摘要： 强风暴是对电网运行威胁最大的一种自然灾害。 针对电网风灾评估的困难， 根据 电网覆盖区内的气象数据、电网信息和地理信息，利用中尺度区域气象数值模式和小尺度边界层数值模式（WRF -CALMET），本文结合统计降尺度诊断技术建立了复杂微地形条件下热带气旋大风的数值预报模型，进而建立了能够反映台风风场叠加效应的复杂微地形强迫下的风场分布和变化的预警信息管理系统。最后通过结合电网风灾评估模型，在电网综合防灾减灾系统平台上实现了高分辨率、多层次的电网风灾预测预警。本系统提高了大风灾害预报预测能力，可以完善灾害预警预报系统，对于防灾减灾工作具有重要的理论意义和应用价值。

1 概述

福建地处东南沿海，自然灾害频发，自然灾害种类之多堪称全国之最，有风灾、水灾、雷害、火烧山、污秽、地质灾害及覆冰等灾害。每年都不同程度地给福建电网造成损失，严重威胁着福建电网的运行安全。据统计，由于自然环境因素引起的跳闸约占总跳闸的70％，绝大多数电网事故源自自然灾害[1]。强风暴是对电网运行威胁最大的自然灾害之一，能够导致输电线路大量跳闸或停运，严重时会造成断线、倒塔及其他设备受损，可能造成电网大面积瘫痪[2]。目前关于电网风灾方面的研究主要集中在抗风设计研究，通过对输电塔线体系风振响应进行理论分析[3]和风洞试验研究[4]，以改进输电塔的抗风设计，提高输电线路的风灾防御能力。而考虑电网实际运行状态下，极端天气下的强风暴在特殊地形条件下极易超过杆塔的抗风设防标准，此时仅靠盲目提高设计标准是不明智的，应该结合风灾评估的思想，深入研究强风暴产生发展的本质，对其极端风场分布进行预测预报，对受其影响的线路杆塔分等级预警，以提醒相关运行人员进行决策处置。

本文基于理论建模和数值模拟相结合的手段，建立了福建电网覆盖区的大风数值预报模型，实现对复杂地形条件下的强风风场分布预测。并结合杆塔的抗风设计参数建立杆塔损毁概率模型，在电网综合防灾减灾系统中实现电网风灾预测预警。

2 数值预报模型研究

2.1 数值预报模式选择

通常情况下，全球气候模式（Global Climate Models, GCMs）的网格间距约为100-300km，采用动力降尺度方法，使用高分辨率区域气候模式（Regional Climate Models, RCMs）能够得到分辨率为几十公里甚至更高的信息。如美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research, NCAR）等机构开发研制的新一代中尺度数值天气预报系统WRF（Weather Research and Forecasting model）是非静力的有限区域预报模式，采用原始大气运动方程组，垂直方向为地形跟随坐标，同时具备多重网格嵌套技术，能够通过动力降尺度方法得到1km分辨率的近地层风场模拟结果。WRF已被广泛应用于中尺度及区域大气数值模拟，在数值天气预报、空气质量研究等方面有很好的模拟能力，是当前最先进的大气数值模式之一。

中尺度预报模式WRF的输出结果还可以通过小尺度边界层诊断模式CALMET做进一步降尺度分析[5]。CALMET模式核心部分包括风场诊断模块及客观分析模块，将WRF模式输出结果作为初始猜值场输入CALMET模式，经由地形的动力学影响调整，可以得到分辨率为100m的风场分布。另外，在大量观测资料可用的情况下，客观分析模块能够对诊断风场作进一步的调整。

本文应用动力降尺度分析方法，利用全球数值模式或再分析资料提供的初始、边界条件，驱动中、小尺度气象数值模式耦合的大风评估与预报系统，提供1-3km分辨率的中尺度风场和100-200m分辨率的微尺度风场，随后对模拟结果进行统计降尺度分析，实现对大风资源跟踪监测、预报和评估。在本模型研究中，诊断风场模块由两步完成，如图1所示：首先，WRF输出的1km分辨率风场作为第一插值场输入到CALMET中，即将WRF的1km预报结果插值到CALMET诊断模式分辨率为100m×100m的网格上，经过地形的动力学影响、倾斜气流和阻塞效应等的调整；其次，利用观测资料对其进行客观分析，得到高分辨率、多层次的近地层高分辨率风场。利用以偏最小二乘法为核心的MOS方法等统计模型对模拟结果进一步做统计降尺度分析，定点评估和预报风速的变化。

2.2 接口说明

本文研发工作将在天气预报模式（WRF）3 km数值产品的基础上，结合动力降尺度技术，运行大气边界层模块（CALMET），最后输出产品为100米网格分辨率的福建地区近地层风场产品。降尺度区域将覆盖整个福建省，即整个福建地区无缝隙划分出305块降尺度区，如图2所示。运行动力降尺度模式（CALMET）后输出的产品及其接口说明如下：

（1）CALMET最终输出数据为直接访问二进制格式（direct access binary），文件后缀名为.dat；并配有相应数据说明文件，后缀名为.ctl，可以通过气象专业软件GrADS打开进行分析和绘图。

（2）数据文件名命名规则为：calmet_区域编号_日期_时间.dat。数据存放顺序为：x->y->z->vars（不同变量）->time。

（3）输出产品：2个风场变量（风速u分量和风速v分量，单位：m/s）。

（4）垂直方向：9个垂直层（100m以下间隔10m一层）。

（5）时间间隔：1小时，每个数据文件包含72个时次（与WRF预报长度相同）。

（6）水平分辨率：100m，每个文件所包含的数据块维数为201×201，区域范围20km×20km。

（7）产品输出格式为：根据电网综合防灾减灾系统和高分辨率风灾预警系统的实际情况，最终输出数据采用ASCII格式，以文本文件存放每块数据。具体格式如下：

文件名：年 月 日 时 块.txt

内容：经度 纬度 层次 预报时效 风速 风向

图2 数值模拟区域分块图

Fig.2 Numerical model domain block graph

2.3 预报结果分析

为检验模型预报效果，本文选取2010年第13号强台风“鲇鱼”（MEGI）为例进行结果对比分析。 “鲇鱼”台风于10月23日12时55分在福建省漳浦县沿海登陆，登陆时中心附近最大风力有13级(38米/秒)，中心最低气压为970百帕，是1949年以来登陆福建省最晚的台风。

利用WRF-CALMET对本次台风登陆过程进行数值模拟，输出72小时（10月22日0时至10月25日0时）预见期的模拟结果。其中图3和图4分别为WRF和CALMET模拟区域图。

图3 WRF模拟区域图

Fig.3 WRF model domain graph

图4 CALMET模拟区域图

Fig.4 CALMET model domain graph

图5为台风登陆期间某时刻的CALMET模拟结果。图6为台风登陆期间漳浦站的风速预报值和观测值对比曲线，其中FORcast_WIND_SPEED和WIND_SPEED_INSTANT分别为预报风速和瞬时风速观测值，可见预报的数值和变化趋势均与观测值相近，模式预报的效果和精度均较高，且均在登陆时刻达到最大值，登陆后均迅速衰减，这与实际情况非常吻合。

图5 CALMET数值模拟结果

Fig.5 CALMET numerical simulation result

图6 漳浦站的风速预报值和观测值对比曲线图

Fig.6 Contrast curve of forcasting value and observed value of wind speed in Zhangpu station

3 风灾评估模型研究

电网风灾的形成是一个多种因素综合作用的结果，这些因素包括风速、风向、输电线路走向、地形、地质类型和降雨量等等，它们之间存在复杂的非线型关系，其中大部分因素都具有极强模糊性和不确定性。对电网风灾的确定性评估十分困难、复杂，目前资料、数据还相当匮乏。文[6]采用模糊风险评估方法进行电网风灾综合评估，但其考虑的要素较多，且大部分因子无法直接获取，而权重参量的选取更多依赖于经验，故目前主要是用于预想事故集排序，该评估模型更多的是一种概念模型，要真正用于风灾预警还需要更进一步的研究。考虑目前数值预报模型输出值只有风速和风向，且精度和实时性较高，故对风灾评估模型进行简化，结合杆塔的抗风设计参数建立了杆塔损毁概率模型，在系统中实现电网风灾的预测预警。具体流程如图7所示。

每级输电塔在设计时都有其额定的设计风速，设为 V 。本文假设预测风速 v 小于设计风速 V 时，损毁概率 λ(v) 为 0 ； v 大于 2V 时，损毁概率为 1 ； v 在 V 和 2V 之间时，损毁概率指数增长（如式 (6) 所示），这主要是考虑钢的承载极限在大变形时往往有指数增长特性。于是，可以得到输电塔基于预测风速的损毁概率模型：

结论

本文在广泛调研电网风灾防御现状和问题的基础上，通过结合中小尺度气象学和模式预报方面的最新研究进展，应用中尺度天气模式（ WRF ）结合小尺度边界层模式（ CALMET ）的动力降尺度技术成功建立了热带气旋大风数值预报模型，可得到高分辨率、多层次的近地层风场分布，并 结合输电线路杆塔抗风强度等参数， 基于电网综合防灾减灾系统平台开发了一套电网风灾预警系统，实现了复杂地形条件下的电网风灾预测预警。

该系统可以为电力覆盖区域内电网输电系统的抗风安全和工程设计投资估算提供理论依据和科学保障，可以进一步完善灾害预警预报系统，提高大风灾害预报预测能力。其研究结果将会有效地保障研究区域内的输电铁塔的抗风安全，从而产生较大的直接经济效益和示范作用。将为大风灾害预防和电网规划提供决策支持，并实时反应电网运行风险状况，具有广阔的应用前景。

参考文献

[1] 谢强, 李杰. 电力系统自然灾害的现状与对策[J]. 自然灾害学报, 2006, 15(4): 126-131.

Xie Qiang and Li Jie. Current situation of natural disaster in electric power system and countermeasures[J]. Journal of Natural Disasters, 2006, 15(4): 126-131.

[2] 张勇. 输电线路风灾防御的现状与对策[J]. 华东电力, 2006, 34(3): 28-31.

Zhang Yong. Status quo of wind hazard prevention for transmission lines and countermeasures[J]. East China Electric Power, 2006, 34(3): 28-31.

[3] 邓洪洲, 司瑞娟. 特高压大跨越输电塔动力特性和风振响应分析[J]. 建筑科学与工程学报, 2008, 25(4): 23-30.

Deng Hongzhou, Si Ruijuan. Analysis of dynamic behavior and wind-induced response of UHV long-span transmission towers[J]. Journal of Architecture and Civil Engineering, 2008, 25(4): 23-30.

[4] 邓洪洲, 朱松晔, 陈晓明等. 大跨越输电塔线体系气弹模型风洞试验[J]. 同济大学学报, 2003, 31(2): 132-137.

Deng Hongzhou, Zhu Songye, Chen Xiaoming, etc. Wind tunnel investigation on model of long span transmission line system[J]. Journal of Tongji University, 2003, 31(2): 132-137.

[5] Steve H. L. Yim, Jimmy C. H. Fung, Alexis K. H. Lau, etc. Developing a high-resolution wind map for a complex terrain with a coupled MM5/CALMET system[J]. Journal of Geophysical Research. D, Atmospheres, 2007, 112(5).

[6] 林智敏. 灾害天气环境下电网在线预想事故分析[D]. 福州大学, 2008.

Lin Zhimin. On-line contingency analysis in adverse weather condition[D]. Fuzhou University, 2008.

作者简介

熊 军 男，1979年生，博士后，高级工程师，主要从事高电压与绝缘技术、电网防灾减灾与应急管理等方面的研究。

林 韩 男，1958年生，博士，教授，主要从事电力系统及其自动化、电网防灾减灾、继电保护技术等方面的研究。

王庆华 男，1968年生，硕士，高级工程师，主要从事电网防灾减灾