CN103425886A - 热带气旋致输电线路风压的多模型在线综合计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种热带气旋致输电线路风压的多模型在线综合计算方法。其技术实现方案包括内外四层嵌套的迭代结构：最外层根据发布的台风路径实时信息判断是否启动输电线路风压计算模块；次次内层为移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算子过程；次内层为各环流分量计算模型的权重迭代修正子过程；最内层为最大风速半径、形状参数优化辨识迭代子过程。本发明克服了单个模型计算结果可信度低的不足，提高了计算结果的可信度，用以较为准确地计算热带气旋风场下架空输电线路所承受的风压值并辨识可能发生损毁的输电线路、对应的时间窗口及这些线路发生损毁的可能性。

Description

热带气旋致输电线路风压的多模型在线综合计算方法

技术领域

本发明涉及一种热带气旋致输电线路风压的多模型在线综合计算方法。

背景技术

中国东南沿海地区是世界上受热带气旋影响最为严重的地区之一。近年来，受全球气候变暖和海平面逐渐上升的影响，该地区台风致灾的频次和危险性也在不断上升，造成电力系统输、配电设备频繁被损毁，甚至引发电网大范围停电事故。因此，对热带气旋可能引发电网设备损毁的态势进行在线评估，对于监测和防控热带气旋对电网的危害具有重要应用价值。

然而，受目前电网覆盖范围内台风监测点数量和数据传输等技术条件的制约，电网运行部门尚无法获得台风发生期间受其影响的电网内所有输电线路所受风荷的实时监测信息。这一实际情况就决定了：电网运行部门目前只能借助气象部门公开发布或从其购买的少量关键信息、利用部分经验模型、通过计算的方式获得多个地理位置处的多条或多段输电线路所受风压的大小，并由此进一步对台风可能带来高致灾风险的电网事故集进行排序、筛选、预警与防控。

在气象学研究中，热带气旋风场的物理模型可以较为合理的分析台风灾害的关键物理特征-热带气旋风场分布。热带气旋风场包含不断运动中的移行风速分量和环流风速分量两部分。对于热带气旋风场中的任一点，其风速矢量可看作是移行风速分量

与环流风速分量

的矢量和，即：

$\stackrel{\→}{V}={\stackrel{\→}{V}}_d+{\stackrel{\→}{V}}_r---\left(1\right)$

目前，计算移行风速分量的典型经验模型主要有：I)宫崎正卫模型；II)上野武夫模型；III)Jelesnianki模型；IV)陈孔沫模型。各模型的数学描述如表1中所示。

表1移行风速分量模型的数学描述

表1中，V_d为热带气旋风场中距离气旋中心为r的某点处的移行风速。各模型中包含的气旋中心移动速度V₀可由当前时刻与上一时刻热带气旋中心的球面距离l除以时间间隔Δt表示。于是，上述移行风速模型中只包含最大风速半径R_max一个未知参数。

目前对热带气旋风场的环流风速分量进行求解的方法大体可分为两类：1)先求解热带气旋的气压分布，再根据梯度风速公式推导热带气旋的风场分布。常用的热带气旋气压分布模型有藤田模型、Myers模型等。2)根据热带气旋环流风速分布的经验模型，由最大风速和最大风速半径等参数直接给出热带气旋环流风场分布，无需求解气压分布。第2)类方法由于无需首先求解气压分布，故具有原理简单、计算简便的优点，更适合电力部门用于在线计算台风期间输电线路所受风压的大小。

目前，计算环流风速的典型经验模型主要有：①Rankine模型；②Jelesnianki(1965)经验模型；③Jelesnianki(1966)经验修正模型；④陈孔沫(1994)经验模型；⑤Miller模型；⑥Chan and Williams(1987)模型。各模型的数学描述如表2中所示。

表2环流风速分量模型的数学描述

表2中，V_r为热带气旋风场中距离气旋中心为r的某点处的环流风速，V_rmax为环流风速最大值，x和d为模型的形状参数。从表2中可以看出，模型①～④为单参数模型，只含有最大风速半径一个未知参数；模型⑤和⑥为双参数模型，含有最大风速半径R_max及各自的形状参数x或d两个未知参数。由于最大风速半径R_max是所有经验模型共有的关键参数，需要在辨识过程中对其给予专门关注，以便较为准确地获得参数的具体数值。

一般而言，热带气旋高风速区的风场分布最容易造成电网输电线路损毁。因此，电网调度运行部门更希望求解出的结果在高风速区能够更为准确。在高风速区，移行风速模型的选取对计算结果的影响相对较小，故可选取固定的一个移行风速模型(如宫崎正卫模型)进行计算。而考虑到在高风速区环流风速分量要远大于移行风速分量，因此在求解热带气旋风场分布时，环流风速模型的选择就显得尤为重要。然而受热带气旋气象变化的高度复杂性与难于预测特点影响，以我国当前气象技术水平，尚无法根据已发生热带气旋的气象与路径数据准确判断该热带气旋所适合的经典模型。即使某个特殊时段适用于某一特定模型，也无法依此判断未来所有时段台风路径均符合这一特定模型。简而言之，以目前国内外技术水平而言，很难在现有经典模型中找出一个最为完善的模型适用于所有的热带气旋，甚至是一场热带气旋的所有时段。因此，在难以确定某一模型在分析某一新热带气旋风场问题的效果时，采用多个环流风速模型综合应用的方式，从较长时间周期来看，可以稳定提高环流风速计算结果的可信度，从根本上解决由单个模型求解环流风速时计算结果可信度低的问题，这也是本专利的技术关键所在。

在求解出热带气旋风场的基础上，线路承受的风压值及其风压设计值可参照《110kV～750kV架空输电线路设计规范》(GB50545-2010)计算求出，然后通过比较线路承受的风压值和其风压设计值就可以辨识出可能发生损毁的线路、对应的时间窗口及这些线路发生损毁的可能性。

发明内容

本发明的目的在于通过热带气旋致输电线路风压的多模型在线综合计算方法，克服单个模型计算结果可信度低的不足，用以较为准确地计算热带气旋风场下架空输电线路所承受的风压值并辨识可能发生损毁的输电线路、对应的时间窗口及这些线路发生损毁的可能性。

利用气象中心定期发布的热带气旋气象信息，包括热带气旋中心经纬度坐标、最大风速V_max、7级风圈半径R₇和10级风圈半径R₁₀信息，设计了包含最外层、最内层、次内层、次次内层的四层嵌套迭代结构，具体实现过程如下：

最外层结构：根据发布的台风路径实时信息，判断是否启动、结束或等待进行多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块；

根据发布的最大风速信息或10级风圈半径信息进行决策：当开始发布最大风速和10级风圈半径信息，且最大风速接近或超过电网输电线路风压设计值时，需要启动多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块；当最大风速小于电网输电线路风压设计值的10％，处于暂时等待状态，以读取下一时段信息进行继续判断；当台风中心逐渐远去、强度逐渐减弱、不再发布最大风速或10级风圈半径信息时，整个计算模块就结束；

当启动了多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块，经初始化后就进入内层迭代计算，内层本身又包含多层迭代结构：其中，最内层为最大风速半径R_max、形状参数优化辨识迭代子过程；次内层为各环流分量计算模型的权重迭代修正子过程；次次内层为移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算子过程，当综合参数辨识、权重修正、移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算均收敛后，输出有关结果继续进行输电线路风压和可能受损程度的计算；计算完后，转最外层的暂时等待状态，以读取下一时段信息进行继续判断；

最内层结构：最大风速半径、形状参数优化辨识迭代子过程，

在进行最内层多模型综合参数优化辨识时，首先由单个模型独立进行在线参数辨识，由于热带气旋风场中某点的实际风速是该点处环流风速和移行风速的矢量和，故在7级和10级风圈半径的特定点处具有式(1)关系，利用环流风速和移行风速模型反求出最大风速半径R_max；

$\left\{\begin{array}{c}{V}_{r7}+V_{d7}=V_{7\min }\\ V_{r10}+V_{d10}=V_{10\min }\end{array}---\left(1\right)\right.$

式中：V_7min和V_10min分别为7级和10级风速下限值，分别取13.9m/s和24.5m/s；(GBT19201-2006)。

式(2)中如果环流风速模型选用⑥号Miller模型，移行风速模型选用I)号宫崎正卫模型，则式(2)具体形式为：

$\left\{\begin{array}{c}{(R_{\max }/R_7)}^x{V}_{r\max }+V_0{e}^{-\frac{\mathrm{\π}{R}_7}{{10R}_{\max }}}=V_{7\min }\\ {(R_{\max }/R_{10})}^x{V}_{r\max }+V_0{e}^{-\frac{\mathrm{\π}{R}_{10}}{{10R}_{\max }}}=V_{10\min }\end{array}---\left(3\right)\right.$

式中，V_rmax为环流最大风速。

$V_{r\max }=V_{\max }-V_d{|}_{r=R_{\max }}=V_{\max }-V_0{e}^{-\frac{\mathrm{\π}}{10}}---\left(4\right)$

多模型综合参数优化辨识过程基于环流风速分量进行，当移行风速模型选定后，利用待辨识参数初值或迭代过程中不断修正的辨识参数计算出移行风速分量，然后从总量中将其移除后获得环流风速分量；

由于所有环流风速分量模型中均包含最大风速半径R_max，而只有部分模型包含形状参数，R_max和形状参数互为影响；将R_max和形状参数辨识过程分解成两个子过程，分别构建优化模型进行计算：

1)R_max辨识模型

$F_1=\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\left(b_i{E}_i\right)\→\min ---\left(4\right)$

其中，

E_i＝c₁(V_tr7(i)-V_r7)²+c₂(V_tr10(i)-V_r10)²    (5)

式中：E_i为第i个环流风速模型在7级和10级风圈半径处的环流风速值的加权平方误差；b_i为第i个环流风速模型的权重系数；V_tr7(i)为第i个环流风速模型在7级风圈半径处的计算值，V_r7为对应的理论值；V_tr10(i)为第i个环流风速模型在10级风圈半径处的计算值，V_r10为对应的理论值；理论值通过从国标规定的7级或10级风速中移除迭代过程中的移行风速分量得到；c₁、c₂分别为7级和10级风圈半径处环流风速平方误差的权重系数，取c₁＝0.2，c₂＝0.8；

在求解式(4)最小化的过程中，涉及到的模型⑤和⑥的形状参数由其独立参数辨识结果提供；

2)形状参数辨识模型

形状参数只涉及模型⑤中的x和模型⑥中的d，它们由模型⑤或模型⑥、借助式(6)最小化求得；

$\left\{\begin{array}{c}{E}_5\→\min \\ E_6\→\min \end{array}---\left(6\right)\right.$

其中的E₅、E₆具体形式参照式(5)给出，求解式(6)最小化的过程中，涉及到的参数R_max由式(4)优化结果提供；

次内层结构：各环流分量计算模型的权重迭代修正子过程；

由于各环流风速模型的适应性随时间发生变化，采用动态变化的权重系数表示不同时刻各模型适应性的好坏；

式(4)中权重系数b_i的动态修正由式(5)E_i与6个模型的平均值E_av、按如下关系进行：

b_i＝1+Δb·f(E_i，E_av)    (7)

其中，

$E_{\mathrm{av}}=\frac{1}{6}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i---\left(8\right)$

$f(E_i,E_{\mathrm{av}})=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{E_i}{E_{\mathrm{av}}},E_i\≤E_{\mathrm{av}}\\ \frac{E_{\mathrm{av}}}{E_i}-1,E_i>E_{\mathrm{av}}\end{array}\right.---\left(9\right)$

式(7)中：Δb为各模型权重系数所允许的最大变化幅值，取0.8；

辨识出最大风速半径R_max、形状参数x与d后，将其分别代入各环流风速模型，并以归一化后的权重系数加权计算出最终的环流风速：

$V_r=\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{b}}_i{V}_{r\left(i\right)}---\left(10\right)$

式中：

为由b_i归一化后的系数；

由式(10)确定的V_r，其风向并不是沿着环流风速模型所给出的圆对称风场的逆时针切线方向，而是由切向方向偏转一定角度指向圆心，这个偏转角度被称为入射角，取入射角为20°，因此，在已知热带气旋风场中某点及气旋中心的经纬度坐标时，计算出该点环流风速的风向角；

次次内层结构：移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算子过程。

将R_max代入选定的移行风速模型后得到移行风速分量V_d的新值，其风向近似认为是热带气旋移动方向，由当前时刻和上一时刻气旋中心的经纬度坐标求得；

在总的风速矢量信息中将移行风速分量V_d矢量减去后就得环流风速分量，获得的环流风速分量作为新的初值引导最内层和次内层结构的参数迭代修正子过程；

当次次内层结构收敛后，将热带气旋风场中某点处的环流风速和移行风速矢量相加即获得该点处的计算风速；

在计算风向角的过程中，首先将气象中心发布的气旋中心的经纬度坐标及欲求的风场中某点的经纬度坐标转换为地理坐标，再将地理坐标转换为以热带气旋中心为原点的站心地平直角坐标系下的坐标，最后由站心地平直角坐标系下的坐标计算风向角；

在求出热带气旋风场的基础上，输电线路承受风压值及其风压设计值参照《110kV～750kV架空输电线路设计规范》(GB50545-2010)计算得出，通过对比输电线路承受的风压值及其风压设计值，能够辨识出可能发生损毁的输电线路、对应的时间窗口及这些线路发生损毁的可能性；

其中所述的计算环流风速的典型经验模型主要有：①Rankine模型；②Jelesnianki(1965)经验模型；③Jelesnianki(1966)经验修正模型；④陈孔沫(1994)经验模型；⑤Miller模型；⑥Chan andWilliams(1987)模型。

本发明的有益效果如下：

(1)采用多模型综合方式提高了架空输电线路风压计算结果的可信度，适用于实时计算热带气旋风场下电网中架空输电线路所承受的风压值。

(2)热带气旋多模型综合计算方法可通过比较线路承受的风压值和其风压设计值实时辨识出可能发生损毁的线路、对应的时间窗口及这些线路发生损毁的可能性，为电网调度人员提供充分的线路预警信息，提前做好线路一旦发生断线后电网发生不同危险运行工况的准备，减少损失；

(3)热带气旋综合计算方法计算过程只需要气象台的台风气象信息、电网构架信息与普通台式计算机环境，节省了电网为台风这类小概率高风险事件安装大量气象测量装置与数据传输装置的成本；

(4)台风高发地区电网通过热带气旋综合计算方法模拟本地区可能发生的多种不同台风路径，可在台风到来前提前检测出可能受台风影响而发生损毁的线路，电网可提前为这些易发生损毁线路安排检修人员，减少台风发生时的损失。此外，设计人员也可在电网规划阶段，通过模拟不同台风路径而准确获知所规划线路的安全风压设计值，有利于在合理控制建设成本基础上充分提高规划电网抗台风冲击的能力。

附图说明

图1为本发明的控制流程图；

图2为输电线路处风速和风向角图；

图3为台风海葵对某区域电网线路安全影响示意图。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明作进一步说明。

实施例1：

一种热带气旋致输电线路风压的多模型在线综合计算方法，利用气象中心定期发布的热带气旋气象信息，包括热带气旋中心经纬度坐标、最大风速V_max、7级风圈半径R₇和10级风圈半径R₁₀信息，设计了包含最外层、最内层、次内层、次次内层的四层嵌套迭代结构，具体实现过程如下：

如图1所示，最外层结构：根据框[1]发布的台风路径实时信息，由框[2]判断是否启动、结束或等待进行多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块；

根据发布的最大风速信息或10级风圈半径信息进行决策：当开始发布最大风速和10级风圈半径信息，且最大风速接近或超过电网输电线路风压设计值时，需要启动多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块；当最大风速小于电网输电线路风压设计值的10％，处于暂时等待状态(框[18])，以读取下一时段信息进行继续判断；当台风中心逐渐远去、强度逐渐减弱、不再发布最大风速或10级风圈半径信息时，整个计算模块就结束；

当启动了多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块，经框[3]初始化后就进入内层迭代计算，内层本身又包含多层迭代结构：其中，最内层为最大风速半径R_max、形状参数优化辨识迭代子过程，由框[9]判断是否收敛；次内层为各环流分量计算模型的权重迭代修正子过程，由框[11]判断是否收敛；次次内层为移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算子过程，由框[13]判断是否收敛，当综合参数辨识、权重修正、移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算均收敛后，输出有关结果继续进行输电线路风压和可能受损程度的计算(框[14]、[15]、[16]、[17])；计算完后，转最外层的暂时等待状态，以读取下一时段信息进行继续判断(框[18])；

最内层结构：最大风速半径、形状参数优化辨识迭代子过程，

在进行最内层多模型综合参数优化辨识时，首先由单个模型独立进行在线参数辨识(框[4]、[5]、[6])，由于热带气旋风场中某点的实际风速是该点处环流风速和移行风速的矢量和，故在7级和10级风圈半径的特定点处具有式(1)关系，利用环流风速和移行风速模型反求出最大风速半径R_max；

$\left\{\begin{array}{c}{V}_{r7}+V_{d7}=V_{7\min }\\ V_{r10}+V_{d10}=V_{10\min }\end{array}---\left(1\right)\right.$

式中：V_7min和V_10min分别为7级和10级风速下限值，分别取13.9m/s和24.5m/s；(GBT19201-2006)。

式(2)中如果环流风速模型选用⑥号Miller模型，移行风速模型选用I)号宫崎正卫模型，则式(2)具体形式为：

$\left\{\begin{array}{c}{(R_{\max }/R_7)}^x{V}_{r\max }+V_0{e}^{-\frac{\mathrm{\π}{R}_7}{{10R}_{\max }}}=V_{7\min }\\ {(R_{\max }/R_{10})}^x{V}_{r\max }+V_0{e}^{-\frac{\mathrm{\π}{R}_{10}}{{10R}_{\max }}}=V_{10\min }\end{array}---\left(3\right)\right.$

式中，V_rmax为环流最大风速。

$V_{r\max }=V_{\max }-V_d{|}_{r=R_{\max }}=V_{\max }-V_0{e}^{-\frac{\mathrm{\π}}{10}}---\left(4\right)$

多模型综合参数优化辨识过程基于环流风速分量进行，当移行风速模型选定后，利用待辨识参数初值或迭代过程中不断修正的辨识参数计算出移行风速分量(框[3]或框[12])，然后从总量中将其移除后获得环流风速分量；

由于所有环流风速分量模型中均包含最大风速半径R_max，而只有部分模型包含形状参数，R_max和形状参数互为影响；将R_max和形状参数辨识过程分解成两个子过程(框[7]和框[8])，分别构建优化模型进行计算：

1)R_max辨识模型

$F_1=\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\left(b_i{E}_i\right)\→\min ---\left(4\right)$

其中，

E_i＝c₁(V_tr7(i)-V_r7)²+c₂(V_tr10(i)-V_r10)²    (5)

式中：E_i为第i个环流风速模型在7级和10级风圈半径处的环流风速值的加权平方误差(F₁可根据实际情况增加或减少模型数量)；b_i为第i个环流风速模型的权重系数；V_tr7(i)为第i个环流风速模型在7级风圈半径处的计算值，V_r7为对应的理论值；V_tr10(i)为第i个环流风速模型在10级风圈半径处的计算值，V_r10为对应的理论值；理论值通过从国标规定的7级或10级风速中移除迭代过程中的移行风速分量得到；c₁、c₂分别为7级和10级风圈半径处环流风速平方误差的权重系数。由于电网调度运行部门更加关注可能对电力设施造成损坏的高风速段，故可根据电网实际情况使c₂比c₁取得明显大些，例如可取c₁＝0.2，c₂＝0.8，从而使高风速段(10级风圈半径附近)环流风速的计算值更加逼近理论值，同时又适当兼顾了7级风圈半径处的情况；

在求解式(4)最小化的过程中，涉及到的模型⑤和⑥的形状参数由其独立参数辨识结果提供；

2)形状参数辨识模型

形状参数只涉及模型⑤中的x和模型⑥中的d，它们由模型⑤或模型⑥、借助式(6)最小化求得；

$\left\{\begin{array}{c}{E}_5\→\min \\ E_6\→\min \end{array}---\left(6\right)\right.$

其中的E₅、E₆具体形式参照式(5)给出，求解式(6)最小化的过程中，涉及到的参数R_max由式(4)优化结果提供；

次内层结构：各环流分量计算模型的权重迭代修正子过程；

由于各环流风速模型的适应性随时间发生变化，采用动态变化的权重系数表示不同时刻各模型适应性的好坏；

式(4)中权重系数b_i的动态修正由式(5)E_i与6个模型的平均值E_av、按如下关系进行：

b_i＝1+Δb·f(E_i，E_av)    (7)

其中，

$E_{\mathrm{av}}=\frac{1}{6}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i---\left(8\right)$

$f(E_i,E_{\mathrm{av}})=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{E_i}{E_{\mathrm{av}}},E_i\≤E_{\mathrm{av}}\\ \frac{E_{\mathrm{av}}}{E_i}-1,E_i>E_{\mathrm{av}}\end{array}\right.---\left(9\right)$

式(7)中：Δb为各模型权重系数所允许的最大变化幅值，取0.8；

辨识出最大风速半径R_max、形状参数x与d后，将其分别代入各环流风速模型，并以归一化后的权重系数加权计算出最终的环流风速：

$V_r=\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{b}}_i{V}_{r\left(i\right)}---\left(10\right)$

式中：

为由b_i归一化后的系数；

由式(10)确定的V_r，其风向并不是沿着环流风速模型所给出的圆对称风场的逆时针切线方向，而是由切向方向偏转一定角度指向圆心，这个偏转角度被称为入射角，取入射角为20°，因此，在已知热带气旋风场中某点及气旋中心的经纬度坐标时，计算出该点环流风速的风向角；

次次内层结构：移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算子过程。

将R_max代入选定的移行风速模型后得到移行风速分量V_d的新值，其风向近似认为是热带气旋移动方向，由当前时刻和上一时刻气旋中心的经纬度坐标求得；

在总的风速矢量信息中将移行风速分量V_d矢量减去后就得环流风速分量，获得的环流风速分量作为新的初值引导最内层和次内层结构的参数迭代修正子过程；

当次次内层结构收敛后，将热带气旋风场中某点处的环流风速和移行风速矢量相加即获得该点处的计算风速；

在计算风向角的过程中，首先将气象中心发布的气旋中心的经纬度坐标及欲求的风场中某点的经纬度坐标转换为地理坐标，再将地理坐标转换为以热带气旋中心为原点的站心地平直角坐标系下的坐标，最后由站心地平直角坐标系下的坐标计算风向角；

在求出热带气旋风场的基础上，输电线路承受风压值及其风压设计值参照《110kV～750kV架空输电线路设计规范》(GB50545-2010)计算得出，通过对比输电线路承受的风压值及其风压设计值，能够辨识出可能发生损毁的输电线路、对应的时间窗口及这些线路发生损毁的可能性；

实施例2：

2012年11号热带气旋“海葵”于8月5日17时进入我国东海东部海面，并加强为强热带风暴，于8日凌晨3:00登陆浙江省象山县境内，登陆时最大风力为14级。选取“海葵”部分时段(7日22:00至8日8:00)的气象数据，计算其移动过程中周围架空输电线路上所承受的风压的变化情况，通过与线路风压设计值比较辨别线路是否可能发生损毁。热带气旋“海葵”的相关气象资料如表3所示。

表3热带气旋“海葵”资料

由单个模型独立辨识和多模型综合辨识的最大风速半径R_max列于表4。表5为多模型综合辨识时各模型权重系数的计算结果。

表4单模型独立辨识和多模型综合辨识R_max的结果

表5各模型权重系数计算结果

由表4结果可见，尽管对同一号热带气旋，由不同模型独立辨识出来的R_max，仍然存在非常明显的差异，采用基于多个模型动态加权的多层优化迭代辨识，辨识过程综合考虑了各模型参与过程中的实际使用效果。由表5权重系数计算结果可见，对同一号热带气旋，各模型的权重系数不会相等，且各自还会不同程度地随着时间发生动态改变。

输电线路L1起点经纬度坐标为(121.400°E，28.490°N)，终点坐标为(121.402°E，28.493°N)，输电线路L1的参数如表6所示。

表6输电线路参数

在输电线路一个档距内，可近似地认为线路上各点的风速和风向角相等，则该输电线路所受实际风速和风向角随时间变化情况如图2所示。其中，风向角选取当前时刻气旋中心的正东方向为0°，逆时针方向为正方向，取值范围为0°～360°。

在求解出的热带气旋风场的基础上，线路承受风压值及其风压设计值可参照《110kV～750kV架空输电线路设计规范》(GB50545-2010)计算求出，具体如式(11)和(13)所示：

W_A＝W₀αμ_zμ_scβ_csin²θ    (11)

W₀＝V²/1600    (12)

W_D＝γW₀αμ_zμ_scβ_c    (13)

式中：V为基准高度(10m)处的风速；W₀为基准风压标准值，；W_A为线路实际承受的垂直于导线方向的水平风压值；α为风压不均匀系数；μ_z为风压高度变化系数；μ_sc为导线或地线的体型系数；β_c为500kV和750kV线路导线及地线风荷载调整系数；θ为风向与导线或地线方向之间的夹角；W_D为线路风压设计值；γ为荷载系数，一般取为1.4。

8日凌晨2点时，台风海葵对某区域电网线路安全影响示意图见图3，多模型综合计算出的输电线路承受的风压值见表7。

表7由单模型和多模型综合分别计算出的输电线路风压值

图3中，电网T节点到S节点线路是按《110kV～750kV架空输电线路设计规范》设计的，设计基本风速为28m/s，线路可承受风压设计值为1.1342kN/m²。从表7中可以看出，按本专利所提方法，得到海葵10级与7级风圈覆盖范围内的线路L1，其实际承受的风压值在8日凌晨2:00和早上6:00均超出了其可承受风压的设计值，计算得到的承受风压值分别达到了1.2877kN/m²和1.1368kN/m²。而海葵10级与7级风圈内所覆盖的其它线路处于基本安全或安全状态。这也意味着对线路L1，即使按多模型综合计算方法得到的折中风压计算结果也已经超出了线路设计最大承受能力，更加说明T节点到S节点线路安全处于红色预警状态，极有可能发生断线危险。电网调度运行人员需根据该信息，及时调整电网运行状态并提早安排检修人员待命，尽量减少由断线造成的经济与社会损失。T市电力公司的历史维修记录也记录了线路L1在台风海葵过后的受损情况，更加说明了本专利所提方法的合理性。

Claims (1)

1.一种热带气旋致输电线路风压的多模型在线综合计算方法，其特征在于，步骤如下：

包括内外四层嵌套的迭代结构：

最外层结构：根据发布的台风路径实时信息，判断是否启动、结束或等待进行多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块；根据发布的最大风速信息或10级风圈半径信息进行决策：当开始发布最大风速和10级风圈半径信息，且最大风速接近或超过电网输电线路风压设计值时，需要启动多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块；当最大风速小于电网输电线路风压设计值的10％，处于暂时等待状态，以读取下一时段信息进行继续判断；当台风中心逐渐远去、强度逐渐减弱、不再发布最大风速或10级风圈半径信息时，整个多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块就结束；

当启动了多模型综合参数辨识与输电线路风压计算功能模块，经初始化后就进入内层迭代计算，内层本身又包含多层迭代结构：其中，最内层为最大风速半径R_max、形状参数优化辨识迭代子过程；次内层为各环流分量计算模型的权重迭代修正子过程；次次内层为移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算子过程，当综合参数辨识、权重修正、移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算均收敛后，输出有关结果继续进行输电线路风压和可能受损程度的计算；计算完后，转最外层的暂时等待状态，以读取下一时段信息进行继续判断；

最内层结构：最大风速半径、形状参数优化辨识迭代子过程，

在进行最内层多模型综合参数优化辨识时，首先由单个模型独立进行在线参数辨识，由于热带气旋风场中某点的实际风速是该点处环流风速和移行风速的矢量和，故在7级和10级风圈半径的特定点处具有式(1)关系，利用环流风速和移行风速模型反求出最大风速半径R_max；

$\left\{\begin{array}{c}{V}_{r7}+V_{d7}=V_{7\min }\\ V_{r10}+V_{d10}=V_{10\min }\end{array}---\left(1\right)\right.$

式中：V_7min和V_10min分别为7级和10级风速下限值，分别取13.9m/s和24.5m/s；

多模型综合参数优化辨识过程基于环流风速分量进行，当移行风速模型选定后，利用待辨识参数初值或迭代过程中不断修正的辨识参数计算出移行风速分量，然后从总量中将其移除后获得环流风速分量；

由于所有环流风速分量模型中均包含最大风速半径R_max，而只有部分模型包含形状参数，R_max和形状参数互为影响；将R_max和形状参数辨识过程分解成两个子过程，分别构建优化模型进行计算：

1)R_max辨识模型

$F_1=\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\left(b_i{E}_i\right)\→\min ---\left(4\right)$

其中，

E_i＝c₁(V_tr7(i)-V_r7)²+c₂(V_tr10(i)-V_r10)²    (5)

式中：E_i为第i个环流风速模型在7级和10级风圈半径处的环流风速值的加权平方误差；b_i为第i个环流风速模型的权重系数；V_tr7(i)为第i个环流风速模型在7级风圈半径处的计算值，V_r7为对应的理论值；V_tr10(i)为第i个环流风速模型在10级风圈半径处的计算值，V_r10为对应的理论值；理论值通过从国标规定的7级或10级风速中移除迭代过程中的移行风速分量得到；v₁、c₂分别为7级和10级风圈半径处环流风速平方误差的权重系数，取c₁＝0.2，c₂＝0.8；

在求解式(4)最小化的过程中，涉及到的模型⑤和⑥的形状参数由其独立参数辨识结果提供；

2)形状参数辨识模型

形状参数只涉及模型⑤中的x和模型⑥中的d，它们由模型⑤或模型⑥、借助式(6)最小化求得；

$\left\{\begin{array}{c}{E}_5\→\min \\ E_6\→\min \end{array}---\left(6\right)\right.$

其中的E₅、E₆具体形式参照式(5)给出，求解式(6)最小化的过程中，涉及到的参数R_max由式(4)优化结果提供；

次内层结构：各环流分量计算模型的权重迭代修正子过程；

由于各环流风速模型的适应性随时间发生变化，采用动态变化的权重系数表示不同时刻各模型适应性的好坏；

式(4)中权重系数b_i的动态修正由式(5)E_i与6个模型的平均值E_av、按如下关系进行：

b_i＝1+Δb·f(E_i，E_av)    (7)

其中，

$E_{\mathrm{av}}=\frac{1}{6}\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i---\left(8\right)$

$f(E_i,E_{\mathrm{av}})=\left\{\begin{array}{c}1-\frac{E_i}{E_{\mathrm{av}}},E_i\≤E_{\mathrm{av}}\\ \frac{E_{\mathrm{av}}}{E_i}-1,E_i>E_{\mathrm{av}}\end{array}\right.---\left(9\right)$

式(7)中：Δb为各模型权重系数所允许的最大变化幅值，取0.8；

辨识出最大风速半径R_max、形状参数x与d后，将其分别代入各环流风速模型，并以归一化后的权重系数加权计算出最终的环流风速：

$V_r=\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{b}}_i{V}_{r\left(i\right)}---\left(10\right)$

式中：为由b_i归一化后的系数；

由式(10)确定的V_r，其风向并不是沿着环流风速模型所给出的圆对称风场的逆时针切线方向，而是由切向方向偏转一定角度指向圆心，这个偏转角度被称为入射角，取入射角为20°，因此，在已知热带气旋风场中某点及气旋中心的经纬度坐标时，计算出该点环流风速的风向角；

次次内层结构：移行风速分量与环流风速分量分解迭代计算子过程。

将R_max代入选定的移行风速模型后得到移行风速分量V_d的新值，其风向近似认为是热带气旋移动方向，由当前时刻和上一时刻气旋中心的经纬度坐标求得；

在总的风速矢量信息中将移行风速分量V_d矢量减去后就得环流风速分量，获得的环流风速分量作为新的初值引导最内层和次内层结构的参数迭代修正子过程；

当次次内层结构收敛后，将热带气旋风场中某点处的环流风速和移行风速矢量相加即获得该点处的计算风速；

在计算风向角的过程中，首先将气象中心发布的气旋中心的经纬度坐标及欲求的风场中某点的经纬度坐标转换为地理坐标，再将地理坐标转换为以热带气旋中心为原点的站心地平直角坐标系下的坐标，最后由站心地平直角坐标系下的坐标计算风向角；

在求出热带气旋风场的基础上，输电线路承受风压值及其风压设计值参照《110kV～750kV架空输电线路设计规范》(GB50545-2010)计算得出，通过对比输电线路承受的风压值及其风压设计值，能够辨识出可能发生损毁的输电线路、对应的时间窗口及这些线路发生损毁的可能性；

其中所述的计算环流风速的典型经验模型主要有：①Rankine模型；②Jelesnianki(1965)经验模型；③Jelesnianki(1966)经验修正模型；④陈孔沫(1994)经验模型；⑤Miller模型；⑥Chan andWilliams(1987)模型。

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