技术领域本发明涉及电力设备状态评价与诊断技术领域，特别涉及一种判定电力线路走廊云地闪高危区段的方法。
背景技术：
近年来，电网220kV及以上架空输电线路增长很快，随着电网规模扩大、辐射区域扩张，在输变电设备运维中，架空输电线路已成电网运行的软肋，输电线路沿线地形、地貌不同，受自然环境影响大，其中以遭雷击最普遍，雷害对线路运行的影响不断增强，严重危害电网的安全稳定运行。当电网规模较小，采用统一的防雷措施简捷可行；当电网规模不断扩大后，若忽视区域雷电活动规律的差异性，对整个输电线路走廊不区分轻重缓急，全线采用整齐划一的防雷措施，会导致线路防雷改造成本十分高昂，而实际效果未必理想。同时，新建线路在设计过程中往往欠缺关于线路走廊雷电活动规律、地形地貌特征对线路雷击影响等方面的详实资料，使线路设计人员难以合理选择线路塔型、保护角等，造成线路设计环节本可规避的雷击风险又遗留给线路运行环节。同时随着大量输电线路建设用地，促使政府将高压输电通道向经济活动稀少的偏僻山区集中，新建的数回高压线路走廊同时跨越同一片山峦沟壑的情况屡见不鲜，这样导致数回高压输电线路同时受到雷害侵袭的风险增加，一旦同时跳闸，会对电网稳定造成严重影响。在这种背景下，根据区域多年来的雷电监测数据，研究一种结合地形参数，深入研究多雷区分布特点，客观、清晰地判定输电线路走廊云地闪高危区段的技术方法，有针对性的提出雷电防护措施，显得必要且紧迫。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种结合地形参数判定线路走廊云地闪高危区段的方法，以解决现有的判定线路走廊云地闪高危区段技术方法，单纯研究区域云地闪分布，未考虑地形地貌特征，导致分析云地闪参数分布及线路走廊落雷状况的效率偏低、精细度不高，工程应用的实用价值较低的问题。为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种结合地形参数判定线路走廊云地闪高危区段的方法，包括以下步骤：1)、根据所研究区域的雷电监测系统的监测数据，通过公式1拟合出雷电日Td与地闪密度Ng的关系，找出大于等于Ng阈值Y的输电线路走廊区段，作为云地闪风险评估的对象：Ng=αTdβ---(1)]]>式中：α和β是系数，通过雷电监测数据进行数学方法拟合得到的；2)、结合线路雷击历史故障数据库，进行线路雷害风险初步筛选，对于Ng＜Y次/(km2·a)区域的线路区段，如果在以往运行中却实际发生了雷击故障，仍将该输电线路区段提取出来作为云地闪风险评估的对象；3)、将第1)步和第2)步选出的作为云地闪风险评估的对象的输电线路区段，进行地形位置指数TPI分析，依据不同地形对应的TPI阈值，进一步在缓坡、陡坡及山顶的线路区段筛选出TPI＞－0.5SD的杆塔及档距；SD表征邻域像元高程的标准偏差值；4)、依据步骤3)选出的杆塔及档距区段，进行雷击跳闸率计算；5)、确定步骤3)选出的杆塔跳闸率与目标跳闸率的差距；差距等级为高风险的杆塔所处区段为线路走廊云地闪高危区段。进一步的，步骤1)中阈值Y是按照Td为30时，计算出的Ng值。进一步的，步骤3)中TPI表征研究目标点与其邻域高程平均值的差值：TPI=h-h‾---(2)]]>式中：h——目标点高程；——邻域高程的平均值。进一步的，步骤4)中雷击跳闸率通过以下方法计算：1)反击跳闸率：每100公里线路，40个雷电日，每年因雷击塔顶造成的跳闸次数：n1=γ×A1000×100×40×gηp1---(3)]]>式中：γ——地面落雷密度，次/km2·雷电日；A——线路等值受雷宽度，m；g——击杆率；η——建弧率；p1——雷电流幅值大于雷击塔顶耐雷水平I1的概率；2)绕击跳闸率：线路绕击率为pa，每100公里线路，40个雷电日，年绕击次数：N＝4γApa(4)若雷电流幅值超过绕击线路耐雷水平I2的概率是p2，则每100公里线路，40个雷电日，每年因雷击导线造成的跳闸次数，即绕击跳闸率：n2＝4γApaηp2(5)总的雷击跳闸率为：n＝n1+n2＝4γAη(gp1+pap2)(6)。进一步的，步骤5)中1.5(nb+nsf)≤n的杆塔为高风险杆塔；nb是反击跳闸率指标；nsf是绕击跳闸率指标。进一步的，还包括以下步骤：将雷电监测系统的监测的云地闪参数分布信息与地形特征充分结合，借助地理信息平台，将历年云地闪监测数据按频度和强度分类，采用可变栅格剖分法统计处理雷电监测数据，将数字高程模型与遥感影像融入云地闪参数分布信息图中，使云地闪参数分布结果展现在地形图层上；同时将步骤5)计算出的差距按照等级在地形图层上显示；所述等级包括：低风险、中等风险和高风险；低风险对应的总的雷击跳闸率为：0.6(nb+nsf)≤n≤1.0(nb+nsf)；中等风险对应的总的雷击跳闸率为：1.0(nb+nsf)＜n＜1.5(nb+nsf)；高风险对应的总的雷击跳闸率为：1.5(nb+nsf)≤n；nb是反击跳闸率指标；nsf是绕击跳闸率指标。本发明将云地闪参数分布信息与地形特征充分结合，采用地闪密度、地形位置指数、线路雷击故障历史数据三要素，客观判定线路走廊云地闪高危区段。本发明一种结合地形参数判定线路走廊云地闪高危区段的方法，包括以下步骤：1、根据雷电监测系统的监测数据(至少6年以上)，通过公式1拟合出雷电日Td与地闪密度Ng的关系，找出大于等于Ng阈值Y的输电线路走廊区段，作为云地闪风险评估的对象：Ng=αTdβ---(1)]]>式中：α和β是系数，是通过数学方法拟合，这个是通过雷电监测数据得到的。一般取雷电日为30，认为年雷电日低于30的区域，雷电活动不频繁，线路遭受雷击的概率很低，所以阈值Y是按照Td为30时，计算出的Ng值。2、结合线路雷击历史故障数据库，进行线路雷害风险初步筛选，特别是关注Ng＜Y次/(km2·a)区域的线路区段，如果在以往运行中却实际发生了雷击故障，仍将该输电线路区段提取出来作为云地闪风险评估的对象。3、将前两步选出的作为云地闪风险评估的对象的输电线路区段，进行地形位置指数TPI分析，依据不同地形对应的TPI阈值，进一步筛选出TPI＞－0.5SD的杆塔及档距，即包括缓坡、陡坡及山顶的线路区段，排除山谷及谷底，受周围地形屏蔽，雷击概率很低的线路区段。其中：TPI表征研究目标点与其邻域高程平均值的差值：TPI=h-h‾---(2)]]>式中：h——目标点高程；——邻域高程的平均值。SD表征邻域像元高程的标准偏差值。4、依据前3步选出的杆塔及档距区段，依据式3、4、5、6及如下计算方法，进行雷击跳闸率计算。1)反击跳闸率：反击分两种情况，一是雷电流通过塔顶及杆塔附近避雷线经杆塔入地，造成塔顶电位骤然升高，绝缘子闪络；二是雷击杆塔档距中部的避雷线。因第二种情况一般不会引起跳闸。反击跳闸率主要由第一种情况决定。每100公里线路，40个雷电日，每年因雷击塔顶造成的跳闸次数：n1=γ×A1000×100×40×gηp1---(3)]]>式中：γ——地面落雷密度(次/km2·雷电日)；A——线路等值受雷宽度(m)；g——击杆率；η——建弧率；p1——雷电流幅值大于雷击塔顶耐雷水平I1的概率。2)绕击跳闸率：线路绕击率为pa，每100公里线路，40个雷电日，年绕击次数：N＝4γApa(4)若雷电流幅值超过绕击线路耐雷水平I2的概率是p2，则每100公里线路，40个雷电日，每年因雷击导线造成的跳闸次数，即绕击跳闸率：n2＝4γApaηp2(5)总的雷击跳闸率为：n＝n1+n2＝4γAη(gp1+pap2)(6)5、通过对筛选出具有一定雷害风险的档距区段内，逐级杆塔跳闸率的计算，明确了这些杆塔与目标跳闸率的差距。要实现将线路雷击跳闸率控制在一个适度范围，需对与目标跳闸率差异较大的杆塔(等级为高风险的杆塔)，采取合适的雷电防护措施，将不同的风险等级在第6步融合的云地闪图上显示出来。表1为杆塔雷击风险等级划分。表1杆塔雷击风险的等级序号等级风险划分Ⅰ低风险0.6(nb+nsf)≤n≤1.0(nb+nsf)Ⅱ中等风险1.0(nb+nsf)＜n＜1.5(nb+nsf)Ⅲ高风险1.5(nb+nsf)≤n注：n是杆塔雷击跳闸率；nb是反击跳闸率指标；nsf是绕击跳闸率指标。6、本发明可以将雷电监测系统的监测数据(云地闪参数分布信息)与地形特征充分结合，借助地理信息平台，将历年云地闪监测数据按频度和强度分类，采用可变栅格剖分法统计处理雷电监测数据，将数字高程模型与遥感影像融入云地闪参数分布信息图中，使云地闪参数分布结果展现在地形图层上。本发明的优点和有益的效果在于：第一，依据雷电监测系统数据，采用数学拟合的方法，找到了一定区域内的雷电日Td与地闪密度Ng的关系。第二，结合线路雷击历史故障数据库，特别关注了低于Ng阈值，但以往运行中实际发生了雷击故障的线路走廊，将数学模型与运行实际情况紧密结合，降低了理论计算与实际工况的差距。第三，通过建模和仿真计算，研究了不同地形特征对输电线路雷击暂态过程的影响，进而提出了不同地形特征对应的TPI阈值，使地形参数与地闪密度结合成为可能。第四，提出将云地闪参数分布信息与地形特征相结合，借助地理信息平台，将历年云地闪监测数据按频度和强度分类，将数字高程模型与遥感影像融入云地闪参数分布信息图中，使云地闪与地形特征充分结合显示。第五，将地闪密度、地形位置指数、线路雷击故障历史数据三要素充分结合，克服了传统方法未考虑地形特征的缺点，判定结果更加客观、科学。附图说明图1是本发明方法的流程图；图2为示例计算雷击跳闸率分布图。具体实施方式下面结合某地区330kV以上输电线路走廊地云闪高危区段判定实例，对本发明作进一步详细说明。本发明一种结合地形参数判定线路走廊云地闪高危区段的方法，包括以下步骤：(1)依据2005年至2012年某地区雷电监测系统约260万条3站及以上定位数据，以及1998年至2012年该地区气象观测站约11万条雷电人工记录，对该地区电网的雷电日Td与地闪密度Ng的关系进行拟合，得到Td按30个雷电日计，Ng＝2.58次/(km2·a)，整理出线路通过Ng≥2.5次/(km2·a)区域的区段进行雷害风险评估，即对Ng＜2.5次/(km2·a)区域的线路区段，不作为雷害风险评估的重点。年雷电日低于30的区域，雷电活动不频繁，线路遭受雷击的概率很低。(2)结合线路雷击历史故障数据库，进行线路雷害风险初步筛选；特别是关注Ng＜2.5次/(km2·a)区域的线路区段，如果在以往运行中却实际发生了雷击故障，仍将该输电线路区段提取出来作为云地闪风险评估的对象。(3)将前两步选出的作为云地闪风险评估的对象的输电线路区段，进行地形位置指数TPI分析，依据不同地形对应的TPI阈值，进一步筛选出TPI＞－0.5SD的杆塔及档距；其中：TPI表征研究目标点与其邻域高程平均值的差值：TPI=h-h‾---(2)]]>式中：h——目标点高程；——邻域高程的平均值。以筛选出的一段线路区间为例进行接下来步骤的判定，选取330kV金柞线140号至190号杆塔这一区段，对这一区段的杆塔逐级进行风险判定。(4)按照式3、4、5、6的计算方法，进行雷击跳闸率计算，如图2所示。每100公里线路，40个雷电日，每年因雷击塔顶造成的跳闸次数：n1=γ×A1000×100×40×gηp1---(3)]]>式中：γ——地面落雷密度(次/km2·雷电日)；A——线路等值受雷宽度(m)；g——击杆率；η——建弧率；p1——雷电流幅值大于雷击塔顶耐雷水平I1的概率。2)绕击跳闸率：线路绕击率为pa，每100公里线路，40个雷电日，年绕击次数：N＝4γApa(4)若雷电流幅值超过绕击线路耐雷水平I2的概率是p2，则每100公里线路，40个雷电日，每年因雷击导线造成的跳闸次数，即绕击跳闸率：n2＝4γApaηp2(5)总的雷击跳闸率为：n＝n1+n2＝4γAη(gp1+pap2)(6)(5)若雷击跳闸率控制目标为0.2次/年·百公里，则区段内急需改造的雷击高风险杆塔，n≥1.5×0.2＝0.3(次/年·百公里)，有3基。