CN113109651B - 一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，包括：获取雷电活动分析数据，雷电活动分析数据包括雷电地闪监测数据和其地形区域；通过地形特征量识别地形区域中不同微地形；对不同微地形下的雷电活动数据，进行时间和空间上的聚类分析，得到雷电地闪集合簇；根据雷电地闪集合簇的质心位置，按照时间顺序将质心连线，得到雷电地闪移动路径；根据雷电地闪移动路径，分析雷电移动轨迹的空间方位；雷电移动轨迹的空间方位，分析微地形对输电线路的影响。本申请对输电线路区域进行详细划分，充分考虑不同地形对雷电活动的影响，针对线路和地理环境复杂多变的输电线路，定量的分析地形对雷电活动的影响，具有全面性和普遍适用性。

Description

一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法

技术领域

本申请涉及输电线路雷害分析领域，尤其涉及一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法。

背景技术

电力系统输电线路处于遭受雷击的自然环境中时，雷击灾害对电力系统影响较大，作为电力系统的传输命脉，输电线路的安全稳定关系到整个电网的运行。为准确分析输电线路跳闸原因，降低输电线路的跳闸率，减少巡线的工作量，电网雷电定位系统已经运行多年，积累了大量宝贵的数据，为分析雷电活动规律打下了很好的基础。基于雷电定位系统的监测数据开展了大量工作，建立了落雷密度统计方法，电网雷害分布图绘制方法以及基于雷电参数统计的输电线路防雷性能评估方法等。但是，由于这种方式是将大量的雷电活动过程都叠加在一起，使得无法看出最主要的雷电活动走向，仅仅是大而粗放式地对雷电进行分析。

目前，传统的雷电活动分析方法，对于宏观的输电线路的规划非常有用，可以在规划时使输电线路尽量避免雷多的区域，但是对于微观的防雷管理来说，却无法提供有效的数据来进行微观上的管理。多数学者通过观测，发现雷电活动在时间上和空间上具有丛聚性的特点，当云体在移动过程中多次对地放电时，云体的核心区域的落雷密度也要比边缘区域大很多，并且在短时间内落雷的个数特别多，雷电的时空丛聚特性为研究其活动规律提供了重要的依据，不同微地形对雷电活动的运动有一定影响作用。微地形特点十分突出，邻近气象站的观测记录及相关地理数据资料，不能满足微地形地段线路设计的要求，更难反映局部微地形点的实际气象情况。微地形对大风、雷云等气象因子的形成及运动趋势都会产生很大的影响。

然而，在分析雷电活动时空规律时，缺乏对地形地貌、气候条件等现场因素的考虑，输电线路途经地形复杂多变，微地形众多，不同微地形对输电线路的影响不同，仅考虑山地、平原等地形对输电线路的影响，范围较大，不能全面反映线路架设地区的微地形对线路雷击故障的影响，无法针对特定场景雷害特征进行防护设计，导致输电线路雷害防护措施无法兼顾有效性。

发明内容

本申请提供了一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，以解决分析雷电活动时空规律时，缺乏对微地形、气候条件等现场因素的考虑，不能全面反映线路架设地区的微地形对线路雷击故障技术问题。

为了达到上述目的，本申请实施例采用以下技术方案：

提供一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，所述方法包括：

获取雷电活动分析数据，所述雷电活动分析数据包括雷电地闪监测数据和其地形区域；

通过地形特征量识别所述地形区域中不同微地形；

对不同微地形下的雷电活动数据，进行时间和空间上的聚类分析，得到雷电地闪集合簇；

根据所述雷电地闪集合簇的质心位置，按照时间顺序将质心连线，得到雷电地闪移动路径；

根据所述雷电地闪移动路径，分析雷电移动轨迹的空间方位；

基于雷电移动轨迹的空间方位，确定重合度，以及通过重合度定量分析微地形对输电线路的影响。

进一步地，所述获取雷电活动分析数据，包括：

获取雷电定位系统数据库中输电线路区域的落雷数据；

从输电线路区域的落雷数据中提取雷电地闪监测数据；

获取地理信息系统中杆塔坐标定位数据，确定所述输电线路区域的地形区域，其中所述杆塔位于所述输电线路区域。

进一步地，所述雷电地闪监测数据包括落雷点发生时间、经纬度坐标、雷电流大小。

进一步地，所述地形特征量包括海拔、坡度、坡向、坡形、临近水域距离。

进一步地，得到雷电地闪集合簇，包括

根据预设时间，划分不同微地形下的雷电活动数据，得到雷暴时区；

对于所述雷暴时区的雷电数据，通过DBSCAN算法和OPTICS算法分析，得到雷电地闪集合簇。

进一步地，得到雷电地闪集合簇，还包括：

获取所述雷暴时区的地闪数据点；

当地闪数据点为核心点时，获取所述地闪数据点预设领域内的密度可达数据点；

将所述密度可达数据点集合，得到雷电地闪集合簇。

进一步地，所述雷电移动轨迹的空间方位根据气象的16个方位风向进行划分。

本申请提供一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，包括：获取雷电活动分析数据，所述雷电活动分析数据包括雷电地闪监测数据和其地形区域；通过地形特征量识别所述地形区域中不同微地形；对不同微地形下的雷电活动数据，进行时间和空间上的聚类分析，得到雷电地闪集合簇；根据所述雷电地闪集合簇的质心位置，按照时间顺序将质心连线，得到雷电地闪移动路径；根据所述雷电地闪移动路径，分析雷电移动轨迹的空间方位；雷电移动轨迹的空间方位，分析微地形对输电线路的影响。本申请对输电线路区域进行了详细划分，充分考虑不同地形对雷电活动的影响，针对线路和地理环境复杂多变的输电线路，定量的分析地形对雷电活动的影响，具有全面性和普遍适用性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法的流程图；

图2为本申请实施例中空间方位划分示意图；

图3为本申请实施例中利用地形等高线判断地形走向示意图；

图4为本申请实施例中又一利用地形等高线判断地形走向示意图；

图5为本申请实施例中雷电活动轨迹走向与地形走向判断示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

微地形是相对于大地形而言，它是大地形中的一个局部的狭小范围，指极个别、极细小的地貌基本形态。在一条数十千米至数千千米的山区送电线路走廊中，山岭纵横、海拔高程悬殊，因此，研究微地形下雷电活动的运动规律，可以全面反映线路架设地区的微地形对线路雷击故障的影响，针对特定场景雷害特征进行防护设计。

下面结合附图对本申请做进一步详细描述：

本申请实施例提供一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：

S101、获取雷电活动分析数据，所述雷电活动分析数据包括雷电地闪监测数据和其地形区域；其中，所述获取雷电活动分析数据，包括：获取雷电定位系统数据库中输电线路区域的落雷数据；从输电线路区域的落雷数据中提取雷电地闪监测数据；获取地理信息系统中杆塔坐标定位数据，定位输电线路的精确路径,确定所述输电线路区域的地形区域，其中所述杆塔位于所述输电线路区域。所述雷电地闪监测数据包括落雷点发生时间、经纬度坐标、雷电流大小。

S102、通过地形特征量识别所述地形区域中不同微地形；所述地形特征量包括海拔、坡度、坡向、坡形、临近水域距离。对各个参数设定阈值，对提取到的输电线路区域微地形参量值进行分析，以此来划分输电线路途经地形地貌。

可通过人工识别输电线路沿线不同地形区域并进行划分；提取不同地形的地形特征因子，包括海拔、坡度、坡向、坡形、临近水域距离等；利用人工智能算法进行学习，针对不同地形，对地形特征因子设定阈值。输入某一区域典型特征因子，将自动识别并对地形进行归类。

S103、对不同微地形下的雷电活动数据，进行时间和空间上的聚类分析，得到雷电地闪集合簇；得到雷电地闪集合簇，包括：

根据预设时间，划分不同微地形下的雷电活动数据，得到雷暴时区；利用聚类分析将雷电划分成不同云体的时空放电子集。

对于所述雷暴时区的雷电数据，通过聚类分析算法，具体通过DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法和OPTICS(Orderingpoints to identify the clustering structure)算法想结合的方法进行分析，得到雷电地闪集合簇。

获取所述雷暴时区的地闪数据点；当地闪数据点为核心点时，获取所述地闪数据点预设领域内的密度可达数据点。当所有的地闪数据点均判断完，将所述密度可达数据点集合，得到雷电地闪集合簇。

考虑到在所读取的雷电监测数据的数量较多时，时空聚类过程所需要分析的雷电监测数据的数目也较多，且各雷电监测数据的时间、经纬度位置相对比较杂乱无章，因而在进行时空聚类过程时计算量巨大，为此，为了在一定程度上提高处理效率，可以事先对所读取的各雷电监测数据按时间进行排序，从而在后续的时空聚类分析过程中，更易于查询到的各雷电监测数据。

可将雷电划分成不同云体的时空放电子集，先从时间上进行聚类分析，将雷电监测数据按时间先后顺序排列，计算两次雷电发生之间的时间间隔△t＝t(i)-t(i-1)，将时间间隔△t不大于时间间隔阈值t0的所有连续的时间间隔合并为连续的地闪时间范围，称为雷暴时区。此时，可以得到经过时间排序并且划分为雷暴时区的雷电数据的多个集合。

针对处理得到的雷电数据子集，采用聚类分析算法，得到落雷地闪集合簇，采用DBSCAN算法与OPTICS算法相结合的方法进行分析。某些时间雷电聚类中的雷电监测数据的数目会相对较多，但是对其中的一些时间雷电聚类而言，数目可能会很少，甚至于可能只有几个，对这些时间雷电聚类进行空间上的聚类分析意义不大，因此，在进行时空聚类分析时，可以是只针对雷电监测数据的数量达到一定数目的大的时间雷电聚类进行，这里的预设数据阈值可以根据实际需要自由设定。

S104、根据所述雷电地闪集合簇的质心位置，按照时间顺序将质心连线，得到雷电地闪移动路径；雷云地闪活动移动路径分析方法如下：由于雷电定位数据在经纬度平面呈现聚集分布，并且云团持续时间较长，其核心点相对稳定，所以可以用聚类云团的质心坐标来代表整个云团的位置。将这些质心按照时间的先后顺序连接起来，该曲线就是雷云地闪活动的运动轨迹。

将雷电时空聚类中的各雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示。对某个区域范围、某个时间段内的雷电进行统计分析、处理显示时，读取出与该区域范围、该时间段对应的雷电监测数据，然后针对该些雷电监测数据进行时空上的雷电聚类分析，将各时空雷电聚类中的雷电监测数据对应的雷电事件在地图上显示，因此，位于同一个时空雷电聚类中的雷电监测数据对应的各雷电事件，时间、空间上最接近，同时，对于一些零散的雷电并未在地图上进行显示，所显示的都是在某些时间段落雷比较多的核心区域，因而也可以更有效地分析出雷电的活动走向规律和雷电的高频发生区域。

S105、根据所述雷电地闪移动路径，分析雷电移动轨迹的空间方位；如图2所示，所述雷电移动轨迹的空间方位根据气象的16个方位风向进行划分，东南西北四个方向的区域大小不变，分别用BCDA表示的区域，其中东北方向即B整合了北东北、东北、东东北三个区域的范围；FGH代表的方向也同样整合该区域的其他两部分。由此将坐标平面分为八个主要的区域；其中EFGH区域的角度为67.5°，BCDA区域的角度为：22.5°。

S106、基于雷电移动轨迹的空间方位，确定重合度，以及通过重合度定量分析微地形对输电线路的影响。

变量重合度，用此特征量来定量表示地形对雷电活动的影响，具体如下：

其中，某段时间内区域内雷电活动次数m，得到m条雷电轨迹，计算得到与地形走向重合的雷电轨迹n条。重合度的值不超过1，重合度越高，地形对雷电活动的影响越大。

如图3、图4所示，地形的走向并不是笔直的一条线段，因此需要对地形的走向设有一定的考虑裕度。本发明设立的活动裕度为45°。即雷电活动轨迹与地形走向的角度相差在45°以内，认为雷电活动走向与地形重合。通过等高线图，可以直观的判断地形的走向，

如图5所示，对于山顶、山脊、河流、峡谷风道等地形，均可通过等高线图得到地形的走向。云南地区输电线路途经的居民区域多为梯田区域，可将其视为坡面地形，同时在等高线图中可以根据梯田走向得到梯田的方向。

本申请是从时间、空间两大要素上进行聚类分析过程来寻找规律，不仅展示了雷电活动与时间(例如日、月份、年份)的关系，更可以同时展示雷电与地形的相关性，便于透彻地了解雷电的活动规律，为因地制宜和因时制宜地采取防雷措施、有针对性地雷电预防、减少雷电故障、避免造成设备和财产的损失等提供了基础，为防雷设计、改造提供了有效的科学依据。

本申请提供一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，包括：获取雷电活动分析数据，所述雷电活动分析数据包括雷电地闪监测数据和其地形区域；通过地形特征量识别所述地形区域中不同微地形；对不同微地形下的雷电活动数据，进行时间和空间上的聚类分析，得到雷电地闪集合簇；根据所述雷电地闪集合簇的质心位置，按照时间顺序将质心连线，得到雷电地闪移动路径；根据所述雷电地闪移动路径，分析雷电移动轨迹的空间方位；雷电移动轨迹的空间方位，分析微地形对输电线路的影响。本申请对输电线路区域进行了详细划分，充分考虑不同地形对雷电活动的影响，针对线路和地理环境复杂多变的输电线路，定量的分析地形对雷电活动的影响，具有全面性和普遍适用性。

以上内容仅为说明本申请的技术思想，不能以此限定本申请的保护范围，凡是按照本申请提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本申请权利要求书的保护范围之内。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

Claims (7)

1.一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取雷电活动分析数据，所述雷电活动分析数据包括雷电地闪监测数据和其地形区域；

通过地形特征量识别所述地形区域中不同微地形；

对不同微地形下的雷电活动数据，进行时间和空间上的聚类分析，得到雷电地闪集合簇；

根据所述雷电地闪集合簇的质心位置，按照时间顺序将质心连线，得到雷电地闪移动路径；

根据所述雷电地闪移动路径，分析雷电移动轨迹的空间方位；

基于雷电移动轨迹的空间方位，确定重合度，以及通过所述重合度定量分析微地形对输电线路的影响，其中，所述重合度是在所述空间方位内雷电活动轨迹在预设角度内与地形走向重合数量除以总的雷电活动轨迹确定的。

2.根据权利要求1所述的一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，其特征在于，所述获取雷电活动分析数据，包括：

获取雷电定位系统数据库中输电线路区域的落雷数据；

从输电线路区域的落雷数据中提取雷电地闪监测数据；

获取地理信息系统中杆塔坐标定位数据，确定所述输电线路区域的地形区域，其中所述杆塔位于所述输电线路区域。

3.根据权利要求1或2所述的一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，其特征在于，所述雷电地闪监测数据包括落雷点发生时间、经纬度坐标、雷电流大小。

4.根据权利要求1所述的一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，其特征在于，所述地形特征量包括海拔、坡度、坡向、坡形、临近水域距离。

5.根据权利要求1所述的一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，其特征在于，得到雷电地闪集合簇，包括

根据预设时间，划分不同微地形下的雷电活动数据，得到雷暴时区；

对于所述雷暴时区的雷电数据，通过DBSCAN算法和OPTICS算法分析，得到雷电地闪集合簇。

6.根据权利要求5所述的一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，其特征在于，得到雷电地闪集合簇，还包括：

获取所述雷暴时区的地闪数据点；

当地闪数据点为核心点时，获取所述地闪数据点预设领域内的密度可达数据点；

将所述密度可达数据点集合，得到雷电地闪集合簇。

7.根据权利要求1所述的一种适用于不同微地形对雷电活动的定量分析方法，其特征在于，所述雷电移动轨迹的空间方位根据气象的16个方位风向进行划分。

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