CN105354173A - 一种平均风空间不均匀性概率获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种平均风空间不均匀性概率获取方法，包括步骤测量目标区域各处的平均风速；根据所述平均风速，计算得到平均风压不均匀系数样本；统计所述平均风压不均匀系数样本，得到平均风压不均匀系数。本发明提出的获取方法快速有效，弥补了当前国内外规范中有关导线风压不均匀系数的计算均无法明确考虑平均风不均匀性的缺陷，提高了整档导线风荷载的计算的准确性，进而提高了导线的使用寿命、可靠性与准确性。

Description

一种平均风空间不均匀性概率获取方法

技术领域

本发明涉及导线风荷载计算领域，具体涉及一种平均风空间不均匀性概率获取方法。

背景技术

风荷载在工程计算中被分为长周期的平均风和短周期的脉动风两部分，因平均风的周期长度远大于工程结构物的固有周期，不会与工程结构物发生耦合，故其一般被认为在一定范围内均匀恒定，即假定其不存在时间上的不均匀性，也不存在空间上的不均匀性。而实际上，同一时刻平均风在空间范围内的分布也不是均匀的，这已经被国外的现场观测所证明。平均风的这种不均匀性，必然会对整档导线风荷载的计算产生影响。

目前，在现行《110kV～750kV架空输电线路设计规范》和《架空输电线路杆塔结构设计技术规定》中，均未明确指出导线风压不均匀系数考虑了哪些影响因素，不确定是否考虑了平均风不均匀性的影响；而美国ASCE荷载导则沿用了加拿大学者Davenport的脉动风空间相关性理论，其推导的导线阵风响应系数仅能计入脉动风空间不均匀性的影响。

发明内容

有鉴于此，本发明提供的一种平均风空间不均匀性概率获取方法，该方法快速有效，弥补了当前国内外规范中有关导线风压不均匀系数的计算均无法明确考虑平均风不均匀性的缺陷，提高了整档导线风荷载的计算的准确性，进而提高了导线的使用寿命、可靠性与准确性。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种平均风空间不均匀性概率获取方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1.测量目标区域各处的平均风速；

步骤2.根据所述平均风速，计算得到平均风压不均匀系数样本；

步骤3.统计所述平均风压不均匀系数样本，得到平均风压不均匀系数。

优选的，所述步骤1包括：

1-1.根据所述目标区域中的测量导线的档距长度，布置风速观测点；每两个所述风速观测点之间的直线距离小于或等于100米；

1-2.所述风速观测点获取各自区域中的风速数据；

1-3.根据所述风速数据，得到每个所述风速观测点的测量时长内的平均风速。

优选的，所述步骤1-1中的所述布置所述风速观测点包括：

在所述目标区域中架设钢管杆，并在每个所述钢管杆上均安装1台风速仪。

优选的，所述步骤2包括：

2-1.根据一个所述风速观测点的所述平均风速，得到与该风速观测点对应的所述测量时长的平均风压不均匀系数样本；

2-2.判断求得的全部所述风速观测点的平均风压不均匀系数样本在不同空间及时段对应的参数估计值是否一致；

若是，则所述平均风压不均匀系数样本求解完成；

若否，则返回2-1。

优选的，所述步骤2-1包括：

将一个所述风速观测点的所述平均风速代入式(1)，得到与该风速观测点对应的所述测量时长的平均风压不均匀系数样本α_u：

${\mathrm{\α}}_u=\frac{{\tilde{F}}_c}{{\stackrel{\‾}{F}}_c}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{U}}_i^2{C}_{Dc}{l}_{i}d}{\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{U}}_{ref}^2{C}_{Dc}Ld}---\left(1\right)$

其中，L为典型档距；d为导线直径；ρ为空气密度；C_Dc为导线风阻系数；为按照常规做法，任选一个空间点位处的10min平均风速作为设计参考风速；为第i个风速观测点的10min平均风速；l_i为第i个风速观测点平均风速；U_i所能表征的空间距离；为考虑平均风不均匀性的导线风压；为不考虑平均风不均匀性的导线风压；i为1至n个风速观测点中的某一个。

优选的，所述步骤3包括：

3-1.任意选取一个所述观测点作为参考点；并将该观测点的平均风速作为参考风速；

3-2.根据所述式(1)及其他所述观测点的平均风速数据，计算得到与该测量时长对应的一个平均风压不均匀系数；

3-3.分别选取不同的参考点及测量时长并返回3-2，直到得到不同所述风速测量点的平均风压不均匀系数样本序列；

3-4.对所述均风压不均匀系数样本序列进行参数估计；所述参数包括：位置参数、形状参数和尺度参数。

优选的，所述步骤3-4包括：

a.假定所述均风压不均匀系数服从广义极值分布，采用极大似然法对所述均风压不均匀系数样本序列的广义极值分布累积概率密度函数进行参数估计；并以不同所述风速测量点的平均风压不均匀系数样本序列参数估计值一致为原则，评估不同所述风速测量点得到的参数估计值；

b.判断所述参数估计值是否满足平均风稳态分布特性，即不同空间点位和不同时段取得的风压不均匀系数样本参数估计值一致；

若是，取所述风压不均匀系数样本位置参数估计值的平均值，即为平均风压不均匀系数；

若否，则返回步骤1。

优选的，所述广义极值分布概率密度函数f(x)为：

$f\left(x\right)=\exp \{-{\[1+\mathrm{\ξ}\left(\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}\right)\]}^{-1/\mathrm{\ξ}}\}\·\frac{1}{\mathrm{\σ}}{\[1+\mathrm{\ξ}\left(\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}\right)\]}^{-(1/\mathrm{\ξ}+1)},1+\mathrm{\ξ}\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}>0---\left(2\right)$

其中，ξ为形状参数，μ为位置参数，σ为尺度参数，ξ为形状参数，x为样本值。

优选的，述测量时长大于等于10分钟。

从上述的技术方案可以看出，本发明提供了一种平均风空间不均匀性概率获取方法，包括步骤测量目标区域各处的平均风速；根据所述平均风速，计算得到平均风压不均匀系数样本；统计所述平均风压不均匀系数样本，得到平均风压不均匀系数。本发明提出的获取方法快速有效，弥补了当前国内外规范中有关导线风压不均匀系数的计算均无法明确考虑平均风不均匀性的缺陷，提高了整档导线风荷载的计算的准确性，进而提高了导线的使用寿命、可靠性与准确性。

与最接近的现有技术比，本发明提供的技术方案具有以下优异效果：

1、本发明所提供的技术方案中，通过按步骤测量目标区域各处的平均风速；根据所述平均风速，计算得到平均风压不均匀系数样本；统计所述平均风压不均匀系数样本，得到平均风压不均匀系数。本发明提出的获取方法快速有效，弥补了当前国内外规范中有关导线风压不均匀系数的计算均无法明确考虑平均风不均匀性的缺陷，提高了整档导线风荷载的计算的准确性，进而提高了导线的使用寿命、可靠性与准确性。

2、本发明提供的技术方案，在导线风荷载计算领域中应用广泛，具有显著的社会效益和经济效益。

附图说明

图1是本发明的一种平均风空间不均匀性概率获取方法的流程图；

图2是本发明的获取方法的步骤1的流程图；

图3是本发明的获取方法的步骤2的流程图；

图4是本发明的获取方法的步骤3的流程图；

图5是本发明的获取方法的具体应用例中的时段1的风速曲线图；

图6是本发明的获取方法的具体应用例中的时段2的风速曲线图；

图7是本发明的获取方法的具体应用例中的时段3的风速曲线图；

图8是本发明的获取方法的具体应用例中的时段4的风速曲线图；

图9是本发明的获取方法的具体应用例中的时段5的风速曲线图；

图10是本发明的获取方法的具体应用例中的时段6的风速曲线图；

图11是本发明的获取方法的具体应用例中的时段7的风速曲线图；

图12是本发明的获取方法的具体应用例中的时段8的风速曲线图；

图13是本发明的获取方法的具体应用例中的时段9的风速曲线图；

图14是本发明的获取方法的具体应用例中的时段10的风速曲线图；

图15是本发明的获取方法的具体应用例中的点格栅阴影面积与斜实线阴影面积的比值示意图；

图16是本发明的获取方法的具体应用例中的风速观测点1的离散概率密度与拟合概率密度曲线的对比图；

图17是本发明的获取方法的具体应用例中的风速观测点2的离散概率密度与拟合概率密度曲线的对比图；

图18是本发明的获取方法的具体应用例中的风速观测点3的离散概率密度与拟合概率密度曲线的对比图；

图19是本发明的获取方法的具体应用例中的风速观测点4的离散概率密度与拟合概率密度曲线的对比图；

图20是本发明的获取方法的具体应用例中的风速观测点5的离散概率密度与拟合概率密度曲线的对比图；

图21是本发明的获取方法的具体应用例中的风速观测点6的离散概率密度与拟合概率密度曲线的对比图。

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。

如图1所示，本发明提供一种平均风空间不均匀性概率获取方法，方法包括如下步骤：

步骤1.测量目标区域各处的平均风速；

步骤2.根据平均风速，计算得到平均风压不均匀系数样本；

步骤3.统计平均风压不均匀系数样本，得到平均风压不均匀系数。

如图2所示，步骤1包括：

1-1.根据目标区域中的测量导线的档距长度，布置风速观测点；每两个风速观测点之间的直线距离小于等于100米；

1-2.风速观测点获取各自区域中的风速数据；

1-3.根据风速数据，得到每个风速观测点的测量时长内的平均风速。

其中，1-1中的布置风速观测点包括：

在目标区域中架设钢管杆，并在每个钢管杆上均安装1台风速仪。

如图3所示，步骤2包括：

2-1.根据一个风速观测点的平均风速，得到与该风速观测点对应的测量时长的平均风压不均匀系数样本；

2-2.判断求得的全部风速观测点的平均风压不均匀系数样本在不同空间及时段对应的参数估计值是否一致；

若是，则平均风压不均匀系数样本求解完成；

若否，则返回2-1。

其中，2-1包括：

将一个风速观测点的平均风速代入式(1)，得到与该风速观测点对应的测量时长的平均风压不均匀系数样本α_u：

${\mathrm{\α}}_u=\frac{{\tilde{F}}_c}{{\stackrel{\‾}{F}}_c}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{U}}_i^2{C}_{Dc}{l}_{i}d}{\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{U}}_{ref}^2{C}_{Dc}Ld}---\left(1\right)$

其中，L为典型档距；d为导线直径；ρ为空气密度；C_Dc为导线风阻系数；为按照常规做法，任选一个空间点位处的10min平均风速作为设计参考风速；为第i个风速观测点的10min平均风速；l_i为第i个风速观测点平均风速；U_i所能表征的空间距离；为考虑平均风不均匀性的导线风压；为不考虑平均风不均匀性的导线风压；i为1至n个风速观测点中的某一个。

如图4所示，步骤3包括：

3-1.任意选取一个观测点作为参考点；并将该观测点的平均风速作为参考风速；

3-2.根据式(1)及其他观测点的平均风速数据，计算得到与该测量时长对应的一个平均风压不均匀系数；

3-3.分别选取不同的参考点及测量时长并返回3-2，直到得到不同风速测量点的平均风压不均匀系数样本序列；

3-4.对均风压不均匀系数样本序列进行参数估计；参数包括：位置参数、形状参数和尺度参数。

其中，3-4包括：

a.假定所述均风压不均匀系数服从广义极值分布，采用极大似然法对所述均风压不均匀系数样本序列的广义极值分布累积概率密度函数进行参数估计；并以不同所述风速测量点的平均风压不均匀系数样本序列参数估计值一致为原则，评估不同所述风速测量点得到的参数估计值；

b.判断所述参数估计值是否满足平均风稳态分布特性，即不同空间点位和不同时段取得的风压不均匀系数样本参数估计值一致；

若是，取所述风压不均匀系数样本位置参数估计值的平均值，即为平均风压不均匀系数；

若否，则返回步骤1。

其中，广义极值分布概率密度函数f(x)为：

$f\left(x\right)=\exp \{-{\[1+\mathrm{\ξ}\left(\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}\right)\]}^{-1/\mathrm{\ξ}}\}\·\frac{1}{\mathrm{\σ}}{\[1+\mathrm{\ξ}\left(\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}\right)\]}^{-(1/\mathrm{\ξ}+1)},1+\mathrm{\ξ}\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}>0---\left(2\right)$

其中ξ为形状参数，μ为位置参数，σ为尺度参数，ξ为形状参数，x为样本值。本发明提供一种平均风空间不均匀性概率获取方法的具体应用例，采用本发明的获取方法获取B类场地条件下平均风不均匀系数；具体如下：

在某B类场地条件下架设6根钢管杆，在其上安装规定6台风速仪。

通过对这6个空间点位处10min平均风速进行分析，获取平均风在空间内的分布情况；

如图5至14所示，时段1至10的测点1至6的风速曲线图，可知平均风不均匀性客观存在，且分布规律随时间不断变化，无法采用固定的目标函数对剖面进行拟合。

根据式(1)平均风压不均匀系数计算式，分别选用6个观测点中的任意一点作为参考点，计算与之对应的风压不均匀系数。

如图15所示，以4#测点作为参考点为例；图15中斜实线所示的阴影面积表征了整档导线采用单一平均风速U₄作为设计风速U_ref的等效风荷载。6个点位处的风速各自表征的风速区间如图2中点格栅阴影所示，其阴影面积之和表征了作用于档距L内的实际风荷载。图2所示点格栅阴影面积与斜实线阴影面积的比值，即为平均风压不均匀系数。l₁～l₆的实际长度已在图15中给出。

依据6个测点所得的平均风压不均匀系数样本序列，绘制离散概率密度柱形图。并假定其服从广义极值分布，对其位置参数、形状参数和尺度参数进行估计，而后依据参数估计值绘制平均风压不均匀系数概率密度曲线。对比离散概率密度与拟合概率密度曲线的符合程度。

如图16至21所示，给出了6个点位离散概率密度与拟合概率密度曲线的对比图。由图16至21可知，每个测点所得概率密度曲线均与离散概率密度符合良好，满足拟合优度要求，所得参数估计值可信。表1汇总了各个测点平均风压不均匀系数的样本均值。由表1可知，样本均值较为恒定，满足稳态分布样本的各态遍历性。在此基础上，将实测得到的平均风压不均匀系数α_u取为这6个样本均值的平均值，即0.9366。

表1

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (9)

1.一种平均风空间不均匀性概率获取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1.测量目标区域各处的平均风速；

步骤2.根据所述平均风速，计算得到平均风压不均匀系数样本；

步骤3.统计所述平均风压不均匀系数样本，得到平均风压不均匀系数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：

1-1.根据所述目标区域中的测量导线的档距长度，布置风速观测点；每两个所述风速观测点之间的直线距离小于或等于100米；

1-2.所述风速观测点获取各自区域中的风速数据；

1-3.根据所述风速数据，得到每个所述风速观测点的测量时长内的平均风速。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1-1中的所述布置所述风速观测点包括：

在所述目标区域中架设钢管杆，并在每个所述钢管杆上均安装1台风速仪。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

2-1.根据一个所述风速观测点的所述平均风速，得到与该风速观测点对应的所述测量时长的平均风压不均匀系数样本；

2-2.判断求得的全部所述风速观测点的平均风压不均匀系数样本在不同空间及时段对应的参数估计值是否一致；

若是，则所述平均风压不均匀系数样本求解完成；

若否，则返回2-1。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤2-1包括：

将一个所述风速观测点的所述平均风速代入式(1)，得到与该风速观测点对应的所述测量时长的平均风压不均匀系数样本α_u：

${\mathrm{\α}}_u=\frac{{\tilde{F}}_c}{{\stackrel{\‾}{F}}_c}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{U}}_i^2{C}_{Dc}{l}_{i}d}{\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{U}}_{ref}^2{C}_{Dc}Ld}---\left(1\right)$

其中，L为典型档距；d为导线直径；ρ为空气密度；C_Dc为导线风阻系数；为按照常规做法，任选一个空间点位处的10min平均风速作为设计参考风速；为第i个风速观测点的10min平均风速；l_i为第i个风速观测点平均风速；U_i所能表征的空间距离；为考虑平均风不均匀性的导线风压；为不考虑平均风不均匀性的导线风压；i为1至n个风速观测点中的某一个。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：

3-1.任意选取一个所述观测点作为参考点；并将该观测点的平均风速作为参考风速；

3-2.根据所述式(1)及其他所述观测点的平均风速数据，计算得到与该测量时长对应的一个平均风压不均匀系数；

3-3.分别选取不同的参考点及测量时长并返回3-2，直到得到不同所述风速测量点的平均风压不均匀系数样本序列；

3-4.对所述均风压不均匀系数样本序列进行参数估计；所述参数包括：位置参数、形状参数和尺度参数。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤3-4包括：

a.假定所述均风压不均匀系数服从广义极值分布，采用极大似然法对所述均风压不均匀系数样本序列的广义极值分布累积概率密度函数进行参数估计；并以不同所述风速测量点的平均风压不均匀系数样本序列参数估计值一致为原则，评估不同所述风速测量点得到的参数估计值；

b.判断所述参数估计值是否满足平均风稳态分布特性，即不同空间点位和不同时段取得的风压不均匀系数样本参数估计值一致；

若是，取所述风压不均匀系数样本位置参数估计值的平均值，即为平均风压不均匀系数；

若否，则返回步骤1。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述广义极值分布概率密度函数f(x)为：

$f\left(x\right)=\exp \left\{-{\[1+\mathrm{\ξ}\left(\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}\right)\]}^{-1/\mathrm{\ξ}}\right\}\·\frac{1}{\mathrm{\σ}}{\[1+\mathrm{\ξ}\left(\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}\right)\]}^{-(1/\mathrm{\ξ}+1)},1+\mathrm{\ξ}\frac{x-\mathrm{\μ}}{\mathrm{\σ}}>0---\left(2\right)$

其中，ξ为形状参数，μ为位置参数，σ为尺度参数，ξ为形状参数，x为样本值。

9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述测量时长大于等于10分钟。