CN103018604A - 一种电网设施雷击风险的评估方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电网设施雷击风险的评估方法，其在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元，并计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，其中，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。有效地克服了现有技术中由于评价指标单一而带来的评估结果不准确的问题。采用本发明提供的评估方法能够全方面、多因素对电网设施雷击灾害进行评估。

Description

一种电网设施雷击风险的评估方法及其装置

技术领域

本发明涉及风险评估领域，更具体的说，是涉及一种电网设施雷击风险的评估方法及其装置。

背景技术

近年来，随着电网的快速发展和强对流天气的增多，雷害故障呈现出一些新的特点，雷击造成的线路两相闪络、同塔双回线路同时闪络、同一输电通道多回线路相继跳闸等严重故障明显增加，高电压、长距离、大容量输电线路防雷工作面临新的难题。为此，需要根据电网设备的内部环境及外部环境开展深入细致的防雷评估研究，建立科学规范的电网雷害风险评价体系，依次确定防雷改造的重点线路、重点区段和重点杆塔，以评估结果指导各级生产管理部门进行有针对性的架空输电线路防雷设计、建设、运行和改造工作。

然而，针对电网雷害风险评估，目前一般采用雷击跳闸率作为评价指标，认为跳闸率高的线路即为雷害风险较高的线路。而发明人发现：根据电网运行经验，电网设备所处的外部环境同时也起到了决定性作用，仅以雷击跳闸率作为衡量电网雷害风险的唯一指标是不完全的，跳闸率的绝对数值并不能真实反映各条线路的雷害风险水平，据此无法准确评估确定亟待改造的重点线路。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种电网设施雷击风险的评估方法，以克服现有技术中由于评价指标单一而带来的评估结果不准确的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种电网设施雷击风险的评估方法，基于GIS，包括：

在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元；

计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。

优选的，所述计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，具体为采用专家打分法和层次分析法相结合。

优选的，所述气候背景包括温度、风速以及湿度，所述地理环境包括海拔高度以及坡度坡向。

优选的，包括：通过面积权重内插法确定多数基本评价单元的属性值。

优选的，所述面积权重内插法具体包括步骤：

a)确定落在各个规则格网区域上的源区域；

b)确定各个源区域与规则格网区域相交部分的面积，并计算其占格网区域面积的百分比；

c)按照面积比例来分配属性值。

一种电网设施雷击风险的评估装置，包括：

划分模块，用于在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元；

计算模块，用于计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。

优选的，所述气候背景包括温度、风速以及湿度，所述地理环境包括海拔高度以及坡度坡向。

优选的，包括：通过面积权重内插法确定多数基本评价单元的属性值。

优选的，包括：

确定模块，用于确定落在各个规则格网区域上的源区域；

处理模块，用于确定各个源区域与规则格网区域相交部分的面积，并计算其占格网区域面积的百分比；

分配模块，用于按照面积比例来分配属性值。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明提供了一种电网设施雷击风险的评估方法，其在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元，并计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，其中，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。有效地克服了现有技术中由于评价指标单一而带来的评估结果不准确的问题。采用本发明提供的评估方法能够全方面、多因素对电网设施雷击灾害进行评估。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种电网设施雷击风险的评估方法的流程图；

图2为本发明采用的面积权重内插法的流程图；

图3为本发明实施例提供的一种网格划分的土地利用类型图；

图4为本发明实施例提供的一种基本评价单元的示意图；

图5为本发明实施例中地闪频次与气象要素的相关系数图；

图6为本发明提供的一种电网设施雷击风险的评估装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种实现面积权重内插法的装置示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅附图1，为本发明提供一种电网设施雷击风险的评估方法，基于GIS，包括：

S101：在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元。

S102：计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。

其中，现有的计算易损性量化值的确定，有按专家的经验和主观判断来确定，如经验权数法、专家打分法等；有各种数学方法，如统计平均值法、指标值法、相邻指标比较法、灵活偏好矩阵法、逐步回归法、灰色关联法、主成分分析法、层次分析法、模糊变权法等。数学方法由于其主观性小而应用较为广泛，但数学方法在模型选择和数据选择上也具有一定的主观性，而且还要兼顾其使用的灵活性和可操作性，因此，本发明中所述计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，具体为采用专家打分法和层次分析法相结合。

除此，所述气候背景可以包括温度、风速以及湿度，所述地理环境可以包括海拔高度以及坡度坡向。再次不具体进行限定。

请参见图2，在本实施例中，是通过面积权重内插法确定多数基本评价单元的属性值，具体步骤如下：

S201：确定落在各个规则格网区域上的源区域。

S202：确定各个源区域与规则格网区域相交部分的面积，并计算其占格网区域面积的百分比。

S203：按照面积比例来分配属性值。

现结合一具体实施例，对上述方法进行介绍，在本实施例中，以影响因素为下垫面土地类型为例，进行介绍，同样，其他影响因素的易损性量化值的计算方法相同，在此不再重复介绍。

请参阅图3，基于GIS技术，对研究区域划分为100m×100m的格网状区域，每一个格网即为一个基本评价单元，根据空间量化模型来计算每个评价单元的易损性程度值。结合图3可知，研究区域按照土地利用类型可划分为多个多边形区域，各区的属性信息见图例。不可避免地，网格化后得到的格网区域可能有落在多个源区域的情况。目前，我们采用面积权重内插法来实现最大限度地合理推定这些格网区域上的属性值。此方法根据规则格网区域内各源区域所占面积的百分比来确定格网区域的属性数值。

图4为一个基本评价单元，其中，A、B、C、D为此格网内的不同土地利用类型。针对某一种特定灾害而言，不同土地利用类型的相应潜在易损性因子为I_A、I_B、I_C、I_D。格网中A、B、C、D的面积为S_A、S_B、S_C、S_D。其评价单元内的土地利用类型易损性量化值I₁可表达为：

I₁=I_AS_A+I_BS_B+I_CS_C+I_DS_D    （1-1）

式（1-1）即为单个评价单元中，土地利用类型易损性量化值。

为了更好的验证本发明提供的一种电网设施雷击风险的评估方法的准确性，选取近年浙江省精细化土地利用类型矢量数据。根据土地利用类型数据来量化区域承灾体对雷电灾害的易损性，从而来研究雷电分布与地理因素之间的相关性。土地利用类型数据包含21种：21林地、22灌木林地、23疏林地、24其他林地、31高覆盖草地、32中覆盖草地、33低覆盖草地、41河渠、42湖泊、43水库、51城镇用地、52居民用地、53工交建设用地、66裸岩、111山区水田、112丘陵水田、113平原水田、121山区旱地、122丘陵旱地、123平原旱地，需要说明的是：以上数字为标准类型代码，但并不局限于此，可以根据采集的不同数据进行自定义，再此不做详细说明。

由于地区的地闪密度各范围都有分布，既有地闪密度较低的地区，也有地闪密度较高的地区，所以选取台州地区作为土地利用类型相关性分析的典型样本。根据土地利用类型的一级分类标准以及台州的实际情况，将以上分为居民用地（52、53）、城镇用地（51）、水域（41、42、43）、旱地（121、122、123）、林地（21、22、23、24）、草地（31、32、33）、水田（111、112、113）。利用浙江某一地区的土地利用类型的栅格数据与地闪密度进行相关分析，求得其相关系数，并逐一进行显著性检验。

表1土地利用类型与地闪频次的相关分析

土地利用类型	相关系数	显著性
			草地	-0.155	通过0.01检验
城镇用地	-0.024	通过0.01检验
			旱地	-0.045	通过0.01检验
林地	0.288	通过0.01检验
			居民用地	-0.021	通过0.05检验
水田	-0.217	通过0.01检验
			水域	-0.095	通过0.01检验

除了林地外，其他土地利用类型和地闪密度成负相关关系。全部土地类型的相关系数都通过了显著性的检验。林地与年均地闪密度成正相关关系，这说明，地闪容易在林地上发生，而地闪密度与水田成负相关关系，这说明，地闪不易在水田上发生。其他土地利用类型由于相关系数太小，与地闪密度的关系可以忽略。

选取栅格中年均地闪密度大于15次的进行分析。在地闪密度在15次以上的栅格中，林地平均占79.0%，水田占12.1%，草地占3.6%，旱地3%，其他在3%以下。

浙江省的林地一般位于高海拔地区，而由于地形的作用，容易遭致闪电。而且林地一般有高耸的冠层，也容易引雷。综合上述，林地易于发生地闪。

同样，本实施例还对其他影响因素进行了验证，如气候背景。具体操作如下：

利用NCEP1°×1°FNL（全球分析资料），分析个例发生时的大尺度天气形势。由于个例均发生午后，所以形势图的时间选取14时。

分析数据如下：

2006年8月31日15-21时的个例，分析2006年8月31日14时的天气形势图，从500hp天气形势图可见，浙江处于大陆高压东北侧，偏北气流控制，台湾东南部海面上有一低压；从700hp形势图分析，浙江省处于脊前西北气流控制，高层冷有平流；850hp形势图中，浙江省也被西北气流控制。综合以上分析，此种天气形势对强对流过程无明显的促进作用。

2007年7月16日个例，从500hp形势图上分析，浙江省处于副高前侧，偏西气流控制；从700hp形势图上可见，浙江省处于弱脊前面西北气流控制；850hp形势图上看见，浙江省处于偏西气流控制。

2008年8月15日个例，500hp形势场分析，浙江处于弱脊前的偏西气流控制，高层弱的冷平流；中低层700hp和850hp形势图中可见，浙江处于西南气流控制。未发现有利于强对流天气发生发展的大尺度天气系统。

2008年8月22日个例，地闪点主要位于浙北地区，广东一带有台风0812号。高中低三层形势图可见，浙江均处于西南气流控制，高空槽位于鲁南-湖北-湖南一线，低空切变线位于安徽-湖南一带，离浙江省距离较远。0812号台风正位于广东沿海。从形势图分析，未发现有利于强对流天气发生发展的大尺度天气系统。

2008年8月31日个例，地闪点主要位于温州和丽水一带，跳闸点主要位于温州地区。

500hp和700hp形势图可见，浙江省处于槽前西南气流控制，低层850hp形势图中浙江省有一切变。高中低空的形势场配置有利于强对流天气的生产和发展。

2009年8月28日个例，地闪位于台州地区、金华和杭州南部地区，跳闸点主要位于温州地区和杭州南部地区。从500hp形势图上分析，浙江处于弱脊钱的西北气流控制；700hp形势图可见，浙江省处于大陆高压环流中；850hp形势图可见，浙江处于东北气流控制；三层形势图上，均未发现有利于强对流天气发生发展的大尺度天气系统。

2010年8月18日个例，地闪主要位于浙江省中间线以西，跳闸点也位于这个地位。

从500hp形势图上可见，浙江省处于副热带高压控制；中低层处于偏南气流控制；从高中低三层形势图分析，未发现有利于强对流天气发生发展的大尺度天气系统。

对以上个例的形势图分析，除了个别个例有大尺度天气系统以外，造成大范围跳闸雷害事故发生时的天气大多数无有利于强对流发生发展的的大尺度天气系统，这说明造成大范围跳闸雷害事故的天气系统以小尺度局地性的系统为主。而小尺度局地性系统的发生发展与地形、地貌、土地利用类型、大型水体、城市热岛效应等有很大关系。

为了从中小尺度研究雷害事故的特征，本文统计全省68个常规站2004年4月到2011年12月的逐月的平均降水量，平均气温，平均相对湿度，2分钟月平均风速和月太阳总辐射值（仅有杭州站和椒江站），利用已有的逐月气象要素值与电力部门20004年4月到2011年12月逐月浙江省电闪频次进行pearson相关分析，计算相关系数，并分别进行显著性检验。

气温与地闪频次，Pearsom相关系数：0.711，在0.01水平（双侧）上显著相关。

降水量与地闪频次，Pearsom相关系数：0.445，在0.01水平（双侧）上显著相关。

相对湿度与地闪频次，Pearsom相关系数：0.230，在0.05水平（双侧）上显著相关。

风速与地闪频次，Pearsom相关系数：0.217，在0.05水平（双侧）上显著相关。

太阳总辐射与地闪频次：

与杭州的Pearsom相关系数：0.639，在0.01水平（双侧）上显著相关。

与台州的Pearsom相关系数：0.646，在0.01水平（双侧）上显著相关。

与全省平均的Pearsom相关系数：0.654，在0.01水平（双侧）上显著相关。

从图5可以看出，浙江省的地闪频次与气温的相关性最高，其次是太阳总辐射。这两个因素都能促使不稳定能量产生，而不稳定能量是雷暴（地闪）产生的必要前提。这也说明了下垫面增温幅度、热对流的强弱是导致浙江省地闪发生和多寡的主要因素。

本实施例中，将以上的要素统一的归为气候背景这一要素。作为一个影响因素来进行运算。

在上述具体试验数据的基础上，本发明还提供了一种权重指标的确定方法，其中，指标权重的确定采用灰色关联度方法，主要步骤如下：

1）构建基础数据表

数据表各列为雷电风险区划指标，组成数列Xi={X1,X2,X3,X4}；各行为浙江各行政区，作为比较点，构成数列Yj={Y1,Y2,Y3……Y18}（j＝1,2,3……18）。输入基础数据见表2

表2基础数据表

县名	雷电密度	海拔高度	气候背景	......	地面倾角
						XX县	11	753.6	7	......	7.1
XX县	13	358.4	5	......	9
						XX县	11	964.8	3	......	3.1
XX县	15	432.7	3	......	2.5
						XX县	2	521.9	7	......	2.5
XX县	6	352.5	3	......	1.1

XX县	1	574.3	5	......	4.2
						......	......	......	......	......	......
......	......	......	......	......	......

2）对基础数据表进行极性变换和均值化变换，使之化为数量级大体相近的无量纲数据，以实现可比性。

3）计算关联度

以第一列雷电密度为参考数列，根据公式

Δ_ij(k)=|X_i(k)-X_j(k)|,(k=1,2,…,12)

对步骤2）所得数据进行计算，即参考数列减去其他列，然后求绝对值，得绝对差数列

表3绝对差数列

	Δ12	Δ13	Δ14
				XX县	0.1718	0.0022	1.1457
XX县	1.1558	0.8208	1.6027
				XX县	0.7110	1.0022	0.4869
XX县	1.2847	1.6394	1.3690
				XX县	1.0139	1.4314	0.7018
XX县	0.0558	0.2058	0.5068
				......	......	......	......

由此得到Δ_min和Δ_max

根据关联系数公式 ${\mathrm{\ξ}}_{\mathrm{ij}}\left(k\right)=\frac{{\mathrm{\Δ}}_{\min }+\mathrm{\ρ}{\mathrm{\Δ}}_{\max }}{|X_i\left(k\right)-X_j\left(k\right)|+\mathrm{\ρ}{\mathrm{\Δ}}_{\max }}$

（式中，ρ为分辨系数，取值[0,1]，其值只影响关联系数的大小，不影响关联序，一般取中间值0.5）,可得比较数列Xj对参考数列X1的关联系数

根据关联度公式

及绝对差数列可得比较数列Xj对参考数列X1的关联度，即对各列求平均，得到每列的平均值。

表4关联度表

评价指标	r12	r13	r14
				关联度	0.6052	0.6199	0.5901

同样按上述步骤，依次改变字母序列，求出所有两两数列的关联度值，得到关联矩阵R（n×n），其中R的对角元素均为1。

4）计算各指标的权重

求出关联矩阵R中各行平均值

i=1,2,3……n，根据公式可得各指标的权重ω_i。

表5指标权重

根据上述指标权重，建立指标体系量化系统。

上述本发明提供的实施例中详细描述了方法，对于本发明的方法可采用多种形式的装置实现，因此本发明还提供了一种装置，下面给出具体的实施例进行详细说明。

请参阅图6，为本发明实施例提供的一种电网设施雷击风险的评估装置的结构示意图，包括：划分模块10以及计算模块20，其中，划分模块10用于在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元；计算模块20用于计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。

所述气候背景包括温度、风速以及湿度，所述地理环境包括海拔高度以及坡度坡向。本是实施例是通过面积权重内插法确定多数基本评价单元的属性值，所述面积内插法的实现装置如图7所示，包括：确定模块30、处理模块40以及分配模块50，

其中，确定模块用于确定落在各个规则格网区域上的源区域。处理模块用于确定各个源区域与规则格网区域相交部分的面积，并计算其占格网区域面积的百分比。分配模块用于按照面积比例来分配属性值。

综上所述：本发明提供了一种电网设施雷击风险的评估方法，其在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元，并计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，其中，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。有效地克服了现有技术中由于评价指标单一而带来的评估结果不准确的问题。采用本发明提供的评估方法能够全方面、多因素对电网设施雷击灾害进行评估。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例提供的装置而言，由于其与实施例提供的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所提供的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所提供的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种电网设施雷击风险的评估方法，基于GIS，其特征在于，包括：

在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元；

计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。

2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，具体为采用专家打分法和层次分析法相结合。

3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述气候背景包括温度、风速以及湿度，所述地理环境包括海拔高度以及坡度坡向。

4.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，包括：通过面积权重内插法确定多数基本评价单元的属性值。

5.根据权利要求4所述的评估方法，其特征在于，所述面积权重内插法具体包括步骤：

a)确定落在各个规则格网区域上的源区域；

b)确定各个源区域与规则格网区域相交部分的面积，并计算其占格网区域面积的百分比；

c)按照面积比例来分配属性值。

6.一种电网设施雷击风险的评估装置，其特征在于，包括：

划分模块，用于在待检测区域进行网格划分，形成至少一个基本评价单元；

计算模块，用于计算每个所述基本单元评价单元中，不同影响因素对电网设施雷击灾害的易损性量化值，所述影响因素包括：雷电密度、落雷强度、气候背景、地理环境以及下垫面土地类型。

7.根据权利要求6所述的评估装置，其特征在于，所述气候背景包括温度、风速以及湿度，所述地理环境包括海拔高度以及坡度坡向。

8.根据权利要求1所述的评估装置，其特征在于，包括：通过面积权重内插法确定多数基本评价单元的属性值。

9.根据权利要求8所述的评估装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定落在各个规则格网区域上的源区域；

处理模块，用于确定各个源区域与规则格网区域相交部分的面积，并计算其占格网区域面积的百分比；

分配模块，用于按照面积比例来分配属性值。

Images