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摘要：降雨频繁、大规模发生诱发次生灾害，增加了引出输电线路停运的不良状况，本文拟定建设一种考虑降雨引起次生地质灾害的风险评估方法，用于测评电网的运行状态，进而为精确辨识降雨引起的次生地质灾害下电网系统薄弱节点提供可靠依据。整体分析网架构造及电网运行状况，设定现实应用时模型内的数据收集、处理及信息反馈等重要技术达成框架。
关键词：输电杆塔;降雨灾害;输电杆塔;风险评估
引言
伴随全球气候条件改变、严重自然灾害发生率逐年提升，国内电网系统悲破坏的概率相应提高，形成了惨重的经济损失。大雨、暴雨及连续性强降雨等灾害气象很可能造成局部地势发生次生地质灾害。输电杆塔是电网高压线路的重要支撑物，建设阶段难免会跨越山脊、陡坡等地段，在降雨灾害作用下，因发生次生地质灾害极易在短时间内损坏大量杆塔。本文将输电杆塔为研究对象，建设一种分析降雨气象引起次生地质灾害的电网评估方法，并通过算例分析检验证实本文所提及方法的准确性。
1、建設致灾因素的模型
1.1气象模型
降雨过程及其以后容易发生山体滑坡等灾害，且滑坡发育程度和雨量增减间存在正相关性。
设定降雨气象灾害开始实践为第1天，预测第 天会发生滑坡。已知多天降雨之间在时间维度上具有一定关联性，将和时间有关的衰减系数（ ）导入，则发生滑坡灾害前 天的降雨量有效值（ ）可用①式表示[1]：
1.2建设地质灾害致灾模型
本文只分析岩体失稳滑落对杆塔形成的冲击、破坏过程，建设滑坡体造成的杆塔形变的模型。
依照滑坡体运动耗能机理，可以采用彡式测算出滑坡体作用在杆塔的等效冲击力（F）：
③[式中，x是F作用杆塔时和tare基相距的等效高度;m是滑坡体总质量;h是滑坡体质心
到杆塔塔基在垂直方向的间距;E1是杆塔的抗弯刚度;μ是滑面摩擦系数; 是倾斜角度;g是重力加速度]
2、建设降雨灾害诱发线路失效概率的模型
2.1估测降雨引起岩土滑坡概率
汛期中降雨气象频率明显高于其他时间段，大量降雨对地质灾害发生过程能起到一定助推作用。结合既往实际勘测数据，采用曲线拟合的形式获得降雨诱发岩体滑坡事件概率属性（见图1）[2]。
2.2估计岩体滑坡造成杆塔形变的概率
当发生滑坡事件时，滑体会由高热能处朝向低势能处运动，并会释放出大量能量，增加杆塔损毁的风险。结合既往文献资料，将输电杆塔设定为研究对象，于有限元软件内建设杆塔有限元模型并进行了仿真模拟，结果见图2所示。结合曲线拟合情况，认定正态分布能准确的呈现出滑坡体造成杆塔形变改变的分布特征。
3、电网运行风险的评估方法
3.1蒙特卡洛模
在测算风险指标时，应对系统的状态进行抽样检查。蒙特卡洛模拟法应用阶段不受主客观条件的约束，可以简单的模拟气象与电力系统的主要特点与状态，其在评估繁杂系统运行风险方面表现出良好效能，只要拟化频次足够多时，方能获得一个准确度偏高的系统失效概率。
蒙特卡洛模拟法还被称之为状态抽样法，其核心思想可以做出如下概述：一个系统状态为全部元件状态的整合，并且可以通过抽样形式明确各元件出现某种状态的概率。当抽样数足够多时，可以将系统状态（ ）的抽样频率作为其概率的无偏差估算，有⑥式：
3.2系统风险指标算法
（1）建设负荷削减模型
建设该模型时充分考虑了多种运行管束条件，进而测求出降雨灾害影响下的电网控制措施。
（2）设定系统风险指标
结合电网现实调度运转的需求，可以设定诸多风险指标，本文主要使用切负荷概率（pPLC）、电力不足期望值（EDNA）、系统供电损失风险（Rrisk）等指标量化降雨灾害下电网运行风险水平。
A.切负荷概率（pPLC）
4、技术实现框架
4.1采集数据
多普勒雷达系统能准确提供降雨信息（比如雨量、雨强及降雨区段等），且还要结合实况有针对性调整预测间隔时间。综合使用数字高程模型（DEM）和遥感数据，能取得三维立体效果，准确校正遥感影像，有益于提升图像诠释的准确度，提获地物参数。
4.2处理数据
本文采用网格划分技术把降雨预报图和电网系统结构拓扑图合二为一，其能快速捕获降雨区段电力设备损毁状况，处理流程如下：首先，结合既往电力设备损毁数据、遥感影像动态采集的信息，预处理数据与叠加DEM，完成修正数据，建设电力设备对应的损毁概率密度曲线。其次，预测杆塔所处方位灾害的严重性，并建设断线概率模型。最后依照电网系统SCADA数据与拓扑结构，测算实时潮流，建设次生地质灾害下电力运行风险测评方法（图3）[4]。
4.3信息反馈
可以将遥感数据、DEM结果及模型输送出的风险指标设定为反馈信息。把以上信息反馈到电网系统调度中心，这样运维人员便能依此采用相关调整措施，例如严格监测电网系统薄弱环节、科学使用遥感数据防范外界灾害侵袭电网内部，综合多种反馈信息，立足于实况拟定紧急预案与故障快速修整决策，借此方式提升电网抵抗自然灾害的能力。
结束语：
文章在剖析降雨灾害引起次生地质灾害致灾机制的基础上，建设了一种用于评估电网运行状态的模型，该模型能准确的拓展现存电网防御系统，协助运维人员辨识降雨气象条件下电网的薄弱环节，为修复决策制定提供较可靠的数据支持。
参考文献：
[1]苏华英，唐延婧，夏晓玲，等.基于决策流程的电网强降雨及地质灾害应急信息系统研究[J].电力大数据，2020，23（02）：73-79.
[2]王申华，何湘威，方小方，等.基于泛在电力物联网多源信息的电网动态风险评估系统[J].中国电力，2019，52（12）：10-19.
[3]张晓冬，王峰渊，应国德，等.台州临海电网的暴雨灾害实时风险评估研究[J].科技通报，2018，34（11）：251-254+259.
[4]陈国华，吴涛.基于设备状态与调度运行的电网风险评估方法及应用[J].水电能源科学，2018，36（07）：202-205+214.
关键词：输电杆塔;降雨灾害;输电杆塔;风险评估
引言
伴随全球气候条件改变、严重自然灾害发生率逐年提升，国内电网系统悲破坏的概率相应提高，形成了惨重的经济损失。大雨、暴雨及连续性强降雨等灾害气象很可能造成局部地势发生次生地质灾害。输电杆塔是电网高压线路的重要支撑物，建设阶段难免会跨越山脊、陡坡等地段，在降雨灾害作用下，因发生次生地质灾害极易在短时间内损坏大量杆塔。本文将输电杆塔为研究对象，建设一种分析降雨气象引起次生地质灾害的电网评估方法，并通过算例分析检验证实本文所提及方法的准确性。
1、建設致灾因素的模型
1.1气象模型
降雨过程及其以后容易发生山体滑坡等灾害，且滑坡发育程度和雨量增减间存在正相关性。
设定降雨气象灾害开始实践为第1天，预测第 天会发生滑坡。已知多天降雨之间在时间维度上具有一定关联性，将和时间有关的衰减系数（ ）导入，则发生滑坡灾害前 天的降雨量有效值（ ）可用①式表示[1]：
1.2建设地质灾害致灾模型
本文只分析岩体失稳滑落对杆塔形成的冲击、破坏过程，建设滑坡体造成的杆塔形变的模型。
依照滑坡体运动耗能机理，可以采用彡式测算出滑坡体作用在杆塔的等效冲击力（F）：
③[式中，x是F作用杆塔时和tare基相距的等效高度;m是滑坡体总质量;h是滑坡体质心
到杆塔塔基在垂直方向的间距;E1是杆塔的抗弯刚度;μ是滑面摩擦系数; 是倾斜角度;g是重力加速度]
2、建设降雨灾害诱发线路失效概率的模型
2.1估测降雨引起岩土滑坡概率
汛期中降雨气象频率明显高于其他时间段，大量降雨对地质灾害发生过程能起到一定助推作用。结合既往实际勘测数据，采用曲线拟合的形式获得降雨诱发岩体滑坡事件概率属性（见图1）[2]。
2.2估计岩体滑坡造成杆塔形变的概率
当发生滑坡事件时，滑体会由高热能处朝向低势能处运动，并会释放出大量能量，增加杆塔损毁的风险。结合既往文献资料，将输电杆塔设定为研究对象，于有限元软件内建设杆塔有限元模型并进行了仿真模拟，结果见图2所示。结合曲线拟合情况，认定正态分布能准确的呈现出滑坡体造成杆塔形变改变的分布特征。
3、电网运行风险的评估方法
3.1蒙特卡洛模
在测算风险指标时，应对系统的状态进行抽样检查。蒙特卡洛模拟法应用阶段不受主客观条件的约束，可以简单的模拟气象与电力系统的主要特点与状态，其在评估繁杂系统运行风险方面表现出良好效能，只要拟化频次足够多时，方能获得一个准确度偏高的系统失效概率。
蒙特卡洛模拟法还被称之为状态抽样法，其核心思想可以做出如下概述：一个系统状态为全部元件状态的整合，并且可以通过抽样形式明确各元件出现某种状态的概率。当抽样数足够多时，可以将系统状态（ ）的抽样频率作为其概率的无偏差估算，有⑥式：
3.2系统风险指标算法
（1）建设负荷削减模型
建设该模型时充分考虑了多种运行管束条件，进而测求出降雨灾害影响下的电网控制措施。
（2）设定系统风险指标
结合电网现实调度运转的需求，可以设定诸多风险指标，本文主要使用切负荷概率（pPLC）、电力不足期望值（EDNA）、系统供电损失风险（Rrisk）等指标量化降雨灾害下电网运行风险水平。
A.切负荷概率（pPLC）
4、技术实现框架
4.1采集数据
多普勒雷达系统能准确提供降雨信息（比如雨量、雨强及降雨区段等），且还要结合实况有针对性调整预测间隔时间。综合使用数字高程模型（DEM）和遥感数据，能取得三维立体效果，准确校正遥感影像，有益于提升图像诠释的准确度，提获地物参数。
4.2处理数据
本文采用网格划分技术把降雨预报图和电网系统结构拓扑图合二为一，其能快速捕获降雨区段电力设备损毁状况，处理流程如下：首先，结合既往电力设备损毁数据、遥感影像动态采集的信息，预处理数据与叠加DEM，完成修正数据，建设电力设备对应的损毁概率密度曲线。其次，预测杆塔所处方位灾害的严重性，并建设断线概率模型。最后依照电网系统SCADA数据与拓扑结构，测算实时潮流，建设次生地质灾害下电力运行风险测评方法（图3）[4]。
4.3信息反馈
可以将遥感数据、DEM结果及模型输送出的风险指标设定为反馈信息。把以上信息反馈到电网系统调度中心，这样运维人员便能依此采用相关调整措施，例如严格监测电网系统薄弱环节、科学使用遥感数据防范外界灾害侵袭电网内部，综合多种反馈信息，立足于实况拟定紧急预案与故障快速修整决策，借此方式提升电网抵抗自然灾害的能力。
结束语：
文章在剖析降雨灾害引起次生地质灾害致灾机制的基础上，建设了一种用于评估电网运行状态的模型，该模型能准确的拓展现存电网防御系统，协助运维人员辨识降雨气象条件下电网的薄弱环节，为修复决策制定提供较可靠的数据支持。
参考文献：
[1]苏华英，唐延婧，夏晓玲，等.基于决策流程的电网强降雨及地质灾害应急信息系统研究[J].电力大数据，2020，23（02）：73-79.
[2]王申华，何湘威，方小方，等.基于泛在电力物联网多源信息的电网动态风险评估系统[J].中国电力，2019，52（12）：10-19.
[3]张晓冬，王峰渊，应国德，等.台州临海电网的暴雨灾害实时风险评估研究[J].科技通报，2018，34（11）：251-254+259.
[4]陈国华，吴涛.基于设备状态与调度运行的电网风险评估方法及应用[J].水电能源科学，2018，36（07）：202-205+214.