基于PnPoly算法的桿塔所屬風區研判及風速配置校核研究

郭飛，賈璐，吳佳靜，李秀廣，劉世濤

(1.國網寧夏電力有限公司，寧夏 銀川 750001；2.國網寧夏電力有限公司寧東供電公司，寧夏 銀川 750411；3.寧夏信通網絡科技有限公司，寧夏 銀川 750001;4.國網寧夏電力有限公司電力科學研究院，寧夏 銀川 750011)

隨著電網建設里程的增加，沿線氣候存在一定差異，尤其是沿線大風情況較為復雜，輸電線路在風荷載下斷線情況屢有發生，由此引發的停電、倒塔事故給生產造成了嚴重的經濟損失，甚至人員傷亡[1]。與此同時，城市發展和技術進步對電網可靠性的要求越來越高，設計風速的科學性和精準性對工程安全運行及經濟效益愈加重要[2-3]。隨著環境的變化和基本風速樣本容量的積累，風區風速呈現逐年減弱或逐年增大的趨勢，需定期對風區圖進行迭代修訂。輸電桿塔設計和建設階段的風區參數可能與目前環境存在非常大的偏差，根據修訂后的風區圖重新判定桿塔所屬風區并進行風區校核，對電網安全運行非常關鍵。本文提出利用PnPoly算法開展輸電線路桿塔所屬風區研判與糾偏，結合PMS數據利用Python實現桿塔設計風速校核，為桿塔設計、運維等工作提供參考，有效避免強風引起的桿塔倒塌、線路器件損壞、風偏閃絡跳閘等事故。

1 PnPoly算法概念

輸電桿塔所屬風區的研判可以抽象為數學概念上點與多邊形的判定問題，利用PnPoly算法能有效判斷點是否位于任意多邊形區域內[4]。PnPoly算法判斷點與多邊形的位置關系，即通過待測點作一條射線，與多邊形邊界交點個數為奇數，則該待測點位于多邊形內部；若與多邊形邊界交點個數為偶數，則該待測點位于多邊形外部。

由圖1可知，沿測試點P向左右做射線L，點P的Y坐標與多邊形的每一個點進行比較，得到一個測試點所在的行與多邊形邊的交點的列表。在圖1中有8條邊與測試點所在的行相交，有6條邊沒有相交。如果測試點的兩邊點的個數都是奇數，則該測試點在多邊形內，否則在多邊形外。在這個例子中測試點的左邊有5個交點，右邊有3個交點，它們都是奇數，所以點在多邊形內。

圖1 射線算法原理

如果射線與多邊形頂點相交，且該頂點是其所屬邊上縱坐標最大的頂點，則將其作為交點計數；如果點P在多邊形邊上，則判斷P在多邊形內。圖2所示為PnPoly算法流程。

圖2 PnPoly算法流程

2 桿塔所屬風區研判模型

2.1 風區邊界點提取

風區邊界點[5]的提取是判斷桿塔所屬風區的基礎，利用ArcGIS軟件對基礎氣象站坐標及歷年基本風速數據進行插值計算，得到區域風區圖空間插值圖形。以30年重現期風區為例提取風區邊界點，結果如圖3所示。

圖3(b)中存在明顯的嵌套風區，為保證桿塔所屬風區研判準確性，必須對嵌套風區進行人工修偏。尋找所有具有嵌套關系的風區圖片區，人工去除嵌套風區，處理后的風區如3(c)所示。

2.2 桿塔所屬風區研判及風速配置校核

2.2.1 所屬風區研判

采用PnPoly算法，通過待測點作一條射線，與多邊形邊界交點個數為奇數，則該待測點位于多邊形內部；若與多邊形邊界交點個數為偶數，則待測點位于多邊形外部。利用Python編寫該算法腳本，對于所有桿塔所屬的風區進行研判，對嵌套風區人工處理前后研判結果對比分析。由于存在部分省外桿塔，所以校核的首要工作就是根據臨近省份風區分布情況，人工標注寧夏區域外桿塔所屬風區。對于區域外的桿塔所屬風區，只能參照臨省風區分布情況，以及桿塔所處位置就近參考風區所屬等級進行人工標注。

(a)風區

(b)風區中片區0邊界點

(c)風區嵌套處理后

2.2.2 風速配置校核

對于設計風速的校核，從PMS2.0系統中抽取桿塔參數數據，然后編寫Python腳本，參考《寧夏電網風區分布圖編制說明(國網)》中不同電壓等級輸電線路設計時采用的風速重現期[6-7]，如表1所示，對設計風速進行校核。

表1 不同電壓等級輸電線路設計時采用的風速重現期

算法流程如圖4所示。

圖4 桿塔所屬風區研判及校核流程

圖5(a)以30年重現期的風區圖為例，片區1的邊界點可以基本勾勒片區1所在的范圍。圖5(b)是30年重現期風區，匹配到該風區的片區1的桿塔分布情況。對比可知，該部分桿塔匹配結果準確。

圖6(a)是50年重現期的風區圖中片區1的邊界點，可以基本勾勒片區1所在的范圍。圖6(b)是50年重現期風區圖中匹配到該風區的片區1的桿塔分布情況。對比可知，該部分桿塔匹配結果準確。

(a)片區1邊界點

(b)片區1內匹配的桿塔

(a)片區1邊界點

(b)片區1內匹配的桿塔

圖7(a)是100年重現期的風區圖中片區0的邊界點，可以基本勾勒片區0所在的范圍。圖7(b)是100年重現期風區圖中匹配到該風區的片區0的桿塔分布情況。對比可知，該部分桿塔匹配結果準確。

(a)片區0邊界點

(b)片區0內匹配的桿塔

圖8(a)是30年重現期的風區，圖8(b)是30年重現期風區未匹配到任何風區的桿塔分布情況，此部分桿塔即為疑似省外桿塔。對比可知，該部分桿塔匹配結果較為準確，但是有部分桿塔坐標點可能存在問題，需要進一步校核。

(a)30年重現期風區

(b)未匹配任何風區—疑似省外桿塔分布

3 實例分析

采用上文提出的模型，對某省桿塔所屬風區進行研判分析，嵌套風區人工處理前后研判結果如表2所示。

表2 風區研判結果分析

由表2可知:對于嵌套風區的人工處理對于桿塔所屬的各個重現期的風區圖的研判準確率影響較大，尤其是30年重現期的風區圖，桿塔錯判個數最多達到1400個，而50年重現期的風區圖也有1188個桿塔錯判。由于嵌套風區的影響，導致多數錯判的桿塔被“誤認為”是省外桿塔，也就是無法匹配到任何風區，同樣導致省外桿塔從實際個數546個突增到2618個，整體準確率下降至88%左右。相比較而言，對于嵌套風區經過人工處理之后，只有極少數桿塔被錯判，整體準確率超過99%。實證表明，采用人工處理嵌套風區的方式，能夠有效提升桿塔所屬風區研判準確率。

由于存在部分省外桿塔，根據臨近省份風區分布情況，人工標注寧夏區域外桿塔所屬風區，在此基礎上開展風速配置校核。根據風區校核結果，發現設計風速小于最低標準的桿塔占比7.62%。校核結果與現有風區不匹配，主要是受線路設計年份氣象環境變化等因素影響，此處對小于最小設計風速要求的桿塔投運年限進行分析，結果如圖9所示。

圖9 主要年份投運桿塔設計風速小于最低標準情況

由圖9可以看出，1975年、1989年投運的桿塔設計風速均小于最低標準，說明此類桿塔因投運年限過久，需要重新進行整改，并根據目前實際氣象條件及時優化巡檢及大修計劃等。

4 分析結果

(1)采用PnPoly算法能夠有效判別桿塔所屬風區，利用人工處理嵌套風區的方式，能夠有效提升桿塔所屬風區研判準確率。因桿塔投運年份較早，桿塔的設計風速與最新風區圖有較大偏差，需要著重對該部分桿塔進行整改，加強設備巡檢與大修技改投入力度。

(2)根據寧夏風區特征[8]，應加強對西北偏向設計風速小于最低標準桿塔的巡檢力度，對處于風口的桿塔塔身進行補強處理，著力加強線路轉角、耐張桿塔跳線防風偏改造力度。根據桿塔所屬風區，針對微氣象區域特征明顯，颮線風頻發地區，在設計時應預留裕度，根據風區校核結果，調整絕緣子串型式或優化防風偏措施。

綜上所述，對在運桿塔進行所屬分區研判及設計風速校核，能夠從源頭上控制輸電線路風偏等故障的發生，有效減少電網經濟損失，有利于提高線路運行可靠性和健康水平。