有10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为0.2~0.6;
如果3*3km范围内有1个10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为1;
如果3*3km范围内有2个及以上10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为1.2~1.5。
S6:根据每个网格的历年变电设备的历史淹没灾害数据或修正后的暴雨灾害气象日数,划分每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级,包括以下情况:
当历年格内暴雨灾害气象日数等于或大于8天;或者网格内的10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害4次或以上,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为3级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数等于或大于4天且小于8天;或者网格内的10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害2~4次,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为2级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数等于或大于1天且小于4天;或者网格内10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害1次,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为1级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数为0天,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为0级区域。
等级越高,对应的变电设备暴雨淹没灾害风险越高。
S7:将每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级对应绘入区域的灾害分布图,绘制时,对不同等级风险的网格显示不同颜色,例如风险等级越高,对应的网格的颜色越深。可通过GIS等绘图软件完成绘制。
实施例2:
本实施例是实施例1的应用例。本实施例采用实施例1的方法绘制湖南省变电设备暴雨淹没灾害分布图。
设置灾害分布图的绘制区域范围为北纬24.5°-30.5°,东经108.5°-114.5°,网格精度3km*3km。
获取(通过收集数据得到)该区域2009-2018年共10年逐日降水数据;获取该区域30m*30mDEM数字高程数据;获取该区域30m*30m水系数据;获取该区域10kV及以上电压等级变电设备位置数据和变电设备电压等级数据;获取该区域2009-2018年共10年10kV及以上电压等级变电设备历史淹没灾害数据。
完成与实施例1中相同的步骤S2;其中,在步骤S2中,参见图2,图2为湖南省的暴雨淹没灾害易发地形中的高度风险(低洼中心)的网格示意。
根据湖南省近10年的日降水数据统计得出的暴雨过程降水特征(历年逐日降水数据),确定:
高度风险区域暴雨淹没灾害易发降水阈值是:24小时总降水量超过75mm或48小时总降水量超过150mm。
中度风险区域暴雨淹没灾害易发降水阈值是:24小时总降水量超过100mm或48小时总降水量超过200mm。
低度风险区域暴雨淹没灾害易发降水阈值是:24小时总降水量超过180mm或48小时总降水量超过300mm。
完成与实施例1中相同的步骤S4及S7。
绘制得到如图3所示的变电设备暴雨淹没灾害3级风险区域示意图。绘制结果说明,湖南北部的常德地区有大量湖南湖北电网联络线经过,高电压等级变电设备分布密集;益阳西部和怀化北部为湖南暴雨过程最频繁、降水量最大的区域;长株潭地区为湖南人口密度最大、用电点最大的地区,变电设备分布最密集;怀化中南部和永州中南部地区山地、平原、丘陵分布复杂,为淹没灾害最易发的地形区域;因此利用本发明绘制的灾害分布图与实际相符合,准确度非常高。
实施例3:
本实施例提供一种计算机***,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例的步骤。
综上可知,本发明通过多种数据和因素综合,可以直观地绘出暴雨淹没灾害分布图,可以科学评估不同地区变电设备暴雨淹没灾害程度,为变电设备暴雨淹没灾害应对提供指导,该方法思路清晰,简单方便,实用性强,准确率高。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取待绘制灾害分布图的区域的历年逐日降水数据、地形数据、变电设备位置数据和变电设备电压等级数据、以及历年变电设备的历史淹没灾害数据;将待绘制灾害分布图的区域划分为网格;
根据所述地形数据,确定每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级;包括:
将灾害分布图绘制区域分别划分为3km*3km、300m*300m和30m*30m三种精度的网格,根据网格尺度由大到小的顺序,利用中心网格和周围八个相邻网格的高度差,寻找并逐级确定所有低洼中心的网格,并将低洼中心的暴雨淹没灾害易发地形等级设置为高度风险;
在30m*30m网格中,位于低洼中心周围并与低洼中心的网格的数字高程差异小于3m、周围八个网格中有5~7个网格高于中心网格,确认所述中心网格为低洼中心蔓延区,将低洼中心蔓延区暴雨淹没灾害易发地形等级设置为中度风险;
将除低洼中心和低洼中心蔓延区之外的其他区域的网格的暴雨淹没灾害易发地形等级设置为低度风险;
根据暴雨淹没灾害易发地形等级以及所述历年逐日降水数据,划分每个网格的暴雨淹没灾害易发降水阈值;
根据每个网格的暴雨淹没灾害易发地形等级、暴雨淹没灾害易发降水阈值、以及历年逐日降水量数据,确定历年每个网格满足暴雨淹没灾害发生的暴雨灾害气象日数;
根据变电设备位置数据和变电设备电压等级数据,确定每个网格的变电设备分布情况,进而确定每个网格的修正系数,并将每个网格的暴雨灾害气象日数乘以修正系数进行修正;
根据每个网格的历年变电设备的历史淹没灾害数据或修正后的暴雨灾害气象日数,划分每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级;
将每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级对应绘入区域的灾害分布图。
2.根据权利要求1所述的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,其特征在于,所述方法还包括,获取待绘制灾害分布图的区域的水系数据;
当完成确定暴雨淹没灾害易发地形等级后,所述方法还包括:根据所述水系数据,将位于水系上的低洼中心网格和低洼中心蔓延区网格剔除。
3.根据权利要求1所述的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,其特征在于,根据暴雨淹没灾害易发地形等级以及所述历年逐日降水数据,划分每个网格的暴雨淹没灾害易发降水阈值,包括:
提取历年逐日降水数据中的12小时、24小时或48小时内总降水量进行如下划分:
针对高度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过45mm、24小时总降水量超过75mm、48小时总降水量超过150mm;
针对中度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过60mm、24小时总降水量超过100mm、48小时总降水量超过200mm;
针对低度风险的网格,暴雨淹没灾害易发降水阈值设置为12小时总降水量超过100mm、24小时总降水量超过180mm、48小时总降水量超过300mm。
4.根据权利要求1所述的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,其特征在于,根据变电设备位置数据和变电设备电压等级数据,确定每个网格的变电设备分布情况,进而确定每个网格的修正系数,包括以下情况:
如果3*3km范围内没有10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为0.2~0.6;
如果3*3km范围内有1个10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为1;
如果3*3km范围内有2个及以上10kV及以上电压等级变电设备,则该范围内所有网格的修正系数取值为1.2~1.5。
5.根据权利要求4所述的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,其特征在于,根据每个网格的历年变电设备的历史淹没灾害数据或修正后的暴雨灾害气象日数,划分每个网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级,包括以下情况:
当历年格内暴雨灾害气象日数等于或大于8天;或者网格内的10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害4次或以上,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为3级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数等于或大于4天且小于8天;或者网格内的10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害2~4次,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为2级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数等于或大于1天且小于4天;或者网格内10kv及以上变电设备历史实际发生淹没灾害1次,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为1级区域;
当历年网格内暴雨灾害气象日数为0天,划分网格的变电设备暴雨淹没灾害风险等级为0级区域。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法,其特征在于,所述历年为近10年。
7.一种计算机***,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一所述方法的步骤。
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CN106022953A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 国网浙江省电力公司台州供电公司 | 电网设施暴雨风险评估方法 |
CN108132981A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-06-08 | 国家电网公司 | 顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法 |
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