基于环境因子及地形特征的输电线路多风险区段评估方法与流程

本发明涉及电网输电线路通道风险分析技术领域，尤其涉及一种基于环境因子及地形特征的输电线路多风险区段评估方法。

背景技术：

输电线路通道区段风险分析一直是电力公司运维班组非常重视的工作，因为一般输电线路通道有些区段架设在自然环境较恶劣的山地间，其在运行过程中不可避免要经受自然界覆冰、污染源、大风、雷电等因素的侵害，因此对这些线路区段进行风险分析时，需要考虑非常多的因子，一般来说分析时会考虑基本的环境因素和地形特征，但是很少把这些因子进行组合分析，也没有分析这些因子间的关联关系，而这些联系往往是导致输电线路发生跳闸的重要隐患点。

目前电力公司运维班组在分析通道风险区段的时候，往往依靠运行经验粗略划分，没有量化和便捷直观的技术手段，达不到电网精细化运维管理要求。近年来，随着我国经济的快速发展，自然灾害和大气环境污染日益严重，输电线路的安全稳定运行越来越受到自然环境的影响，因此输电线路通道区段风险分析一方面要重视基本的灾害环境因素和地形特征影响，更需要重视这些因子的组合和关联分析，并量化到每基杆塔的风险等级，这样得到的精细化的输电线路风险区段划分才是电力公司运维单位进行精细化运维所需要的。

技术实现要素：

有必要提出一种基于环境因子及地形特征的输电线路多风险区段评估方法。

一种基于环境因子及地形特征的输电线路多风险区段评估方法，包括以下步骤：

s1：依据线路的杆塔坐标序列，对杆塔号进行排序，通过连点成线的方法生成一条初始的输电线路路径走向，然后在这条初始的径向输电线路上向周边缓冲预设距离，形成一个条形缓冲区；

s2：整理所述条形缓冲区所覆盖范围内的环境因子数据和地形特征数据；

s3：针对所述条形缓冲区，进行环境因子分析，得到包含环境因子的风险等级数据；

s4：对所述条形缓冲区的地形特征进行分析，将所述地形特征数据与包含环境因子的风险等级数据组合分析，得到包含环境因子和地形特征的综合风险等级数据；

s5：对所述综合风险等级数据进行修正，得到包含环境因子风险等级和地形特征风险等级的综合风险等级评估数据；

s6：对综合风险等级评估数据进行渲染，得到这条输电线路的多风险区段分布图和杆塔所处风险等级评估。

优选的，所述步骤s1中对所述杆塔坐标序列时，按照杆塔号从低到高进行排序。

优选的，所述步骤s1中所述“条形缓冲区”的形成方法为：利用gis里的连点成线函数生成一条初始的输电线路路径走向，然后利用gis的缓冲算法对这条输电线路周边缓冲5公里，形成一个条形缓冲区。

优选的，在步骤s2中所述环境因子数据包括覆冰区、大风区、舞动区、雷害风险区。

优选的，在步骤s2中所述地形特征包括地形起伏度、地面倾斜角。

优选的，在步骤s3中对条形缓冲区径向环境因子分析的方法为将环境因子和所述条形缓冲区进行空间交叉迭代循环计算，所述空间交叉迭代循环计算方法为：先用覆冰区与缓冲区进行叠加，形成结果后再与大风区叠加，形成结果后再与舞动区叠加，形成结果后与雷害风险区叠加,最终形成包含冰、风、舞、雷环境风险因子的风险等级数据。

优选的，在步骤s4中对所述条形缓冲区的地形特征进行分析的方法为：首先在这条输电线路的条形缓冲区的长度延伸方向和宽度延伸方向的地表面取等间距点阵，获取这些点阵列的高程值和起伏度，计算周边点与地表面的倾斜角，从而形成这条输电线路各个杆塔的地形起伏度及与地面倾斜角数据。

优选的，所述周边点的倾斜角计算方法为：先测量所述周边点的高程值h，然后计算该点的水平投影距离l，按照arctan(h/l)计算可得。

优选的，在步骤s4中将所述地形特征数据与包含环境因子的风险等级数据组合分析的方法为：提取线路杆塔所在的环境风险数据与地形起伏及与地面倾斜角数据，按照《qgdw11450—2015重要输电通道风险评估导则》里的关于环境因子的技术权重值及评分表进行打分，得到每基杆塔的包含环境因子的风险等级数据，然后根据地形起伏度及与地面倾斜角数据，对风险值进行修正，得到包含环境因子风险等级和地形特征风险等级的综合风险等级评估数据。

优选的，所述具体修正方法为：在地形起伏大的山坡上，处于中重覆冰区的杆塔更容易发生覆冰，风险等级提升50％；在微地形特征明显的大风区杆塔更易受到多变风向的瞬时影响而发生大风倒塔，风险等级提升60％；在地面倾角较大的地形上，更容易发生雷击绕击事件从而导致雷击跳闸，风险等级提升70％，最终修正后得到了各基杆塔的综合风险等级评估数据。

本发明中克服了输电线路通道区段风险分析工作的不足，提供一种更为较为全面的输电线路多风险区段划分与评估方法，即根据综合考虑环境因子及地形特征的数据来分析输电线路区段风险分布，充分利用gis平台的便捷特性，设计相应的输电线路多风险区段划分与杆塔风险等级评估方法，为输电电路精细化运维提供评估依据。

本发明具有下列优点和积极效果：

1.基于环境因子及地形特征的输电线路多风险区段划分与评估方法，不仅考虑了单个环境因子和地形特征，而且能够较全面的考虑环境因子和地形特征的关联关系，精细分析出线路通道的多风向区段划分和杆塔风险综合等级，保证了线路运维工作的针对性、可靠性；

2.本发明本身也可以固化为计算机程序算法模块，准确度高，使用方便，便于推广；

3.本发明可以用于输电线路运维班组对输电通道区段风险进行分析，能为电力系统运维单位对输电线路通道风险区段进行准确划分以及为重点杆塔的个性化防护提供指导。

附图说明

图1、2、3为本发明中地形特征分析算法示意图。其中，图1为空中俯视图。图2、3为图1的左视图。

图4为采用本发明方法评估得到的渲染图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

本发明实施例的实现包括数据收集，算法依据，算法实现三个部分，算法实施以arcgisenginesdk二次开发接口为例。

1、数据收集

所需数据分为三类，第一类是地形特征数据，主要是高程、地形起伏等gis栅格图层信息；第二类是表达环境因子的冰区分布图、风图分布图、舞动分布图、雷害风险分布图的矢量图层；第三类是行政区域图图层。这些数据的收集途径可以包括测量、第三方统计部门获得等方式实现。

2、算法依据

s1：依据线路的杆塔坐标序列，对杆塔号进行排序，通过连点成线的方法生成一条初始的输电线路路径走向，然后在这条初始的径向输电线路上向周边缓冲预设距离，形成一个条形缓冲区；

在具体实施方式中，先运用arcgisenginesdk提供的矢量数据空间要素计算能力，将每基杆塔抽象成点，输电线路抽象为线，使用gis连点成线函数将杆塔序列生成一条线路，然后用缓冲算法将输电线路生成一个条形缓冲区，模拟为输电通道走廊；另外我们可以把输电线路缓冲区和环境因子如冰区分布图、风图分布图、舞动分布图、雷害风险分布图的矢量图层抽象为面图层，然后把面与面进行交叉分析，从而得到其相交部分的全部属性。

运用arcgisenginesdk提供的栅格数据空间计算能力，可以从利用其提取分析：栅格数据提取值至点功能从高程栅格面中提取杆塔周边点阵的高程值数据和地形起伏度数据。

步骤s2中，关于整理所述条形缓冲区所覆盖范围内的环境因子数据的具体实施例为：

通过分析《qgdw11450—2015重要输电通道风险评估导则》得知，输电通道区段风险等级有正常状态、低风险等级、中风险等级、高风险等级，由输电线路的各种环境因子如：覆冰、山火、大风、污秽、舞动、鸟害、雷害等综合评定，各个环境因子有各自的权重和分值，综合打分后得出风险等级评定，这为本项目制输电线路区段风险定量化分析手段提供了依据。

3、算法实现

1)根据用户提供的输电线路杆塔(里面有杆塔号、经度、纬度)序列，然后利用arcgisengineapi连点成线函数：xytoline把这些杆塔生成一条输电线路，然后利用arcgisengineapi缓冲区函数：buffer对这条输电线路缓冲5公里，生成一个条形缓冲区。

2)加载环境因子的冰区分布图，与步骤1)生成的条形缓冲区进行叠加(intersect函数)计算,这样就得到了输电线路缓冲区图层的冰区属性，然后用这个带有冰区属性的输电线路缓冲区图层与环境因子的风图分布图再次进行叠加(intersect函数)计算，这样就得到了带有冰区和风区属性的输电线路缓冲区图层，依次类推，分别与环境因子的舞动分布图、雷害分布图进行叠加(intersect函数)计算，最终得到包含冰、风、舞、雷环境风险因子的输电线路条形缓冲区，即得到步骤s3中包含环境因子的风险等级数据。

3)将这条线路的每基杆塔序列生成一个杆塔点图层，与步骤2)生成的条形缓冲区进行空间叠加(intersect函数)计算，这样在获得的叠加点图层属性里就有了杆塔所在的冰区、风区、舞动区、雷区风险等级数据，提取这些数据存入一个独立的杆塔风险表tower_risk里，包含有杆塔编号、经纬度、冰区等级、风区等级、舞动区等级、雷区等级等字段。

步骤s2中，关于整理所述条形缓冲区所覆盖范围内的地形特征数据的具体实现方式如下实施例：

继续对该线路杆塔的地形特征进行分析，首先在这条输电线路的每基杆塔左右两边沿着垂直于输电线路(即相邻两基杆塔之间的直线连线，即图2中的l0)的方向上每隔100米取一个点，延伸1公里，在输电线路(l0)方向及平行于输电线路方向上则也是100米取一个点，将这些点利用arcgisengineapi：constructoffset分别偏移得到坐标，从而形成一个点阵列图层，用这个点阵列图层与地形栅格数据进行提取高程值运算(extractvaluestopoints函数)，获取这些点阵列的高程值和起伏度(可以通过测量的方式获得)，进而计算周边点相对于杆塔的倾角(具体方法是测量周边点的高程值h，然后计算该点距离输电线路基塔或导线(l0)的水平投影距离l，然后arctan(h/l)得到地面倾斜角度)，从而形成这条输电线路各个杆塔的地形起伏及与地面倾斜角数据,然后写入到杆塔风险表tower_risk里，新增杆塔地形起伏度与地面倾斜角字段信息。

本方案中，在计算地形特征的与地面倾斜角时，参见图1、2、3。以gl0、gr0，gl1、gr1，及gl11点为例，即图中所标的点，来计算倾斜角，其余个点的倾斜叫同于这几个点的算法。

gl0点的倾斜角＝arctan(hl0/ll0)。

gr0点的倾斜角＝arctan(hr0/lr0)。

gl1点的倾斜角＝arctan(hl1/ll1)。

gr1点的倾斜角＝arctan(hr1/lr1)。

gl11点的倾斜角＝arctan(hl11/ll11)。

5)将tower_risk表里的每一条记录进行遍历，提取线路杆塔所在的冰、风、舞、雷环境风险数据与地形起伏及与地面倾斜角数据，按照《qgdw11450—2015重要输电通道风险评估导则》里的关于环境因子的技术权重值及评分表进行打分，得到每基杆塔的综合风险值，然后根据地形起伏度及与地面倾斜角数据，通过该实施例，则可以得到步骤s4中的综合风险等级数据。

6)步骤s5中，对风险值进行修正，具体修正方法如下：根据国网电科院提供的经验数据，在地形起伏大(大于1000)的山坡上，处于中重覆冰区的杆塔更容易发生覆冰，风险等级提升50-60％；在微地形特征明显(大于1000)的大风区杆塔更易受到多变风向的瞬时影响而发生大风倒塔，风险等级提升60-70％；在地面倾角较大(小于-30度或者大于60度)的地形上，更容易发生雷击绕击事件从而导致雷击跳闸，风险等级提升70-80％，最终修正后得到了各基杆塔的综合风险等级,然后写入到杆塔风险表tower_risk里的综合风险等级字段里。

7)步骤s6中，将包含冰、风、舞、雷环境风险因子的输电线路条形缓冲区作为底图，按各个灾害因子分类渲染，把tower_risk表生成点图层加载到gis地图上，按风险等级字段进行渲染，这两个图组合在一起即可得到这条输电线路的多风险区段分布图和和杆塔所处风险等级评估图，如图4。

本发明实施例装置中的模块或单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

以上所揭露的仅为本专利文件较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。