CN108132981B - 顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法 - Google Patents
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Abstract
一种顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法，包括以下步骤：步骤一，电力设施防御洪涝灾害基础信息整理；步骤二，电力设施洪涝风险影响因子分析：利用水文及水动力模型从正向进行洪水淹没的层次模拟，量化不同强度降水气象条件下对电力设施安全造成影响的致灾因子，然后通过反向灾害解析不同降水条件引发不同来水情况下致灾因子的动态作用过程；步骤三，暴雨洪涝风险影响下的电力设施最优选址。本发明通过从实际的灾害现场出发对致灾因子进行反向层次推演，分析暴雨洪涝致灾因子在洪涝灾害过程中对电力设施的动态影响，并优化电力设施选址方法，以期对类似重要电力设施进行有效的风险控制，对电力设施的防灾减灾提供决策支持。
Description
技术领域
本发明涉及电力设施防灾减灾领域，具体是一种顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法。
背景技术
近年来，频发的地震、强降雨、台风、冰灾等极端自然灾害对电网安全提出越来越高的要求。电力设施作为组成电网的基础，更易受到气象灾害的直接影响。如何在电力设施选址中避开洪涝灾害，尽可能减少因暴雨洪涝灾害而造成不必要的损失尤为重要。目前的电力设施选址考虑的因素主要是基础地形、地物类别、线网走向等基础条件，对于暴雨洪涝灾害的预防也多是通过与河网之间空间距离的限定来保证，较少考虑根据降水以及洪水演进过程，无法消除洪水演进中周边环境对电力设施的影响。
本发明人在实现本发明的过程中经过研究发现：通过对铁塔倒塔等典型电力设施受灾案例分析，暴雨强度及历时发展到一定的阈值会导致致灾因子发生变化，同时，山洪过程流量超过一定阈值会导致灾因子变化，河流水位到达某一临界值时，致灾因子发生变化。清晰解释致灾因子的发生阈值时可以使复杂的暴雨洪涝风险评估层次化和简单化；启示洪涝灾害复杂的灾害链过程的链接临界条件，大大的提高灾害损失的可预见性，在此基础上对现有电力设施选址方法进行改进，增加对暴雨洪涝灾害致灾因子的动态影响分析，是增强电力设施抵御暴雨洪涝灾害的新思路。
发明内容
本发明提供一种顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法，提高电力设施受灾害损失的可预见性。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法，包括“电力设施防御洪涝灾害基础信息整理”、“电力设施洪涝风险影响因子量化分析”、“暴雨洪涝风险影响下的电力设施最优选址方法”三个步骤组成；各个步骤之间相互关联，相互影响，具体包括如下步骤：
步骤一、电力设施防御洪涝灾害基础信息整理：采集承灾体所在区域基础地形资料、河道历史改造情况，分析强降水诱发的降水量、水位、流量致灾因子：针对暴雨洪涝对电力设施影响的致灾因子种类及特征(包括降水量、水位、流量)分析，确定引发电力设施损失的临界雨量、致灾水位、致灾流量；
步骤二、电力设施洪涝风险影响因子量化分析：考虑强降水和溃坝背景条件下，利用水文及水动力模型从正向进行洪水淹没的层次模拟，结合电力设施防御洪涝灾害基础信息，展现不同强度降水条件下暴雨洪涝灾害对电力设施的影响，然后通过反向灾害解析不同降水条件引发不同来水情况下致灾因子的动态作用过程，具体包括：
(1)分析致灾条件下电力设施受损情况：基于地表地形资料以及电力设施防御洪涝灾害基础信息，采用基于GIS栅格数据的二维水动力学暴雨洪涝演进模型，利用圣维南方程组的近似数值解算来表示溃口式、河网漫顶式及强降水洪水三种条件下洪水演进过程，获取淹没范围、路径、最大水深和持续时间，
水动力模型的具体公式如下：
式(1)中，
式(2)中，h为水深(L)；u为平均流速(LT-1)；x为距离(L)；t为时间(T)，r为降雨速度(LT-1)；f为下渗速度(LT-1)；S0为地面比降；Sf为摩擦比降；
(2)解析不同降水条件引发不同来水情况下致灾因子的动态作用过程，运用历史旱涝灾情计算出的平均致灾雨量以及极端降水条件下带来外围来水等不同条件，通过设计洪水计算，评价不同致灾流量下洪水可能的淹没范围、路径、最大水深和持续时间,作为后续建立暴雨洪涝致灾因子要素层的基础；
步骤三、暴雨洪涝风险影响下的电力设施最优选址
通过分析洪涝过程的致灾因子变化，分析整个灾害过程的灾害链，给出致灾因子发生变化的条件及阈值，并以此建立暴雨洪涝致灾因子要素层，结合地形、地物类别基础要素，构建综合评价指标选定电力设施的最优布局地址。
进一步的，步骤一中所述承灾体包括铁塔、变电站、输电杆塔。
本发明的技术效果：
1.清晰解释致灾因子的发生阈值时可以使复杂的暴雨洪涝风险评估层次化和简单化.
2.分析暴雨洪涝致灾因子在洪涝灾害过程中对电力设施的动态影响，并优化电力设施选址方法，以期对类似重要电力设施进行有效的风险控制。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是致灾因子降水阈值图；
图3是致灾因子流量阈值；
图4是致灾因子树木、草皮、房屋碎片阈值图；
图5是倒塔位置及谷城外围水系及DEM示意图；
图6是大量漂流树木撞击铁塔图；
图7是铁塔屈服破坏倾倒图；
图8是2011年溢洪道未改造之前示意图；
图9是溢洪道泄洪闸门拆除及拓宽后的现状图；
图10是本次洪水淹没区分布图；
图11是鄂西北2012年8月5日04时至6日04时淹没水深模拟图；
图12是谷城2012年8月5日04时至6日04时淹没水深模拟图；
图13是2012年8月6日铁塔周边地区的洪水淹没分布图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
请参阅图1，为本发明顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法的流程示意图，选取一次电力部门收集到的输变电线路遭受洪涝灾害影响个例，利用暴雨洪涝风险影响下的电力设施最优选址方法，在对倒塔事故进行了致灾因子、灾害链的深入解析的基础上，说明如何进行电力设施的优化选址。
1.电力设施防御洪涝灾害基础信息整理
1)事故地形位置分析
潭口水库是北河流域唯一一座水库，北河的河源(观音堂)至潭口水库的河道比降为3.3‰，潭口水库至河口(安家岗)为1‰，最大安全泄量2500m2/s，#170塔位于潭口水库坝址下游左岸约733m处，由于北河上游位于山区，河道比降大，地形复杂，500kV十樊一回#170塔所处的地势较低，为上游多条水系的交汇处，故500kV十樊一回#170塔不仅易受当地的强降水的影响，同时还受上游河网来水(图5)。强降雨汇流后，引发山洪，流速快，冲击力大。另外，水库的存在使得上游来水的不确定性增加。
2011年溢洪道通过实施改造方案，拆除了2扇弧形闸门且再向左岸山体延伸共拓宽40.8m，使溢洪道从原来的76m扩宽至116.8m，现状见图8、图9。此次溢洪道改造虽增加了溢洪道过水断面，提高了溢洪道的泄洪能力，但却增加了库区下游的防洪压力，增加了本线路设计170#塔的洪水暴露度。使得溢洪道下游的170#塔位洪涝风险增加。也致使本应被左岸溢洪道泄洪闸门建筑物拦截或从溢洪道右岸漫坝的漂浮物的出流方式发生了向左岸倾泄的流向改变。
(2)分析强降水诱发的降水量、水位、流量致灾因子
受“苏拉”台风登陆后形成的倒槽和华北冷空气共同影响，8月4～6日鄂西大部地区出现强降水，强降水时段集中在5日01时～10时和5日23时～6日06时，中心位于丹江口南部、房县东北部、谷城西南部、保康北部、十堰城区东南部。本次降雨来势猛，强度大，造成谷城境内山洪暴发，河流、水库、山塘水位陡涨。
北河水文站最大洪峰流量及相应的重现期：谷城潭口水库上游约23km处的北河水文站资料显示：2012年8月6日最大流量2650m3/s，为建站以来最大流量。该水文站建于2001年，集水面积1160km2。年最大流量系列资料不足10年，不能直接进行频率计算。故采用南河谷城水文站(集水面积5781km2)历史资料，采用水文比拟法推算北河站设计洪水成果。北河水文站2012年8月6日实测最大洪峰流量2650m3/s的重现期大致为200～500年。
潭口入库洪峰流量及重现期：2012年8月5～7日，谷城潭口水库库区普降暴雨，由于本次降雨持续时间短，强度大，造峰速度快，库区洪水暴涨。库水位从5日8时的135.63m涨至6日6时10分146.30m，超设计洪水位1.23m。最大入库流量4589m3/s，最大出库流量4050m3/s。本次潭口水库入库洪峰流量为300年一遇。超过大坝100年一遇和本线路(堤防)30年一遇的防洪设计标准。
2.电力设施洪涝风险影响因子量化分析
1)致灾条件下电力设施受损情况
根据现场调查修正后的地形资料数据，利用二维水动力模型，模拟拓宽后的溢洪坝本次洪水淹没区分布图(图10)，并依据淹没区分布图的涨水高度及洪水历时对电力设施所在位置受影响情况进行分析。其中二维水动力模型是以雨量、地形、土地利用类型为基础数据，利用圣维南方程组的扩散波近似值来表示洪水过程的数值模型，具体公式如下：
式(1)中，
式(2)中，h为水深(L)；u为平均流速(LT-1)；x为距离(L)；t为时间(T)，r为降雨速度(LT-1)；f为下渗速度(LT-1)；S0为地面比降；Sf为摩擦比降。
2)不同降水条件下致灾因子动态作用分析
鄂西北是我省年均降水量最少的区域，夏季6～8月降水总量350～465毫米之间。本次过程降水中心最大2日降水量超百年一遇，过程降水量接近鄂西北夏季降水总量，加上2012年7月鄂西北大部降水偏少1～6成，导致土壤含水量少，强降水发生时，产流以超渗产流为主。
针对不同降水条件引发的不同来水情况，选择历史旱涝灾情计算出的平均致灾雨量以及极端降水条件下带来外围来水等不同条件，通过利用圣维南方程组的扩散波近似值来表示洪水过程，得到不同致灾流量下洪水可能的淹没范围、路径、最大水深和持续时间，作为后续建立暴雨洪涝致灾因子要素层的基础；
(1)不考虑上游来水影响的暴雨洪涝淹没
运用历史旱涝灾情计算的鄂西北平均致灾雨量为75毫米。本次降水过程雨量超过了致灾临界气象条件。仅考虑当地降水量的影响，利用圣维南方程组的扩散波近似值来表示洪水过程，使用鄂西北2012年8月5日04时至6日04时逐时降水数据模拟暴雨洪涝过程，结果如图(图11)，利用已经收集到的灾情进行比对(以模型计算出现淹没而实际有灾情记录为一次匹配)，匹配度达50％。
利用GIS工具提取谷城县的淹没水深分布图(图12)，可看出，主要淹没区位于河道两岸的低洼地区，其淹没水深大部在0.5～3米，而铁塔的淹没水深小于5厘米。结果表明，不考虑外围洪水，当地强降水对铁塔造成的淹没影响较小。
(2)考虑外围水系影响的暴雨洪涝淹没
以中国气象局灾情普查数据：北河流域左右岸均为混凝土堤防，高度6米，用河道高程加上堤防高度就作为河道的深度。潭口库区水位5日8时的135.63m涨至6日6时10分146.30m作为输入数据，利用圣维南方程组的扩散波近似值来表示洪水过程，对北河河流漫堤、潭口水库漫坝造成的洪水淹没演进过程进行模拟，如图所示，淹没区主要分布于河道两岸及地势低洼区，其中铁塔周边地区的淹没水深较深，大部淹没3～6米，铁塔的淹没水深3.7米(图13)。
3.暴雨洪涝风险影响下的电力设施最优选址
从电力设施洪涝风险影响因子量化模拟可以看出，致灾因子是多重的、复杂的，初始的致灾因子是强降水，解析显示，当强降水发生到一个阈值1时，地面形成渍涝，达到另外一个阈值2时，山沟、河流出现洪水，当洪水流速达到阈值3时，出现树木等致灾因子。而当洪水流速达到阈值4时，河网出现漫顶(图2～图4)。同时，当高一级的阈值出现时，其下包含的多级阈值所引发的灾害均发生。依据此量化的风险阈值构建暴雨洪涝灾害风险要素层，将其与地形、地物要素类别等图层进行加权分析，其中高风险区作为规避类，重新设计电力设施的最优部署地址。
Claims (2)
1.一种顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤一、电力设施防御洪涝灾害基础信息整理：采集承灾体所在区域基础地形资料、河道历史改造情况，分析强降水诱发的降水量、水位、流量致灾因子：针对暴雨洪涝对电力设施影响的致灾因子种类及特征分析，确定引发电力设施损失的临界雨量、致灾水位、致灾流量；
步骤二、电力设施洪涝风险影响因子量化分析：考虑强降水和溃坝背景条件下，利用水文及水动力模型从正向进行洪水淹没的层次模拟，结合电力设施防御洪涝灾害基础信息，分析暴雨洪涝灾害对电力设施的影响，然后通过反向灾害解析不同强度降水条件引发不同来水情况下致灾因子的动态作用过程，具体包括：
(1)分析致灾条件下电力设施受损情况：基于地表地形资料以及电力设施防御洪涝灾害基础信息，采用基于GIS栅格数据的二维水动力学暴雨洪涝演进模型，利用圣维南方程组的近似数值解算来表示溃口式、河网漫顶式及强降水洪水三种条件下洪水演进过程，获取淹没范围、路径、最大水深和持续时间，
水动力模型的具体公式如下：
式(1)中，
式(2)中，h为水深(L)；u为平均流速(LT-1)；x为距离(L)；t为时间(T)，r为降雨速度(LT-1)；f为下渗速度(LT-1)；S0为地面比降；Sf为摩擦比降；
(2)解析不同降水条件引发不同来水情况下致灾因子的动态作用过程，运用历史旱涝灾情计算出的平均致灾雨量以及极端降水条件下带来外围来水不同条件，通过设计洪水计算，评价不同致灾流量下洪水可能的淹没范围、路径、最大水深和持续时间，作为后续建立暴雨洪涝致灾因子要素层的基础；
步骤三、暴雨洪涝风险影响下的电力设施最优选址
通过分析洪涝过程的致灾因子变化，分析整个灾害过程的灾害链，给出致灾因子发生变化的条件及阈值，并以此建立暴雨洪涝致灾因子要素层，结合地形、地物类别基础要素，构建综合评价指标选定电力设施的最优布局地址。
2.如权利要求1所述的顾及暴雨洪涝风险影响的电力设施选址方法，其特征在于：步骤一中所述承灾体包括铁塔、变电站、输电杆塔。
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| CN106940840A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-07-11 | 东南大学 | 一种城市内涝灾害风险评估方法 |
-
2017
- 2017-12-13 CN CN201711323711.2A patent/CN108132981B/zh active Active
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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