江门地区高压输电线路风力区划分析研究
刘天绍 杨玺
【摘要】 本文在现有电力线路附近气象观测资料站点少、资料年代短的情况下，利用有限的实况观测资料，基于现实中对风速使用的要求，利用回归方程分别建立风力高度转换模型，开展江门地区气候风速特征及对比研究和风力分布研究，开发风力区划分布软件，对提高输电线路抗灾能力，降低输电线路工程成本具有重要意义。
【关键词】 风力区划 GIS 高度转换
一、概述
电力输电线路最大设计风速，直接影响线路的工程造价和线路的安全运行。长期以来，输电线路的最大设计风速，主要是根据地面最大风速实测值进行高度换算、依据《建筑结构荷载规范》中的《全国基本风压分布图》计算和根据线路运行维护经验估算。由于以前气象资料站点少，且没有考虑地形影响，在地形相对复杂、受台风影响频繁的华南沿海地区，则往往会出现较大偏[1]。设计标准过高，会导致大量增加输电线路工程成本，设计标准稍低，又达不到抗风要求。
近年来，随着自动气象观测站点增多，数值模式水平的提高，为最大设计风速的推算提供了条件。因此，利用自动气象站等新型资料、欧洲中心高空间分辨率（0.75°*0.75°经纬度）、多高度层次（地面、10m、30m、60m和100m高度）再分析风场资料，以及多年地面风场资料，结合区域高分辨率地理信息资料（高程、坡度、坡向、水系等等，资料分辨率为90m），开展微地形、微气候风速特征及对比研究和风力分布研究，建立统计模型，开发风力区划分布软件，获得高分辨率、准确的风力分布图，对提高输电线路抗灾能力，降低输电线路工程成本具有重要意义。
二、研究内容
本文针对目前电力系统输电线路最大设计风速选取存在的问题，利用有限的气象地面站点资料，在考虑地形影响的前提下，研究出可信的风力高度转换模型，采用极值Ⅰ型分布和皮尔逊Ⅲ型[2]曲线等方法，利用风力高度转换计算模型得到的不同高度的风速，估算出不同高度、不同重现期的最大风速。同时分析设计相应的应用系统软件，以满足输电线路设计的需要，在保证线路安全的情况下降低工程成本。
本文研究内容主要包括以下方面：
1.风力高度转换计算模型研究。采用GIS处理技术，提取地形的高度、坡度、坡向等参数，以地面风场观测资料为主，结合欧洲中心再分析风场资料，利用利用相关分析、回归分析等现代统计分析方法，分沿海、平原、丘陵三个区域，建立高分辨率风力高度转换计算模型。
2.风力区划分布图软件实现。风力区划分布图软件开发利用计算机Web技术、GIS技术、3D虚拟现实技术，研制开发风力分布图应用软件，实现江门地区气象观测站点、电力线路、电力杆塔的不同高度、不同重现期的最大风速图的计算、统计、查询、可视化显示，以满足输电线路设计的需要，在保证线路安全的情况下降低工程成本。
三、江门市高分辨率风力高度转换模型研究
利用ECWMF[3]的再分析风场资料，结合高分辨率DEM数据，选取预报因子，进行相关分析，对高度h处的风速建立了多元回归转换模型。基于实际对風速的使用需求，分别建立了一般风力高度转换模型和月平均风力高度转换模型。
使用ECWMF的再分析风场资料，资料中有四层风场，分别为10m、30m、60m、100m。其数据分辨率为0.125°×0.125°，共有四个时次的风速。使用B（22.5，113.0）、C（22.375，112.25）、D（22.0，112.875）分别代表平原站，丘陵站，沿海站。B（22.5，113.0）在江门市区附近，海拔高度均不超过50m，周围宽阔平坦。C（22.375，112.25）属丘陵地形，海拔在50m—200m之间，除了西部、西南部有高山，其余均临近平原。D（22.0，112.875）东部沿海，西部靠山，海拔在0—50m，在广海湾附近，三个格点均处于江门市。根据实际需要，一般地，需要了解某地的高度h处的极值，或者高度h处的平均风速状况，当了解风能状况时使用较多。为此，分两种方案讨论模型的建立。方案一，直接将自变量V10，因变量V30，V60的实测值带入统计方程拟合，得出高度h处的风速预测值，拟合的统计模型称之为一般风力高度转换模型。方案二，将自变量V10的月平均值，因变量V30，V60的月平均风速值带入到统计方程进行拟合，得到高度h处的月平均风速预测值，拟合的统计的模型为平均风力高度转换模型，如下所示：
Vh = a·S + b·A + c·ln（h）+d·V10 + e （1）
其中，S是坡度（SLOPE），A是坡向（ASPECT），h为离地面高度，a、b、c、d、e分别是统计模型的参数。
四、风力区划分布软件实现
4.1 系统总体架构
风力区划分布软件系统架构采用J2EE[4]三层开发体系架构，使用Spring+ Spring[5]的技术框架，共划分为以下几层：表示层、业务逻辑层、数据服务层。
图1 系统架构图
表示层：表示层也就是客户终端，为Web浏览器，采用浏览器作为客户端则可减少维护保障工作，无须安装桌面软件，只要启动浏览器即以使用本系统。
业务逻辑层：该层起到一个纽带的作用，将表示层和数据库紧密地联系到一起。业务逻辑层不但支持客户端读取、存储数据，而且在业务方面也起到了对表示层的一个支撑作用。数据库服务层：据库访问层提供了对数据库访问的公共方法，直接支持对Oracle数据库服务器的访问操作。
4.2 系统技术路线
依据研究内容进行如下研究：三维地理信息发布与显示、电力杆塔、线三维模型发布与显示、风场格点数据面状分布实时生成与符号化表达、风场信息多功能空间查询与表达等技术与方法的研究，开展GIS子系统服务器端和浏览器端功能的设计与实现。
4.2.1三维地理信息发布与显示
对江门地区分辨率30米的DEM数据和2米分辨率的高分辨率遥感影像构建影像金字塔。在此基础上，对上述两种数据进行缓存处理。使用缓存处理后的DEM数据和高分辨率遥感影像创建三维场景。对三维场景生成场景缓存，发布三维场景。
4.2.2电力杆塔、线三维模型发布与显示
根据甲方需求制作电力杆塔、线三维模型，对其进行缩放处理，使其逼近实际物体大小。为提高模型加载速度，对电力杆塔、线三维模型构建缓存，发布三维模型。
4.2.3风场格点数据面状分布实时生成与符号化表达
风场模型处理后的风场数据是作为格点数据按Json格式传递。GIS后台获取解析Json数据，依据江门市的地理位置属性及格点数据的属性构建栅格数据集的基本属性，并使用风场Json数据為栅格数据集赋值，再按指定的颜色表达方式对栅格数据集进行渲染。
根据用户需求进行指定区域（备选的区域矢量数据也存放在该基本工作空间中）裁剪。然后将处理好的栅格数据集转换为地图层数据，添加到已经发布了WMS服务的工作空间的地图中，获得该栅格数据集的WMS服务地址，加载该地址数据，得到风场数据的面状表达。
4.2.4风场多功能空间查询与表达
根据行政区划矢量数据、自动站站点矢量数据、常规站站点矢量数据和电力杆塔矢量数据的属性进行GIS空间查询，查询结果以某种方式显示。
4.3 系统功能架构
4.3.1气象观测数据展示
对江门地区范围内现有自动站、区域站等观测站点的极大和最大风速进行查询、统计，基于GIS地图填图显示各观测站的查询或统计结果。提供表单录入和Execl文件导入两种方式向系统追加新的风速数据。1.风速数据查询。根据站号、站名、行政区划，年月等条件进行模糊查询，查询各观测站各月最大风速和极大风速。查询结果使用表格显示。2.风速统计。多角度实现对极大风速或最大风速的极值进行统计。3.数据录入与导入。系统提供两种方式向系统数据库追加新数据，包括表单录入和Execl文件导入。表单录入方式下，用户可手工录入观测站每月极大风速和最大风速的数据并保存。4. GIS地图数据展示。基于GIS地图，以填图方式展示江门所有站点风速的观测数据或某一时段内所有站点风速的统计数据。除了填图数字显示方式外，同时实现江门全地区及下属各区、县的风场等值线、等值面展现方式。
4.3.2电力线路展现
基于GIS地图，展现江门地区现有电力线路在地理上的分布情况。电力杆塔根据实际经纬度在GIS地图定位，具有按照行政区划、线路名称、电力杆塔ID进行线路位置定位、缩放功能。在展示方式方面，提供电力线路远景、近景及电力杆塔三种粒度的3维场景展示，对江门地区电力线路实际分布的展现模拟。
4.3.3电力杆塔塔风场数据处理与展示
电力杆塔塔是电力线路的支撑节点，作为江门市风力区划的最低层分析单元，系统对各个电力杆塔塔不同高度、不同重现期的最大风速进行计算及展现，在默认情况下，可显示电力线路中各电力杆塔10m、15m、30m、50m、70m、100m高度的极大风速等，同时可根据用户输入的任意高度，对该高度的风场数据进行实时计算、显示，从而满足电力杆塔塔风力分析的实际需求。
1.格点风场数据处理。系统解析风场格点数据，根据算法生成各个电力杆塔塔10m高度风速。
2.风场查询与统计。根据重现期、高度、线路，用户可查询该线路各风塔最大风速、极大风速并进行统计，查询和统计结果以表格方式展现，用户可以导出查询结果。
4.3.4基础数据管理
基础数据管理是对系统基础数据如电力线路信息、铁塔经纬度、江门行政区划信息、气象站点信息进行动态配置，实现这些基础数据的增加、删除、修改和查询。
五、结束语
本文在现有电力线路附近气象观测资料站点少、资料年代短的情况下，利用有限的实况观测资料，基于现实中对风速使用的要求，利用回归方程分别建立风力高度转换模型，开展江门地区气候风速特征及对比研究和风力分布研究，开发风力区划分布软件，对提高输电线路抗灾能力，降低输电线路工程成本具有重要意义。
参 考 文 献
[1]曹楚，彭加毅，余锦华.全球气候变暖背景下登陆我国台风特征的分析[J].南京气象学院学报，2006，29（4）：455-461.
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[3]贺海晏，简茂球，宋丽莉，等.近50 a广东登陆热带气旋的若干气候特征[J].气象科学， 2003，23（4）：401-409.
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[5]邓成，孙书会. MVVM设计模式的前端应用[J].电脑知识与技术，2019，15（29）：249-250