摘要：本文基于自然灾害是对电网稳定运行的一大威胁，由于云南处于云贵高原地带，大部分地区的海拔处于1500到2000米之间，且存在部分超过3000米的海拔高度，受高海拔的影响，覆冰、山火、雷电、地震都是较为常见且危害较大的自然灾害。在这些自然灾害面前，电网设备也很难避免不受影响，在自然灾害这种不可抗力面前，预警就变得重要起来。针对各类监测设备监测到的自然灾害数据，及时结合电网设备进行分析，对受灾或可能受到自然灾害影响的设备信息进行推送告警，通知工作人员及时排查，降低自然灾害对电网设备的影响。
关键词：自然灾害;风险评估;预警;设备运行
云南省地势自北向南呈阶梯状逐级下降，属山地高原地形，山地面积占比高达88.64%，高海拔与山地在带来丰富的自然物资的同时，同样会带来多样的自然灾害。覆冰、地震、山火、雷电等自然灾害在云南都是较为常见的自然灾害，这对电网的稳定运行提出了巨大的挑战。本文针对云南常见的自然灾害，提出了一套基于自然灾害的设备风险评估与预警应用体系。
1自然灾害对电网的影响
自然灾害是人类依赖的自然界中所发生的异常现象，且对人类社会造成了危害的现象和事件。这些自然灾害和环境破坏之间又有着复杂的相互联系。人类要从科学的意义上认识这些灾害的发生、发展以及尽可能减小它们所造成的危害。云南地处云贵高原上，有较多的自然灾害，包括覆冰、山火、地雷、地震。在这些自然灾害面前，电网稳定运行也将受到巨大挑战。因此,采用科学有效的方法,及时开展自然灾害下设备风险评估与预警具有重要的现实意义和应用价值。本文在分析了基于自然灾害与电网设备信息，提出了一套基于自然灾害的设备风险评估与预警办法，分析各设备受影响情况，并通知工作人员去核查与维护设备，对电网的安全、稳定、高效的运行提供帮助。
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2自然灾害数据应用的不足
随着科学技术的不断提高，对于各类自然灾害数据的监测都已经拥有了较为全面且准确的手段，如地震发生后，可通过数据处理软件调取地震波形进行分析，测算出地震的时间、地点与等级三要素;山火可通过卫星进行监测，根据地面亮度点进行分析，确认山火点，再结合山火点周围的植被类型与风力风向，进行山火趋势推演。虽然已经可以监测这些自然灾害数据，但这些数据分散于不同的系统中，电网缺乏对这些自然灾害数据的融合处理，不具备自然灾害数据的自动接入功能，缺乏通过自然灾害与电网设备进行分析计算，需要一套受自然灾害影响设备的风险评估模型。这些的缺乏使得每次自然灾害的发生需要工作人员大规模去检查受灾情况，且有时候会导致电网受灾情况进一步恶化。针对这些问题亟需开展自然灾害的风险评估与告警，降低自然灾害对电网的运行所造成的影响。
3基于自然灾害的设备风险评估与预警
3.1自然灾害数据的接入
自然灾害数据虽然已经都被人们监测到了，但目前仍分布于各系统中，数据无法接入电力内网中，所以导致自然灾害数据无法和电力数据进行结合。精确而及时的自然灾害数据通过人工发现与录入会具有较大的延时，无法有效应对各种自然灾害的突发情况。所以亟需开展自然灾害数据的接入，通过接口、消息队列、文件服务等形式将自然灾害接入电力内网，具体网络结构如图1所示。针对各类自然灾害数据采用不同的方式进行传输，针对文件量较大的气象数据，采用SFTP文件传输的方式进行传输;地震数据结构简单，数据量较少，采用结构化方式进行传输。在数据接入的同时，保证电力内网信息安全也是重中之重的一个环节，增加内外网防火墙，采用单向网闸技术，保证高密级别内网数据不能流向外网，但外网的数据可以流向内网，从而保证数据交互的同时，内网数据不泄露至外网。
3.2自然灾害影响设备风险评估
数据通过应用接入成功后，开展自然灾害影响设备风险评估。首先开展地理空间距离计算，目前可使用的机房方法包括球面模型和椭球模型两类：其中球面模型计算方法将地球看成一个标准球体，球面上两点之间的最短距离即大圆弧长，这种方法使用较广，但存在一定的误差;椭球模型，该模型最贴近真实地球，精度也最高，但计算较为复杂。下面我们选取三种分析方法进行对比，选择最优算法作为自然灾害下设备风险情况分析算法。
(1)方法一：OracleSpatial空间分析之缓冲区分析方法分析函数SDO_GEOM.SDO_WITHIN_DISTANCE(sdo_Geometry1,Distance,sdo_Geometry2,Tolerance,'unit')用于判断自然灾害点在指定的距离内周边附近杆塔信息。其中sdo_Geometry1，sdo_Geometry2为空间数据对应的几何对象。Tolerance:容许的精度范围;Distance:指定的距离;Unit:用于表示距离的单位，可能是m或是km等长度单位，但必须是SDO_DIST_UNITS表中列举出来的单位之一。
(2)方法二：Haversine地理空间距离算法。此模型将地球看成圆球，假设地球上有A(经纬度为ja，wa)，B(经纬度为jb，wb)两点，A和B两点的球面距离就是AB的弧长，AB弧长=R*∠AOB(注：∠AOB是A、B分别于地球的球心的连线的夹角，R是地球半径，约为6367千米)，如图2所示。根据经纬度，以及地球半径R，将A、B两点的经纬度坐标转换成球体三维坐标;根据A、B两点的三维坐标求AB长度。最终得出AB两点得距离。
(3)Haversine地理空间距离算法Haversine公式采用了正弦函数，即使距离非常小，也能保持足够的有效数字。R为地球半径。可取平均值6371km。φ1,φ2表示两点的纬度。Δλ表示两点经度的差值。
通过上述三种方法，可准确计算出自然灾害与设备的距离，再结合设备的抗风险等级进行分析。将历史的自然灾害数据与电网数据进行分析，最终确定与历史灾害影响情况吻合的算法。再依据此算法，分析设备与自然灾害点的距离，同时结合设备自身抗风险等级进行关联分析，对设备风险进行评估。当发现设备距离灾害点较近且灾害情况大于设备的抗风险等级，会通过多样的手段进行风险预警。
3.3设备风险预警
当设备风险评估完成后，数据分析服务会将数据推送至告警服务器，告警服务器采用应用推送、短信告警、邮件告警的方式进行推送消息。工作人员可通过手机、电脑等设备进行查看推送的消息，及时了解自然灾害影响的设备情况。同时采用多种消息渠道推送，降低接收失败的问题。具体的告警如图3所示。——论文作者：丁薇 顾仕强 刘杨
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