方春華，陶玉寧，張威，智李，李景

(1. 湖北省輸電線路工程技術(shù)研究中心，湖北 宜昌 443002；2. 三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院，湖北 宜昌 443002；3. 國網(wǎng)湖北省電力有限公司宜昌供電公司，湖北 宜昌 443000；4. 國網(wǎng)安慶供電公司，安徽 安慶 246000)

0 引言

高壓輸電線路距離較長，受走廊限制，部分區(qū)段會經(jīng)過微地形區(qū)，這些區(qū)域氣象數(shù)據(jù)缺乏[1-2]。若輸電走廊微地形區(qū)桿塔全部安裝風(fēng)速監(jiān)測裝置投資很大[3-5]。因此，根據(jù)大量實測風(fēng)速數(shù)據(jù)考慮風(fēng)荷載變化調(diào)整桿塔設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)及強(qiáng)風(fēng)時通過氣象觀測站實時準(zhǔn)確計算附近微地形區(qū)桿塔風(fēng)速尤為重要。實測風(fēng)速數(shù)據(jù)對分析桿塔力學(xué)響應(yīng)至關(guān)重要。文獻(xiàn)[6]根據(jù)實測風(fēng)速記錄進(jìn)行分界波數(shù)建模，為脈動風(fēng)速模擬提供一條基于物理的建模途徑。文獻(xiàn)[7-12]采用自回歸（AR）模型和自回歸滑動平均（ARMA）模型模擬脈動風(fēng)速時程，獲得臺風(fēng)空間相關(guān)性風(fēng)場，并驗證了模型的可行性。文獻(xiàn)[13-17]通過臺風(fēng)中心實測結(jié)果，分析臺風(fēng)“海馬”“?？薄懊坊ā薄坝忍亍泵}動風(fēng)速功率譜，得出Karman譜與實測譜吻合程度最高。局部微地形區(qū)風(fēng)速增大會對輸電線路造成較大影響。文獻(xiàn)[18]對比分析微地形區(qū)風(fēng)荷載，指出中國規(guī)范中微地形風(fēng)速修正較為保守。文獻(xiàn)[19]通過輸電線路動力學(xué)仿真分析，指出山頂空曠時風(fēng)速急劇增加，山頂風(fēng)速修正系數(shù)可取1.5。文獻(xiàn)[20]對埡口型微地形進(jìn)行深入研究，提出更為準(zhǔn)確的埡口風(fēng)速修正系數(shù)。以上研究取得眾多成果，但有待進(jìn)一步研究的是：中國輸電線路規(guī)范給出了相應(yīng)的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，但需根據(jù)各地區(qū)實際風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)一步完善。微地形對輸電線路走廊風(fēng)速放大作用使輸電安全問題更加突出，以往設(shè)計中微地形對風(fēng)速的影響考慮不夠充分。

文章基于江蘇省內(nèi)各氣象觀測站實測數(shù)據(jù)，運(yùn)用GEV模型，Weibull模型、Rayleigh模型分析風(fēng)速分布統(tǒng)計規(guī)律，完成風(fēng)速重現(xiàn)期擬合，提出輸電線路脈動風(fēng)速譜修正方法；基于Google Earth獲取了輸電線路微地形及輸電塔的相對位置信息，并在此基礎(chǔ)上完成微地形對輸電線路風(fēng)速的影響。

1 理論分析

1.1 風(fēng)速分布模型

Gumbel分布模型也稱為極值Ι型分布，其概率密度分布函數(shù)為

1.2 脈動風(fēng)速譜

2 實測風(fēng)速數(shù)據(jù)分析

2.1 風(fēng)速采集方法

基于江蘇省境內(nèi)各氣象站在線監(jiān)測裝置2016—2017年采集的風(fēng)速數(shù)據(jù)，分析江蘇13市的風(fēng)速分布特征。圖1為各氣象觀測站監(jiān)測裝置布點分布情況。

圖1 氣象觀測站監(jiān)測裝置分布Fig. 1 Distribution of monitoring devices of meteorological observation stations

2.2 風(fēng)速分布特征

運(yùn)用Gumbel模型、Weibull模型，Rayleigh模型對江蘇13市10 min最大風(fēng)速概率密度進(jìn)行擬合。受篇幅限制，圖2僅列出了常州、南京、南通、鹽城4個城市的平均風(fēng)速概率密度和擬合曲線。

圖2 江蘇部分地市平均風(fēng)速概率密度和擬合曲線Fig. 2 Mean wind speed probability density and fitting curve of some cities in Jiangsu province

Weibull曲線、Rayleigh曲線和Gumbel曲線對常州、南京、鹽城的平均風(fēng)速概率密度擬合效果較好。南通地區(qū)Rayleigh曲線和Gumbel曲線擬合效果較好，但Weibull曲線呈現(xiàn)較大誤差。以鹽城地區(qū)為例，在0 ～5 m/s的低風(fēng)速區(qū)，Gumbel模型比Rayleigh模型呈現(xiàn)出更加良好的包絡(luò)性和貼合性。即Gumbel模型更適合于江蘇全境風(fēng)速概率分布密度擬合。

表1為江蘇地區(qū)Gumbel模型概率密度分布擬合函數(shù)的形狀參數(shù)ξ和尺度參數(shù)σ值。在進(jìn)行工程計算時，可直接選用本地區(qū)參數(shù)值計算出風(fēng)速概率密度。

表1 Gumbel概率密度模型參數(shù)取值Table 1 Values of Gumbel probability density model parameters

2.3 風(fēng)速重現(xiàn)期

使用Gumbel模型對江蘇13個地區(qū)的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行重現(xiàn)期計算，10 ～45 m/s風(fēng)速重現(xiàn)期曲線如圖3所示。

圖3 江蘇各地市風(fēng)速重現(xiàn)期擬合曲線Fig. 3 Fitting curve of wind load recurrence period in all cities of Jiangsu province

13個城市風(fēng)速重現(xiàn)期曲線趨勢基本一致。隨著風(fēng)速增加，風(fēng)速重現(xiàn)期年限也逐漸增加。參照文獻(xiàn) [21]， 對 于 重 要 性 較 高 的1000 kV 交 流 、±800 kV及以上的直流輸電線路（含大跨越）風(fēng)載荷設(shè)計時重現(xiàn)期應(yīng)取100年，即連云港地區(qū)特高壓輸電線路設(shè)計風(fēng)速為38.9 m/s左右，南通、常州、蘇州、無錫和鹽城五市設(shè)計風(fēng)速為37～38 m/s，其他七市設(shè)計風(fēng)速為 34.5～36 m/s。江蘇各地市其他電壓等級輸電線路設(shè)計風(fēng)速詳見表2。

表2 江蘇各地市不同電壓等級輸電線路設(shè)計風(fēng)速Table 2 Design wind speed of different voltage grade transmission lines in various cities of Jiangsu

3 脈動風(fēng)速模擬

3.1 修正風(fēng)速譜

目前國內(nèi)外各自采用相應(yīng)的風(fēng)速譜，但其經(jīng)驗風(fēng)速譜與實測風(fēng)速譜有較大差距，有一定的修正提升空間。具體的修正步驟如下。

（1）獲取臺風(fēng)過境時，桿塔在線監(jiān)測裝置和氣象觀測站風(fēng)速時程數(shù)據(jù)多條，記為Sw。

（2）在截取的季風(fēng)-臺風(fēng)-季風(fēng)時間跨度內(nèi)的風(fēng)速時程數(shù)據(jù)中，將季風(fēng)時間區(qū)段的風(fēng)速時程數(shù)據(jù)記為Sm，臺風(fēng)時間區(qū)段的風(fēng)速時程數(shù)據(jù)記為St。

（3）對季風(fēng)時間區(qū)段的風(fēng)速時程Sm，采用最小二乘法擬合Kaimal風(fēng)速譜與實測季風(fēng)風(fēng)速譜得到修正Kaimal風(fēng)速譜。擬合公式為

標(biāo)準(zhǔn)差公式為

擬合計算得到A值為2.37，B值為9.38，修正Kaimal風(fēng)速譜標(biāo)準(zhǔn)差為6.3%，標(biāo)準(zhǔn)差較小，風(fēng)速譜修正效果良好。

（4）對臺風(fēng)區(qū)段的風(fēng)速時程St，采用最小二乘法擬合Von-Karman風(fēng)速譜與實測臺風(fēng)風(fēng)速譜得到修正Von-Karman風(fēng)速譜。擬合公式為

標(biāo)準(zhǔn)差公式為

擬合后C值為3.75，D值為65.42，修正Von-Karman風(fēng)速譜標(biāo)準(zhǔn)差為8.5%，風(fēng)速譜修正效果較好。

（5）將步驟3和步驟4中的修正風(fēng)速譜Su(n)和Sv(n)均稱為脈動風(fēng)風(fēng)速譜S(n)。由于觀測站觀測得到的脈動風(fēng)場是非平穩(wěn)的隨機(jī)過程，而步驟3和步驟4中得到的S(n)為平穩(wěn)隨機(jī)過程，因此對其進(jìn)行修正，修正后的具有非平穩(wěn)隨機(jī)過程特征的風(fēng)速譜為

（6）根據(jù)步驟（1） ～（5），得出受臺風(fēng)影響時輸電線路脈動風(fēng)速譜修正公式為

3.2 脈動風(fēng)速譜模擬

根據(jù)實測數(shù)據(jù)修正后的風(fēng)速譜方程模擬風(fēng)速時程，得出不同風(fēng)速下的空間脈動風(fēng)速。脈動風(fēng)速的時間間隔為0.5 s，脈動風(fēng)速時程曲線和自功率譜如圖4所示。修正后的風(fēng)速譜與實測的風(fēng)速譜吻合程度較高。

圖4 基準(zhǔn)風(fēng)速時程模擬Fig. 4 Time-history simulation of reference wind speed

4 微地形修正

4.1 微地形信息獲取方法

編寫XML文件格式的KML文件，導(dǎo)入Google Earth地理信息軟件后顯示輸電走廊、桿塔的地理坐標(biāo)及輸電走廊附件的地理環(huán)境、地形海拔、地形角度等大量信息。根據(jù)微地形信息，結(jié)合氣象觀測站實時數(shù)據(jù)，可準(zhǔn)確計算附近微地形區(qū)桿塔風(fēng)速。

4.2 微地形風(fēng)速修正方法

根據(jù)架設(shè)在江蘇省內(nèi)桿塔及附近微地形區(qū)風(fēng)速測量裝置2016、2017年觀測記錄的風(fēng)速數(shù)據(jù)，在文獻(xiàn)[22]的基礎(chǔ)上對比桿塔與附近微地形區(qū)數(shù)據(jù)對風(fēng)速公式進(jìn)行修正。江蘇地區(qū)平均海拔在50 m以下，平均空氣密度為1.22 kg/m3，風(fēng)速監(jiān)測裝置附近無密集或較高建筑群。

4.2.1 埡口型

埡口地形為連綿山嶺中相對較低部分。埡口風(fēng)速v1在臺風(fēng)預(yù)報風(fēng)速v的基礎(chǔ)上修正為

式中：k1為地形系數(shù)，0 ～45°取 2.1；45 ～90°取 3。k2為線路埡口距離影響因子，線路距埡口頂部超過20 m取1.2；小于20 m取1.5。α為埡口角度。k3為環(huán)境風(fēng)速（附近氣象站觀測風(fēng)速）影響因子，風(fēng)速小于25.3 m/s時取1；當(dāng)風(fēng)速大于25.3 m/s時取1.6。H為埡口深。z為鄰近鐵塔塔頂標(biāo)高，當(dāng)z/H高于2.5時，z=2.5H。

4.2.2 分水嶺

分水嶺即山脊地形，其迎風(fēng)坡面風(fēng)速v2在v的基礎(chǔ)上修正為

式中：k1為地形特征增速因子，二維山脊地形取值1.3；三維軸對稱小山地形取值0.95。k2為地形高度換算因子，可由式（17）計算。α為分水嶺坡度角。H為山高。z為輸電塔高，當(dāng)z/H高于3時，z=3H。r為常數(shù)，二維山脊地形取值3.0；三維軸對稱小山地形取值4.0。Lh為迎風(fēng)區(qū)頂端到分水嶺一半高度處的水平距離。

4.2.3 低越高地

在較為平坦的平原或盆地中拔地而起的山峰地形為低越高地地形，其風(fēng)速v3修正公式為

式中：k1為地形系數(shù)，坡角為0 ～30°時取1.8；30 ～60°取 2.2；60 ～90°取 3.1。k2為山高影響因子，山高 50 ～100 m 內(nèi)取 1.2；山高 100 ～200 m 內(nèi)取 1.5，山高超過200 m取2。k3為環(huán)境風(fēng)速（附近氣象站觀測風(fēng)速）影響因子，風(fēng)速小于25.3 m/s時取1；當(dāng)風(fēng)速大于25.3 m/s時取1.6。α為起伏的坡度角。H為起伏高度。z為鄰近鐵塔的塔頂標(biāo)高，當(dāng)z/H高于3時，z=3H。

4.2.4 峽谷地形

峽谷為陡峻、深度大于寬度的山谷，中間布滿水道或叢林，其風(fēng)速v4按下式修正為

4.3 風(fēng)壓修正系數(shù)

參考各國的建筑荷載規(guī)范，結(jié)合文章微地形風(fēng)速修正的方法，從山峰的高度、山峰的坡度角、桿塔呼稱高對分水嶺中的二維山脊地形和三維軸對稱小山地形進(jìn)行工程簡化計算。圖5表示風(fēng)壓修正系數(shù)與山峰高度的關(guān)系曲線。當(dāng)桿塔呼稱高一定時，風(fēng)壓修正系數(shù)隨峰高的增加而變大；當(dāng)峰高一定時，風(fēng)壓修正系數(shù)隨桿塔呼稱高的增加大致呈現(xiàn)出減小的趨勢。圖6表示風(fēng)壓修正系數(shù)與坡度角的關(guān)系曲線。當(dāng)桿塔呼稱高一定時，風(fēng)壓修正系數(shù)隨坡角的增加而變大；當(dāng)坡角一定時，風(fēng)壓修正系數(shù)隨桿塔呼稱高的增加大致呈現(xiàn)出減小的趨勢。通過計算可知，桿塔呼稱高/山高數(shù)值高于3.0時，隨著峰高或坡度的增大，風(fēng)壓修正系數(shù)將不再變化。風(fēng)壓與風(fēng)速的平方成正比，實際風(fēng)荷載計算時應(yīng)乘以開方后的風(fēng)壓修正系數(shù)。

圖5 不同山高風(fēng)壓修正系數(shù)Fig. 5 Wind pressure correction coefficient of different mountain heights

圖6 不同山坡角風(fēng)壓修正系數(shù)Fig. 6 Correction coefficients of wind pressure at different slope angles

5 結(jié)論

（1）GEV模型更適合江蘇全境風(fēng)速概率分布密度擬合。南通、常州、蘇州、無錫、鹽城和連云港六市特高壓輸電線路設(shè)計風(fēng)速為37～39 m/s，其他七市設(shè)計風(fēng)速為 34.5～36 m/s。

（2）截取季風(fēng)-臺風(fēng)-季風(fēng)時間跨度內(nèi)風(fēng)速時程數(shù)據(jù)，得出風(fēng)速譜修正公式，修正后的風(fēng)速譜與實測的風(fēng)速譜吻合程度較高。

（3）當(dāng)桿塔呼稱高一定時，風(fēng)壓修正系數(shù)隨峰高或坡角的增加而變大；當(dāng)峰高或坡角一定時，風(fēng)壓修正系數(shù)隨桿塔呼稱高的增加大致呈現(xiàn)出減小的趨勢。