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May 10, 2023

Vorhersage der Entstehung von Waldbränden, die durch dynamische Schwankungen des Leiters bei starkem Wind verursacht werden

Wissenschaftliche Berichte Band 13,

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 3998 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Details zu den Metriken

Bei Starkwindereignissen und trockenem Wetter können Stromnetze die Ursache für katastrophale Waldbrände sein. Insbesondere der Kontakt zwischen Leiter und Vegetation gilt als Hauptursache für Waldbrände im Versorgungsgebiet. Es besteht ein dringender Bedarf an einer genauen Analyse des Waldbrandrisikos zur Unterstützung der betrieblichen Entscheidungsfindung, beispielsweise beim Vegetationsmanagement oder vorbeugenden Stromabschaltungen. In dieser Arbeit wird der Zündmechanismus untersucht, der dadurch verursacht wird, dass der Übertragungsleiter in die nahegelegene Vegetation schwankt und zu einem Funkenüberschlag führt. Konkret wird der untersuchte Grenzzustand dadurch definiert, dass der Leiter in den vorgeschriebenen Mindestvegetationsabstand eindringt. Die stochastischen Eigenschaften der dynamischen Verschiebungsreaktion einer mehrfeldrigen Übertragungsleitung werden durch effiziente Spektralanalyse im Frequenzbereich abgeleitet. Die Eingriffswahrscheinlichkeit an einem bestimmten Ort wird durch die Lösung eines klassischen Erstexkursionsproblems geschätzt. Diese Probleme werden häufig mithilfe statisch-äquivalenter Modelle gelöst. Die Ergebnisse zeigen jedoch, dass der Beitrag zufälliger Windstöße zur dynamischen Verschiebung des Leiters bei turbulenten starken Winden beträchtlich ist. Die Vernachlässigung dieser zufälligen und dynamischen Komponente kann zu einer Fehleinschätzung der Zündgefahr führen. Die prognostizierte Dauer des Starkwindereignisses ist ein wichtiger Parameter zur Bestimmung der Zündgefahr. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass die Eingriffswahrscheinlichkeit stark von der Vegetationsentfernung und der Windintensität abhängt, was die Notwendigkeit hochauflösender Daten für diese Größen unterstreicht. Die vorgeschlagene Methodik bietet einen potenziellen Weg für eine genaue und effiziente Vorhersage der Zündwahrscheinlichkeit, was einen wichtigen Schritt bei der Analyse des Waldbrandrisikos darstellt.

Ein Lauffeuer, auch Buschfeuer genannt, kann bei ungünstigem Wetter (niedrige Luftfeuchtigkeit, hohe Temperatur, starker Wind usw.) in Kombination mit trockenem Vegetationsbrennstoff entstehen. In den letzten Jahrzehnten haben sich Waldbrände weltweit zu einer ernsthaften Bedrohung entwickelt, beispielsweise in Südeuropa, Nordamerika und im Südosten Australiens1,2,3. Waldbrände in verschiedenen Regionen weisen regionale Besonderheiten auf, da lokale Bedingungen typische Zündursachen, Brandverhalten usw. beeinflussen. In den Vereinigten Staaten stellen Waldbrände eine besonders große Gefahr in Kalifornien dar, wo es häufig zu verheerenden Waldbränden kommt. Das kalifornische Ministerium für Forstwirtschaft und Brandschutz (CAL FIRE) meldete im Zeitraum 2016–2020 einen Jahresdurchschnitt von 3.217 Waldbränden und 624.728 verbrannten Hektar in Kalifornien4. Während Waldbrände durch eine Vielzahl von Ursachen ausgelöst werden können (z. B. Blitzschlag, Brandstiftung, Rauchen usw.), hat sich gezeigt, dass Stromleitungen die einzige nicht rückläufige Zündquelle sind5. Statistiken zeigten, dass von den 20 verheerendsten Waldbränden in Kalifornien mindestens fünf von Stromnetzen ausgingen, darunter der Lagerbrand 2018, der 18.804 Gebäude zerstörte und 85 Todesopfer forderte6. Aufgrund ihres besonderen Zusammenhangs mit extremen Wetterbedingungen ist es tatsächlich wahrscheinlicher, dass sich durch das Stromnetz verursachte Vorfälle zu großen Waldbränden entwickeln. In einem Stromnetz, das aus zahlreichen Komponenten und Geräten besteht, kann es bei starkem Wind zu einem starken Anstieg von Ausfällen/Störungen kommen7,8. Unter Einwirkung heißer und trockener Luft können verschiedene Zündmechanismen ausgelöst und Brände entstehen, wenn brennbare Brennstoffe vorhanden sind. Darüber hinaus können starke Winde die Brandausbreitung erheblich begünstigen und gleichzeitig die Brandbekämpfung behindern. Wind ist der treibende Wetterfaktor für die Stromleitungszündung. Darauf deutet das gemeinsame Auftreten von Waldbränden im Zusammenhang mit Stromleitungen und saisonalen extremen Winden in Kalifornien hin9,10. Diese Föhnwinde (bekannt als Diablo-Winde oder Santa Ana-Winde) zeichnen sich durch bemerkenswerte Intensität und Böigkeit aus.

Das Stromnetz besteht im Allgemeinen aus zwei Systemen: dem Übertragungssystem und dem Verteilungssystem. Im Vergleich zum Verteilungssystem spielt das Übertragungssystem eine wichtigere Rolle für die Stromversorgungszuverlässigkeit, da es große Mengen Strom mit hoher Spannung über große Entfernungen transportiert. Es besteht ein wachsendes Forschungsinteresse an der Untersuchung der Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit von Energieinfrastrukturen, die Windgefahren ausgesetzt sind11,12,13,14,15,16,17. In den meisten Fällen wurde das strukturelle Versagen einer bestimmten Komponente (z. B. Übertragungsleiter, Strommasten/-masten) untersucht. Bei Waldbränden unterscheidet sich der relevante Grenzzustand jedoch vom herkömmlichen Strukturversagen, da der Schwerpunkt auf der Wahrscheinlichkeit liegt, wirksame Zündmechanismen auszulösen18. Beispielsweise sind heiße Metallpartikel aus Lichtbögen des Leiters und brennende Glut aus dem Kontakt zwischen Leiter und Vegetation geeignete windbedingte Fehlerarten, wohingegen strukturelles Versagen (z. B. Leiterbruch) nicht unbedingt gefährlich ist19. Es wurde gezeigt, dass der Kontakt mit der Vegetation mit einem Anteil von 53,5 %20 die Hauptursache für die Entzündung von Elektrizitätswerken in Kalifornien war. Bei starkem Wind tritt der Kontakt zwischen Leiter und Vegetation im Allgemeinen in zwei Formen auf: abgebrochene Bäume/Äste fallen auf den Leiter (das sogenannte „Einfallen“-Problem) und der Leiter schwingt in die nahegelegene Vegetation hinaus (das „Einwachsen“) " Ausgabe). Freileitungen werden in der Regel von hohen Sendemasten getragen, wodurch das Problem des Einsturzes weniger wahrscheinlich ist. Stattdessen wird das Problem des Einwachsens der Vegetation als eine große Bedrohung für elektrische Übertragungssysteme identifiziert21. Übertragungsleiter sind Windgefahren am stärksten ausgesetzt, da sie sich über große Entfernungen in unterschiedlichem Gelände erstrecken. Sie sind sehr flexibel und in der Mitte der Spannweite können große Schwingbewegungen (10–20 m) beobachtet werden22. Es wird erwartet, dass der Klimawandel das Ausmaß und die Häufigkeit zukünftiger extremer Wetterereignisse beeinflussen wird. Die American Society of Civil Engineers (ASCE) setzt sich für eine adaptive Infrastruktur für den Klimawandel ein. Wie darin erwähnt, können potenzielle nachteilige Veränderungen, wie längere Trockenzeiten, wärmere Temperaturen und erhöhte extreme Windintensitäten, die Situation einer durch Stromleitungen verursachten Entzündung verschlimmern23,24. Eine große Herausforderung besteht darin, die Auswirkungen des Klimawandels auf gebaute und natürliche Systeme anhand von Klimaprojektionen abzuschätzen. Bei unterschiedlicher Komplexität und Zielsetzung kann die Klimaanalyse auf unterschiedlichen Ebenen durchgeführt werden24. Selbst wenn man die zukünftigen Auswirkungen des Klimawandels außer Acht lässt, wurde eine statische Windgefahrenkarte mit einer 20-jährigen Wiederkehrperiode erstellt, die die Schwere des Problems zeigt (siehe Abb. 1). Die zur Erstellung der Windgefahrenkarte verwendete Methodik ist in den Zusatzinformationen detailliert beschrieben. Abb. 1 deutet darauf hin, dass in Kalifornien mit sehr starken Winden mit einem breiten Intensitätsbereich (17–104 m/s) zu rechnen ist. Trotz der spärlichen Anzahl von Stationen in einigen Gebieten sind auch deutliche räumliche Unterschiede zu beobachten, die eine ernsthafte Herausforderung für den Betrieb großer Stromnetze darstellen könnten.

Windgefahrenkarte für Kalifornien (Wiederkehrzeitraum = 20 Jahre).

Angesichts des Potenzials verheerender Waldbrände, die von Stromnetzen ausgehen, sind kalifornische Elektrizitätsversorger berechtigt, als Reaktion auf Unwetter eine präventive Stromabschaltung (Public Safety Power Shutdown, PSPS) durchzuführen25. Allein in der Brandsaison 2019 waren Millionen Menschen von den mehr als einen Monat andauernden Stromausfällen betroffen26,27. Trotz der sofortigen Wirksamkeit, um zu verhindern, dass Stromanlagen Brände verursachen, kann ein PSPS-Ereignis zu anderen erheblichen Störungen führen, da Gemeinden und kritische Infrastrukturen stromlos sind. Die Risikoanalyse ist ein leistungsstarkes Instrument zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheiten. Im PSPS-Kontext müssen zwei Risiken abgewogen werden, nämlich das Risiko durch Waldbrände in Versorgungsbetrieben und das Risiko durch Ereignisse im Zusammenhang mit dem Stromausfall, die von einer Zunahme von Autounfällen aufgrund fehlender Ampeln bis hin zu Gesundheitsproblemen reichen können verursacht durch die Abschaltung häuslicher lebenserhaltender Geräte28. Die Risikoanalyse von Waldbränden befasst sich im Allgemeinen mit drei Komponenten: Zündwahrscheinlichkeit, Brandwahrscheinlichkeit (oder Ausbreitungswahrscheinlichkeit) und Anfälligkeit29. Im Hinblick auf die Zündwahrscheinlichkeit konzentrierten sich einige frühere Studien auf die Entwicklung statistischer Modelle durch die Untersuchung historischer Zündaufzeichnungen30. Diese rein datengesteuerte Art von Ansätzen ist vielseitig und auf verschiedene Zündquellen anwendbar. Sie sind jedoch nicht aussagekräftig hinsichtlich des Verständnisses der zugrunde liegenden Fehler- und Zündmechanismen, die zu Verbesserungsmaßnahmen und Echtzeitentscheidungen bei PSPS führen könnten. Im Gegensatz dazu gibt es nur wenige Forschungsarbeiten zur Waldbrandentfachung, die sich auf die physikalische Wechselwirkung zwischen starkem Wind und der Strominfrastruktur konzentrieren, die im Mittelpunkt dieser Studie steht.

Die Vorhersage der Entzündung hat großen Einfluss auf die Analyse des Waldbrandrisikos, da die anschließende Brandausbreitungssimulation und Brandschadensanalyse auf den Ort und den Zeitpunkt der Entzündung als Eingabedaten angewiesen ist. Daher konzentriert sich diese Studie auf die Zündung, die dadurch entsteht, dass der Übertragungsleiter nah genug an die umgebende Vegetation geblasen wird und einen Funkenüberschlag oder Funken verursacht. Insbesondere wird eine Methode zur Abschätzung der Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs in die Grundfreigabe (d. h. des auslösenden Fehlers) vorgeschlagen, wie in Abb. 2 zusammengefasst.

Rahmen der vorgeschlagenen Methodik (Beachten Sie, dass das letzte Feld dem Kontext dient, aber nicht in die Analyse einbezogen wird).

Das Neue an diesem Artikel besteht darin, dass er die Idee einführt, das Problem der durch Zündung verursachten Abstandsverletzung durch eine formale Analyse der strukturellen Reaktionen unter Berücksichtigung von Windlastunsicherheiten zu untersuchen. Die mit dieser Methode berechnete Eingriffswahrscheinlichkeit berücksichtigt alle relevanten Faktoren, wie z. B. die Dauer des Windereignisses, die Windintensität, die Eigenschaften der Übertragungsleitung (TL) und die Vegetationshöhe. Es ist erwähnenswert, dass frühere Studien zur Dynamik von Leiterkabeln im Spektralbereich (unter Verwendung einer ähnlichen Charakterisierung für den stochastischen Windprozess) sich auf die Belastungen im Zusammenhang mit dem Leiterversagen konzentrierten. Die Anwendung auf Vegetationseingriffe erfordert jedoch einen deutlichen Fokus auf die Leiterverschiebungen. Daher ist es erforderlich, eine neue Grenzzustandsgleichung und ein zugehöriges First-Passage-Problem zu formulieren, was ein ursprünglicher Beitrag dieser Arbeit ist. Der Rest dieser Arbeit ist wie folgt aufgebaut. Zunächst werden die Hintergründe und Praktiken des Vegetationsmanagements beleuchtet und anschließend der relevante Grenzzustand definiert. Zweitens wird die vorgeschlagene Methodik zur Berechnung der Eingriffswahrscheinlichkeit detailliert beschrieben. Abschließend werden im Anwendungsteil zwei Beispiele in unterschiedlichen Maßstäben aufgeführt, in denen wichtige Ergebnisse vorgestellt werden.

Die Vegetation, die in der Nähe von Strominfrastrukturen wächst, gilt seit langem als Bedrohung für die Zuverlässigkeit von Stromnetzen und ist insbesondere in Übertragungssystemen besorgniserregend. Tatsächlich kann die Verschiebung des elektrischen Stroms aufgrund eines ausgefallenen TL zu kaskadierenden Ausfällen an anderer Stelle und zu massiven Stromausfällen führen31. Unterdessen hat die Urbanisierung dazu geführt, dass die Energieinfrastruktur in die Wildland-Urban-Schnittstelle (WUI) verlagert wurde, die stärker bewaldet und feuergefährdeter ist, was die durch die Nähe zur Vegetation verursachten Risiken verschärft9. Die überwiegende Mehrheit der Übertragungsleitungen verwendet Freileitungen anstelle von Erdkabeln, da letztere viel teurer in der Installation und Wartung sind. Wie bereits erwähnt, gibt es zwei Arten von Wechselwirkungen zwischen Vegetation und Leiter, die einen Ausfall auslösen können: der Fall-in-Typ und der Grow-in-Typ. Der Fall-in-Versagensmechanismus beinhaltet erhebliche Unsicherheiten auf der Vegetationsseite, einschließlich des Gesundheitszustands der Vegetation und der Bruchfestigkeit unter Windlast, um nur einige zu nennen. Obwohl moderne Technologien wie Light Detection and Ranging (LiDAR)32 die Erfassung von Vegetationsdaten erleichtert haben, bleibt das Fall-in-Problem angesichts der Komplexität der Vegetation und der windgetragenen Route nach dem Bruch selbst im probabilistischen Sinne sehr schwer vorherzusagen. Andererseits konzentriert sich dieser Artikel auf die Wachstumsklasse potenzieller Ausfälle, die eng mit dem Strukturverhalten zusammenhängt. Insbesondere wird die windinduzierte dynamische Verschiebungsreaktion von Übertragungsleitungen untersucht, um besser zu verstehen, wie sie die Wahrscheinlichkeit einer Spielraumbeeinträchtigung und damit einer Zündung erhöht. Der entsprechende Zündmechanismus ist das Flashover-Phänomen, bei dem elektrischer Strom durch die Luft vom Leiter zu einem nahegelegenen Objekt (typischerweise Bäume) springt. Die vom Hochspannungsstrom freigesetzte Energie kann bei feuchtigkeitsarmer Vegetation und trockener Atmosphäre zu Entzündungen und sogar Bränden führen. Es ist wichtig zu beachten, dass es auch dann zu einem Überschlag kommen kann, wenn kein direkter Kontakt zwischen Leiter und Bäumen besteht.

Um Vegetationsunterbrechungen in der Strominfrastruktur vorzubeugen, sind allgemein Abstandsvorschriften festgelegt. Im Hinblick auf die Waldbrandgefahr im Zusammenhang mit Stromleitungen können strengere Vorschriften eingeführt werden. In den Vereinigten Staaten ist der NERC FAC 003-4-Standard für das Vegetationsmanagement von Übertragungssystemen am relevantesten21. Im Wesentlichen erfordert es die Einhaltung eines Mindestvegetationsabstands (MVCD) zwischen Übertragungsleitern und angrenzender Vegetation. Die „Drahtgrenzzone“ ist eine wirksame Technik im Vegetationsmanagement von Übertragungssystemen und wird in der Praxis häufig eingesetzt33. Mit diesem Ansatz wird ein Wegerecht (Right-of-Way, ROW) entlang von Übertragungsanlagen eingerichtet, wie in Abb. 3 dargestellt. Typischerweise besteht das ROW aus einer Drahtzone, in der nur niedrig wachsende Vegetation erlaubt ist, und zwei Grenzzonen, in denen höhere Sträucher und kleine Sträucher wachsen Bäume können zulässig sein. In Anbetracht der Durchbiegung und Schwankung des Leiters ist die Breite der Reihe normalerweise viel größer als für die reine Strukturplatzierung erforderlich. Beispielsweise kann die ROW von 230-kV-Leitungen zwischen 20 m und 60 m variieren. Beachten Sie, dass in Abb. 3 Vegetation und Leiterbewegung nur auf einer Seite dargestellt sind und die MVCD als Radius um den Leiter herum angegeben ist. Da sich die Position eines Leiters aufgrund verschiedener Belastungen ständig ändert, kann entlang der Trajektorie eine potenzielle Überschlagszone identifiziert werden.

Vorfahrt für die Übertragungsleitung.

Wie oben erwähnt, besteht das untersuchte Ausfallszenario darin, dass der Leiter nach außen schwankt und nahe genug an die Vegetation herankommt, um möglicherweise einen Funkenüberschlag zu verursachen und einen Brand zu entzünden. Der Luftspalt zwischen Leiter und Vegetation kann als Isolator betrachtet werden, dessen Isolationsvermögen von seiner Größe und den Umgebungseigenschaften (z. B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit) abhängt. In Bezug auf die Spaltgröße gibt es zwei Hauptquellen der Unsicherheit: Zum einen ist die turbulente Windlast verantwortlich, die sich direkt auf die Bewegung des Leiters und der Vegetation auswirkt; Das andere ist das Vegetationswachstum, das durch natürliche Bedingungen und menschliche Eingriffe (z. B. periodisches Beschneiden) beeinflusst wird. Das Vegetationswachstum ist nur über lange Zeithorizonte (Monate, Jahre) von Bedeutung und seine Auswirkungen können im Zusammenhang mit kurzzeitigen Starkwindereignissen vernachlässigt werden. Daher wird die Spaltgröße in erster Linie durch die windbedingte Leiterverschiebung beeinflusst, da die Vegetationsbewegung im Vergleich dazu normalerweise als vernachlässigbar gering angesehen wird. Diese Studie definiert den Fehlerzustand (dh den Grenzzustand) als das Eindringen des Leiters in die MVCD. Im Rahmen der Risikoanalyse von Waldbränden ist es wichtig zu erkennen, dass das Erreichen dieses Grenzzustands nur der erste Schritt in der Ereigniskette aus Übergriff, Überschlag und Zündung ist und die bedingten Eintrittswahrscheinlichkeiten der anderen beiden Schritte bei der Berechnung berücksichtigt werden sollten Gesamtgefahr einer Entzündung.

Um die Überschlagswahrscheinlichkeit über einen Luftspalt, dessen Größe sich während des Windereignisses ändert, genau zu berechnen, sollte die Beziehung zwischen der Spaltgröße und seiner Isolationskapazität quantifiziert werden. Beispielsweise wurde die Gallet-Gleichung in den NERC FAC 003-4-Standard übernommen, um eine MVCD zu berechnen, die eine Überschlagswahrscheinlichkeit von \(10^{-6}\) oder weniger ergibt21. Zur Validierung und zum besseren Verständnis des transienten Flashover-Phänomens sind jedoch weitere Experimente erforderlich31,34. Die Wahrscheinlichkeit einer Entzündung durch einen Flashover hängt von vielen Faktoren ab, darunter der Entflammbarkeit der Vegetation und den Luftbedingungen in der Nähe des Vorfalls. Angesichts des begrenzten Wissens und der damit verbundenen erheblichen Unsicherheiten hängt der Übergang vom MVCD-Eingriff zur Zündung vom subjektiven Urteilsvermögen und der Risikoeinstellung der Entscheidungsträger ab. Aus diesem Grund geht die Berechnung der oben genannten bedingten Wahrscheinlichkeiten über den Rahmen dieser Arbeit hinaus, die sich stattdessen auf den Eingriff selbst konzentriert.

Im nächsten Abschnitt werden ein mathematischer Ausdruck des Grenzzustands sowie die Methodik zur Bestimmung der benötigten Mengen vorgestellt.

Übertragungsleitungen werden typischerweise in Abschnitten ausgelegt, wobei ein TL-Abschnitt aus mehreren Abschnitten besteht und bis zu mehreren Kilometern lang sein kann. Abb. 4 zeigt das Modell eines beispielhaften Multi-Span-TL-Abschnitts. Hierin wird die OpenSeesPy-Umgebung verwendet, um zu beschreiben, wie ein Finite-Elemente-Modell eines Multi-Span-Übertragungskabels erstellt und analysiert werden kann35. Die beiden Enden sind mit Dehnungstürmen verbunden, die keine Längsbewegung des Leiters zulassen, und sie sind als gelenkige Stützen modelliert. An Zwischenmasten aufgehängte Isolatorstränge tragen an ihren unteren Enden Leiter. Der Leiter-Isolator-Befestigungspunkt wird als Scharnier modelliert, entsprechend der am häufigsten verwendeten Gelenkaufhängeklemme36. Während der Isolatorstrang schwingt, kann sich der Befestigungspunkt frei im Raum bewegen. Abhängig von der Spannung können in Übertragungskreisen ein einzelner Leiter (bis 220 kV) oder gebündelte Leiter (220 kV und mehr) verwendet werden. Ein einzelner Leiter kann mithilfe des Kabelelements37 modelliert werden, während bei einem Modell gebündelter Leiter möglicherweise die Wirkung von Abstandshaltern erfasst werden muss. Der Leiter nimmt innerhalb einer Spannweite die Form einer Kettenlinie an, und zur Berechnung des durchhängenden Profils muss zunächst das unverspannte Profil bestimmt werden14. Hängeisolatorstränge bestehen meist aus spröden Materialien (z. B. Glas, Porzellan) und ihre Biegesteifigkeit ist vernachlässigbar gering. Daher wurde der Aufhängungsisolatorstrang durch das korotierende Fachwerkelement mit hoher axialer Steifigkeit unter Berücksichtigung seiner großen Verschiebungen modelliert. Die Länge der Isolatorkette (mehrere Meter) variiert je nach Spannung, sodass die direkt auf sie wirkende Windlast im Vergleich zur Windlast durch den Leiter vernachlässigbar ist. Die spezifischen mechanischen Parameter, die zum Einrichten des Finite-Elemente-Modells erforderlich sind, werden im Abschnitt „Anwendung“ anhand eines Beispiels einer zweifeldrigen Übertragungsleitung bereitgestellt.

Mehrfeldriger Übertragungsleitungsabschnitt, der turbulenten Winden ausgesetzt ist.

Obwohl es sich bei der Wechselwirkung zwischen TL und Vegetation um ein lokales Problem handelt, sollten die mathematischen Windströmungsmodelle für die betrachteten synoptischen (nicht-tropischen) Windstürme in großem Maßstab erstellt werden. Die Windströmung gilt als horizontal homogen, da sich die Übertragungssysteme meist über offene Geländeflächen erstrecken, die eine ausreichend große Reichweite bieten. Es sollte jedoch berücksichtigt werden, dass Inhomogenität vorliegt, wenn das System sporadisch auf Bäume trifft (lichte Wälder oder dichte Wälder). Während dieses Papier darauf abzielt, eine allgemeine Methodik vorzuschlagen, sollten separate Studien für spezifische Bedingungen durchgeführt werden, um auf diese Fälle zugeschnittene Ergebnisse zu erhalten. Wie in Abb. 4 dargestellt, wird davon ausgegangen, dass die Windströmung nur in einer Richtung vorhanden ist, dh senkrecht zur Spannweitenrichtung des TL-Abschnitts. Diese Richtung wurde gewählt, weil sie als die ungünstigste für Leiterverschiebungsreaktionen gilt. Diese Annahme führt zu einer konservativen Einschätzung des Risikos. Um den Grad dieser Überschätzung zu bestimmen, sollte eine spezifische Analyse der Windmuster und vorherrschenden Windrichtungen für die untersuchte Region durchgeführt werden. In der Windtechnik wird die gesamte schwankende Windgeschwindigkeit normalerweise in zwei Teile aufgeteilt: die konstante mittlere Windgeschwindigkeit \(\overline{V}_z\) in der Höhe z, plus die turbulente Fluktuation v(t, x) mit Nullmittelwert, wobei t gibt die Zeit an und x ist die Position entlang des Leiterkabels. Innerhalb der unteren Schicht der atmosphärischen Grenzschicht kann die Variation der mittleren Windgeschwindigkeit mit der Höhe durch das logarithmische Gesetz beschrieben werden:

wobei \(u_*\) die Schergeschwindigkeit der Windströmung ist; \(z^{}_0\) ist die Oberflächenrauheit; und k ist die Von-Karman-Konstante und wird normalerweise als 0,4 angenommen.

Als Referenzwindgeschwindigkeit für das mittlere Windprofil wird typischerweise die 10-Minuten-Windgeschwindigkeit gewählt, die in 10 m Höhe über dem Boden gemessen wird – der Standardhöhe für die Montage von Anemometern. In dieser Studie wird die Intensität des Windereignisses anhand der Referenzwindgeschwindigkeit (bezeichnet mit \(\overline{V}_{10}\)) beschrieben, aus der mittlere Windgeschwindigkeiten in anderen Höhen berechnet werden. Für Fälle, in denen Messungen aus unterschiedlichen Mittelungszeiten bevorzugt werden, können Umrechnungsfaktoren in der Literatur gefunden werden38,39.

Im Ausgangszustand ist der Leiter typischerweise mit einem Durchhang-zu-Spannungs-Verhältnis von 1/50 bis 1/3040 durchhängt. Die mittlere Windgeschwindigkeit entlang einer Spannweite kann gut durch die mittlere Windgeschwindigkeit auf der Referenzhöhe angenähert werden, die (2/3)d unter der Stützebene liegt, wobei d der Durchhang in der Mitte der Spannweite ist41. Die Windturbulenzen sind zeitlich und räumlich korreliert. Beide Korrelationen wurden ausführlich untersucht und in der Literatur sind gut etablierte Modelle dafür verfügbar. Wie erwartet nimmt die Korrelation innerhalb des Windfeldes mit zunehmender Zeitverzögerung und räumlicher Trennung ab. An einem einzelnen Punkt im Raum wird die zeitliche Korrelation von Turbulenzen entlang des Windes am häufigsten durch die folgende einseitige spektrale Leistungsdichte (PSD) im Frequenzbereich beschrieben42,43:

wobei f die Frequenz in Hz ist. Die räumliche Korrelation zwischen der Windgeschwindigkeitsschwankung an zwei Punkten auf gleicher Höhe (z. B. der Referenzhöhe) kann durch die von Davernport44 vorgeschlagene Kohärenzfunktion erfasst werden:

wobei \(x^{}_1\) und \(x^{}_2\) die Längskoordinaten zweier Punkte entlang der TL sind; C ist der Abklingfaktor und kann für die horizontale Trennung auf 16 eingestellt werden. Auch wenn es in der Literatur unterschiedliche Modelle gibt45, wird in dieser Arbeit auf der Grundlage der Arbeit von Einar N. Strømmen46 für die Windströmungsgeschwindigkeitsschwankungen ein Gaußscher Zustand angenommen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Windfluktuationskomponente v(t, x) als ein stationärer, Gaußscher, eindimensionaler (1D) und multivariater (mV) Zufallsprozess mit Nullmittelwert charakterisiert ist.

Die auf den Leiter wirkende Windlast wird durch zwei Quellen erzeugt: die gesamte schwankende Windströmung und die Wechselwirkung zwischen Leiter und Wind aufgrund der Bewegung des Leiters. Unter Annahme der quasistationären Annahme wird die dynamische Windwiderstandskraft mithilfe von Gl. berechnet. (4) sodass auch die aerodynamische Dämpfung (indirekt) berücksichtigt wird:

wobei \(f^{}_{\textrm{D}}\) die Widerstandskraft pro Längeneinheit ist; \(\rho\) ist die Luftdichte; D ist der Durchmesser des Leiters; \(C_{\textrm{d}}\) ist der Luftwiderstandsbeiwert; \(V_{\textrm{rel}}\) ist die Relativgeschwindigkeit zwischen Leiter und Windströmung (siehe Abb. 5) und wird durch die folgende Gleichung angegeben:

wobei \(\dot{u}^{}_{\textrm{Z}}\) und \(\dot{u}^{}_{\textrm{Y}}\) die Leitergeschwindigkeiten in Z-Richtung sind bzw. Y-Richtung.

Relativbewegung zwischen Leiter und Wind.

Die windinduzierte Buffeting-Reaktion eines TL-Abschnitts kann in zwei Schritten berechnet werden40: Zunächst wird der Gleichgewichtszustand der Struktur unter Schwerkraft und mittlerer Windlast durch statische Analyse bestimmt; Zweitens wird die dynamische Reaktion aufgrund der schwankenden Windkomponente ermittelt, indem die Struktur beim mittleren Windzustand linearisiert wird. Ma et al.14 validierten die Linearisierung der Struktur unter erheblicher mittlerer Windlast. Mit den beiden Linearisierungen – der linearen Beziehung zwischen Windgeschwindigkeit und Windlast (Annahme einer kleinen schwankenden Komponente) und dem linearen Verhalten der Struktur, die beim mittleren Windzustand charakterisiert wird – werden die Eigenschaften der Windschwankungskomponente (Gauß, stationär usw.) gilt auch für die Verschiebungsreaktion46. Um die Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs in MVCD zu untersuchen, besteht die Hauptaufgabe darin, die probabilistischen Eigenschaften der Leiterverschiebungsreaktion zu ermitteln, dh Mittelwert und Standardabweichung in diesem Gaußschen Fall. Daher wurde im zweiten Schritt der modale Frequenzbereichsansatz verwendet. Standardabweichungen wurden direkt aus der kreuzspektralen Dichtematrix der Antwort abgeleitet, die durch eine effiziente Frequenzbereichsanalyse ermittelt werden kann. Beachten Sie, dass weder eine Windfeldsimulation noch eine teure Monte-Carlo-Simulation im Zeitbereich erforderlich ist.

Nach dem Ansatz der Frequenzbereichsanalyse wird die dynamische Reaktion um den mittleren Windzustand in Hintergrundreaktion und Resonanzreaktion unterteilt. Modenformen und Modalfrequenzen der linearisierten Struktur können durch Eigenwertanalyse ermittelt werden. Dann wird die Kreuzspektraldichtematrix (CSDM) des modalen Verschiebungsvektors bestimmt durch:

wobei \(\varvec{H}(f)\) die Übertragungsmatrix ist und in Gleichung ausgedrückt wird. (7); hochgestellte Zeichen * und \(\textrm{T}\) repräsentieren den komplexen konjugierten Operator bzw. den Transponieroperator; \(\textrm{i} = \sqrt{-1}\); \(\varvec{K}\), \(\varvec{C}\), \(\varvec{C}_{\textrm{aero}}\) und \(\varvec{M}\) werden verallgemeinert Steifigkeitsmatrix, verallgemeinerte Strukturdämpfungsmatrix, verallgemeinerte aerodynamische Dämpfungsmatrix bzw. verallgemeinerte Massenmatrix im Modalraum47. Es ist erwähnenswert, dass \(\varvec{C}_{\textrm{aero}}\) aufgrund der Kopplungseffekte zwischen den Modenformen nicht diagonal ist. Zusätzlich ist \(\varvec{S}_{\textrm{p}}(f)\) der CSDM des Modallastvektors und kann wie folgt berechnet werden:

wobei \(\bar{f}^{}_{\textrm{D}}\) die statische mittlere Widerstandskraft pro Längeneinheit ist mit \(\overline{V}_z = V_{\textrm{rel}}\) in Gl. (4); \(|\varvec{J}_{jk}(f)|^2\) ist die gemeinsame Akzeptanzfunktion; L ist die gesamte Spannweite des TL-Abschnitts; \(\varvec{\varphi }^{}_{\textrm{Y}j}(x^{}_1)\) ist die Y-Komponente bei \(x^{}_1\) im j-ten Modus; \(\varvec{\varphi }^{}_{\textrm{Y}k}(x^{}_2)\) ist die Y-Komponente bei \(x^{}_2\) im k-ten Modus ( \(x_1\) und \(x_2\) sind nur Integrationsvariablen). Beachten Sie, dass in Gleichung nur Y-Komponenten vorkommen. (9), da die Windströmung nur in Y-Richtung erfolgt.

Sobald \(\varvec{S}_{\textrm{q}}(f)\) aus Gl. (6) wird die Standardabweichung der gesamten Verschiebungsreaktion am r-ten Knoten durch Integration über den Frequenzbereich47 abgeleitet:

wobei N die Gesamtzahl der betrachteten Modi ist; \(\lambda \in \left\{ \text {X, Y, Z} \right\}\) gibt die Richtung an.

Die Hintergrundreaktion gilt als quasistatisch und ihre Standardabweichung \(\sigma ^{}_{\lambda r, \textrm{B}}\) kann wie oben beschrieben berechnet werden, die Übertragungsfunktion wird jedoch einfach wie folgt berechnet: (\varvec{H}(f) = \varvec{K}^{-1}\), anstatt Gl. (7). Schließlich wird die Standardabweichung der Resonanzantwort, \(\sigma ^{}_{\lambda r, \textrm{R}}\), wie folgt berechnet:

Wie bereits erwähnt, umfasst die Bestimmung des Grenzzustands zwei Faktoren, nämlich die Leiterverschiebung und den Vegetationsabstand. In Bezug auf Leiterverschiebungen sind die Auswirkungen der Isolatorschwingung in der Buffeting-Reaktion des Leiters enthalten und werden durch seine Wahrscheinlichkeitseigenschaften erfasst. Wenn der Wind nur in Y-Richtung strömt, ist die Verschiebungsreaktion in Längsrichtung (X) erheblich kleiner als in Längsrichtung (Y) oder Seitenwindrichtung (Z). Diese Studie befasst sich mit der seitlichen Vegetationsfreiheit (Y-Richtung). Eine vereinfachte Konfiguration ist in Abb. 6 dargestellt. Der Einfachheit halber ist das Schwingen des Leiters nur auf einer Seite dargestellt, wobei der Wind in positiver Y-Richtung weht.

Querschnittsansicht der Vegetationsrodung.

Während eines Starkwindereignisses wird der Echtzeitabstand nur durch die Bewegung des Leiters beeinflusst, da sowohl das Vegetationswachstum als auch die Vegetationsbewegung vernachlässigt werden. Die Leiterposition ändert sich dynamisch im Raum um den mittleren Windzustand (angedeutet durch gestrichelte Kreise), wobei sich eine radiale MVCD-Zone mitbewegt. Die Vegetation (Baum) in der Nähe wird durch Vegetationspunkte dargestellt, für die Daten aus der letzten Vermessung verwendet werden können (z. B. Punktwolkendaten aus einer LiDAR-Vermessung). Es sollte berücksichtigt werden, dass die Vegetation in Wirklichkeit eine große Vielfalt und Komplexität (z. B. Form, Arten) aufweist, die nicht durch Vegetationspunkte erfasst werden. Der mathematische Ausdruck des Echtzeit-Seitenspiels kann wie folgt geschrieben werden:

wobei t der Zeitpunkt ist; \(Y_{\textrm{clr}}\) ist der bekannte Abstand vor dem Ereignis, gemessen seitlich vom Ruhezustand des Kabels bis zum nächstgelegenen Vegetationspunkt (angezeigt als durchgezogenes Kreuz); \(\overline{U}^{}_{\textrm{Y}}\) und \(u^{}_{\textrm{Y}}(t)\) sind statische mittlere Verschiebung und dynamische Verschiebung im Y Richtung bzw. Die Verletzung von MVCD (Grenzzustand) tritt auf, wenn \(F(t) < mvcd\), wobei mvcd ein vorgeschriebener Wert ist, der auf der Grundlage von Spannung, Höhe usw. bestimmt werden kann21.

An dieser Stelle müssen zwei zusätzliche Konzepte klargestellt werden. Erstens, Gl. (12) ist unter der zugrundeliegenden Prämisse sinnvoll, dass die Verschiebung des Leiters bei mittlerem Wind die Möglichkeit einer Verletzung des MVCD unter dynamischen Windlasten mit sich bringt, und dennoch sind dynamische Reaktionseffekte eine Überlegung wert, wie in Abb. 6 dargestellt. Für den Fall, dass Der verschobene Leiter ist zu weit von der Vegetation entfernt (\(Y_{\textrm{clr}} \gg \overline{U}^{}_{\textrm{Y}}+mvcd\)), eine Verletzung kann als unmöglich angesehen werden; wohingegen, wenn der Leiter bei mittlerem Wind bereits zu nahe an der Vegetation ist (\(Y_{\textrm{clr}} \le \overline{U}^{}_{\textrm{Y}}+mvcd\)), nein Eine Berechnung ist erforderlich, da es sich bei einem Verstoß um ein bestimmtes Ereignis handelt. Diese Situation kommt tatsächlich relativ häufig bei Vegetationsfreimachungen vor, die für normale Windlasten ausgelegt sind. Zweitens wird die ausgeblasene Hülle innerhalb einer Spanne durch den sich ändernden Durchhang des Leiters beeinflusst. Die maximale seitliche Verschiebung innerhalb einer Spannweite wird in der Spannweitenmitte in Übereinstimmung mit dem maximalen Durchhang erreicht, wie in Abb. 7 dargestellt. Wenn darüber hinaus eine konstante Vegetationskonfiguration für eine gesamte Spannweite erzwungen wird, bleibt der Punkt in der Spannweitenmitte kritisch Grenzzustandsprüfung.

Draufsicht auf den seitlichen Abstand innerhalb einer Spanne.

Der Verstoß gegen MVCD als Stellvertreter einer durch Versorgungsunternehmen verursachten Zündung könnte bereits beim ersten Auftreten zu großflächigen Stromausfällen und verheerenden Waldbränden führen. Diese Art von Ausfall wird als Ausfall aufgrund der ersten Auslenkung (Aufwärtskreuzung) kategorisiert, ein Problem, das in der Zufallsvibrationstheorie umfassend untersucht wird48. Wie bereits erwähnt, kann die fluktuierende Verschiebung \(u^{}_{\textrm{Y}}(t)\) als stationärer, gaußscher und mit dem Mittelwert Null verlaufender Zufallsprozess charakterisiert werden. Lassen Sie \(F(t)=mvcd\) und ordnen Sie Gl. (12) wird die Aufwärtskreuzungsschwelle a ausgedrückt als:

Beachten Sie, dass Gl. (12) und (13) sind im kontinuierlichen Sinne formuliert, die Berechnungen werden jedoch tatsächlich an Knoten des Finite-Elemente-Modells durchgeführt. Somit kann die erwartete Abweichungsrate (d. h. die durchschnittliche Anzahl der Aufwärtskreuzungen pro Zeiteinheit) am r-ten Knoten in Bezug auf den Schwellenwert \(a_{r}\) wie folgt berechnet werden49:

wobei \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}r}\) mithilfe von Gl. erhalten werden kann. (10) mit \(\lambda =\) Y; \(\sigma ^{}_{\dot{\textrm{Y}}r}\) ist die Standardabweichung der Geschwindigkeitsreaktion in Y-Richtung am r-ten Knoten und kann wie folgt berechnet werden:

Darüber hinaus wurde festgestellt, dass eine erhebliche aerodynamische Dämpfung dazu führt, dass die Hintergrundreaktion die dynamische Reaktion dominiert47. Dies weist darauf hin, dass \(u^{}_{\textrm{Y}}(t)\) weit entfernt von einem schmalbandigen Prozess ist, der stattdessen eine Dominanz der Resonanzantwort erfordern würde. Unter der weiteren Annahme, dass Exkursionen unabhängig voneinander im Zeitbereich ankommen, ergibt sich somit die Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs, formuliert als Wahrscheinlichkeit einer nach oben gerichteten Exkursion (\(u^{}_{\textrm{Y}}(t) > a\ )) im Intervall \(0

Dabei ist \(T^{}_{0}\) der Zeithorizont oder die Dauer in Sekunden. Ein besonderer Vorteil der Berechnung der Wahrscheinlichkeit \(P_{\textrm{en},r}(T^{}_{0})\) besteht darin, dass sie den Effekt von \(T^{}_{0} \). In praktischen Anwendungen ist \(T^{}_{0}\) nicht unbedingt gleich der vorhergesagten Dauer des Windereignisses, sondern kann eine beliebige kürzere interessierende Dauer sein. Im Allgemeinen gilt: Je länger die Wartezeit, desto wahrscheinlicher ist es, dass ein Ausflug stattfindet. Dies kann bei zeitkritischen Entscheidungen, bei denen sich Risiken mit der Zeit entwickeln, sehr hilfreich sein.

Während die vorgeschlagene Methodik allgemeiner Natur ist und auf Stromübertragungssysteme mit unterschiedlichen Eigenschaften und in unterschiedlichen Regionen angewendet werden kann, werden zwei spezifische Anwendungsbeispiele vorgestellt, um den Ansatz zu veranschaulichen. Die Methodik wurde zunächst auf der Ebene einzelner TL-Abschnitte implementiert und anschließend wurden die Ergebnisse erweitert, um die Anwendung auf Systemebene zu veranschaulichen.

Zunächst wurde ein zweifeldriger TL-Abschnitt mit einer Nennspannung von 230 kV (Wechselstrom) untersucht, wie in Abb. 8 dargestellt. Allgemeine Informationen zum Elementtyp und zur Rechenumgebung wurden bereits im Abschnitt „Methodik“ bereitgestellt. Für dieses spezielle Beispiel werden die relevanten Modellierungsdetails wie folgt angegeben. Der Leiter wird an allen Masten auf der gleichen Höhe (\(H = 40\) m) aufgehängt, wobei der größte Durchhang in der Mitte der Spannweite \(d = 13,33\) m liegt. Der Leiter ist vom Typ „Drake“ und relevante Eigenschaften sind: Durchmesser \(D = 0,028\) m, Einheitsgewicht \(w = 15,966\) N/m, Elastizitätsmodul \(E = 77\) GPa. Der Aufhängungsisolatorstrang wurde durch ein mitrotierendes Fachwerkelement mit den folgenden Eigenschaften modelliert: Länge \(l_{\textrm{ins}} = 1,8\) m, Durchmesser \(D_{\textrm{ins}} = 0,254\) m, Gesamtmasse des Isolatorstrangs \(M_{\textrm{ins}} = 48\) kg und Elastizitätsmodul \(E_{\textrm{ins}} = 210\) GPa. Um mögliche zukünftige Starkwindereignisse zu berücksichtigen, wurden sieben Intensitätsniveaus untersucht: \(\overline{V}_{10} \in \left\{ 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60 \right\ }\) MS. Außerdem werden folgende Parameter benötigt: Oberflächenrauheit \(z^{}_0 = 0,03\) m (offenes Gelände), Luftwiderstandsbeiwert \(C_{\textrm{d}} = 1,0\), Luftdichte \(\rho = 1,226\) kg/\(\textrm{m}^3\) und die Erdbeschleunigung \(g = 9,81\) m/\(\textrm{s}^2\). Beachten Sie, dass thermische Belastungen oder andere physikalische Belastungen (z. B. Eis) in diesem Beispiel vernachlässigt wurden.

Skizze des zweifeldrigen TL-Abschnittsmodells (nicht maßstabsgetreu).

Es wird davon ausgegangen, dass die Vegetationsdaten im Voraus bekannt sind, entweder aus früheren Erhebungen oder aus gültigen Schätzungen. Der mvcd-Wert, der einer 230-kV-Spannung entspricht, variiert je nach Höhenlage zwischen 1,2 m und 1,6 m21. Es wurde angenommen, dass im gesamten TL-Abschnitt ein konstantes \(mvcd = 1,4\) m erforderlich ist. Kritische Kontrollpunkte können auf der Grundlage der verfügbaren Kenntnisse über TL und die dazugehörige Vegetation identifiziert werden. Für diese Beispielanalyse wurde davon ausgegangen, dass der Vegetationsabstand entlang des TL-Abschnitts konstant ist, und logischerweise wurde der Mittelpunkt beider Abschnitte als Prüfpunkt gewählt. Wie bereits erwähnt gilt für Gl. (12) Um sinnvoll zu sein, sollte \(Y_{\textrm{clr}} > \overline{U}^{}_{\textrm{Y}}+mvcd\) an jeder zu überprüfenden Stelle erfüllt sein. Dementsprechend wurde ein großer Bereich von \(Y_{\textrm{clr}}\)-Werten mit einem Intervall von 0,5 m für die Analyse ausgewählt: 18,0, 18,5, ..., 26,5, 27,0 m.

Zunächst wurde für jede berücksichtigte Windstärke eine statische Strukturanalyse unter mittlerer Windlast durchgeführt. Die Ergebnisse sind in Tabelle 1 zusammengefasst. Aufgrund der Symmetrie von Struktur und Last erfahren die beiden Punkte in der Mitte der Spannweite während des Leiters die gleichen Verschiebungen -Der Befestigungspunkt des Isolators weist keine Längsverschiebung auf. Die Leitermitte weist merkliche Verschiebungen in Windrichtung und Seitenwindrichtung auf, die beide mit zunehmendem Wind zunehmen. Dies ist hauptsächlich auf die Schwingung des starren Körpers (unter Berücksichtigung des großen Durchhangs) und teilweise auf die Dehnung des Leiters zurückzuführen. Wenn man die Windlast auf den Isolatorstrang vernachlässigt und dessen Gewicht relativ gering ist, schwingt der Isolatorstrang aufgrund der Widerstandskraft des angeschlossenen Leiters aus, und es zeigt sich, dass der Isolatorschwankungswinkel \(\bar{\theta }_{ ins}\) stimmt mit dem Schwankungswinkel der Leiterebene überein. Darüber hinaus wird die Anstiegsrate des Schwankungswinkels verringert, wenn sich der TL Positionen annähert, die nahezu parallel zur Windströmung verlaufen. Es kann aus einfachen Berechnungen \(\left(\sqrt{\overline{U}_{\textrm{Y,att}}^2 + (l_{\textrm{ins}} - \overline{U}^{ }_{\textrm{Z,att}})^2}\right)\), dass sich die Länge des Isolatorstrangs aufgrund seiner hohen Steifigkeit nicht wesentlich ändert. Im Vergleich zur Größe der Verschiebungen in der Mitte der Spannweite und des mvcd hat der Einfluss der Schwankung der Isolatorkette einen nicht zu vernachlässigenden Beitrag zu den Gesamtverschiebungen des Leiters.

Nachdem das Strukturverhalten im mittleren Windzustand linearisiert wurde, wurden die dynamischen Modaleigenschaften des linearen Systems aus der Eigenwertanalyse im verschobenen Zustand ermittelt. Es ist üblich, die Bewegung des Leiters (wie bei einem Pendel) mithilfe von In-Plane- und Out-of-Plane-Modi zu beschreiben. Beispielsweise zeigt Abb. 9 die ersten 16 Modalfrequenzen und Modenformen entsprechend \(\overline{V}_{10} = 45\) m/s. Beachten Sie, dass die Modenformen entweder symmetrisch (sym.) oder antisymmetrisch (antisym.) sind. Es können Paare von In-Plane- und Out-of-Plane-Moden beobachtet werden, die ähnliche Formen und Frequenzen aufweisen, wie etwa die Moden 2 und 3, die Moden 4 und 5 usw. Signifikante Kopplungseffekte dieser Paare führen zu Abweichungen ungleich Null. Diagonalterme in \(\varvec{C}_{\textrm{aero}}\)47.

Modalfrequenzen und Modenformen (\(\overline{V}_{10} = 45\) m/s).

Die dynamische Reaktion um die statische Auslenkungsposition wurde im Frequenzbereich unter Verwendung der ersten 16 Modi berechnet. Durch einen Konvergenztest wurde festgestellt, dass diese Zahl hinsichtlich der Standardabweichung der Verschiebungsreaktion eine ausreichende Genauigkeit liefert. Die Strukturdämpfung wurde vernachlässigt, da sie im Vergleich zur vorherrschenden aerodynamischen Dämpfung sehr gering ist. Das aerodynamische Dämpfungsverhältnis des j-ten Modus kann erhalten werden durch:

wobei \(\varvec{C}_{\textrm{aero},jj}\) dem j-ten Diagonalterm von \(\varvec{C}_{\textrm{aero}}\) entspricht; \(f_{j}\) und \(\varvec{M}_{j}\) sind die Modalfrequenz bzw. die verallgemeinerte Masse des j-ten Modus. Abb. 10 vergleicht die modalen aerodynamischen Dämpfungsverhältnisse bei verschiedenen Windintensitäten. Es zeigt, dass eine erhebliche aerodynamische Dämpfung vorhanden ist und mit zunehmender Modenzahl insgesamt abnimmt. Unter Bezugnahme auf Abb. 9 kann beobachtet werden, dass Modi in der Ebene eine höhere aerodynamische Dämpfung aufweisen als Modi außerhalb der Ebene. In Übereinstimmung mit den Erkenntnissen von Stengel et al.50 besteht ein nichtlinearer Zusammenhang zwischen aerodynamischen Dämpfungsverhältnissen und hohen Windgeschwindigkeiten.

Vergleich aerodynamischer Dämpfungsverhältnisse.

Abb. 11 zeigt die spektralen Leistungsdichten der Verschiebungsreaktionskomponenten in der Mitte der Spannweite, wobei \(f_{\textrm{1}}\) und \(f_{\textrm{16}}\) den Werten in Abb. entsprechen. 9. Es ist offensichtlich, dass das Ausmaß der Längsverschiebung viel kleiner ist als bei den anderen beiden. Im Bereich \(f_{\textrm{1}} \le f \le f_{\textrm{16}}\ sind Spuren von Resonanzen in allen drei Richtungen zu beobachten. Die meiste Energie wird jedoch der Hintergrundreaktion (Niederfrequenzanteil) zugeschrieben, da die Resonanzreaktion durch die hohe aerodynamische Dämpfung gedämpft wird.

PSDs der Verschiebungsreaktionskomponenten am Mittelpunkt (\(\overline{V}_{10}\) = 45 m/s): (a) Längsverschiebung; (b) Verschiebung entlang des Windes; (c) Seitenwindverdrängung.

Anschließend beziehen wir uns auf die Gleichungen. (10) und (11) wurden die Standardabweichungen der Verschiebungsreaktionskomponenten für jede berücksichtigte Windintensität ermittelt. Abb. 12a zeigt den Fall mit \(\overline{V}_{10}\) = 45 m/s; Die Ergebnisse für andere Intensitätsstufen sind ähnlich. Es ist zu beobachten, dass die Standardabweichung der Hintergrundantwort in allen drei Richtungen dominant ist. Insgesamt weist die Längsverschiebung die höchste Standardabweichung auf, die Seitenwindverschiebung die zweite und die Längsverschiebung die geringste. Darüber hinaus sind die Standardabweichungen der Längs- und Seitenwindverschiebungen symmetrisch zum Befestigungspunkt, wobei Maxima in der Mitte der Spannweite auftreten. Die Standardabweichung der Längsverschiebung ist ebenfalls symmetrisch, erreicht jedoch am Befestigungspunkt ihr Maximum. Dies weist darauf hin, dass das dynamische Verhalten des Isolatorstrangs bei einer Längsverschiebung aussagekräftiger ist, die sich indirekt auf den seitlichen Abstand auswirkt, indem sie den Leiter (und damit die kritischen Prüfpunkte) entlang der Spannrichtung verschiebt.

Vergleich der Standardabweichungen der Verschiebungsreaktionen: (a) \(\overline{V}_{10}\) = 45 m/s; (b) Längsverschiebung; (c) Verschiebung entlang des Windes; (d) Seitenwindverdrängung.

Die Abbildungen konzentrieren sich auf die Gesamtstandardabweichung. 12b–d untersuchen die Variation der Standardabweichung mit der Windintensität. Die Ergebnisse für die Mittelspanne sind in Tabelle 2 angegeben, wobei \(\overline{U}^{}_{\textrm{Y,mid}}\) das gleiche ist wie in Tabelle 1 und hier der Einfachheit halber wiederholt wird; \(\delta ^{}_{\textrm{Y}}\) ist der Variationskoeffizient (cov) der Längsverschiebung und kann berechnet werden durch:

Offensichtlich sind die Standardabweichungen der Längsverschiebung (\(\sigma ^{}_{\textrm{X}}\)) und der Längsverschiebung (\(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\)) beide mit zunehmender Windgeschwindigkeit zunehmen. Berücksichtigt man jedoch den seitlichen Abstand des Punktes in der Mitte der Spannweite, ist \(\sigma ^{}_{\textrm{X}}\) viel kleiner als \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\ ) (\(\sigma ^{}_{\textrm{X}} \ungefähr 10\% \sigma ^{}_{\textrm{Y}}\)). Daher wurden die Auswirkungen der Längsverschiebung des Leiters in diesem Beispiel vernachlässigt. Im Gegensatz zu \(\sigma ^{}_{\textrm{X}}\) und \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\) ist die Standardabweichung der Seitenwindverschiebung (\(\sigma ^{}_{\textrm{Z}}\)) zeigt einen günstigen abnehmenden Trend mit zunehmender Windintensität, wie in Abb. 12d. Denken Sie daran, dass die Gesamtstandardabweichung von der quasistatischen Hintergrundreaktion dominiert wird, die eng mit der statischen mittleren Windposition zusammenhängt. Es ist leicht zu verstehen, dass weniger Reaktionen in Z-Richtung angeregt werden, je mehr die Ebene des statischen Leiters mit den Schwankungen in Y-Richtung übereinstimmt. Gemäß Tabelle 2 können \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\)-Werte sehr nahe bei oder sogar größer als mvcd (\(=1,4\) m) sein. Das nichtdimensionale Maß cov zeigt, dass der Grad der Variabilität der Verschiebung entlang des Windes in der Mitte der Spannweite mit zunehmender Windintensität abnimmt, da der Anstieg von \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\) langsamer ist als \(\overline{U}^{}_{\textrm{Y,mid}}\). Dennoch ist bei starken Windereignissen mit starken Schwankungen der Leiterverschiebungsreaktion zu rechnen. Dies stellt eine wichtige Erkenntnis dar, da sie die Notwendigkeit verdeutlicht, die durch Windturbulenzen verursachten dynamischen Effekte und die damit verbundenen Unsicherheiten im Rahmen des regelmäßigen Vegetationsmanagements und der Risikoanalyse zu berücksichtigen.

Da die schwankenden Verschiebungen an beiden Punkten in der Mitte der Spannweite die gleichen probabilistischen Eigenschaften haben, d. h. \(u^{}_{\textrm{Y}}(t)\sim \mathscr {N}(0, \sigma ^{} _{\textrm{Y}})\), wird im Folgenden nur die linke Mittelspannweite besprochen. Basierend auf der Vegetationsfreiraumkonfiguration in Gl. (12) wurden die Wahrscheinlichkeiten des Eingriffs in der Mitte der Spannweite (bezeichnet mit \(P_{\textrm{en}}\) ohne Index r) für verschiedene Windgeschwindigkeiten und variierende Durchfahrtshöhen berechnet. Im Hinblick auf den Zeithorizont (\(T^{}_{0}\)) legt eine Untersuchung der PSPS-Nachereignisberichte nahe, dass die Dauer von Starkwindereignissen zwischen mehreren Stunden und zwei Tagen variiert51. Daher wurden \(P_{\textrm{en}}\)-Werte für bis zu 48 Stunden berechnet. Die Ergebnisse für \(\overline{V}_{10} = 30\) m/s sind in Tabelle 3 dargestellt, wobei \(u^{}_{\textrm{Y}}(t) \sim \mathscr {N }(0, 1.263)\). Es wird gezeigt, dass bei einem seitlichen Abstand von 18 m in der Mitte der Spannweite eine Wahrscheinlichkeit von 100 % besteht, dass es innerhalb der ersten 24 Stunden nach dem Windereignis zu einer MVCD-Verletzung kommt. Dies wird auf die Tatsache zurückgeführt, dass \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\) \((=1,263\) m) mit der Aufwärtskreuzungsschwelle a \((=4,519\) m vergleichbar ist ). Ohne Berücksichtigung der dynamischen Effekte kann jedoch eine deterministische Bewertung, die ausschließlich auf der statischen mittleren Windposition (dh \(a=4,519\) m) basiert, zu der gegenteiligen Schlussfolgerung führen, dass es zu keinem Eingriff kommt. Wenn \(Y_{\textrm{clr}}\) auf 22,0 m ansteigt, erreicht \(P_{\textrm{en}}\) (48 h) ein sehr niedriges Niveau (\(10^{-6}\) ). Daher werden Ergebnisse für \(Y_{\textrm{clr}} > 22,0\) m nicht in der Tabelle angezeigt.

Für einen so einfachen Fall – symmetrische Struktur und regelmäßige Vegetationsfreiheit – kann die Verletzung des MVCD innerhalb einer gesamten Spannweite erfasst werden, indem man sich ausschließlich auf den Punkt in der Mitte der Spannweite konzentriert. Allerdings ist es theoretisch notwendig, auch die Wahrscheinlichkeit zu berücksichtigen, dass die Verletzung nicht in der Mitte der Spannweite auftritt, während sie an Standorten in der Nähe der Spannweitenmitte auftritt. Der Schlüssel zur Lösung dieses Problems und zur Feststellung, ob es von praktischer Relevanz ist, liegt in der Korrelation zwischen der Verschiebungsreaktion in der Mitte der Spannweite und den Verschiebungsreaktionen in der Nähe der Spannweite. Um diesen Punkt zu veranschaulichen, sind in Abb. 13 die PSD und die Kohärenz der Turbulenzkomponente (entsprechend \(\overline{V}_{10}\) = 30 m/s) dargestellt. Die PSD ist bis zu 1 Hz dargestellt Zur leichteren Beobachtung nimmt sie mit der Frequenz steil ab. Abb. 13b untersucht die frequenzabhängige Kohärenz der Windturbulenzen mit variierendem räumlichen Abstand, \(\Delta x = |x^{}_{1}-x^{}_{2}|\). Betrachtet man den relevantesten Frequenzbereich [0, 0,5] Hz, bleibt die Kohärenz hoch, wenn der Abstand zwischen zwei Punkten klein ist (z. B. \(\Delta x < 2\) m). Dies impliziert, dass der Mittelpunkt, dessen dynamische Reaktion stark mit nahegelegenen Punkten korreliert, aufgrund seines höheren Risikoprofils voraussichtlich zuerst gegen MVCD verstoßen wird. Daher wird im Folgenden die Eingriffswahrscheinlichkeit in der Mitte der Spannweite als repräsentativ für die gesamte Spannweite betrachtet und es wird erwartet, dass ein ähnlicher Ansatz in den meisten praktischen Situationen realisierbar ist.

Charakterisierung turbulenten Windes mit \(\overline{V}_{10}\) = 30 m/s: (a) PSD aus Gl. (2); (b) Kohärenz aus Gl. (3).

Die Windintensität und die Vegetationsrodungspolitik sind wichtige Faktoren, die die Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs beeinflussen. Die Empfindlichkeit der Eingriffswahrscheinlichkeit in Bezug auf diese beiden Faktoren lässt sich am besten aus Abb. 14 verstehen, in der die Leistung verschiedener Windräumungsmaßnahmen unter Berücksichtigung von zweitägigen Windereignissen mit unterschiedlicher Intensität verglichen wird. Beachten Sie, dass abhängig von der Windintensität unterschiedliche \(Y_{\textrm{clr}}\)-Bereiche untersucht wurden, wie in den Legenden angegeben. Es ist offensichtlich, dass der \(P_{\textrm{en}}\) eskaliert, wenn der TL während eines Windereignisses weiter arbeitet. Für jede betrachtete Windintensität kann ein schmaler \(Y_{\textrm{clr}}\)-Bereich identifiziert werden, innerhalb dessen kleine Änderungen erhebliche Auswirkungen auf die Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs haben können. Dieser Abstandsbereich kann eine nützliche Referenz für eine kosteneffektive Planung des Vegetationsmanagements sein. Darüber hinaus hängt die Wirksamkeit bestimmter Räumungsoptionen stark von der Windintensität ab. Beispielsweise steigt der \(P_{\textrm{en}}\) (48 h), der durch einen Abstand von 24,0 m aufrechterhalten wird, von \(1,52\times 10^{-4}\) (akzeptabel) auf \(1,24\times). 10^{-2}\) (alarmierend), wenn \(\overline{V}_{10}\) von 40 m/s auf 45 m/s ansteigt, wie in Abb. 14c,d. Im Zusammenhang mit der Entscheidungsfindung für PSPS sind Daten zu Vegetation und Übertragungsressourcen in der Regel im Voraus bekannt, während Winddaten aus der Wettervorhersage verfügbar sind. Anschließend können Eingriffswahrscheinlichkeiten im gesamten Übertragungsnetz für einen bestimmten Zeitraum berechnet werden, die dabei helfen, potenzielle Zündorte vorherzusagen. Es sollte noch einmal betont werden, dass die Entscheidung zur Abschaltung nicht von der Betrachtung einer einzelnen Spanne oder TL abhängt, sondern auf einer Analyse auf Systemebene unter Berücksichtigung des Leistungsflusses basiert. Der Umfang der Stromabschaltung ergibt sich aus der Abwägung zweier Risiken: dem Risiko katastrophaler Waldbrände, die durch Versorgungsanlagen verursacht werden, und den Risiken und bestimmten Nachteilen, die sich daraus ergeben, dass die Öffentlichkeit ohne Strom bleibt.

Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs bei unterschiedlichen Abständen: (a) \(\overline{V}_{10}\) = 30 m/s; (b) \(\overline{V}_{10}\) = 35 m/s; (c) \(\overline{V}_{10}\) = 40 m/s; (d) \(\overline{V}_{10}\) = 45 m/s. (e) \(\overline{V}_{10}\) = 50 m/s; (f) \(\overline{V}_{10}\) = 55 m/s; (g) \(\overline{V}_{10}\) = 60 m/s.

Ein reales Übertragungsnetz weist enorme Schwankungen und Unsicherheiten auf, nicht nur in seinen strukturellen und elektrischen Aspekten, sondern auch in den Umgebungsbedingungen. Dennoch kann mit einem ähnlichen Verfahren wie oben beschrieben eine separate Studie effizient an jedem interessierenden Ort durchgeführt werden, für den Daten bereitgestellt werden. Mit diesem Beispiel auf Systemebene werden zwei Ziele verfolgt. Erstens dient es zur Veranschaulichung der Einbeziehung der spannenweisen Eingriffswahrscheinlichkeit in den Analysemaßstab, auf dem die Entscheidung zur Stromabschaltung tatsächlich getroffen wurde. Zweitens wird damit demonstriert, wie sich die Zweiglängen (in Bezug auf die Anzahl der Leiterabschnitte) auf die Gesamtwahrscheinlichkeit eines Eingriffs auswirken. Das Übertragungssystembeispiel basiert auf dem Benchmark-Modell Reliability Test System – Grid Modernization Laboratory Consortium (RTS-GMLC)52, es wird jedoch nur Region 3 verwendet, die so dimensioniert ist, dass sie Südkalifornien realistisch darstellt. Die Daten sind öffentlich verfügbar53. Wie in Abb. 15 dargestellt, besteht das System aus 25 Bussen, 69 Generatoren und 39 Übertragungszweigen, die Busse verbinden. Dem RTS-GMLC-Datensatz fehlen jedoch strukturbezogene Informationen für jeden Zweig, wie z. B. tragende Strukturen, Spannweite, Durchhang usw. Daher wurde zur Veranschaulichung angenommen, dass alle Übertragungszweige aus denselben zwei Zweigen bestehen. Die Spannabschnitte (wie in Abb. 8 dargestellt) und alle zugehörigen Konfigurationen bleiben weiterhin erhalten. Betrachtet man einen dreiphasigen Stromkreis, der auf einer Seite durchgebrannt ist (siehe Abb. 3), wird der Ausfall (dh der Eingriff in den MVCD) innerhalb einer Spannweite durch den Punkt in der Spannweitenmitte des äußeren Phasenleiters verursacht. Für einen Übertragungszweig ist ein Eingriff als das Ereignis definiert, bei dem einer seiner Bereiche gegen MVCD verstößt. Daher kann ein Zweig als klassisches Reihensystem modelliert werden. Es wurde weiterhin davon ausgegangen, dass die Übergriffsausfälle zwischen verschiedenen Spannweiten statistisch unabhängig sind, was durch die vorherigen Überlegungen zur Korrelationsentfernung der Windschwankungen gerechtfertigt ist. Daher wird die Wahrscheinlichkeit des Eindringens eines Übertragungszweigs in MVCD, \(P_{\textrm{en}}^{\textrm{br}}\), ausgedrückt als:

wobei \(N_{\textrm{s}}\) die Anzahl der Spannen des betrachteten Zweigs ist. In diesem Beispiel wurde \(N_{\textrm{s}}\) erhalten, indem jeder Zweig in 400 m lange Abschnitte mit Abrundungen an den Enden unterteilt wurde. Abhängig von der Länge der Zweige liegt \(N_{\textrm{s}}\) zwischen 4 und 310, wie das Histogramm in Abb. 16 zeigt.

Karte des Stromübertragungssystems und seiner Eingriffswahrscheinlichkeit bei einem 48-stündigen Starkwindereignis: (a) \(Y_{\textrm{clr}} = 20,5\) m, \(P_{\textrm{en}}\) (48 h)\(= 2,27\times 10^{-3}\); (b) \(Y_{\textrm{clr}} = 21.0\) m, \(P_{\textrm{en}}\) (48 h) \(= 2.33\times 10^{-4}\).

Häufigkeitsverteilung von \(N_{\textrm{s}}\).

Bei festgelegter Windintensität und Ereignisdauer (48 Stunden) wird die Wirksamkeit einer bestimmten Freigabe vorzugsweise auf Zweig- oder Systemebene überprüft. Unter Ausnutzung der Ergebnisse in Tabelle 3 werden in Abb. 15 zwei seitliche Abstände (20,5 m und 21,0 m) unter \(\overline{V}_{10}=\) 30 m/s verglichen. Obwohl die Spannweite \ (P_{\textrm{en}}\) sehr niedrig ist, kann die Verzweigungsebene \(P_{\textrm{en}}^{\textrm{br}}\) beträchtlich hoch sein. Wie erwartet besteht bei längeren Zweigen aufgrund der größeren Anzahl von Abschnitten eine höhere Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs. Dies weist auf die Bedeutung strengerer Abstände für längere Zweige unter der Prämisse eines „serienmäßigen Systemausfalls“ hin. Beispielsweise kann der \(P_{\textrm{en}}^{\textrm{br}}\) des längsten Zweigs durch Erhöhen des Abstands von \(50,56\%\) auf \(6,97\%\) reduziert werden von 20,5 m bis 21,0 m. Unter Nutzung vorhergesagter Wetterdaten können die systemweiten Eingriffswahrscheinlichkeiten, wie in Abb. 15 dargestellt, dabei helfen, Entscheidungen zur Stromabschaltung sowohl räumlich als auch zeitlich zu bewerten. Darüber hinaus kann die Genauigkeit der Eingriffsvorhersage von einer verbesserten Datenqualität profitieren.

In diesem Artikel wird eine Methode zur Bewertung der Wahrscheinlichkeit der Entzündung von Waldbränden durch den Kontakt zwischen Leiter und Vegetation bei Starkwindereignissen vorgestellt. Das Problem wird im Zusammenhang mit der proaktiven Stromabschaltung mit Schwerpunkt auf Übertragungsnetzen formuliert. Der Zündmechanismus beruht auf dem Phänomen des Funkenüberschlags, der dadurch verursacht wird, dass ein verschobener Leiter in die Nähe von Bäumen in der Nähe kommt. Mit den Daten zur Vegetationskonfiguration wird die Wechselwirkung zwischen Leiter und Vegetation anhand spezifischer Abstandsgrößen untersucht. Der Versagensmechanismus wird als Problem der ersten Exkursion modelliert, und der Grenzzustand wird als Eingriff in den vordefinierten Basisabstand (dh MVCD) in seitlicher Windrichtung vorgeschlagen. Mittels einer effizienten Analyse im Frequenzbereich werden dynamische Effekte von TL-Verschiebungsreaktionen aus Windturbulenzen und Struktureigenschaften abgeleitet. Die Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs wird auf der Grundlage der Zufallsvibrationstheorie abgeschätzt und die Auswirkungen unterschiedlicher Abstände und Windintensitäten werden ebenfalls untersucht.

Es wurde festgestellt, dass die mittlere Windlast den größten Teil der durch den Leiter ausgeblasenen Verschiebung ausmacht, wobei der Beitrag der Schwankung der Isolatorkette nicht zu vernachlässigen ist. Die dynamische Reaktion um den mittleren Windzustand herum wird von der Hintergrundreaktion dominiert, da die Resonanzreaktion durch erhebliche aerodynamische Dämpfung unterdrückt wird. Wie ihre Standardabweichung (hoher COV und vergleichbar mit MVCD) zeigt, sind die dynamischen Auswirkungen der Verschiebungsreaktion nicht zu vernachlässigen. Die Sensitivitätsanalysen zeigen, dass für den Wahrscheinlichkeitsbereich, in dem diese Berechnungen sinnvoll sind (d. h. weder \(P_{\textrm{en},r}(0)=1\) noch \(P_{\textrm{en},r). }({T^{}_{0})}=0\)) zeigt sich, dass die Eingriffswahrscheinlichkeit empfindlich von der Vegetationsentfernung und der Windintensität abhängt. Der vorgeschlagene Ansatz kann aufgrund der Finite-Elemente-Implementierung an allen identifizierten Kontrollpunkten verwendet werden, wie am Beispiel der zweifeldrigen TL veranschaulicht. Um den Übergang von lokalen Kontrollpunkten zur Untersuchung einer stromlosen Einheit (z. B. einer Zweigstelle) zu veranschaulichen, wird das Beispiel eines modifizierten RTS-GMLC-Benchmark-Systems verwendet. Die Eingriffswahrscheinlichkeit eines beliebigen Abschnitts entlang einer Verzweigung kann beträchtlich hoch sein, selbst wenn die Eingriffswahrscheinlichkeit jedes einzelnen Abschnitts darin sehr gering ist. Diese Sensitivitätsanalysen decken die wichtigsten Faktoren ab, die das Problem beeinflussen, es könnten jedoch mehrere andere Studien durchgeführt werden, um den Einfluss sekundärer Faktoren zu bestimmen. Es ist wichtig darauf hinzuweisen, dass die Fähigkeit zur Durchführung dieser Sensitivitätsstudien auf der Tatsache beruht, dass ein mechanistischer Ansatz entwickelt wurde. Die in der Literatur verfügbaren datengesteuerten Ansätze konnten diese Sensitivitätsanalysen nicht durchführen, da die verfügbaren Daten für jede Kombination von Faktoren unzureichend sind. Allerdings ist eine globale Validierung der Ergebnisse anhand realer Ereignisse oder experimenteller Arbeiten nicht möglich, wie dies normalerweise bei probabilistischen Ansätzen für seltene Ereignisse der Fall ist. Stattdessen wird eine schrittweise Validierung der Komponenten des vorgeschlagenen Ansatzes vorgestellt, einschließlich der Charakterisierung des stochastischen Windprozesses, der mathematischen Beschreibung der Echtzeit-Vegetationsräumung, der Definition des Grenzzustands und der Berechnung der Wahrscheinlichkeit des Scheiterns der ersten Exkursion.

Vor dem Hintergrund des Klimawandels werden Waldbrände zu einer globalen Bedrohung. Dennoch ist es im Vergleich zu anderen Gefahren (z. B. Erdbeben, Hurrikane) ein relativ junges Interessengebiet für den Bauingenieurwesen. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die vorgeschlagene Methodik zur Vorhersage der Zündung von Stromleitungen durch systematische Analyse der dynamischen Reaktion des Leiters bei starkem Wind. Im Gegensatz zu den rein datengesteuerten Methoden, die Vorhersagen auf historischen Zündaufzeichnungen basieren, ist der vorgeschlagene Ansatz effizient, informativ und flexibel bei der Berücksichtigung verschiedener Kombinationen von Windlast, Struktur und Vegetation. Insbesondere berücksichtigt die berechnete Eingriffswahrscheinlichkeit den Einfluss der Ereignisdauer, der ein wichtiger Faktor bei der Abwägung von Abschaltentscheidungen ist. Es gibt jedoch mehrere Punkte, die weiterer Aufmerksamkeit bedürfen. Erstens hängen der Gesamtansatz und die Genauigkeit seiner Ergebnisse in hohem Maße von der Verfügbarkeit und Genauigkeit der Eingabedaten ab, einschließlich derjenigen, die sich auf die elektrischen Anlagen, die Vegetation, das Wetter usw. beziehen. In Kalifornien werden diese Daten systematisch und gründlich gesammelt (Bob Bell , Manager, Transmission Vegetation Management Dept., Pacific Gas & Electricity, persönliche Mitteilung, 2020), aber dies gilt möglicherweise nicht für alle Regionen, in denen die Gefahr von Waldbränden besteht. Zweitens dienen die beiden im Manuskript enthaltenen Beispiele der Veranschaulichung und weisen einige vereinfachte Merkmale auf (einzelner Leiter, symmetrische Strukturgeometrie, angenommener konstanter Vegetationsabstand). Für ein komplexes reales Übertragungsnetz sind wiederholte Berechnungen für jede unterschiedliche Leiter-Vegetations-Wetter-Umgebung erforderlich. Drittens ist der Eingriff in MVCD (oder den Kontakt zwischen Leiter und Vegetation) nur das auslösende Ereignis in der Kette, das zu durch Stromleitungen verursachten Waldbränden führen kann oder auch nicht. Angesichts des aktuellen Wissensstandes über Flashover und die verschiedenen Faktoren, die die Zündung beeinflussen, werden weitere Untersuchungen zur Wahrscheinlichkeit einer Zündung bei Übergriffen erforderlich sein. Dennoch sind Entscheidungsträger von Versorgungsunternehmen, wenn sie über die Wahrscheinlichkeit eines Eingriffs informiert sind, in der Lage, die Wissenslücke zwischen Eingriff und Zündung als Sicherheitsmarge zu nutzen und berechtigte Entscheidungen zur Abschaltung von Strom zu treffen.

Alle Daten, Modelle oder Codes, die die Ergebnisse dieser Studie stützen, sind auf begründete Anfrage beim jeweiligen Autor erhältlich.

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Die vorgestellte Arbeit ist Teil der Aktivitäten des Catastrophe Modelling Center der Lehigh University. Wir danken dem Pennsylvania Department of Community and Economic Development für die finanzielle Unterstützung durch den Zuschuss PIT-20-20 „Managing Power Infrastructure Under Wildfire Risk“. Die Arbeit wurde in Zusammenarbeit mit AVEVA durchgeführt, insbesondere durch Interaktionen mit Herrn John Matranga und Frau Erica Trump. Wir danken Herrn Bob Bell, Leiter der Abteilung „Transmission Vegetation Management“ bei Pacific Gas & Electricity, für die durch persönliche Mitteilungen bereitgestellten Informationen. Der Erstautor möchte außerdem Dr. Liyang Ma für seine hilfreiche Beratung im Verlauf des Forschungsprojekts danken. Die in diesem Papier dargelegten Meinungen und Schlussfolgerungen sind die der Autoren und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der Sponsororganisationen wider.

Abteilung für Bau- und Umweltingenieurwesen, Zentrum für Katastrophenmodellierung, ATLSS Engineering Research Center, Lehigh University, Bethlehem, 18015, USA

Xinyue Wang & Paolo Bocchini

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XW: Konzeptualisierung, Methodik, Schreiben – Originalentwurf. PB: Aufsicht, Konzeptualisierung, Ressourcen, Finanzierungsakquise, Schreiben, Überprüfen und Bearbeiten.

Korrespondenz mit Paolo Bocchini.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Wang, Sci Rep 13, 3998 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-30802-w

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Eingegangen: 27. Juni 2022

Angenommen: 01. März 2023

Veröffentlicht: 10. März 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-30802-w

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