自然災害下的設備風險評估預警應用
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摘要：本文基于自然災害是對電網穩定運行的一大威脅，由于云南處于云貴高原地帶，大部分地區的海拔處于1500到2000米之間，且存在部分超過3000米的海拔高度，受高海拔的影響，覆冰、山火、雷電、地震都是較為常見且危害較大的自然災害。在這些自然災害面前，電網設備也很難避免不受影響，在自然災害這種不可抗力面前，預警就變得重要起來。針對各類監測設備監測到的自然災害數據，及時結合電網設備進行分析，對受災或可能受到自然災害影響的設備信息進行推送告警，通知工作人員及時排查，降低自然災害對電網設備的影響。
云南省地勢自北向南呈階梯狀逐級下降，屬山地高原地形，山地面積占比高達88.64%，高海拔與山地在帶來豐富的自然物資的同時，同樣會帶來多樣的自然災害。覆冰、地震、山火、雷電等自然災害在云南都是較為常見的自然災害，這對電網的穩定運行提出了巨大的挑戰。本文針對云南常見的自然災害，提出了一套基于自然災害的設備風險評估與預警應用體系。
1自然災害對電網的影響
自然災害是人類依賴的自然界中所發生的異常現象，且對人類社會造成了危害的現象和事件。這些自然災害和環境破壞之間又有著復雜的相互聯系。人類要從科學的意義上認識這些災害的發生、發展以及盡可能減小它們所造成的危害。云南地處云貴高原上，有較多的自然災害，包括覆冰、山火、地雷、地震。在這些自然災害面前，電網穩定運行也將受到巨大挑戰。因此,采用科學有效的方法,及時開展自然災害下設備風險評估與預警具有重要的現實意義和應用價值。本文在分析了基于自然災害與電網設備信息，提出了一套基于自然災害的設備風險評估與預警辦法，分析各設備受影響情況，并通知工作人員去核查與維護設備，對電網的安全、穩定、高效的運行提供幫助。
2自然災害數據應用的不足
隨著科學技術的不斷提高，對于各類自然災害數據的監測都已經擁有了較為全面且準確的手段，如地震發生后，可通過數據處理軟件調取地震波形進行分析，測算出地震的時間、地點與等級三要素；山火可通過衛星進行監測，根據地面亮度點進行分析，確認山火點，再結合山火點周圍的植被類型與風力風向，進行山火趨勢推演。雖然已經可以監測這些自然災害數據，但這些數據分散于不同的系統中，電網缺乏對這些自然災害數據的融合處理，不具備自然災害數據的自動接入功能，缺乏通過自然災害與電網設備進行分析計算，需要一套受自然災害影響設備的風險評估模型。這些的缺乏使得每次自然災害的發生需要工作人員大規模去檢查受災情況，且有時候會導致電網受災情況進一步惡化。針對這些問題亟需開展自然災害的風險評估與告警，降低自然災害對電網的運行所造成的影響。
3基于自然災害的設備風險評估與預警
3.1自然災害數據的接入
自然災害數據雖然已經都被人們監測到了，但目前仍分布于各系統中，數據無法接入電力內網中，所以導致自然災害數據無法和電力數據進行結合。精確而及時的自然災害數據通過人工發現與錄入會具有較大的延時，無法有效應對各種自然災害的突發情況。所以亟需開展自然災害數據的接入，通過接口、消息隊列、文件服務等形式將自然災害接入電力內網，具體網絡結構如圖1所示。針對各類自然災害數據采用不同的方式進行傳輸，針對文件量較大的氣象數據，采用SFTP文件傳輸的方式進行傳輸；地震數據結構簡單，數據量較少，采用結構化方式進行傳輸。在數據接入的同時，保證電力內網信息安全也是重中之重的一個環節，增加內外網防火墻，采用單向網閘技術，保證高密級別內網數據不能流向外網，但外網的數據可以流向內網，從而保證數據交互的同時，內網數據不泄露至外網。
3.2自然災害影響設備風險評估
數據通過應用接入成功后，開展自然災害影響設備風險評估。首先開展地理空間距離計算，目前可使用的機房方法包括球面模型和橢球模型兩類：其中球面模型計算方法將地球看成一個標準球體，球面上兩點之間的最短距離即大圓弧長，這種方法使用較廣，但存在一定的誤差；橢球模型，該模型最貼近真實地球，精度也最高，但計算較為復雜。下面我們選取三種分析方法進行對比，選擇最優算法作為自然災害下設備風險情況分析算法。（1）方法一：OracleSpatial空間分析之緩沖區分析方法分析函數SDO_GEOM.SDO_WITHIN_DISTANCE(sdo_Geometry1,Distance,sdo_Geometry2,Tolerance,'unit')用于判斷自然災害點在指定的距離內周邊附近桿塔信息。其中sdo_Geometry1，sdo_Geometry2為空間數據對應的幾何對象。Tolerance:容許的精度范圍；Distance:指定的距離；Unit:用于表示距離的單位，可能是m或是km等長度單位，但必須是SDO_DIST_UNITS表中列舉出來的單位之一。（2）方法二：Haversine地理空間距離算法。此模型將地球看成圓球，假設地球上有A(經緯度為ja，wa)，B（經緯度為jb，wb）兩點，A和B兩點的球面距離就是AB的弧長，AB弧長=R*∠AOB（注：∠AOB是A、B分別于地球的球心的連線的夾角，R是地球半徑，約為6367千米），如圖2所示。根據經緯度，以及地球半徑R，將A、B兩點的經緯度坐標轉換成球體三維坐標；根據A、B兩點的三維坐標求AB長度。最終得出AB兩點得距離。（3）Haversine地理空間距離算法Haversine公式采用了正弦函數，即使距離非常小，也能保持足夠的有效數字。R為地球半徑。可取平均值6371km。φ1,φ2表示兩點的緯度。Δλ表示兩點經度的差值。通過上述三種方法，可準確計算出自然災害與設備的距離，再結合設備的抗風險等級進行分析。將歷史的自然災害數據與電網數據進行分析，最終確定與歷史災害影響情況吻合的算法。再依據此算法，分析設備與自然災害點的距離，同時結合設備自身抗風險等級進行關聯分析，對設備風險進行評估。當發現設備距離災害點較近且災害情況大于設備的抗風險等級，會通過多樣的手段進行風險預警。
3.3設備風險預警
當設備風險評估完成后，數據分析服務會將數據推送至告警服務器，告警服務器采用應用推送、短信告警、郵件告警的方式進行推送消息。工作人員可通過手機、電腦等設備進行查看推送的消息，及時了解自然災害影響的設備情況。同時采用多種消息渠道推送，降低接收失敗的問題。具體的告警如圖3所示。
參考文獻
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作者：丁薇 顧仕強 劉楊 單位：云南電網有限責任公司電力科學研究院
