基于PnPoly算法的杆塔所属风区研判及风速配置校核研究

郭飞，贾璐，吴佳静，李秀广，刘世涛

(1.国网宁夏电力有限公司，宁夏 银川 750001；2.国网宁夏电力有限公司宁东供电公司，宁夏 银川 750411；3.宁夏信通网络科技有限公司，宁夏 银川 750001;4.国网宁夏电力有限公司电力科学研究院，宁夏 银川 750011)

随着电网建设里程的增加，沿线气候存在一定差异，尤其是沿线大风情况较为复杂，输电线路在风荷载下断线情况屡有发生，由此引发的停电、倒塔事故给生产造成了严重的经济损失，甚至人员伤亡[1]。与此同时，城市发展和技术进步对电网可靠性的要求越来越高，设计风速的科学性和精准性对工程安全运行及经济效益愈加重要[2-3]。随着环境的变化和基本风速样本容量的积累，风区风速呈现逐年减弱或逐年增大的趋势，需定期对风区图进行迭代修订。输电杆塔设计和建设阶段的风区参数可能与目前环境存在非常大的偏差，根据修订后的风区图重新判定杆塔所属风区并进行风区校核，对电网安全运行非常关键。本文提出利用PnPoly算法开展输电线路杆塔所属风区研判与纠偏，结合PMS数据利用Python实现杆塔设计风速校核，为杆塔设计、运维等工作提供参考，有效避免强风引起的杆塔倒塌、线路器件损坏、风偏闪络跳闸等事故。

1 PnPoly算法概念

输电杆塔所属风区的研判可以抽象为数学概念上点与多边形的判定问题，利用PnPoly算法能有效判断点是否位于任意多边形区域内[4]。PnPoly算法判断点与多边形的位置关系，即通过待测点作一条射线，与多边形边界交点个数为奇数，则该待测点位于多边形内部；若与多边形边界交点个数为偶数，则该待测点位于多边形外部。

由图1可知，沿测试点P向左右做射线L，点P的Y坐标与多边形的每一个点进行比较，得到一个测试点所在的行与多边形边的交点的列表。在图1中有8条边与测试点所在的行相交，有6条边没有相交。如果测试点的两边点的个数都是奇数，则该测试点在多边形内，否则在多边形外。在这个例子中测试点的左边有5个交点，右边有3个交点，它们都是奇数，所以点在多边形内。

图1 射线算法原理

如果射线与多边形顶点相交，且该顶点是其所属边上纵坐标最大的顶点，则将其作为交点计数；如果点P在多边形边上，则判断P在多边形内。图2所示为PnPoly算法流程。

图2 PnPoly算法流程

2 杆塔所属风区研判模型

2.1 风区边界点提取

风区边界点[5]的提取是判断杆塔所属风区的基础，利用ArcGIS软件对基础气象站坐标及历年基本风速数据进行插值计算，得到区域风区图空间插值图形。以30年重现期风区为例提取风区边界点，结果如图3所示。

图3(b)中存在明显的嵌套风区，为保证杆塔所属风区研判准确性，必须对嵌套风区进行人工修偏。寻找所有具有嵌套关系的风区图片区，人工去除嵌套风区，处理后的风区如3(c)所示。

2.2 杆塔所属风区研判及风速配置校核

2.2.1 所属风区研判

采用PnPoly算法，通过待测点作一条射线，与多边形边界交点个数为奇数，则该待测点位于多边形内部；若与多边形边界交点个数为偶数，则待测点位于多边形外部。利用Python编写该算法脚本，对于所有杆塔所属的风区进行研判，对嵌套风区人工处理前后研判结果对比分析。由于存在部分省外杆塔，所以校核的首要工作就是根据临近省份风区分布情况，人工标注宁夏区域外杆塔所属风区。对于区域外的杆塔所属风区，只能参照临省风区分布情况，以及杆塔所处位置就近参考风区所属等级进行人工标注。

(a)风区

(b)风区中片区0边界点

(c)风区嵌套处理后

2.2.2 风速配置校核

对于设计风速的校核，从PMS2.0系统中抽取杆塔参数数据，然后编写Python脚本，参考《宁夏电网风区分布图编制说明(国网)》中不同电压等级输电线路设计时采用的风速重现期[6-7]，如表1所示，对设计风速进行校核。

表1 不同电压等级输电线路设计时采用的风速重现期

算法流程如图4所示。

图4 杆塔所属风区研判及校核流程

图5(a)以30年重现期的风区图为例，片区1的边界点可以基本勾勒片区1所在的范围。图5(b)是30年重现期风区，匹配到该风区的片区1的杆塔分布情况。对比可知，该部分杆塔匹配结果准确。

图6(a)是50年重现期的风区图中片区1的边界点，可以基本勾勒片区1所在的范围。图6(b)是50年重现期风区图中匹配到该风区的片区1的杆塔分布情况。对比可知，该部分杆塔匹配结果准确。

(a)片区1边界点

(b)片区1内匹配的杆塔

(a)片区1边界点

(b)片区1内匹配的杆塔

图7(a)是100年重现期的风区图中片区0的边界点，可以基本勾勒片区0所在的范围。图7(b)是100年重现期风区图中匹配到该风区的片区0的杆塔分布情况。对比可知，该部分杆塔匹配结果准确。

(a)片区0边界点

(b)片区0内匹配的杆塔

图8(a)是30年重现期的风区，图8(b)是30年重现期风区未匹配到任何风区的杆塔分布情况，此部分杆塔即为疑似省外杆塔。对比可知，该部分杆塔匹配结果较为准确，但是有部分杆塔坐标点可能存在问题，需要进一步校核。

(a)30年重现期风区

(b)未匹配任何风区—疑似省外杆塔分布

3 实例分析

采用上文提出的模型，对某省杆塔所属风区进行研判分析，嵌套风区人工处理前后研判结果如表2所示。

表2 风区研判结果分析

由表2可知:对于嵌套风区的人工处理对于杆塔所属的各个重现期的风区图的研判准确率影响较大，尤其是30年重现期的风区图，杆塔错判个数最多达到1400个，而50年重现期的风区图也有1188个杆塔错判。由于嵌套风区的影响，导致多数错判的杆塔被“误认为”是省外杆塔，也就是无法匹配到任何风区，同样导致省外杆塔从实际个数546个突增到2618个，整体准确率下降至88%左右。相比较而言，对于嵌套风区经过人工处理之后，只有极少数杆塔被错判，整体准确率超过99%。实证表明，采用人工处理嵌套风区的方式，能够有效提升杆塔所属风区研判准确率。

由于存在部分省外杆塔，根据临近省份风区分布情况，人工标注宁夏区域外杆塔所属风区，在此基础上开展风速配置校核。根据风区校核结果，发现设计风速小于最低标准的杆塔占比7.62%。校核结果与现有风区不匹配，主要是受线路设计年份气象环境变化等因素影响，此处对小于最小设计风速要求的杆塔投运年限进行分析，结果如图9所示。

图9 主要年份投运杆塔设计风速小于最低标准情况

由图9可以看出，1975年、1989年投运的杆塔设计风速均小于最低标准，说明此类杆塔因投运年限过久，需要重新进行整改，并根据目前实际气象条件及时优化巡检及大修计划等。

4 分析结果

(1)采用PnPoly算法能够有效判别杆塔所属风区，利用人工处理嵌套风区的方式，能够有效提升杆塔所属风区研判准确率。因杆塔投运年份较早，杆塔的设计风速与最新风区图有较大偏差，需要着重对该部分杆塔进行整改，加强设备巡检与大修技改投入力度。

(2)根据宁夏风区特征[8]，应加强对西北偏向设计风速小于最低标准杆塔的巡检力度，对处于风口的杆塔塔身进行补强处理，着力加强线路转角、耐张杆塔跳线防风偏改造力度。根据杆塔所属风区，针对微气象区域特征明显，飑线风频发地区，在设计时应预留裕度，根据风区校核结果，调整绝缘子串型式或优化防风偏措施。

综上所述，对在运杆塔进行所属分区研判及设计风速校核，能够从源头上控制输电线路风偏等故障的发生，有效减少电网经济损失，有利于提高线路运行可靠性和健康水平。