CN106295871A - 气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，包括选取输电线路并划分网格；获取气象因子参数值并划分区间，获取山火记录的坐标；获取距离山火坐标最近的N个气象站的坐标以及气象因子参数值；计算山火坐标处的气象参数；计算气象参数所对应的火灾发生概率。本发明通过针对计算区域内各自的山火发生特点和气象因子特点，将气象因子之间的关系解耦，准确计算输电线路山火发生概率与气象因子之间的定量关联关系，可操作性强，计算可靠性高，为输电线路山火精细化密度预报提供了数据基础，从而实现山火的提前应对，减少输电线路附近山火所造成的损失。

Description

气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法

技术领域

本发明具体涉及一种气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法。

背景技术

随着我国经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了日常生活中不可或缺的二次能源之一，因此输电线路的安全运行就显得额外重要。

目前，受人民群众的生产生活用火习俗和气象等因素的共同影响，每逢春节、春耕、清明、秋收等时节，当遭遇持续干燥的天气时，易爆发输电线路大面积山火，引起线路跳闸，对电网的安全稳定运行构成严重威胁。统计数据显示，2011年，国网公司系统110kV及以上的输电线路因山火跳闸次数达43条次，较2010年同比增加9条次；2012年清明期间，湖北、浙江、安徽等地区输电线路山火频发，引发多条500kV交流线路故障停运、±500kV江城直流因山火导致极I单极闭锁；2013年3月上旬，公司系统多个省份再次发生了较大范围山火，导致锦苏、复奉、龙政等多条直流线路发生闭锁或异常。尤其是随着当前我国特高压输电线路的逐步建成和投运，电网防山火形势日趋严峻。

确定输电线路山火发生概率与气象因子之间的定量关联关系可以为输电线路山火定量预报模型的建立提供准确的数据基础，也可以为输电线路防山火现场判别山火发生程度提供指导，意义十分重大。目前，森林防火部门开展了一系列森林火险预报工作，其工作基础主要针对林区的植被分布和降水、气温等气象因子进行的定量预报，未能结合输电线路，也不能满足输电线路山火预测的要求，基于输电线路山火与气象因子定量关系的输电线路山火密度预报尚处于空白。其次，输电线路分布广，所跨地区气象条件各不相同，输电线路山火发生规律与气象因子之间的关系也存在差异，山火精细化密度预报需要掌握各区域山火发生概率与气象因子之间的准确关系；同时，气象因子之间相互耦合，尤其是降水量和相对湿度，未能明确气象因子对输电线路山火发生概率的影响作用大小。

发明内容

本发明的作用在于提供一种能够计算输电线路山火发生概率与气象因子参数之间定量关系，从而为输电线路山火防范提供基础分析数据的气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法。

本发明提供的这种气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，包括如下步骤：

S1.选取待计算的输电线路，并对选取的输电线路所在区域为计算区域，并进行网格划分；

S2.获取计算时间范围内，输电线路所在区域的气象因子参数值和输电线路所在区域山火记录；对输电线路所在区域的气象因子参数值进行区间划分，同时获取所述山火记录的山火坐标；

S3.针对每一处山火坐标，获取距离山火坐标最近的N个气象站的坐标以及所述气象站的气象因子参数值；N为自然数；

S4.采用反距离加权插值法将山火坐标对应的N个气象站的气象因子参数进行空间离散化，得到山火坐标处的气象参数；

S5.统计步骤S4得到的山火坐标处的气象参数落入步骤S2得到的气象因子参数值区间的次数C_is和步骤S1得到的计算区域内N个气象站的气象因子参数落入步骤S2得到的气象因子参数值区间的次数C_im，计算气象参数所对应的火灾发生概率P(i)＝C_is/C_im。

步骤S1所述的对选取的输电线路所在区域进行网格划分，为采用如下方式进行网格划分：

A.若选取的输电线路为具体输电线路，则将输电线路走廊外侧各20km地域范围计入输电线路所在区域，以沿输电线路方向2.5km和垂直输电线路方向40km为基准网格，对输电线路所在区域进行网格划分；

B.若选取的输电线路为行政区划范围内的输电线路，则以行政区划范围作为输电线路所在区域，沿经纬度方向各5km为基准网格，对输电线路所在区域进行网格划分。

步骤S2所述的气象因子包括降水量、相对湿度、平均湿度和极大风速。

步骤S2所述的对输电线路所在区域的气象因子参数值进行区间划分，具体为采用如下步骤进行区间划分：

a.获取计算时间范围内的气象因子的最大值Zmax和最小值Zmin；

b.采用如下算式计算气象因子参数值区间：

L_imin＝Z_min+(Z_max-Z_min)×i/m

L_imax＝Z_min+(Z_max-Z_min)×(i+1)/m

式中m为划分的气象因子参数值区间的个数；i为第i个气象因子参数值区间；L_imin为第i个气象因子参数值区间的最小值，L_imax为i个气象因子参数值区间的最大值。

步骤S4所述的采用反距离加权插值法进行空间离散化，具体为采用如下算式对山火坐标对应的N个气象站的气象因子参数进行空间离散化：

$Z_0=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{{\left(D_i\right)}^p}{z}_i{\[\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{{\left(D_i\right)}^p}\]}^{-1}$

式中Z₀为山火坐标处的气象参数；D_i为第i个气象站与山火坐标之间的直线距离；p为计算参数，取值为自然数；且若D_i≥10km，则计算时剔除第i个气象站对山火坐标的影响，并在算式中剔除第i项。

步骤S5所述的山火坐标处的气象参数落入气象因子参数值区间，具体为若L_imin<Z₀<L_imax，则判定山火坐标处的气象参数落入该气象因子参数值区间。

本发明提供的这种气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，通过针对计算区域内各自的山火发生特点和气象因子特点，将气象因子之间的关系解耦，准确计算输电线路山火发生概率与气象因子之间的定量关联关系，可操作性强，计算可靠性高，为输电线路山火精细化密度预报提供了数据基础，从而实现山火的提前应对，减少输电线路附近山火所造成的损失。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

如图1所示为本发明的方法流程图：本发明提供的这种气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，包括如下步骤：

S1.选取待计算的输电线路，并对选取的输电线路所在区域进行网格划分；

若选取的输电线路为具体输电线路，则将输电线路走廊外侧各20km地域范围计入输电线路所在区域，以沿输电线路方向2.5km和垂直输电线路方向40km为基准网格，对输电线路所在区域进行网格划分；

若选取的输电线路为行政区划范围内的输电线路，则以行政区划范围作为输电线路所在区域，沿经纬度方向各5km为基准网格，对输电线路所在区域进行网格划分；

S2.获取计算时间范围内，输电线路所在区域的气象因子(包括降水量、相对湿度、平均湿度和极大风速)参数值和输电线路所在区域山火记录；对输电线路所在区域的气象因子参数值进行区间划分，同时获取所述山火记录的山火坐标；

所述进行区间划分，具体为：

a.获取计算时间范围内的气象因子的最大值Z_max和最小值Z_min；

b.采用如下算式计算气象因子参数值区间：

L_imin＝Z_min+(Z_max-Z_min)×i/m

L_imax＝Z_min+(Z_max-Z_min)×(i+1)/m

式中m为划分的气象因子参数值区间的个数；i为第i个气象因子参数值区间；L_imin为第i个气象因子参数值区间的最小值，L_imax为i个气象因子参数值区间的最大值；

S3.针对每一处山火坐标，获取距离山火坐标最近的N个气象站的坐标以及所述气象站的气象因子参数值；N为自然数；

S4.采用反距离加权插值法将山火坐标对应的N个气象站的气象因子参数进行空间离散化，得到山火坐标处的气象参数；

具体为采用如下算式对山火坐标对应的N个气象站的气象因子参数进行空间离散化：

$Z_0=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\frac{1}{{\left(D_i\right)}^p}{z}_i{\&lsqb;\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\frac{1}{{\left(D_i\right)}^p}\&rsqb;}^{-1}$

式中Z₀为山火坐标处的气象参数；D_i为第i个气象站与山火坐标之间的直线距离；p为计算参数，取值为自然数；且若D_i≥10km，则计算时剔除第i个气象站对山火坐标的影响，并在算式中剔除第i项；

S5.统计步骤S4得到的山火坐标处的气象参数落入步骤S2得到的气象因子参数值区间的次数C_is和步骤S1得到的计算区域内N个气象站的气象因子参数落入步骤S2得到的气象因子参数值区间的次数C_im，计算气象参数所对应的火灾发生概率P(i)＝C_is/C_im；

所述的山火坐标处的气象参数落入气象因子参数值区间，具体为若L_imin<Z₀<L_imax，则判定山火坐标处的气象参数落入该气象因子参数值区间。

Claims (6)

1.一种气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，包括如下步骤：

S1.选取待计算的输电线路，并对选取的输电线路所在区域进行网格划分；

S2.获取计算时间范围内，输电线路所在区域的气象因子参数值和输电线路所在区域山火记录；对输电线路所在区域的气象因子参数值进行区间划分，同时获取所述山火记录的山火坐标；

S3.针对每一处山火坐标，获取距离山火坐标最近的N个气象站的坐标以及所述气象站的气象因子参数值；N为自然数；

S4.采用反距离加权插值法将山火坐标对应的N个气象站的气象因子参数进行空间离散化，得到山火坐标处的气象参数；

S5.统计步骤S4得到的山火坐标处的气象参数落入步骤S2得到的气象因子参数值区间的次数C_is和步骤S1得到的计算区域内N个气象站的气象因子参数落入步骤S2得到的气象因子参数值区间的次数C_im，计算气象参数所对应的火灾发生概率P(i)＝C_is/C_im。

2.根据权利要求1所述的气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，其特征在于步骤S1所述的对选取的输电线路所在区域进行网格划分，为采用如下方式进行网格划分：

A.若选取的输电线路为具体输电线路，则将输电线路走廊外侧各20km地域范围计入输电线路所在区域，以沿输电线路方向2.5km和垂直输电线路方向40km为基准网格，对输电线路所在区域进行网格划分；

B.若选取的输电线路为行政区划范围内的输电线路，则以行政区划范围作为输电线路所在区域，沿经纬度方向各5km为基准网格，对输电线路所在区域进行网格划分。

3.根据权利要求1所述的气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，其特征在于步骤S2所述的气象因子包括降水量、相对湿度、平均湿度和极大风速。

4.根据权利要求1～3之一所述的气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，其特征在于步骤S2所述的对输电线路所在区域的气象因子参数值进行区间划分，具体为采用如下步骤进行区间划分：

a.获取计算时间范围内的气象因子的最大值Z_max和最小值Z_min；

b.采用如下算式计算气象因子参数值区间：

L_imin＝Z_min+(Z_max-Z_min)×i/m

L_imax＝Z_min+(Z_max-Z_min)×(i+1)/m

式中m为划分的气象因子参数值区间的个数；i为第i个气象因子参数值区间；L_imin为第i个气象因子参数值区间的最小值，L_imax为i个气象因子参数值区间的最大值。

5.根据权利要求1～3之一所述的气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，其特征在于步骤S4所述的采用反距离加权插值法进行空间离散化，具体为采用如下算式对山火坐标对应的N个气象站的气象因子参数进行空间离散化：

$Z_0=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\frac{1}{{\left(D_i\right)}^p}{z}_i{\&lsqb;\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\frac{1}{{\left(D_i\right)}^p}\&rsqb;}^{-1}$

式中Z₀为山火坐标处的气象参数；D_i为第i个气象站与山火坐标之间的直线距离；p为计算参数，取值为自然数；且若D_i≥10km，则计算时剔除第i个气象站对山火坐标的影响，并在算式中剔除第i项。

6.根据权利要求1～3之一所述的气象因子与输电线路山火发生概率的关联性计算方法，其特征在于步骤S5所述的山火坐标处的气象参数落入气象因子参数值区间，具体为若L_imin<Z₀<L_imax，则判定山火坐标处的气象参数落入该气象因子参数值区间。