一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法.pdf

本发明公开了一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法，包括以下步骤，步骤一，对杆塔进行定位；步骤二，提取杆塔所在地的气象数据；步骤三，根据气象数据计算覆冰厚度增长量；步骤四，通过判断冰与空气的热交换量与融冰过程需要的热量的大小，计算融冰的厚度；步骤五，覆冰厚度预报值为覆冰厚度增长量减去融冰厚度。本发明通过杆塔进行定位，提取杆塔所在地的气象数据，计算覆冰厚度增长量和融冰厚度，最后计算覆冰厚度预报值，充分考虑了自然融冰，与实测相差较小，预报效果理想。

权利要求书
1.  一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法，其特征在于：包 括以下步骤，
步骤一，对杆塔进行定位；
步骤二，提取杆塔所在地的气象数据；
步骤三，根据气象数据计算覆冰厚度增长量；
步骤四，通过判断冰与空气的热交换量与融冰过程需要的热量的大小，计 算融冰的厚度；
步骤五，覆冰厚度预报值为覆冰厚度增长量减去融冰厚度。

2.  根据权利要求1所述的一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报 方法，其特征在于：步骤一中的杆塔定位的方法为，依据中尺度模式的模拟区 域，利用杆塔的经纬度数据，计算出杆塔在中尺度模式区域中的格点位置，生 成杆塔对应的格点数据文件。

3.  根据权利要求1所述的一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报 方法，其特征在于：步骤二中的气象数据包括未来72小时内各整点的温度、相 对湿度、风向数据和累计降水量，其中风向数据转化为逐小时内的平均值，累 计降水量转化为逐小时降水量。

4.  根据权利要求1所述的一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报 方法，其特征在于：步骤三中根据气象数据计算覆冰厚度增长量的过程为：
(A1)根据气象条件将覆冰方式分为雾凇覆冰和雨凇覆冰；雾凇覆冰是指 沿水平气流运动的过冷却液态雾滴在导线上的凝结冰体；雨凇覆冰是指垂直下 落的液态过冷却水滴在导线上的冻结体；
(A2)建立雾凇覆冰厚度增长模型DW
D W = 1 πρ E 1 β 1 Wτ V sin θ - - - ( 5 ) ]]>
式中，ρ为雾凇覆冰密度，E1为雾凇的捕获系数，β1为雾凇的冻结系数， W为单位体积空气中液态含水量，τ为气流与单位长度导线的接触时段，V为 水平风速，θ为气流与导线的水平交角；
(A3)建立雨凇覆冰厚度增长模型DJ
D J = 1 π ρ 2 E 2 β 2 Rτ - - - ( 7 ) ]]>
式中，ρ2为雨凇覆冰密度，E2为雨凇的捕获系数，β2为雨凇的冻结系数， R为降水强度；
(A4)建立覆冰厚度增长模型D
D = D W + D J = Y × Qτ ρ + Rτ π ρ 2 - - - ( 8 ) ]]>
式中，Y为雾凇覆冰过程的效率指标，已知单位体积 水汽含量qw与单位体积液态水含量W的关系为W≈k*qw，则单位时间内导 线截面积水汽输送率为 Qτ = q w * V * sin θ ≈ 1 k WV sin θ ; ]]>
(A5)根据(A4)中获得的模型计算覆冰厚度增长量。

5.  根据权利要求1所述的一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报 方法，其特征在于：步骤四中融冰的必要条件为温度大于0℃，融冰的热量主要 来源于冰与空气的热量交换；
通过判断冰与空气的热交换量与融冰过程需要的热量的大小，计算融冰的 厚度，其过程为，
(B1)计算单位长度冰柱与空气的热交换量QAIR
QAIR＝h*T*S*3600    (9)
式中，QAIR的单位为J；h为对流热交换系数，单位为W/(m2*k)；T为 空气中的温度，单位为K；S为单位长度冰柱与空气接触的表面积，单位为m2；
(B2)计算单位时间内单位长度冰柱融化所需热量QMELT
QMELT＝l*ρ*VMELT    (10)
式中，QMELT的单位为J；l为冰的融化热系数，l＝336J/g；ρ为覆 冰拟合密度值，单位为g/m3；VMELT为融冰体积，单位是m3；
(B3)计算单位时间内的融冰厚度H
H = R * Q AIR Q MELT - - - ( 11 ) ]]>
其中,R为单位时间内覆冰的增长厚度。

6.  根据权利要求1所述的一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报 方法，其特征在于：根据步骤五计算获得的覆冰厚度预报值还采用权重法进行 订正，过程为，
(C1)计算前段时间每个站点的预报误差BK(0,t)
B K ( 0 , t ) = 1 N Σ d = 1 N ( D k NWP ( d , τ ) - D k OBS ( d , t ) ) - - - ( 12 ) ]]>
其中，预报的覆冰厚度，观测的覆冰厚度，K表 示不同的站点，t表示不同预报时数，t＝1、2、3…24，d表示前段时间的预报 场，d＝-1、-2、-3…,N为样本数量；
(C2)每个站点的当前预报覆冰厚度减去预报误差获得订正后的覆冰厚度 预报值
D k cc ( 0 , t ) = D k NWP ( 0 , t ) - f k * B k ( 0 , t ) - - - ( 13 ) ]]>
其中，fk表示误差场的系数，fk＝0.7。

说明书一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法
技术领域
本发明涉及输电线路覆冰厚度预报方法，具体涉及一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法。
背景技术
全球气候变暖背景下，极端天气气候事件引起的气象灾害频数和强度呈增加趋势。我国南方地区曾多次受低温雨雪冰冻天气影响，冰冻天气过程对电力部门影响尤其重大，输电线路覆冰可引起导线舞动、杆塔倾斜、倒塌、断线及绝缘子闪络等问题，不仅对电力设备及其运行造成灾难性影响，同时也给人们的日常生活带来诸多不便。世界上许多国家都对电线覆冰进行了不同研究，大致可将其分为3类：数值模式、基于风洞测试模式和基于野外观测模式。但是国内外现有的覆冰模型，有的本身具有一定的适用限制，有的是在实验室理想条件下获得，模型中的部分参数诸如液态含水量、液滴的撞击速度、水滴直径等都不能直接在常规气象观测资料中获得，还有一些模型过于简单忽略了一些要素的影响。在实际情况下，结冰过程是由众多物理和气象变量共同控制的物理现象，覆冰厚度增长不仅与温度和湿度有关，还有天气现象，降水强度，雨滴直径、风速风向等有关。由于实际导线覆冰观测资料缺乏等原因，目前尚无较成熟的利用实测常规气象观测要素为参数的覆冰模型。现有的覆冰24小时预报模型基本都基于历史前期的相关统计，即相关因子的检验，未考虑自然融冰，与实测相差较大，预报效果并不理想。
发明内容
本发明提供了一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法，解决 了现有覆冰预报未考虑自然融冰，与实测相差较大，预报效果并不理想的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法，包括以下步骤，
步骤一，对杆塔进行定位；
步骤二，提取杆塔所在地的气象数据；
步骤三，根据气象数据计算覆冰厚度增长量；
步骤四，通过判断冰与空气的热交换量与融冰过程需要的热量的大小，计算融冰的厚度；
步骤五，覆冰厚度预报值为覆冰厚度增长量减去融冰厚度。
步骤一中的杆塔定位的方法为，依据中尺度模式的模拟区域，利用杆塔的经纬度数据，计算出杆塔在中尺度模式区域中的格点位置，生成杆塔对应的格点数据文件。
步骤二中的气象数据包括未来72小时内各整点的温度、相对湿度、风向数据和累计降水量，其中风向数据转化为逐小时内的平均值，累计降水量转化为逐小时降水量。
步骤三中根据气象数据计算覆冰厚度增长量的过程为：
(A1)根据气象条件将覆冰方式分为雾凇覆冰和雨凇覆冰；雾凇覆冰是指沿水平气流运动的过冷却液态雾滴在导线上的凝结冰体；雨凇覆冰是指垂直下落的液态过冷却水滴在导线上的冻结体；
(A2)建立雾凇覆冰厚度增长模型DW
D W = 1 πρ E 1 β 1 Wτ V sin θ - - - ( 5 ) ]]>
式中，ρ为雾凇覆冰密度，E1为雾凇的捕获系数，β1为雾凇的冻结系数， W为单位体积空气中液态含水量，τ为气流与单位长度导线的接触时段，V为水平风速，θ为气流与导线的水平交角；
(A3)建立雨凇覆冰厚度增长模型DJ
D J = 1 π ρ 2 E 2 β 2 Rτ - - - ( 7 ) ]]>
式中，ρ2为雨凇覆冰密度，E2为雨凇的捕获系数，β2为雨凇的冻结系数，R为降水强度；
(A4)建立覆冰厚度增长模型D
D = D W + D J = Y × Qτ ρ + Rτ π ρ 2 - - - ( 8 ) ]]>
式中，Y为雾凇覆冰过程的效率指标，已知单位体积水汽含量qw与单位体积液态水含量W的关系为W≈k*qw，则单位时间内导线截面积水汽输送率为 Qτ = q w * V * sin θ ≈ 1 k WV sin θ ; ]]>
(A5)根据(A4)中获得的模型计算覆冰厚度增长量。
步骤四中融冰的必要条件为温度大于0℃，融冰的热量主要来源于冰与空气的热量交换；
通过判断冰与空气的热交换量与融冰过程需要的热量的大小，计算融冰的厚度，其过程为，
(B1)计算单位长度冰柱与空气的热交换量QAIR
QAIR＝h*T*S*3600   (9)
式中，QAIR的单位为J；h为对流热交换系数，单位为W/(m2*k)；T为空气中的温度，单位为K；S为单位长度冰柱与空气接触的表面积，单位为m2；
(B2)计算单位时间内单位长度冰柱融化所需热量QMELT
QMELT＝l*ρ*VMELT  (10)
式中，QMELT的单位为J；l为冰的融化热系数，l＝336J/g；ρ为覆冰拟合密度值，单位为g/m3；VMELT为融冰体积，单位是m3；
(B3)计算单位时间内的融冰厚度H
H = R * Q AIR Q MELT - - - ( 11 ) ]]>
其中,R为单位时间内覆冰的增长厚度。
根据步骤五计算获得的覆冰厚度预报值还采用权重法进行订正，过程为，
(C1)计算前段时间每个站点的预报误差BK(0,t)
B K = ( 0 , t ) = 1 N Σ d = 1 N ( D k NWP ( d , t ) - D k OBS ( d , t ) ) - - - ( 12 ) ]]>
其中，预报的覆冰厚度，观测的覆冰厚度，K表示不同的站点，t表示不同预报时数，t＝1、2、3…24，d表示前段时间的预报场，d＝-1、-2、-3…,N为样本数量；
(C2)每个站点的当前预报覆冰厚度减去预报误差获得订正后的覆冰厚度预报值
D k cc ( 0 , t ) = D k NWP ( 0 , t ) - f k * B k ( 0 , t ) - - - ( 13 ) ]]>
其中，fk表示误差场的系数，fk＝0.7。
本发明所达到的有益效果：本发明通过杆塔进行定位，提取杆塔所在地的气象数据，计算覆冰厚度增长量和融冰厚度，最后计算覆冰厚度预报值，充分 考虑了自然融冰，与实测相差较小，预报效果理想；本发明计算获得的覆冰厚度预报值还采用权重法进行订正，进一步减小了覆冰厚度预报的误差。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为考虑融冰后覆冰厚度预报结果对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。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发明的保护范围。
如图1所示，一种引入动态融冰过程的输电线路覆冰厚度预报方法，包括以下步骤：
步骤一，对杆塔进行定位：依据中尺度模式的模拟区域，利用杆塔的经纬度数据，计算出杆塔在中尺度模式区域中的格点位置，生成杆塔对应的格点数据文件。
步骤二，提取杆塔所在地的气象数据。
气象数据包括未来72小时内各整点的温度、相对湿度、风向数据和累计降水量，其中风向数据转化为逐小时内的平均值，累计降水量转化为逐小时降水量。
步骤三，根据气象数据计算覆冰厚度增长量。
根据气象数据计算覆冰厚度增长量的过程为，
(A1)根据气象条件将覆冰方式分为雾凇覆冰和雨凇覆冰；雾凇覆冰是指沿水平气流运动的过冷却液态雾滴在导线上的凝结冰体；雨凇覆冰是指垂直下落的液态过冷却水滴在导线上的冻结体；
(A2)建立雾凇覆冰厚度增长模型DW，过程如下： 
设在t1时刻，导线覆冰直径为Φ，在t2时刻，导线覆冰直径为Φ+2D， 即冰厚增长了D，则该时段τ＝t2-t1实际雾凇覆冰增加重量为
M＝β1WGτVsinθ    (1) 
式中，V为水平风速，τ(τ＝t2-t1)为气流与单位长度导线的接触时段，G为与导线接触的气流在未受导线的扰动前的截面积，W为单位体积空气中液态含水量，θ为气流与导线的水平交角，β1为雾凇的冻结系数(在多数文献中近似取值为1，即干增长过程)；
雾凇的捕获系数表示为E1，是导线接触的气流在未受扰前的截面积与覆冰导线截面积之比G/(DW+Φ)，反映被干扰的气流中水分的惯性积聚效率，DW为雾凇覆冰冰厚；
则公式(1)可转化为
M＝β1E1(DW+Φ)WτVsinθ  (2)
根据体积公式，在时段τ内，单位长度导线雾凇覆冰体积增长量为
π [ ( Φ 2 + D W ) 2 - ( Φ 2 ) 2 ] = π D W ( D W + Φ ) - - - ( 3 ) ]]>
则雾凇覆冰增加重量可表示为
M＝ρπDW(DW+Φ)(4)
其中ρ为雾凇覆冰密度，
由公式(2)和(4)得雾凇覆冰增长模型为DW；
D W = 1 πρ E 1 β 1 Wτ V sin θ - - - ( 5 ) ]]>
(A3)建立雨凇覆冰厚度增长模型DJ，过程如上类似可推出
雨凇覆冰增加重量为
M′＝ρWE2β2(DJ+Φ)Rτ   (6)
其中，R为降水强度，ρW为液态水的密度，这里取ρW＝1g/cm3，E2为雨凇的捕获系数，β2为雨凇的冻结系数，DJ为雨凇覆冰冰厚。
得雨凇覆冰增长模型为
D J = 1 π ρ 2 E 2 β 2 Rτ - - - ( 7 ) ]]>
式中，ρ2为雨凇覆冰密度；
(A4)建立覆冰厚度增长模型D
D = D W + D J = 1 πρ E 1 β 1 Wτ V sin θ + 1 πρ 2 E 2 β 2 Rτ ]]>
已知单位体积水汽含量qw与单位体积液态水含量W的关系为W≈k*qw，则单位时间内导线截面积水汽输送率为  Qτ = q w * V * sin θ ≈ 1 k WV sin θ ; ]]>
雾凇覆冰过程效率指标定义为雨凇的捕获系数E2和冻结系数β2约为1，因此覆冰厚度增长模型为：
D = D W + D J = Y × Qτ ρ + Rτ π ρ 2 - - - ( 8 ) ]]>
(A5)根据(A4)中获得的模型计算覆冰厚度增长量。
步骤四，通过判断冰与空气的热交换量与融冰过程需要的热量的大小，计算融冰的厚度。
融冰的必要条件为温度大于0℃，融冰的热量主要来源于冰与空气的热量交换；通过判断冰与空气的热交换量与融冰过程需要的热量的大小，计算融冰的厚度，其过程为，
(B1)计算单位长度冰柱与空气的热交换量QAIR
QAIR＝h*T*S*3600    (9) 
式中，QAIR的单位为J；h为对流热交换系数，单位为W/(m2*k)；T为空气中的温度，单位为K；S为单位长度冰柱与空气接触的表面积，单位为m2；
(B1)计算单位长度冰柱与空气的热交换量QAIR
QMELT＝l*ρ*VMELT   (10) 
式中，QMELT的单位为J；l为冰的融化热系数，l＝336J/g；ρ为覆冰拟合密度值，单位为g/m3；VMELT为融冰体积，单位是m3；
(B3)计算单位时间内的融冰厚度H
H = R * Q AIR Q MELT - - - ( 11 ) ]]>
其中,R为单位时间内覆冰的增长厚度。
空气热交换系数根据目前已有的研究取5～25之间的值，覆冰线路与环境温度差别越大，单位时间内热交换量越多，覆冰融化速度越快，由于各个时刻覆冰密度不同(不同时刻同等厚度的积冰重量并不一致)，需依次需考虑冰圈从里向外的融化厚度。
步骤五，覆冰厚度预报值为覆冰厚度增长量减去融冰厚度。
计算获得的覆冰厚度预报值还采用权重法进行订正，过程为，
(C1)计算前段时间每个站点的预报误差BK(0,t)
B K = ( 0 , t ) = 1 N Σ d = 1 N ( D k NWP ( d , t ) - D k OBS ( d , t ) ) - - - ( 12 ) ]]>
其中，预报的覆冰厚度，观测的覆冰厚度，K表示不同的站点，t表示不同预报时数，t＝1、2、3…24，d表示前段时间的预报场，d＝-1、-2、-3…,N为样本数量；
(C2)每个站点的当前预报覆冰厚度减去预报误差获得订正后的覆冰厚度预报值
D k cc ( 0 , t ) = D k NWP ( 0 , t ) - f k * B k ( 0 , t ) - - - ( 13 ) ]]>
其中，fk表示误差场的系数，fk＝0.7。
如图2所示为考虑自然融冰后覆冰厚度预报结果对比图，在图中显示了观测覆冰厚度、考虑自然融冰后覆冰厚度和不考虑自然融冰后覆冰厚度，通过三者的对比可看出考虑自然融冰后覆冰厚度与观测覆冰厚度相差较小，预报效果理想。
综上所述，本发明通过杆塔进行定位，提取杆塔所在地的气象数据，计算覆冰厚度增长量和融冰厚度，最后计算覆冰厚度预报值，充分考虑了自然融冰，与实测相差较小，预报效果理想；本发明计算获得的覆冰厚度预报值还采用权重法进行订正，进一步减小了覆冰厚度预报的误差。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。