CN107590563A - 电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电网安全技术领域,公开一种电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统,以清晰直观获得山火灾害下电网风险分布情况,为开展有针对性山火灾害防治措施提供决策支撑。本发明方法包括:划分网格,获取各网格的电网山火密度预测结果;分析每个网格内输电线路集合,将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析,当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格,否则,认为该线路不经过该网格;并计算每条线路的电网风险程度;然后根据相关公式计算每个网格的电网山火风险大小;最后对各网格的电网山火风险值进行排序,并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色,绘制得到电网山火灾害风险分布图。

Description

电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统
技术领域
本发明涉及电网安全技术领域,尤其涉及一种电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统。
背景技术
近几年,受国家退耕还林政策的影响,我国山火灾害呈爆发趋势,年均山火发生超过5万起。当前,随着特高压工程的建设和投运,大量的特高压跨区线路逐步延伸至山火灾害多发区,大范围山火灾害爆发时,易导致多条线路同时长时间跳闸停电,极大影响正常供电,严重时甚至危及大电网安全稳定运行。由于不同的输电线路跳闸对电网的影响程度不同,山火火点多的区域不一定是电网风险高的区域,现有的根据火点多少布控灭火装备无法最大降低电网山火灾害风险,需要研究电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统,分析出山火灾害条件下电网风险分布情况,进而指导最优布控灭火装备,最大化降低电网风险。
专利ZL201510350841.X发明了一种评估输电线路山火跳闸概率的计算方法,但是该方法不能分析出不同区域的电网风险程度;专利CN105740642A公开了一种基于多源遥感数据的MODIS卫星火点准确性判别方法,该方法仅能识别出不同区域的山火火点多少。
综上,已有专利均未分析电网山火灾害风险分布程度,无法指导山火灾害最优处置。为此,本发明提出了一种电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统,可分析出山火灾害下电网风险最大的区域,科学指导灭火装备布控至电网风险最大的区域,最大限度降低山火灾害对电网风险程度。
发明内容
本发明目的在于公开一种电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统,以清晰直观获得山火灾害下电网风险分布情况,为开展有针对性山火灾害防治措施提供决策支撑。
为实现上述目的,本发明公开了一种电网山火灾害风险分布图绘制方法,包括:
划分网格,获取各网格的电网山火密度预测结果;
分析每个网格内输电线路集合,将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析,当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格,否则,认为该线路不经过该网格;并计算每条线路的电网风险程度;
计算每个网格的电网山火风险大小,计算公式如下:
式中,Ri为第i个网格的电网山火风险值,Di为第i个网格预测山火火点数量,Ni为经过第i个网格的输电线路数量,为经过第i个网格的第j条线路的电网风险程度;
对各网格的电网山火风险值进行排序,并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色,绘制得到电网山火灾害风险分布图。
可选的,上述方法还包括:将各网格所对应的电网风险程度值按所述电网山火灾害风险分布图的像素矩阵进行排布并保存,以输送到其他关联的电网数据处理系统以进行联动处理;和/或通过鼠标定位获取用户请求的目标网格信息,并显示输出该目标网格所对应的电网风险程度值;和/或获取用户所设置的网格所对应电网风险程度的筛选条件,以及对符合筛选条件的网格进行批量突出显示处理。
与上述方法相对应的,本发明还公开一种电网山火灾害风险分布图绘制系统,包括:
第一处理单元,用于划分网格,获取各网格的电网山火密度预测结果;
第二处理单元,用于分析每个网格内输电线路集合,将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析,当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格,否则,认为该线路不经过该网格;并计算每条线路的电网风险程度;
第三处理单元,用于计算每个网格的电网山火风险大小,计算公式如下:
式中,Ri为第i个网格的电网山火风险值,Di为第i个网格预测山火火点数量,Ni为经过第i个网格的输电线路数量,为经过第i个网格的第j条线路的电网风险程度;
第四处理单元,用于对各网格的电网山火风险值进行排序,并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色,绘制得到电网山火灾害风险分布图。
同理,本发明系统还可以进一步包括下述第五、第六及第七处理单元中的任意一种或任意组合:
第五处理单元,用于将各网格所对应的电网风险程度值按所述电网山火灾害风险分布图的像素矩阵进行排布并保存,以输送到其他关联的电网数据处理系统以进行联动处理。第六处理单元,用于通过鼠标定位获取用户请求的目标网格信息,并显示输出该目标网格所对应的电网风险程度值。第七处理单元,用于获取用户所设置的网格所对应电网风险程度的筛选条件,以及对符合筛选条件的网格进行批量突出显示处理。
本发明具有以下有益效果:
本发明原理清晰,实施方便,实用性强。
本发明可绘制得到电网山火灾害风险分布图,由图可清晰直观获得山火灾害下电网风险分布情况,为开展有针对性山火灾害防治措施提供决策支撑。
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是本发明实施例的局部山火密度预测结果示意图;
图2是本发明实施例的局部电网风险分布的数值化示意图。
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。
实施例1
本实施例公开一种电网山火灾害风险分布图绘制方法,该方法包括:
步骤1,获取某一天的电网山火密度预测结果,预测结果的格式为格点数据文件,每个格点表示该网格区域内的山火火点数量。
步骤2,分析每个网格内输电线路集合,将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析,当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格,否则则认为该线路不经过该网格。
如图1所示,设定网格编号方式为:左上网格编号为1,右上网格编号为2,左下网格编号为3,右下网格编号为4。通过分析得到各个网格内的输电线路集合为:L1={l1,l2},L2={l2},L3={空},L4={l2,l3}。
步骤3,计算每条线路的电网风险程度。线路l1的风险程度指标为:P1=2.1,线路l2的风险程度指标为:P2=1.5,线路l3的风险程度指标为:P3=3.8。
在该步骤中,计算各条线路的电网风险程度可结合线路故障时的负荷损失、电压裕度、功角裕度、频率裕度等指标进行综合计算,必要时,还可以进一步结合各线路的故障概率进行计算,具体的计算方法为本领域技术人员熟知的技术,不做赘述。
步骤4,计算每个网格的电网山火风险大小,计算公式如下:
式中,Ri为第i个网格的电网山火风险值,Di为第i个网格预测山火火点数量,Ni为经过第i个网格的输电线路数量,为经过第i个网格的第j条线路的电网风险程度。
藉此,计算得到各个网格的电网山火风险大小为:R1=1.2×2.1+1.2×1.5=4.32,R2=2.5×1.5=3.75,R3=0,R4=1.6×1.5+1.6×3.8=8.48。具体的数值分布如图2所示。
步骤5,根据每个网格的电网山火风险值,绘制得到电网山火灾害风险分布图,由图可清晰直观获得山火灾害下电网风险最大的区域为网格4所在的区域,为开展有针对性山火灾害防治措施提供决策支撑。其中,该步骤在绘制得到电网山火灾害风险分布图时,对各网格的电网山火风险值进行排序,并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色,绘制得到电网山火灾害风险分布图。
综上,本实施例方法其主旨在于:划分网格,获取各网格的电网山火密度预测结果;分析每个网格内输电线路集合,将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析,当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格,否则,认为该线路不经过该网格;并计算每条线路的电网风险程度;然后根据相关公式计算每个网格的电网山火风险大小;最后对各网格的电网山火风险值进行排序,并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色,绘制得到电网山火灾害风险分布图。可选的,配色所需的相关配色表参照表1。
表1:
最大值 次大值 …… 最小值
颜色1 颜色2 …… 颜色n
较佳的,本实施例方法还包括:将各网格所对应的电网风险程度值按所述电网山火灾害风险分布图的像素矩阵进行排布并保存,以输送到其他关联的电网数据处理系统以进行联动处理;和/或通过鼠标定位获取用户请求的目标网格信息,并显示输出该目标网格所对应的电网风险程度值;和/或获取用户所设置的网格所对应电网风险程度的筛选条件,以及对符合筛选条件的网格进行批量突出显示处理。
实施例2
与上述方法实施例相对应的,本实施例公开一种电网山火灾害风险分布图绘制系统。
本实施例系统包括:
第一处理单元,用于划分网格,获取各网格的电网山火密度预测结果;
第二处理单元,用于分析每个网格内输电线路集合,将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析,当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格,否则,认为该线路不经过该网格;并计算每条线路的电网风险程度;
第三处理单元,用于计算每个网格的电网山火风险大小,计算公式如下:
式中,Ri为第i个网格的电网山火风险值,Di为第i个网格预测山火火点数量,Ni为经过第i个网格的输电线路数量,为经过第i个网格的第j条线路的电网风险程度;
第四处理单元,用于对各网格的电网山火风险值进行排序,并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色,绘制得到电网山火灾害风险分布图。
进一步地,本实施例系统还可以进一步包括下述第五、第六及第七处理单元中的任意一种或任意组合:
第五处理单元,用于将各网格所对应的电网风险程度值按所述电网山火灾害风险分布图的像素矩阵进行排布并保存,以输送到其他关联的电网数据处理系统以进行联动处理。
第六处理单元,用于通过鼠标定位获取用户请求的目标网格信息,并显示输出该目标网格所对应的电网风险程度值。
第七处理单元,用于获取用户所设置的网格所对应电网风险程度的筛选条件,以及对符合筛选条件的网格进行批量突出显示处理。
综上,本实施例公开的电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统,具有以下有益效果:
本发明原理清晰,实施方便,实用性强。
本发明可绘制得到电网山火灾害风险分布图,由图可清晰直观获得山火灾害下电网风险分布情况,为开展有针对性山火灾害防治措施提供决策支撑。
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 (4)

1.一种电网山火灾害风险分布图绘制方法,其特征在于,包括:
划分网格,获取各网格的电网山火密度预测结果;
分析每个网格内输电线路集合,将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析,当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格,否则,认为该线路不经过该网格;并计算每条线路的电网风险程度;
计算每个网格的电网山火风险大小,计算公式如下:
<mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>D</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mi>i</mi> </msub> </munderover> <msubsup> <mi>L</mi> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
式中,Ri为第i个网格的电网山火风险值,Di为第i个网格预测山火火点数量,Ni为经过第i个网格的输电线路数量,为经过第i个网格的第j条线路的电网风险程度;
对各网格的电网山火风险值进行排序,并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色,绘制得到电网山火灾害风险分布图。
2.根据权利要求1所述的电网山火灾害风险分布图绘制方法,其特征在于,还包括:
将各网格所对应的电网风险程度值按所述电网山火灾害风险分布图的像素矩阵进行排布并保存,以输送到其他关联的电网数据处理系统以进行联动处理;和/或
通过鼠标定位获取用户请求的目标网格信息,并显示输出该目标网格所对应的电网风险程度值;和/或
获取用户所设置的网格所对应电网风险程度的筛选条件,以及对符合筛选条件的网格进行批量突出显示处理。
3.一种电网山火灾害风险分布图绘制系统,其特征在于,包括:
第一处理单元,用于划分网格,获取各网格的电网山火密度预测结果;
第二处理单元,用于分析每个网格内输电线路集合,将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析,当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格,否则,认为该线路不经过该网格;并计算每条线路的电网风险程度;
第三处理单元,用于计算每个网格的电网山火风险大小,计算公式如下:
<mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>D</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mi>i</mi> </msub> </munderover> <msubsup> <mi>L</mi> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
式中,Ri为第i个网格的电网山火风险值,Di为第i个网格预测山火火点数量,Ni为经过第i个网格的输电线路数量,为经过第i个网格的第j条线路的电网风险程度;
第四处理单元,用于对各网格的电网山火风险值进行排序,并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色,绘制得到电网山火灾害风险分布图。
4.根据权利要求3所述的电网山火灾害风险分布图绘制系统,其特征在于,还包括:
第五处理单元,用于将各网格所对应的电网风险程度值按所述电网山火灾害风险分布图的像素矩阵进行排布并保存,以输送到其他关联的电网数据处理系统以进行联动处理;和/或
第六处理单元,用于通过鼠标定位获取用户请求的目标网格信息,并显示输出该目标网格所对应的电网风险程度值;和/或
第七处理单元,用于获取用户所设置的网格所对应电网风险程度的筛选条件,以及对符合筛选条件的网格进行批量突出显示处理。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112308395A (zh) * 2020-10-27 2021-02-02 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 一种重要输电通道的筛查方法及装置
CN112465926A (zh) * 2020-11-26 2021-03-09 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种输电线路山火跳闸风险分布图绘制方法和系统
CN112529291A (zh) * 2020-12-08 2021-03-19 国网湖南省电力有限公司 电网密集输电通道线路引发森林草原火灾预测方法
CN112651662A (zh) * 2021-01-12 2021-04-13 国电南瑞科技股份有限公司 多火点灾害下电网连锁故障风险最小化处置方法及系统
CN113222341A (zh) * 2021-04-08 2021-08-06 国网湖南省电力有限公司 基于电网山火隐患点风险的灭火直升机部署方法及系统
CN113537846A (zh) * 2021-09-17 2021-10-22 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 基于气象灾害的输配电线路杆塔的风险分析方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090094181A1 (en) * 2007-09-28 2009-04-09 Korean Electrical Power Corperation Method of estimating salt contamination
CN103440599A (zh) * 2013-09-16 2013-12-11 国家电网公司 一种基于gis平台的电网输电线路山火火点分布图绘制方法
CN103971177A (zh) * 2014-05-08 2014-08-06 国家电网公司 多因素引发输电线路山火发生的预测方法
CN105931408A (zh) * 2016-05-25 2016-09-07 国网湖南省电力公司 架空输电线路的山火密度的预测方法
CN106354757A (zh) * 2016-08-17 2017-01-25 国网四川省电力公司德阳供电公司 基于gis的输电线路风险图形化数据库管理系统
CN106408193A (zh) * 2016-09-26 2017-02-15 贵州电网有限责任公司输电运行检修分公司 一种输电线路网格化风险分析及评估方法
CN106951618A (zh) * 2017-03-10 2017-07-14 国网湖南省电力公司 多重山火故障输电线路风险程度分层快速分析方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090094181A1 (en) * 2007-09-28 2009-04-09 Korean Electrical Power Corperation Method of estimating salt contamination
CN103440599A (zh) * 2013-09-16 2013-12-11 国家电网公司 一种基于gis平台的电网输电线路山火火点分布图绘制方法
CN103971177A (zh) * 2014-05-08 2014-08-06 国家电网公司 多因素引发输电线路山火发生的预测方法
CN105931408A (zh) * 2016-05-25 2016-09-07 国网湖南省电力公司 架空输电线路的山火密度的预测方法
CN106354757A (zh) * 2016-08-17 2017-01-25 国网四川省电力公司德阳供电公司 基于gis的输电线路风险图形化数据库管理系统
CN106408193A (zh) * 2016-09-26 2017-02-15 贵州电网有限责任公司输电运行检修分公司 一种输电线路网格化风险分析及评估方法
CN106951618A (zh) * 2017-03-10 2017-07-14 国网湖南省电力公司 多重山火故障输电线路风险程度分层快速分析方法及系统

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112308395A (zh) * 2020-10-27 2021-02-02 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 一种重要输电通道的筛查方法及装置
CN112308395B (zh) * 2020-10-27 2022-06-14 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 一种重要输电通道的筛查方法及装置
CN112465926A (zh) * 2020-11-26 2021-03-09 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种输电线路山火跳闸风险分布图绘制方法和系统
CN112529291A (zh) * 2020-12-08 2021-03-19 国网湖南省电力有限公司 电网密集输电通道线路引发森林草原火灾预测方法
CN112651662A (zh) * 2021-01-12 2021-04-13 国电南瑞科技股份有限公司 多火点灾害下电网连锁故障风险最小化处置方法及系统
CN112651662B (zh) * 2021-01-12 2022-09-20 国电南瑞科技股份有限公司 多火点灾害下电网连锁故障风险最小化处置方法及系统
CN113222341A (zh) * 2021-04-08 2021-08-06 国网湖南省电力有限公司 基于电网山火隐患点风险的灭火直升机部署方法及系统
CN113222341B (zh) * 2021-04-08 2023-07-18 国网湖南省电力有限公司 基于电网山火隐患点风险的灭火直升机部署方法及系统
CN113537846A (zh) * 2021-09-17 2021-10-22 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 基于气象灾害的输配电线路杆塔的风险分析方法及系统
CN113537846B (zh) * 2021-09-17 2021-12-31 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 基于气象灾害的输配电线路杆塔的风险分析方法及系统

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