(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111410320.0 (22)申请日 2021.11.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113821897 A (43)申请公布日 2021.12.21 (73)专利权人 国网江西省电力有限公司电力科 学研究院 地址 330096 江西省南昌市高新区民营 科 技园民强路8 8号 专利权人 国家电网有限公司 　 华东交通大 学 (72)发明人 邹丹旦　涂忱胜　宋子浔　饶斌斌　 余霜鸿　胡京　张宇　 (74)专利代理 机构 南昌丰择知识产权代理事务 所(普通合伙) 36137 代理人 吴称生 (51)Int.Cl. G06F 30/18(2020.01)G06F 30/23(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 113/06(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (56)对比文件 CN 110135017 A,2019.08.16 CN 110298101 A,2019.10.01 CN 108321749 A,2018.07.24 邹丹旦 等.考虑复杂山 地风加速的架空线 路风偏闪络故障分析. 《2020年江西省电机 工程 学会年会论文集》 .2020, 楼文娟等.山 地风场特性及其对输电线路风 偏响应的影响. 《土 木工程学报》 .2018,(第10 期), 审查员 闪赛 (54)发明名称 基于高程图像的复杂微地形识别与输电线 路风偏计算方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于高程图像的复杂微 地形识别与输电线路风偏计算方法， 考虑到输电 线路所在地的地形因素对风速的影 响， 采集输电 线路所在地区的地理数据建立三维模 型， 然后用 有限元分析软件对地形三维模型进行风场仿真， 得到复杂微地形的实际风速； 最后利用支持向量 机算法对大量的地形三维模型和其风场仿真结 果进行学习、 训练， 实现对复杂微地形实际风速 的智能识别预测， 将获得的实际风速代入输电线 路风偏计算公式中计算出具体山地地形下导线 的风偏角和风偏位移。 本发明方法适用于大部分 典型的复杂山地微地形， 智能识别出导线所在高 度的实际风速， 从而优化复杂微地形输电线路设计的技术方案， 大大提高工作效率和线路的安全 可靠性。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 113821897 B 2022.04.12 CN 113821897 B 1.一种基于高程图像的复杂微地形识别与输电线路风偏计算方法， 其特征在于， 包括 如下步骤： 步骤1、 获取输电线路架设现场地形的高程图像、 杆塔经纬度坐标、 杆塔型号、 当地气象 数据； 步骤2、 利用全球数字高程模型采集输电线路架设现场 地区地理数据， 经处理得到数字 高程数据图： 使用全球数字高程模型对输电线路所在地区的地理数据进行采集和处理分 析， 导出输电线路所在地区的地形数据图， 对初始 地形图像按照不同的海拔高度进 行截取， 获得不同高度对应的RGB图像,然后对图像进行灰度处理， 将RGB图像转化为对应的灰度图 像， 将获得的地形数据灰度图像做进一步处理， 得到拥有极高精度的地形对应的数字高程 数据图； 步骤3、 采用滑动式拉格朗日插值法建立输电线路架设现场 地形的三维模型， 结合输电 线路的杆塔以及导线的简易三维模型， 杆塔以及导线的简易三维模型按照采集得到输电线 路每一基杆塔坐标及其按标号的连线代入到相应的输电线路架设现场地形的三维模型， 得 到输电线路整体的三维模型； 步骤4、 用有限元分析软件对输电线路整体的三维模型进行风场仿真， 得到复杂微地形 的实际风速； 步骤5、 采用支持向量机算法对大量的地 区输电线路整体的三维模型和仿真结果学习、 训练， 构建支持向量机算法模型； 支持向量机算法模型建立过程为： 用大量的输电线路整体 的三维模型和其对应的风场仿 真结果作为训练集对支持向量机算法进 行训练， 构建出智能 预测模型； 再把一部 分数据作为验证集， 用于评估构建出的模 型的一般错误率， 并且基于验 证集调整超参数， 获得更优的智能预测模型； 最后用新的输电线路整体的三维模型数据作 为测试集， 通过建立的智能预测模型得到风场预测结果， 将该结果与实际的仿真结果进行 对比分析， 评估最 终智能预测模型的准确率、 敏感性结果； 最终得到符合要求的支持向量机 算法模型； 步骤6、 通过支持向量机智能算法模型对目标地形的输电线路整体的三维模型进行风 场结果预测， 得到 输电线路架设所在高度的实际风速； 步骤7、 将风速结果代入输电线路风偏计算公式 中得到风偏结果。 2.根据权利要求1所述的基于高程图像的复杂微地形识别与输电线路风偏计算方法， 其特征在于， 步骤3具体过程如下： 按目标地区中的输电杆塔经纬度坐标来对已获取的数字 高程数据图按照输电线路所在地形范围进行裁剪， 裁剪得到的数字高程数据， 其数据类型 为栅格数据， 每个数据点在经度和纬度方向上数据之间的距离为30 m； 因为获得的高程数据 之间的间隔过大， 需要对它进 行拟合处理， 将地形地理数据的经度和纬度作为自变量， 对应 的高程数据作为因变量， 构造出地形上一点的经纬度坐标与其高程数据的函数关系式； 然 后采用滑动式拉格朗日插值法建立输电线路架设现场地形的三维模型； 根据供电部门提供 的实际导线数据绘制导线模型， 再按照输电线路实际杆塔参数建立杆塔简易三维模型， 杆 塔所需要的重要参数有杆塔高度、 横 担长度和A、 B、 C三相挂点位置信息； 最后将输电线路的 杆塔和导线的简易三维模型按照 实际地形中的位置放入输电线路架设现场地形的三维模 型中， 便得到 输电线路整体的三维模型。 3.根据权利要求1所述的基于高程图像的复杂微地形识别与输电线路风偏计算方法，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113821897 B 2其特征在于， 步骤4具体过程为： 建立k ‑ε湍流模 型， 将获得的实际地形相应的输电线路整体 的三维模型导入到k ‑ε湍流模型中， 作为计算域的一侧边界， 并设定为固体边界， 定义计算 域的一侧为入口边界， 并设定为速度入口， 同时在计算域的另一侧设定为出口边界， 其他边 界均设定为开放边界； 在k ‑ε湍流模型的基础上， 采用壁面函数对进壁面的气流进行处理； 通过点取仿真结果图像上的某一 点， 得到该点仿真计算的结果。 4.根据权利要求1所述的基于高程图像的复杂微地形识别与输电线路风偏计算方法， 其特征在于， 构建好支持向量机算法模型后， 将目标地区输电线路的整体三维模型导入支 持向量机算法模型中智能预测出该三 维模型的风场结果， 得到目标地区输电线路架设所在 高度的实际风速和风坡角。 5.根据权利要求1所述的基于高程图像的复杂微地形识别与输电线路风偏计算方法， 其特征在于， 虑到地形因素对风速影响的风偏角计算公式如下： 绝缘子串风偏角计算公式： 式中， 为绝缘子串风偏角， 为悬垂绝缘子串风压， 为悬垂绝缘子串重力， 为 导线的风荷载， 为导线自重力,   为杆塔水平档距， 为杆塔垂直档距； 其中， 悬垂绝 缘子串风压公式： 式中， 为线路设计高度 h处的风速， 为绝缘子串水平受风面积， 为线路设计 高度h处风坡角； 所述线路设计风速为： 式中， 为10m处的基准风速， 为地形修正系数， z为地形粗糙度 指数， h为线路设计 高度； 悬垂绝缘子串重力公式： 式中， 为绝缘子串的质量， 为绝缘子串竖直方向的受风 面积， g为重力加速度； 导线风荷载公式： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113821897 B 3