[發明專利]基于風波動過程的輸電鐵塔動態響應分析方法、系統、存儲介質及設備

在審

• 申請號: 202211422235.0
• 申請日: 2022-11-14
• 公開（公告）號: CN115730515A
• 公開（公告）日: 2023-03-03
• 發明（設計）人: 范偉男;劉俊翔;王紅斌;莫文雄;欒樂;王勇;許中;周凱
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司廣州供電局
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F119/14
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 黃衛萍

1.基于風波動過程的輸電鐵塔動態響應分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取風場與響應數據，對數據進行預處理，清除誤差數據，并標準化數據；利用MATLAB中Wavelet Toolbox對各項激勵和響應進行小波分解，分別將各低頻分量和各高頻分量進行合并重構，獲取低頻重構分量和高頻重構分量，并選取代表數據特征的分量數據；

S2、利用處理后的數據計算非線性相關系數；選取測點的各響應參數與風場特征參數的相關系數，將此相關系數最大處的風場特征參數類型作為劃分波動段的標準；

S3、以風速的低頻重構分量的相鄰極小值為界，將風速和鐵塔響應的時間序列劃分為若干波動段研究；利用風速趨勢項的極值劃分風速階段，包括高風段、降風段、升風段、低風段；將風速數據歸一化后，再將風速波動段按照時序分段；根據風速波動段的劃分情況，對鐵塔各節點的振動加速度和傾斜角小波重構時序進行波動過程的劃分，進而利用各響應波動過程中的波動特性參數，包含幅值、波長，進行鐵塔節點位移形變的離散計算。

2.根據權利要求1所述的基于風波動過程的輸電鐵塔動態響應分析方法，其特征在于，步驟S1中獲取風場與響應數據的具體過程如下：

S111、通過統計氣象站數據，利用反距離加權法格點化插值算法得到高精度的格點化數據；

S112、結合GIS以及地形數據對插值數據進行修正；

S113、編寫算法計算得到高精度的格點化風場數據及圖像信息。

3.根據權利要求2所述的基于風波動過程的輸電鐵塔動態響應分析方法，其特征在于，步驟S111中的氣象站數據包括一定時間內風速；湍流強度；桿塔響應數據，包括節點加速度、角加速度及傾角。

4.根據權利要求1所述的基于風波動過程的輸電鐵塔動態響應分析方法，其特征在于，步驟S2中引入非線性相關系數ρ_xy，用于綜合反映風場和鐵塔響應參數的時間序列兩信號中每一頻率分量的相位及幅值信息，描述風場和鐵塔響應參數的時間序列兩個信號在同一時段內的相似程度，如下式：

其中，x(n)、y(n)分別為風場參數和鐵塔響應參數的低頻重構分量。

5.根據權利要求1所述的基于風波動過程的輸電鐵塔動態響應分析方法，其特征在于，步驟S3中風速波動段劃分的具體過程如下：

S31、定義波動段的特征向量，將風速數據歸一化后利用自組織映射SOM神經網絡對其周期項的波動段進行識別，輸入特征向量：

C[S_max,S_min,R,T]

S32、利用SOM神經網絡聚類將周期項波動段分為長時大波動、短時大波動、長時小波動和短時小波動四種類型；結合趨勢項分段獲取風速狀態分布圖，將風速波動段按照時序分段。

6.基于風波動過程的輸電鐵塔動態響應分析系統，其特征在于，包括：

重構分量獲取模塊：通過獲取風場與響應數據，對數據進行預處理，清除誤差數據，并標準化數據；利用MATLAB中Wavelet Toolbox對各項激勵和響應進行小波分解，分別將各低頻分量和各高頻分量進行合并重構，獲取低頻重構分量和高頻重構分量，并選取代表數據特征的分量數據；

風場與響應參數的相關系數計算模塊：通過利用處理后的數據計算非線性相關系數；選取測點的各響應參數與風場特征參數的相關系數，將此相關系數最大處的風場特征參數類型作為劃分波動段的標準；

波動劃分模塊：通過利用風速的低頻重構分量的相鄰極小值為界，將風速和鐵塔響應的時間序列劃分為若干波動段研究；利用風速趨勢項的極值劃分風速階段，包括高風段、降風段、升風段、低風段；將風速數據歸一化后，再將風速波動段按照時序分段；根據風速波動段的劃分情況，對鐵塔各節點的振動加速度和傾斜角小波重構時序進行波動過程的劃分，進而利用各響應波動過程中的波動特性參數，包含幅值、波長，進行鐵塔節點位移形變的離散計算。