CN113191535A - 一种大风灾害预警中设计风速修正方法 - Google Patents

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CN113191535A CN202110402061.0A CN202110402061A CN113191535A CN 113191535 A CN113191535 A CN 113191535A CN 202110402061 A CN202110402061 A CN 202110402061A CN 113191535 A CN113191535 A CN 113191535A
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耿俊成
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Abstract

一种大风灾害预警中设计风速修正方法，对大风灾害预警区域进行网格划分；并采集目标输电线路所在网格内杆塔编号；按照杆塔编号顺序采集目标输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数；基于K‑MEANS算法，分别对结构参数、运行参数和电网拓扑参数进行聚类，还对结构参数、运行参数和电网拓扑参数设置权重系数，根据聚类结果以及权重系数，对目标输电线路的设计风速进行修正，并作为目标输电线路的判断风速存入大风灾害预警数据库中。综合考虑输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数，实现对输电线路设计风速的修正，输电线路判断风速作为大风灾害预警的基础数据，该基础数据无需二次修正，更加符合实际工况、准确度更高。

Description

一种大风灾害预警中设计风速修正方法
技术领域
本发明涉及电网安全运行技术领域，更具体地，涉及一种大风灾害预警中设计风速修正方法。
背景技术
随着电力快速发展，电网规模迅速扩大，台风、暴雨、雷电等气象因素对电网安全运行，尤其是对输电线路的影响越来越大，建立电网安全预警机制刻不容缓。其中，大风灾害是影响电网安全性的首要因素之一。目前，由于成本因素以及专业跨度等问题，输电线路不同程度地缺乏强风风灾实时监测能力，由于缺乏有效的强风监测手段与关键数据源，导致风灾应对能力以及事故应急响应能力存在一定瓶颈。
现有技术中，我国电力行业国家标准《110kV～750kV架空输电线路设计规范》(GB50545-2010)中对基本风速的定义为：按当地空旷平坦地面上10m高度处、10min时距，平均的年最大风速观测数据，经概率统计得出50年(适用于500kV、750kV输电线路)或30年(适用于110kV、220kV、330kV输电线路)一遇最大值后确定的风速。由于工程造价对基本风速较为敏感，输电线路通用设计将基本风速进行了细分，得到输电线路通用设计风速有23.5、25、27、29、31、33、35m/s等，其中，500kV线路至少为27m/s，平均2m/s一档。
此外，中国发明专利(CN104573363B)提出“一种沿海地区架空输电线路设计风速的空间取值方法”，引入自动气象站数据提供更多的设计风速空间插值点，解决由于长期气象台站分布稀疏导致的设计风速空间分布代表性不足的问题；中国发明专利申请(CN111610579A)提出“一种用于典型微地形的输电线路预警方法”，根据5种典型微地形的特征对预测风速进行修正；中国发明专利申请(CN110632680A)提出“一种输电线路微区域风速估算方法及系统”，获取天气雷达监测数据和微气象监测系统历史监测数据构建三维风场，使用测风数据对天气雷达监测数据进行修正，得到输电线路微区域被测点任意高程的风速信息。
各项研究提高了预测风速的准确性和可靠性，但值得注意的是，包括设计风速在内的各类预测风速及修正方法，均是以气象上的监测风速为基础数据，然后引入气象、地形等相关经验公式和统计数据进行修正，并未考虑输电线路运行参数、结构参数以及电网拓扑等因素对线路预测风速的影响。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种大风灾害预警中设计风速修正方法，计及输电线路结构参数、线路运行参数以及电网拓扑，对风速预警模型中预测得到的风速进行修正，有效补充现有风速预测模型的不足，提高风速预测值的准确性。
本发明采用如下的技术方案。
一种大风灾害预警中设计风速修正方法的步骤如下：
步骤1，对大风灾害预警区域进行网格划分；其中，单个网格中至少包括一条输电线路，单条输电线路中包含多座杆塔；对于任一网格，网格长度和网格路径由输电线路的实际长度和实际路径决定，网格宽度由输电电路走廊宽度决定；
步骤2，采集目标输电线路所在网格内的杆塔编号，并存入大风灾害预警数据库中；
步骤3，按照杆塔编号顺序，逐个采集目标输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数；
步骤4，基于K-MEANS算法，分别对目标输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数进行聚类；包括：
步骤4.1，对于n个参数，设置k个聚类中心初始值，其中k≥2且n＞k，
步骤4.2，计算n个参数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个参数分别划分入k个聚类中，
步骤4.3，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2；
步骤5，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数设置权重系数，根据聚类结果以及权重系数，对目标输电线路的设计风速进行修正；
步骤6，以修正后的设计风速作为目标输电线路的判断风速，并存入大风灾害预警数据库中。
优选地，
步骤3中，结构参数包括：水平档距；运行参数包括：大风跳闸次数、防风装置；电网拓扑参数包括：同塔回路数、负荷级别、设备关键性。
优选地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的水平档距进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.1，对于n个水平档距参数，设置3个聚类中心初始值，分别为大水平档距、中水平档距和小水平档距；大水平档距的范围为800～1500米，中水平档距的范围为400～800米，小水平档距的范围为100～400米；
步骤4.2.1，计算n个水平档距数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个水平档距参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.1，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.1。
优选地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的防风装置进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.2，对于n个防风装置参数，设置2个聚类中心初始值，分别为有防风装置、无防风装置；
步骤4.2.2，计算n个防风装置数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个防风装置参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.2，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.2。
优选地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的大风跳闸次数进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.3，对于n个大风跳闸次数参数，设置3个聚类中心初始值，分别为大风跳闸次数≥3、1≤大风跳闸次数≤2和大风跳闸次数＝0；
步骤4.2.3，计算n个大风跳闸次数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个大风跳闸次数参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.3，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.3。
优选地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的同塔回路数进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.4，对于n个同塔回路数参数，设置2个聚类中心初始值，分别为同塔回路数≥2、同塔回路数＝1；
步骤4.2.4，计算n个同塔回路数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个同塔回路数参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.4，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.4。
优选地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的负荷级别进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.5，对于n个负荷级别参数，设置3个聚类中心初始值，分别为一级负荷、二级负荷和三级负荷；
步骤4.2.5，计算n个负荷级别数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个负荷级别次数参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.5，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.5。
优选地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的设备关键性进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.6，对于n个设备关键性参数，设置2个聚类中心初始值，分别为关键设备、非关键设备；
步骤4.2.6，计算n个设备关键性数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个设备关键性参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.6，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.6。
优选地，
步骤5包括：
步骤5.1，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数的聚类结果进行归一化处理；
步骤5.2，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数设置权重系数；
步骤5.3，利用聚类结果归一化数据及其对应的权重系数，得到设计风速修正指标；
步骤5.4，当该修正指标落入第一类指标范围内，则对目标输电线路的设计风速进行减小δ％的修正；当该修正指标落入第二类指标范围内，则保持目标输电线路的设计风速不变；当该修正指标落入第三类指标范围内，则对目标输电线路的设计风速进行增大δ％的修正。
优选地，第一类指标范围包括：大水平档距、大风跳闸3次及以上、无防风装置、同塔回路2回及以上、一级负荷以及关键设备；第二类指标范围包括：中水平档距、大风跳闸1～2次，无防风装置、同塔回路1回、二级负荷以及非关键设备；第三类指标范围包括：小水平档距、大风跳闸0次、有防风装置、同塔回路1回、三级负荷以及非关键设备。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，综合考虑了输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数，实现对输电线路设计风速的修正，所得到的输电线路判断风速作为大风灾害预警的基础数据，该基础数据无需二次修正，更加符合实际工况、准确度更高。
附图说明
图1为本发明一种大风灾害预警中设计风速修正方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1，一种大风灾害预警中设计风速修正方法的步骤如下：
步骤1，对大风灾害预警区域进行网格划分；其中，单个网格中至少包括一条输电线路，单条输电线路中包含多座杆塔；对于任一网格，网格长度和网格路径由输电线路的实际长度和实际路径决定，网格宽度由输电电路走廊宽度决定。
步骤2，采集目标输电线路所在网格内的杆塔编号，并存入大风灾害预警数据库中。
步骤3，按照杆塔编号顺序，逐个采集目标输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数。
具体地，
步骤3中，结构参数包括：水平档距；运行参数包括：大风跳闸次数、防风装置；电网拓扑参数包括：同塔回路数、负荷级别、设备关键性。
对于水平档距，当计算杆塔结构所承受的电线横向(风)荷载时，其荷载通常近似认为是电线单位长度上的风压与杆塔两侧档距平均值之乘积，该档距平均值即为水平档距，因此线路的水平档距越大，其可能受的风荷载越大，也即越危险。本优选实施例中，不同的水平档距采用不同的距离范围，其中，大水平档距的范围为800～1500米，多出现在山区输电线路在跨越山谷、深沟时；1000米以上称之为大跨越，多见于线路跨越通航的大河流、湖泊、海洋等(杆塔高多在100米以上)；中水平档距的范围为400～800米；小水平档距的范围为100～400米。
对于负荷级别，电力负荷应根据对供电可靠性的要求和中断供电对政治、经济所造成损失或影响的程度进行分级，可划分为一级负荷、二级负荷和三级负荷；而输电线路的负荷级别，是根据输电线路的持续容许负荷达到设计负荷的比例来分级划分，其中，一级负荷是指输电线路的持续容许负荷达到设计负荷的80％，二级负荷是指输电线路的持续容许负荷达到设计负荷的60％，三级负荷是指输电线路的持续容许负荷达到设计负荷的40％。
对于设备关键性，是指根据输电电路的电压等级、系统潮流、拓扑分支等多种指标而确定输电线路是否为关键输电通道。
步骤4，基于K-MEANS算法，分别对目标输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数进行聚类；包括：
步骤4.1，对于n个参数，设置k个聚类中心初始值，其中k≥2且n＞k，
步骤4.2，计算n个参数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个参数分别划分入k个聚类中，
步骤4.3，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2。
具体地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的水平档距进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.1，对于n个水平档距参数，设置3个聚类中心初始值，分别为大水平档距、中水平档距和小水平档距；大水平档距的范围为800～1500米，中水平档距的范围为400～800米，小水平档距的范围为100～400米；
步骤4.2.1，计算n个水平档距数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个水平档距参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.1，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.1。
具体地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的防风装置进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.2，对于n个防风装置参数，设置2个聚类中心初始值，分别为有防风装置、无防风装置；
步骤4.2.2，计算n个防风装置数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个防风装置参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.2，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.2。
具体地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的大风跳闸次数进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.3，对于n个大风跳闸次数参数，设置3个聚类中心初始值，分别为大风跳闸次数≥3、1≤大风跳闸次数≤2和大风跳闸次数＝0；
步骤4.2.3，计算n个大风跳闸次数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个大风跳闸次数参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.3，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.3。
具体地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的同塔回路数进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.4，对于n个同塔回路数参数，设置2个聚类中心初始值，分别为同塔回路数≥2、同塔回路数＝1；
步骤4.2.4，计算n个同塔回路数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个同塔回路数参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.4，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.4。
具体地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的负荷级别进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.5，对于n个负荷级别参数，设置3个聚类中心初始值，分别为一级负荷、二级负荷和三级负荷；
步骤4.2.5，计算n个负荷级别数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个负荷级别次数参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.5，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.5。
具体地，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的设备关键性进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.6，对于n个设备关键性参数，设置2个聚类中心初始值，分别为关键设备、非关键设备；
步骤4.2.6，计算n个设备关键性数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个设备关键性参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.6，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.6。
步骤5，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数设置权重系数，根据聚类结果以及权重系数，对目标输电线路的设计风速进行修正。
具体地，
步骤5包括：
步骤5.1，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数的聚类结果进行归一化处理；
步骤5.2，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数设置权重系数；
步骤5.3，利用聚类结果归一化数据及其对应的权重系数，得到设计风速修正指标；
步骤5.4，当该修正指标落入第一类指标范围内，则对目标输电线路的设计风速进行减小δ％的修正；当该修正指标落入第二类指标范围内，则保持目标输电线路的设计风速不变；当该修正指标落入第三类指标范围内，则对目标输电线路的设计风速进行增大δ％的修正。
值得注意的是，δ可按照实际情况进行相应的整定，本优选实施例中δ取值为5，是一种非限制性的较优选择。
具体地，第一类指标范围包括：大水平档距、大风跳闸3次及以上、无防风装置、同塔回路2回及以上、一级负荷以及关键设备；第二类指标范围包括：中水平档距、大风跳闸1～2次，无防风装置、同塔回路1回、二级负荷以及非关键设备；第三类指标范围包括：小水平档距、大风跳闸0次、有防风装置、同塔回路1回、三级负荷以及非关键设备。
由于线路的水平档距越大，其可能受的风荷载越大，也即越危险，因此对于第一类指标范围，考虑大水平档距的杆塔两侧的线路的设计风速应减少5％作为判断风速，即增加同等风速下大档距线路的大风风险；反之，即对于第三类指标范围，考虑小水平档距的杆塔两侧的线路的设计风速应增加5％；而对于中水平档距，由于档距适中，则可考虑保持设计风速不变，即第二指标范围。
对大风跳闸次数和防风装置，显然应该减小同等风速下未发生大风故障或防风水平较好线路的大风风险，因此，提出第三类指标，即大风跳闸0次、有防风装置的输电线路的设计风速应增加5％作为判断风速。
对电网拓扑参数方面，显然应该增加同等风速下关键线路的大风风险，即考虑同塔回数多、带一级重要负荷、且为关键输电设备的输电线路设计风速应减少5％作为判断风速，即第一类指标。
步骤6，以修正后的设计风速作为目标输电线路的判断风速，并存入大风灾害预警数据库中。
本优选实施例中，将所得到的输电线路判断风速值也应存入大风预警数据库，并且与杆塔编号对应，作为系统大风预警模块的基础数据，供后续大风预警直接调用。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，综合考虑了输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数，实现对输电线路设计风速的修正，所得到的输电线路判断风速作为大风灾害预警的基础数据，该基础数据无需二次修正，更加符合实际工况、准确度更高。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
所述方法的步骤如下：
步骤1，对大风灾害预警区域进行网格划分；其中，单个网格中至少包括一条输电线路，单条输电线路中包含多座杆塔；对于任一网格，网格长度和网格路径由输电线路的实际长度和实际路径决定，网格宽度由输电电路走廊宽度决定；
步骤2，采集目标输电线路所在网格内的杆塔编号，并存入大风灾害预警数据库中；
步骤3，按照杆塔编号顺序，逐个采集目标输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数；
步骤4，基于K-MEANS算法，分别对目标输电线路的结构参数、运行参数和电网拓扑参数进行聚类；包括：
步骤4.1，对于n个参数，设置k个聚类中心初始值，其中k≥2且n＞k，
步骤4.2，计算n个参数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个参数分别划分入k个聚类中，
步骤4.3，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2；
步骤5，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数设置权重系数，根据聚类结果以及权重系数，对目标输电线路的设计风速进行修正；
步骤6，以修正后的设计风速作为目标输电线路的判断风速，并存入大风灾害预警数据库中。
2.根据权利要求1中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
步骤3中，结构参数包括：水平档距；运行参数包括：大风跳闸次数、防风装置；电网拓扑参数包括：同塔回路数、负荷级别、设备关键性。
3.根据权利要求1中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的水平档距进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.1，对于n个水平档距参数，设置3个聚类中心初始值，分别为大水平档距、中水平档距和小水平档距；所述大水平档距的范围为800～1500米，中水平档距的范围为400～800米，小水平档距的范围为100～400米；
步骤4.2.1，计算n个水平档距数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个水平档距参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.1，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.1。
4.根据权利要求1中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的防风装置进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.2，对于n个防风装置参数，设置2个聚类中心初始值，分别为有防风装置、无防风装置；
步骤4.2.2，计算n个防风装置数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个防风装置参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.2，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.2。
5.根据权利要求1中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的大风跳闸次数进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.3，对于n个大风跳闸次数参数，设置3个聚类中心初始值，分别为大风跳闸次数≥3、1≤大风跳闸次数≤2和大风跳闸次数＝0；
步骤4.2.3，计算n个大风跳闸次数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个大风跳闸次数参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.3，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.3。
6.根据权利要求1中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的同塔回路数进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.4，对于n个同塔回路数参数，设置2个聚类中心初始值，分别为同塔回路数≥2、同塔回路数＝1；
步骤4.2.4，计算n个同塔回路数数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个同塔回路数参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.4，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.4。
7.根据权利要求1中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的负荷级别进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.5，对于n个负荷级别参数，设置3个聚类中心初始值，分别为一级负荷、二级负荷和三级负荷；
步骤4.2.5，计算n个负荷级别数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个负荷级别次数参数分别划分入这三个聚类中；
步骤4.3.5，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.5。
8.根据权利要求1中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
基于K-MEANS算法对目标输电线路的设备关键性进行聚类、并对目标输电线路的设计风速进行修正的步骤如下：
步骤4.1.6，对于n个设备关键性参数，设置2个聚类中心初始值，分别为关键设备、非关键设备；
步骤4.2.6，计算n个设备关键性数据值与任一聚类中心值的距离，利用最小距离算法将n个设备关键性参数分别划分入这两个聚类中；
步骤4.3.6，计算均方差作为标准测度函数；当标准测度函数收敛，则完成聚类；当标准测度函数不收敛，则以当前聚类下数据均值作为聚类中心值，并返回步骤4.2.6。
9.根据权利要求1中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
步骤5包括：
步骤5.1，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数的聚类结果进行归一化处理；
步骤5.2，对结构参数、运行参数和电网拓扑参数设置权重系数；
步骤5.3，利用聚类结果归一化数据及其对应的权重系数，得到设计风速修正指标；
步骤5.4，当该修正指标落入第一类指标范围内，则对目标输电线路的设计风速进行减小δ％的修正；当该修正指标落入第二类指标范围内，则保持目标输电线路的设计风速不变；当该修正指标落入第三类指标范围内，则对目标输电线路的设计风速进行增大δ％的修正。
10.根据权利要求9中所述的一种大风灾害预警中设计风速修正方法，其特征在于，
所述第一类指标范围包括：大水平档距、大风跳闸3次及以上、无防风装置、同塔回路2回及以上、一级负荷以及关键设备；
所述第二类指标范围包括：中水平档距、大风跳闸1～2次，无防风装置、同塔回路1回、二级负荷以及非关键设备；
所述第三类指标范围包括：小水平档距、大风跳闸0次、有防风装置、同塔回路1回、三级负荷以及非关键设备。
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