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May 10, 2023

強風下で揺れる動的な導体によって引き起こされる山火事の発火を予測する

Rapporti scientifici Volume 13,

Scientific Reports volume 13、記事番号: 3998 (2023) この記事を引用

1169 アクセス

67 オルトメトリック

メトリクスの詳細

乾燥した気象条件で強風が発生すると、電力システムが壊滅的な山火事の原因となる可能性があります。 特に、導体と植生の接触は、公共施設関連の山火事の主な発火原因として認識されています。 植生管理や予防的停電などの運用上の意思決定を支援するために、正確な山火事のリスク分析が緊急に必要とされています。 この研究では、送電導体が近くの植生に飛び出てフラッシュオーバーが発生することによって引き起こされる点火メカニズムを研究しています。 具体的には、検討された限界状態は、導体が所定の最小植生クリアランスに侵入することとして定義されます。 マルチスパン伝送線路の動的変位応答の確率的特性は、周波数領域での効率的なスペクトル解析を通じて導き出されます。 指定された位置での侵入確率は、古典的な最初のエクスカーション問題を解くことによって推定されます。 これらの問題は、多くの場合、静的等価モデルを使用して解決されます。 ただし、結果は、乱流の強風の下では、導体の動的変位に対するランダムな風のバフェッティングの寄与がかなり大きいことを示しています。 このランダムで動的な成分を無視すると、発火の危険性の誤った推定につながる可能性があります。 強風イベントの予測継続時間は、発火の危険性を判断するための重要なパラメーターです。 さらに、侵入確率は植生除去と風の強さに非常に敏感であることがわかり、これらの量についての高解像度データの必要性が強調されています。 提案された方法論は、山火事のリスク分析における重要なステップである、正確かつ効率的な発火確率予測のための潜在的な手段を提供します。

森林火災としても知られる山火事は、不利な天候 (低湿度、高温、強風など) と乾燥した植物燃料が重なった場合に発生することがあります。 過去数十年間、南ヨーロッパ、北米、オーストラリア南東部など、世界中で山火事が深刻な脅威となっているのを目の当たりにしました1、2、3。 地域の状況が典型的な発火原因や火災の挙動などに影響を与えるため、さまざまな地域の山火事には地域的な特徴が見られます。米国では、壊滅的な山火事が頻繁に発生しているカリフォルニア州で山火事が特に重要な危険となっています。 カリフォルニア州森林防火局 (CAL FIRE) は、2016 年から 2020 年の間にカリフォルニア州で年間平均 3,217 件の山火事が発生し、624,728 エーカーが焼失したと報告しました4。 山火事はさまざまな原因 (落雷、放火、喫煙など) によって発生する可能性がありますが、電力線が唯一の非減少発火源であることが示されています5。 統計によれば、最も破壊的なカリフォルニアの山火事上位 20 件のうち、少なくとも 5 件は電力システムから発生しており、その中には 18,804 棟の建造物が破壊され、85 人の命が失われた 2018 年のキャンプ火災も含まれます6。 実際、電力システムによる発火事故は、異常気象との特別な関係により、大規模な山火事に発展する可能性が高くなります。 電力ネットワークは多数のコンポーネントや機器で構成されており、強風下では故障が急増する可能性があります7、8。 高温で乾燥した空気の影響により、さまざまな発火メカニズムが引き起こされ、可燃性燃料が存在する場所で火災が発生する可能性があります。 さらに、強風は火災の延焼を大幅に促進するだけでなく、消火活動を妨げる可能性があります。 風は送電線の点火を引き起こす気象要因です。 このことは、カリフォルニアで送電線に関連した山火事と季節的な極風が同時に発生したことで示されています9,10。 これらのフェーン風 (ディアブロ風またはサンタアナ風として知られています) は、顕著な強さと突風を特徴としています。

電力網は一般に送電系統と配電系統の2系統から構成されると考えられます。 配電システムと比較して、送電システムは長距離にわたって大容量の高圧電力を輸送するため、電力の信頼性においてより重要な役割を果たします。 風害の影響を受ける電力インフラの信頼性と回復力を研究することへの研究への関心が高まっています11、12、13、14、15、16、17。 ほとんどの場合、特定のコンポーネント (送電線、電柱/鉄塔など) の構造的破損が調査されました。 しかし、山火事に関しては、効果的な発火メカニズムを引き起こす可能性が重視されるため、関連する限界状態は従来の構造破壊とは異なります18。 たとえば、導体のアーク放電による高温の金属粒子や導体と植生の接触による燃え残りは、どちらも風による故障モードの対象となりますが、構造的な故障（導体の破断など）は必ずしも危険ではありません19。 カリフォルニア州の電力事業所の発火の主な原因は植生との接触であり、その寄与率は 53.5% であることが示されました20。 強風条件下では、導体と植生の接触は一般に 2 つの形態で発生します。1 つは折れた木や枝が導体の上に落ちること (「フォールイン」問題として知られています)、もう 1 つは導体が近くの植生に飛び出すこと (「グローイン」として知られている) です。 " 問題）。 架空送電線は通常、高い送電鉄塔によって支えられているため、落下問題が発生する可能性は低くなります。 むしろ、植生の成長の問題が送電システムに対する大きな脅威として認識されています21。 伝送導体は、変化しやすい地形を長距離にわたって伝送するため、風による危険に最もさらされます。 柔軟性が高く、スパン中央付近で大きな揺れ変位（10～20m）が観察されます22。 気候変動は将来の異常気象の規模と頻度に影響を与えると予想されます。 米国土木学会 (ASCE) は、変化する気候に適応するインフラストラクチャを提唱してきました。 そこに記載されているように、乾季の長期化、気温の上昇、極端な風の強さなどの潜在的な悪影響により、電力線による発火の状況が悪化する可能性があります23,24。 大きな課題の 1 つは、気候予測に基づいて、人工システムと自然システムに対する気候変動の影響を評価することです。 さまざまな複雑さと目標に応じて、気候分析はさまざまなレベルで実行される可能性があります24。 気候変動の将来の影響を無視しても、再現期間 20 年の静的な風のハザード マップが作成され、問題の深刻さを示しています (図 1 を参照)。 風ハザードマップの作成に使用される方法論については、補足情報で詳しく説明されています。 図 1 は、広範囲の強さ (17 ～ 104 m/s) の非常に強い風がカリフォルニアで発生すると予想されていることを示しています。 一部の地域では発電所がまばらであるにもかかわらず、明確な空間的変動も観察され、大規模送電網の運用に重大な課題を引き起こす可能性があります。

カリフォルニアの風ハザード マップ (復元期間 = 20 年)。

電力システムから発生する壊滅的な山火事の可能性を認識し、カリフォルニア州の電力会社は、厳しい気象条件に対応して先制的な公衆安全電源遮断（PSPS）を実施する権限を与えられています25。 2019 年の火災シーズンだけでも、数百万人が停電の影響を受け、1 か月以上続きました 26,27。 電力設備による火災の発生を阻止するのは即時効果がありますが、PSPS のイベントは、地域社会や重要なインフラが停電するため、他の重大な混乱を引き起こす可能性があります。 リスク分析は、不確実性の下で意思決定を行うための強力なツールです。 PSPS の文脈では、2 つのリスクのバランスを取る必要があります。1 つは公共施設による山火事によるリスク、もう 1 つは停電に関連した事象によるリスクです。停電に関連した事象によるリスクは、信号機の不足による自動車事故の増加から健康上の問題にまで及ぶ可能性があります。家庭内の救命設備の停止によって引き起こされる28。 山火事のリスク分析は一般に、発火確率、燃焼確率（または延焼確率）、脆弱性の 3 つの要素に関係します29。 発火確率に関しては、これまでのいくつかの研究では、過去の発火記録を調査することによって統計モデルを開発することに焦点を当てていました30。 この純粋にデータ駆動型のアプローチは多用途であり、さまざまな発火源に適用できます。 しかし、これらは、PSPS に関する改善策やリアルタイムの決定を推進する可能性がある、根本的な故障と発火のメカニズムを理解することに関しては有益ではありません。 対照的に、今回の研究の焦点である強風と電力インフラの間の物理的相互作用に焦点を当てた山火事の発火に関する研究は不足している。

その後の火災伝播シミュレーションと火災被害分析は入力としての発火場所とタイミングに依存するため、発火の予測は山火事のリスク分析に大きな影響を与えます。 したがって、この研究は、送信導体が周囲の植生に十分に接近して吹き飛ばされ、フラッシュオーバーまたはスパークを引き起こすことによる発火に焦点を当てています。 具体的には、図 2 に要約されているように、ベースライン クリアランスへの侵入 (つまり、故障の開始) の確率を推定するための方法論が提案されています。

提案された方法論のフレームワーク (最後のボックスはコンテキストのために提供されていますが、分析には含まれていないことに注意してください)。

この論文の新規性は、風荷重の不確実性を考慮した構造応答の形式的な解析を通じて、発火を引き起こすクリアランス違反の問題を研究するというアイデアを導入していることです。 この方法を使用して計算された侵入確率には、風の継続時間、風の強さ、送電線 (TL) の特性、植生の除去など、関連するすべての要因が考慮されます。 スペクトル領域における導体ケーブルのダイナミクスに関する以前の研究（風の確率過程に同様の特性評価を使用）が、導体の破損に関する応力に焦点を当てていたことは注目に値します。 ただし、植生の侵入に適用するには、導体の変位に明確に焦点を当てる必要があります。 したがって、新しい極限状態方程式と関連する初回通過問題を定式化する必要があり、これがこの研究の最初の貢献です。 この文書の残りの部分は次のように構成されています。 まず、植生管理の背景と実践を検討し、その後、関連する限界状態を定義します。 次に、侵入の確率を計算するために提案された方法論について詳しく説明します。 最後に、応用セクションでは、異なるスケールで 2 つの例を示し、主な発見を示します。

電力インフラの近くに生育する植生は、電力ネットワークの信頼性に対する脅威として長い間認識されており、特に送電システムでは懸念されています。 実際、TL の障害による電流の変化は、他の場所で連鎖的な障害を引き起こし、大規模な停電を引き起こす可能性があります31。 その一方で、都市化により電力インフラが森林と火災の危険性が高い未開地と都市の境界（WUI）に流入しており、植生への接近によって引き起こされるリスクが悪化しています9。 送電線の大部分は、地下ケーブルの代わりに架空導体を使用します。これは、後者は設置と保守にはるかに費用がかかるためです。 前述したように、障害を引き起こす可能性のある植生と導体の相互作用には、落下型と成長型の 2 つのタイプがあります。 落下破壊のメカニズムには、植生の健康状態や風荷重下での破壊強度など、植生側に大きな不確実性が伴います。 Light Detection and Ranging (LiDAR)32 などの最新技術により植生データの取得は容易になりましたが、植生と破壊後の風による経路の複雑さを考慮すると、確率的な意味でも落下問題を予測することは依然として非常に困難です。 一方、この論文では、構造挙動と密接に関係する潜在的な故障のグローイン クラスに焦点を当てています。 具体的には、風による送電線の動的変位応答が、隙間侵入の可能性、ひいては発火の可能性をどのように増加させるかをよりよく理解することを目的として調査されています。 対応する点火メカニズムはフラッシュオーバー (またはスパークオーバー) 現象で、電流が導体から近くの物体 (通常は樹木) に空気中を飛び越えます。 高電圧電流から放出されるエネルギーは、水分の少ない植物や乾燥した大気の存在下では発火、さらには火災を引き起こす可能性があります。 導体と樹木が直接接触していない場合でもフラッシュオーバーが発生する可能性があることに注意することが重要です。

植生による電力インフラの中断を防ぐために、立ち入り規制が広く確立されています。 電力線関連の山火事のリスクが懸念される場合、より厳格な規制が導入される可能性があります。 米国では、NERC FAC 003-4 規格が送電システムの植生管理に最も関連しています21。 基本的に、伝送導体と隣接する植生との間に最小植生クリアランス距離 (MVCD) を維持する必要があります。 「電線境界ゾーン」は送電システムの植生管理における効果的な技術であり、この分野で広く使用されています33。 このアプローチでは、図 3 に示すように、送電施設に沿って通行用地 (ROW) が確立されます。通常、ROW は、低成長の植生のみが許可されるワイヤーゾーンと、背の高い低木や小さな植物が生い茂る 2 つの境界ゾーンで構成されます。木は許容されるかもしれません。 導体のたわみや揺れを考慮すると、ROW の幅は通常、構造上の配置のみに必要な幅よりもはるかに大きくなります。 たとえば、230 kV 送電線の ROW は 20 m から 60 m の間で変化する可能性があります。 図 3 では、植生と導体の動きは片側のみに描かれており、MVCD は導体を囲む半径として示されていることに注意してください。 導体の位置はさまざまな荷重により常に変化するため、潜在的なフラッシュオーバーゾーンを軌道に沿って特定できます。

送電線の用地。

上で述べたように、調査中の故障シナリオは、導体が外側に揺れ、植生に十分近づくとフラッシュオーバーが発生して火災が発生する可能性があるというものです。 導体と植生の間の空隙は絶縁体とみなすことができ、その絶縁能力はそのサイズと周囲の特性 (温度、湿度など) に依存します。 ギャップ サイズに関しては、不確実性の主な原因が 2 つあります。1 つは、導体と植生の動きに直接影響を与える乱流荷重です。 もう 1 つは、自然条件や人間の介入 (定期的な伐採など) の影響を受ける植生の成長です。 植生の成長は長期間（数か月、数年）にわたってのみ意味があり、短期間の強風イベントの状況ではその影響は無視できます。 したがって、植生の動きは通常、それに比べて無視できるほど小さいと考えられるため、ギャップ サイズは主に風による導体の変位によって影響されます。 この研究では、故障状態 (つまり、限界状態) を MVCD への導体の侵入として定義します。 山火事のリスク分析の枠組みでは、この限界状態に達することは、侵入、フラッシュオーバ、点火という一連の事象の最初のステップにすぎず、他の 2 つのステップの発生の条件付き確率を考慮して計算する必要があることを認識することが重要です。全体的な発火の危険性。

風が吹くとサイズが変化するエアギャップにおけるフラッシュオーバーの確率を正確に計算するには、ギャップのサイズとその断熱能力の関係を定量化する必要があります。 たとえば、ガレット方程式は、\(10^{-6}\) 以下のフラッシュオーバー確率をもたらす MVCD を計算するために NERC FAC 003-4 規格に採用されています21。 ただし、一時的なフラッシュオーバー現象を検証し、よりよく理解するには、さらなる実験が必要です 31,34。 フラッシュオーバーによる発火の確率は、植生の可燃性や事故現場付近の空気状態など、多くの要因によって異なります。 限られた知識と重大な不確実性を考慮すると、MVCD の侵入から発火への変化は、意思決定者の主観的な判断とリスクに対する姿勢に依存します。 このため、前述の条件付き確率の計算はこの研究の範囲を超えており、代わりに侵入自体に焦点を当てます。

次のセクションでは、限界状態の数式と、必要な量を決定する方法を示します。

送電線は通常、セクションに分けて設計され、TL セクションは複数のスパンで構成され、最大数キロメートルまで延長できます。 図 4 は、マルチスパン TL セクションの例のモデルを示しています。 ここでは、OpenSeesPy 環境を使用して、マルチスパン伝送ケーブルの有限要素モデルを構築および分析する方法を説明します35。 両端はひずみタワーに接続されており、導体が縦方向に移動することはなく、ヒンジ付きサポートとしてモデル化されています。 中間送電鉄塔に吊り下げられた吊り碍子紐は、その下端で導体を支えます。 導体と絶縁体の接続点は、最も一般的に使用される関節式サスペンション クランプ 36 に従って、ヒンジとしてモデル化されます。 絶縁体の紐が揺れると、取り付け点は空間内を自由に移動できます。 電圧に応じて、単一の導体 (最大 220 kV) または束ねられた導体 (220 kV 以上) を伝送回路で使用できます。 単一の導体はケーブル要素 37 を使用してモデル化できますが、束ねられた導体のモデルではスペーサーの効果をキャプチャする必要がある場合があります。 導体は 1 スパン内でカテナリー形式をとり、たわみプロファイルを計算するには、最初に歪みのないプロファイルを決定する必要があります 14。 サスペンション絶縁体ストリングは通常、脆性材料 (ガラス、磁器など) で作られており、その曲げ剛性は無視できるほど小さいです。 したがって、懸垂碍子ストリングは、その大きな変位を考慮して、軸方向の剛性が高い共回転トラス要素によってモデル化されました。 絶縁体列の長さ（数メートル）は電圧によって異なりますので、直接加わる風荷重は導体からの風荷重に比べて無視できます。 有限要素モデルのセットアップに必要な特定の機械的パラメータは、2 スパンの伝送線路の例によって「アプリケーション」セクションに記載されています。

乱風の影響を受ける多支間送電線区間。

TL と植生の相互作用は局所的な問題ですが、考慮される総観 (非熱帯) 暴風雨に対して数学的な風流モデルを大規模に確立する必要があります。 伝播システムは主に開けた地形エリア全体に広がり、十分な長さの風を吹き込むことができるため、風の流れは水平方向に均一であると考えられます。 ただし、システムが散発的に木 (まばらな森または密な森) に遭遇する場合には、不均一性が存在することを認識する必要があります。 この文書は汎用的な方法論を提案することを目的としていますが、特定の状況に合わせた結果を得るには、特定の条件に対して個別の研究を実施する必要があります。 図 4 に示すように、風の流れは TL 断面のスパン方向に垂直な一方向のみに存在すると仮定します。 この方向が選択されるのは、導体の変位応答にとって最も不利であると考えられるためです。 この仮定により、リスクが保守的に見積もられます。 この過大評価の程度を判断するには、調査地域の風のパターンと一般的な風向きに関する特定の分析を実行する必要があります。 風工学では、変動する風速の合計は、通常、高さ z での一定の平均風速 \(\overline{V}_z\) と、平均ゼロの乱流変動 v(t, x) の 2 つの部分に分割されます。 t は時間を示し、x は導体ケーブルに沿った位置を示します。 大気境界層の下層内では、高さによる平均風速の変化は対数法則で表すことができます。

ここで、 \(u_*\) は風の流れのせん断速度です。 \(z^{}_0\) は表面粗さです。 k はフォン カルマン定数で、通常は 0.4 と見なされます。

通常、平均風速プロファイルの基準風速としては、地上 10 m (風速計の取り付けの標準高さ) で測定した 10 分間の風速が選択されます。 この研究では、風の強さは基準風速 (\(\overline{V}_{10}\) で示される) で表され、そこから他の高さでの平均風速が計算されます。 異なる平均時間からの測定が好ましい場合、換算係数は文献で見つけることができます38、39。

初期状態では、導体は通常、1/50 ～ 1/3040 のサグ対スパン比でたわみます。 1 つのスパンに沿った平均風速は、支持レベルより (2/3)d 低い基準高さでの平均風速によってよく近似できます。ここで、d はスパン中央のサグです41。 風の乱れは時間と空間に相関があります。 両方の相関関係は広範囲に研究されており、十分に確立されたモデルが文献で入手できます。 予想通り、風場内の相関は、タイムラグと空間分離が増加するにつれて減衰します。 空間内の 1 点における風沿いの乱気流の時間的相関は、周波数領域における次の片側パワー スペクトル密度 (PSD) によって最も一般的に記述されます 42,43。

ここで、f は Hz 単位の周波数です。 同じ高さ (基準高など) の 2 点における風速変動間の空間相関は、Davernport44 によって提案されたコヒーレンス関数によって取得できます。

ここで、 \(x^{}_1\) と \(x^{}_2\) は、TL に沿った 2 点の縦座標です。 C は減衰係数で、水平方向の分離の場合は 16 に設定できます。 文献にはさまざまなモデルがありますが 45、この論文では、Einar N. Strømmen の研究に基づいて、風流速度の変動に対してガウス性が仮定されています 46。 結論として、風変動成分 v(t, x) は、ゼロ平均、定常、ガウス、一次元 (1D)、および多変量 (mV) のランダム プロセスとして特徴付けられます。

導体にかかるバフェッティング風荷重は、全体の変動する風の流れと、導体の動きによる導体と風の相互作用という 2 つの原因によって発生します。 準定常の仮定を採用し、動的風抵抗力は式(1)を使用して計算されます。 (4) 空力減衰も (間接的に) 考慮されるため、次のようになります。

ここで \(f^{}_{\textrm{D}}\) は単位長さあたりの抗力です。 \(\rho\) は空気密度です。 D は導体の直径です。 \(C_{\textrm{d}}\) は抗力係数です。 \(V_{\textrm{rel}}\) は導体と風の流れとの間の相対速度であり (図 5 を参照)、次の方程式で求められます。

ここで、\(\dot{u}^{}_{\textrm{Z}}\) と \(\dot{u}^{}_{\textrm{Y}}\) は Z 方向の導体速度です。とY方向にそれぞれ。

導体と巻線の相対運動。

TL セクションの風によるバフェッティング応答は 2 つのステップで計算できます40。まず、重力および平均風荷重の下での構造の平衡状態が静的解析によって決定されます。 第二に、変動する風成分による動的応答は、平均風の状態で線形化された構造で得られます。 Ma et al.14 は、かなりの平均風荷重下での構造の線形化を検証しました。 2 つの線形化 - 風速と風荷重の間の線形関係 (小さな変動成分の仮定)、および平均風の状態で特徴付けられる構造物の線形挙動 - 風の変動成分の特性 (ガウス、定常など)変位応答にも同様に当てはまります46。 MVCD への侵入の確率を研究するための主なタスクは、導体変位応答の確率的特性、つまり、このガウスの場合の平均と標準偏差を取得することです。 したがって、モード周波数領域アプローチが 2 番目のステップで使用されました。 標準偏差は、応答のクロススペクトル密度行列から直接導出され、効率的な周波数領域分析を通じて見つけることができます。 風力場のシミュレーションも、時間領域での高価なモンテカルロ シミュレーションも必要ないことに注意してください。

周波数領域解析アプローチに従って、平均風状態周辺の動的応答は、背景応答と共鳴応答に分離されます。 線形化構造のモード形状とモード周波数は固有値解析により求めることができます。 次に、モード変位ベクトルのクロススペクトル密度行列 (CSDM) は次のように決定されます。

ここで \(\varvec{H}(f)\) は伝達行列であり、式 1 で表されます。 （7）; 上付き文字 * と \(\textrm{T}\) は、それぞれ複素共役演算子と転置演算子を表します。 \(\textrm{i} = \sqrt{-1}\); \(\varvec{K}\)、\(\varvec{C}\)、\(\varvec{C}_{\textrm{aero}}\)、および \(\varvec{M}\) は一般化されますそれぞれモーダル空間における剛性マトリックス、一般化構造減衰マトリックス、一般化空気力学的減衰マトリックス、および一般化質量マトリックス47。 \(\varvec{C}_{\textrm{aero}}\) はモード形状間の結合効果により非対角であることを指摘する価値があります。 さらに、 \(\varvec{S}_{\textrm{p}}(f)\) はモーダル荷重ベクトルの CSDM であり、次のように計算できます。

ここで、 \(\bar{f}^{}_{\textrm{D}}\) は \(\overline{V}_z = V_{\textrm{rel}}\) による単位長さあたりの静的平均抗力です。式で (4); \(|\varvec{J}_{jk}(f)|^2\) は共同受容関数です。 L は TL セクションの合計スパン長です。 \(\varvec{\varphi }^{}_{\textrm{Y}j}(x^{}_1)\) は、j 番目のモードの \(x^{}_1\) の Y 成分です。 \(\varvec{\varphi }^{}_{\textrm{Y}k}(x^{}_2)\) は、k 番目のモード (x^{}_2\) の Y 成分です。 \(x_1\) と \(x_2\) は単なる積分変数です)。 式には Y 成分のみが現れることに注意してください。 (9)、風の流れは Y 方向のみであるためです。

式から \(\varvec{S}_{\textrm{q}}(f)\) が得られると、 (6)、r 番目の節点における総変位応答の標準偏差は、周波数範囲にわたる積分によって導出されます 47:

ここで、N は考慮されるモードの総数です。 \(\lambda \in \left\{ \text {X, Y, Z} \right\}\) は方向を示します。

バックグラウンド応答は準静的であるとみなされ、その標準偏差 \(\sigma ^{}_{\lambda r, \textrm{B}}\) は上記のように計算できますが、伝達関数は単純に \ (\varvec{H}(f) = \varvec{K}^{-1}\) 式を使用する代わりに、 （7）。 最後に、共鳴応答の標準偏差 \(\sigma ^{}_{\lambda r, \textrm{R}}\) は次のように計算されます。

前述したように、限界状態の決定には 2 つの要素、つまり導体の変位と植生の除去が含まれます。 導体の変位に関しては、絶縁体の揺れの影響は導体のバフェッティング応答に含まれており、その確率的特性によって捕捉されます。 風の流れが Y 方向のみの場合、縦方向 (X) の変位応答は、風沿い方向 (Y) または横風方向 (Z) の変位応答よりもかなり小さくなります。 この研究は横方向 (Y 方向) の植生クリアランスに関するもので、簡略化した構成を図 6 に示します。簡単にするために、風が Y の正の方向に吹いている状態で、導体の揺れは片側のみに描かれています。

植生伐採の断面図。

強風イベント中は、植生の成長と植生の動きの両方が無視されるため、リアルタイムのクリアランスは導体の動きによってのみ影響を受けます。 導体の位置は、平均風状態 (破線の円で示されている) の周りの空間で動的に変化し、それとともに半径方向の MVCD ゾーンが移動します。 近くの植生 (樹木) は、最新の調査からのデータ (例: LiDAR 調査からの点群データ) が使用される植生点によって表されます。 実際には、植生は植生点によって捉えられない大きな多様性と複雑性 (形状、種など) を持っていることを認識する必要があります。 リアルタイムの横方向クリアランスの数式は次のように記述できます。

ここで、 t は時刻です。 \(Y_{\textrm{clr}}\) は、ケーブル静止状態から最も近い植生点 (実線の十字で示される) まで横方向に測定された既知のイベント前のクリアランスです。 \(\overline{U}^{}_{\textrm{Y}}\) と \(u^{}_{\textrm{Y}}(t)\) は、Y 方向の静的平均変位と動的変位です。方向、それぞれ。 MVCD の違反（限界状態）は \(F(t) < mvcd\) のときに発生します。ここで、mvcd は電圧や高度などに基づいて決定できる所定の値です21。

この時点で、さらに 2 つの概念を明確にする必要があります。 まず、式。 (12) は、平均風下での導体の変位が動的風荷重下で MVCD に違反する可能性を確立するという基本的な前提に基づいて意味がありますが、図 6 に示すように、動的応答効果を考慮する価値があります。移動した導体が植生から遠すぎる (\(Y_{\textrm{clr}} \gg \overline{U}^{}_{\textrm{Y}}+mvcd\))、違反は不可能であると考えられます。 一方、強風の下の指揮者が既に植物に近づきすぎている場合 (\(Y_{\textrm{clr}} \le \overline{U}^{}_{\textrm{Y}}+mvcd\))、違反は特定のイベントであるため、計算が必要です。 この状況は、実際には、通常の風荷重用に設計された植生クリアランスでは比較的一般的です。 第 2 に、1 スパン内の吹き飛ばされたエンベロープは、導体のたるみの変化の影響を受けます。 図 7 に示すように、径間内の最大の横方向変位は、最大のサグと同時に径間中央で達成されます。さらに、一定の植生構成が径間全体に強制される場合、径間中央の点が重要になります。限界状態チェック。

1 スパン内の横方向クリアランスの上面図。

MVCD の違反は、事業者による発火の代理として、初めて発生したときに大規模な停電や悲惨な山火事の原因となる可能性があります。 このタイプの故障は、最初の偏位 (アップクロッシング) による故障として分類され、この問題はランダム振動理論によって広く研究されています 48。 前述したように、変動変位 \(u^{}_{\textrm{Y}}(t)\) は、定常、ガウス、ゼロ平均ランダム プロセスとして特徴付けることができます。 \(F(t)=mvcd\) として、式を整理します。 (12) の場合、アップクロスしきい値 a は次のように表されます。

式に注意してください。 (12) と (13) は連続的な意味で定式化されますが、実際の計算は有限要素モデルのノードで実行されます。 したがって、しきい値 \(a_{r}\) に対する r 番目のノードでの予想されるエクスカーション レート (つまり、単位時間あたりの上り交差の平均数) は次のように計算できます。

ここで \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}r}\) は式 1 を使用して取得できます。 (10) \(\lambda =\) Y の場合; \(\sigma ^{}_{\dot{\textrm{Y}}r}\) は、r 番目のノードにおける Y 方向の速度応答の標準偏差であり、次のように計算できます。

さらに、大幅な空力減衰により、動的応答においてバックグラウンド応答が支配的になることがわかっています47。 これは、\(u^{}_{\textrm{Y}}(t)\) が狭帯域プロセスからはほど遠いことを示しており、その代わりに共鳴応答の優位性が必要となります。 したがって、エクスカーションが時間領域で独立して到着するとさらに仮定すると、侵入の確率は上向きエクスカーションの確率として定式化されます (\(u^{}_{\textrm{Y}}(t) > a\ )) 区間 \(0

ここで、 \(T^{}_{0}\) は、秒単位の期間または期間です。 確率 \(P_{\textrm{en},r}(T^{}_{0})\) を計算することの特別な利点の 1 つは、\(T^{}_{0} の効果を考慮に入れることです) \)。 実際のアプリケーションでは、\(T^{}_{0}\) は予測される風イベントの持続時間と必ずしも同じではありませんが、対象となる任意の短い持続時間にすることができます。 一般的に、待ち時間が長くなるほど、エクスカーションが発生する可能性が高くなります。 これは、リスクが時間の経過とともに変化する、時間に敏感な意思決定において非常に役立ちます。

提案された方法論は一般的であり、さまざまな特性を持つさまざまな地域の電力伝送システムに適用できますが、アプローチを実証するために 2 つの具体的な適用例を示します。 この方法論は最初に単一の TL セクション レベルで実装され、その後結果がシステム レベルでのアプリケーションを説明するために拡張されました。

図 8 に示すように、公称電圧 230 kV (交流) の 2 スパン TL セクションが最初に検討されました。要素タイプと計算環境に関する一般的な情報は、「方法論」セクションですでに提供されています。 この特定の例では、関連するモデリングの詳細を次のように示します。 導体はすべての塔で同じ高さ (\(H = 40\) m) に吊り下げられ、最大のたわみはスパンの中央 \(d = 13.33\) m にあります。 導体は「ドレイク」タイプで、関連する特性は次のとおりです: 直径 \(D = 0.028\) m、単位重量 \(w = 15.966\) N/m、弾性率 \(E = 77\) GPa。 吊り下げ碍子ストリングは、次の特性を持つ 1 つの共回転トラス要素によってモデル化されました: 長さ \(l_{\textrm{ins}} = 1.8\) m、直径 \(D_{\textrm{ins}} = 0.254\) m、絶縁体ストリングの総質量 \(M_{\textrm{ins}} = 48\) kg、弾性率 \(E_{\textrm{ins}} = 210\) GPa。 将来起こり得る強風現象を考慮するために、次の 7 つの強度レベルが検討されました: \(\overline{V}_{10} \in \left\{ 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60 \right\ }\） MS。 次のパラメータも必要です: 表面粗さ \(z^{}_0 = 0.03\) m (開けた地形)、抗力係数 \(C_{\textrm{d}} = 1.0\)、空気密度 \(\rho = 1.226\) kg/\(\textrm{m}^3\)、重力加速度 \(g = 9.81\) m/\(\textrm{s}^2\)。 この例では、熱負荷またはその他の物理的負荷 (氷など) が無視されていることに注意してください。

2 スパン TL 断面モデルのスケッチ (縮尺は不正確)。

以前の調査または有効な推定により、植生データが事前にわかっていることは当然のことです。 230 kV の電圧に対応する mvcd 値は、高度に応じて 1.2 m から 1.6 m の間で変化します21。 TL セクション全体にわたって定数 \(mvcd = 1.4\) m が必要であると仮定しました。 TL および関連する植生に関する利用可能な知識に基づいて、重要なチェック ポイントを特定できます。 この解析例では、植生の除去は TL セクションに沿って一定であると仮定し、論理的にはどちらかのスパンの中間点がチェック ポイントとして選択されました。 前述したように、式については、 (12) 意味を持たせるためには、チェックする任意の場所で \(Y_{\textrm{clr}} > \overline{U}^{}_{\textrm{Y}}+mvcd\) を満たす必要があります。 同様に、0.5 m 間隔の広範囲の \(Y_{\textrm{clr}}\) 値 18.0、18.5、...、26.5、27.0 m が分析用に選択されました。

まず、考慮した風の強さごとに平均風荷重下の静的構造解析を実行しました。その結果を表 1 にまとめます。構造と荷重の両方が対称であるため、スパンの 2 つの中間点は導体が導体に影響を与えている間、同じ変位を経験します。 - インシュレーター取り付け点は長手方向の変位がありません。 導体の中間スパンは風沿い方向と横風方向で顕著な変位を示し、風が強まると両方の変位が増加します。 これは主に剛体の揺れ（大きなたわみを考慮）によるもので、部分的には導体の伸びによるものです。 碍子紐にかかる風荷重を無視し、碍子紐の重量が比較的小さい場合、碍子紐は接続された導体からの抗力により振り出され、碍子振れ角 \(\bar{\theta }_{ ins}\) は導体プレーンの振れ角と一致します。 また、TL が風の流れとほぼ平行な位置に近づくにつれて、振れ角の増加率は小さくなります。 これは、単純な計算 \(\left(\sqrt{\overline{U}_{\textrm{Y,att}}^2 + (l_{\textrm{ins}} - \overline{U}^{ }_{\textrm{Z,att}})^2}\right)\) 剛性が高いため、絶縁体ストリングの長さは大幅に変化しないことがわかります。 中間スパン変位および mvcd の大きさと比較すると、絶縁体ストリングの揺れの影響は、導体の全体的な変位に無視できない影響を与えます。

平均風状態で線形化された構造挙動を用いて、変位状態での固有値解析から線形システムの動的モーダル特性が得られました。 導体の動き (振り子のような) を面内モードと面外モードを使用して記述するのが通例です。 たとえば、図 9 は、\(\overline{V}_{10} = 45\) m/s に対応する最初の 16 のモード周波数とモード形状を表示します。 モード形状は対称 (sym.) または反対称 (antisym.) のいずれかであることに注意してください。 モード 2 と 3、モード 4 と 5 など、同様の形状と周波数を共有する面内モードと面外モードのペアが観察されます。これらのペアの重大な結合効果により、非ゼロ オフが発生します。 \(\varvec{C}_{\textrm{aero}}\)47 の対角項。

モード周波数とモード形状 (\(\overline{V}_{10} = 45\) m/s)。

静的な偏向位置周辺の動的応答は、最初の 16 モードを使用して周波数領域で計算されました。 この数値は、変位応答の標準偏差に関する収束テストによって十分な精度が得られることが判明しました。 構造減衰は、支配的な空力減衰に比べて非常に小さいため、無視されました。 j 番目のモードの空力減衰比は、次のようにして取得できます。

ここで、 \(\varvec{C}_{\textrm{aero},jj}\) は \(\varvec{C}_{\textrm{aero}}\) の j 番目の対角項に対応します。 \(f_{j}\) と \(\varvec{M}_{j}\) は、それぞれ、j 番目のモードのモード周波数と一般化質量です。 図 10 は、異なる風の強さにおけるモーダル空気力学的減衰比を比較しています。 これは、顕著な空力減衰が存在し、モード数が増加するにつれて全体的に減衰することがわかります。 図９を参照すると、面内モードは面外モードよりも高い空力減衰を有することが観察できる。 Stengel et al.50 の発見と一致して、空力減衰比と高風速の間には非線形の関係が存在します。

空力減衰比の比較。

図 11 は、スパン中央での変位応答成分のパワー スペクトル密度を示しています。ここで \(f_{\textrm{1}}\) と \(f_{\textrm{16}}\) は図 11 の値に対応します。縦方向の変位の大きさが他の 2 つよりもはるかに小さいことが明らかです。 \(f_{\textrm{1}} \le f \le f_{\textrm{16}}\) の範囲内で 3 方向すべてに共鳴の痕跡が観察されます。 ただし、共振応答は高い空力減衰によって減衰されるため、ほとんどのエネルギーはバックグラウンド応答 (低周波数部分) に起因します。

スパン中間点における変位応答成分の PSD (\(\overline{V}_{10}\) = 45 m/s): (a) 縦方向変位。 (b) 風に沿った変位。 (c) 横風変位。

次に、式を参照してください。 (10) および (11) では、考慮した風の強さごとに変位応答成分の標準偏差が得られます。 図 12a は \(\overline{V}_{10}\) = 45 m/s の場合を示しています。 他の強度レベルの結果も同様です。 バックグラウンド応答の標準偏差が 3 つの方向すべてで支配的であることが観察できます。 全体として、風沿いの変位が最も高い標準偏差を示し、横風変位が 2 番目で、縦方向の変位が最も低くなります。 さらに、風沿いと横風の変位の標準偏差は取り付け点に関して対称であり、最大値はスパンの中央に現れます。 縦方向の変位の標準偏差も対称ですが、取り付け点で最大になります。 これは、絶縁体ストリングの動的挙動は長手方向の変位においてより意味があり、スパン方向に沿って導体 (ひいては重要なチェックポイント) を移動させることによって間接的に横方向のクリアランスに影響を与えることを示しています。

変位応答の標準偏差の比較: (a) \(\overline{V}_{10}\) = 45 m/s; (b) 縦方向の変位。 (c) 風に沿った変位。 (d) 横風変位。

総標準偏差に焦点を当てた図は、次のとおりです。 12b ～ d は、風の強さによる標準偏差の変化を調べます。 ミッドスパンの結果を表 2 に示します。\(\overline{U}^{}_{\textrm{Y,mid}}\) は表 1 と同じであり、便宜上ここで繰り返します。 \(\delta ^{}_{\textrm{Y}}\) は風に沿った変位の変動係数 (cov) であり、次のように計算できます。

明らかに、縦方向変位 (\(\sigma ^{}_{\textrm{X}}\)) と風沿い変位 (\(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\)) の両方の標準偏差は、風速の増加とともに増加します。 ただし、スパン中間点の横方向のクリアランスを考慮すると、\(\sigma ^{}_{\textrm{X}}\) は \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\ よりもはるかに小さくなります) ) (\(\sigma ^{}_{\textrm{X}} \約 10\% \sigma ^{}_{\textrm{Y}}\))。 したがって、この例では導体の縦方向の移動の影響は無視されました。 \(\sigma ^{}_{\textrm{X}}\) や \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\) とは対照的に、横風変位の標準偏差 (\(\sigma ^{}_{\textrm{Z}}\)) は、図 12d にあるように、風の強さが増加するにつれて好ましい減少傾向を示しています。 総標準偏差は、静的な平均風位置に密接に関係する準静的な背景応答によって支配されることを思い出してください。 静的な導体面が Y 方向の変動とより面内になると、Z 方向に励起される応答が少なくなることが容易に理解できます。 表 2 によると、\(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\) の値は mvcd (\(=1.4\) m) に非常に近いか、さらに大きくなる可能性があります。 無次元測定値 cov は、\(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\) の増加が遅いため、風の強さが増加するにつれてスパン中央での風沿い変位の変動の度合いが減少することを示しています。 \(\overline{U}^{}_{\textrm{Y,mid}}\) よりも。 それにもかかわらず、強風時の導体変位応答には大きな変動が予想されます。 これは、通常の植生管理とリスク分析において、風乱によって引き起こされる動的影響と関連する不確実性を考慮する必要性を明らかにしているため、重要な発見となります。

両方の中間スパン点での変動変位は同じ確率的特性を持っているため、つまり \(u^{}_{\textrm{Y}}(t)\sim \mathscr {N}(0, \sigma ^{}) _{\textrm{Y}})\)、以下では左側の中間スパンについてのみ説明します。 式 (1) の植生クリアランス構成に基づいています。 (12) では、スパン中央での侵入の確率 (下付き文字 r を省略して \(P_{\textrm{en}}\) で示されます) が、さまざまな風速とさまざまなクリアランスに対して計算されました。 時間軸 (\(T^{}_{0}\)) に関して言えば、PSPS の事後レポートを調査すると、強風イベントの継続期間は数時間から 2 日間であることが示唆されています51。 したがって、\(P_{\textrm{en}}\) の値は最大 48 時間にわたって計算されました。 \(\overline{V}_{10} = 30\) m/s の結果を表 3 に示します。ここで、\(u^{}_{\textrm{Y}}(t) \sim \mathscr {N) }(0, 1.263)\)。 スパンの中央に 18 m の横方向の隙間がある場合、風イベントの最初の 24 時間以内に MVCD 違反が \(100\%\) 発生する確率があることが示されています。 これは、 \(\sigma ^{}_{\textrm{Y}}\) \((=1.263\) m) がアップクロス閾値 a \((=4.519\) m に匹敵するという事実に起因します。 ）。 ただし、動的な影響を考慮せずに、静的な平均風位置 (つまり \(a=4.519\) m) のみに基づく決定論的な評価は、侵入が起こらないという逆の結論を導く可能性があります。 \(Y_{\textrm{clr}}\) が 22.0 m まで増加すると、\(P_{\textrm{en}}\) (48 時間) は非常に低いレベル (\(10^{-6}\) に達します) ）。 したがって、\(Y_{\textrm{clr}} > 22.0\) m の結果は表には表示されません。

このような単純なケース (対称構造と定期的な植生除去) の場合、スパン全体内の MVCD の違反は、スパンの中間点のみに焦点を当てることで捕捉できます。 ただし、理論的には、スパンの中間に近い位置で違反が発生する一方で、スパンの中間では違反が発生しない可能性も考慮する必要があります。 この問題に対処し、それが実際的な関連性があるかどうかを判断する鍵は、中間スパン変位応答と中間スパンに近い変位応答の間の相関関係にあります。 この点を説明するために、乱流成分の PSD とコヒーレンス (\(\overline{V}_{10}\) = 30 m/s に相当) を図 13 に示します。PSD は 1 Hz まで表示されています。観察を容易にするために、周波数とともに急激に減少します。 図 13b は、空間距離 \(\Delta x = |x^{}_{1}-x^{}_{2}|\) を変化させた場合の風乱気流の周波数依存のコヒーレンスを調べています。 最も関連する周波数範囲 [0, 0.5] Hz を考慮すると、2 点間の距離が小さい場合 (\(\Delta x < 2\) m など)、コヒーレンスは高いままです。 これは、動的応答が近くの点と高度に相関している中間点が、より高いリスク プロファイルを考慮すると最初に MVCD に違反すると予想されることを意味します。 したがって、以下では、中間スパンでの侵入確率がスパン全体を表すものとみなされ、同様のアプローチがほとんどの実際的な状況で実行可能であることが予想されます。

\(\overline{V}_{10}\) = 30 m/s による乱流の特性: (a) 式 1 からの PSD (2); (b) 式からの一貫性 (3)。

風の強さのレベルと植生除去政策は、侵入の確率に影響を与える主な要因です。 これら 2 つの要因に関する侵入の確率の感度は、異なる強さの 2 日間の風イベントを考慮した異なる風よけ政策のパフォーマンスが比較されている図 14 から最もよく理解できます。 凡例に示されているように、風の強さのレベルに応じて異なる \(Y_{\textrm{clr}}\) の範囲が検査されたことに注意してください。 風が吹いている間に TL が動作し続けると、\(P_{\textrm{en}}\) が増大することは明らかです。 考慮された風の強さごとに、狭い \(Y_{\textrm{clr}}\) の範囲が特定され、その範囲内では小さな変化が侵入の確率に重要な影響を与える可能性があります。 このクリアランス範囲は、費用対効果の高い植生管理計画を立てるのに役立つ参考になります。 さらに、特定のクリアランス オプションの有効性は風の強さに影響されます。 たとえば、24.0 m の隙間によって維持される \(P_{\textrm{en}}\) (48 時間) は、\(1.52\times 10^{-4}\) (許容範囲) から \(1.24\times) に上昇します。図1と図2のように、 \(\overline{V}_{10}\) が40 m/sから45 m/sに増加すると、10^{-2}\) (警告) になります。 14c、d。 PSPS に関する意思決定の文脈では、植生と送電資産に関するデータは通常、事前にわかっていますが、風データは天気予報から入手できます。 その後、指定された期間における送電網全体での侵入の確率を計算できるため、発火の可能性がある場所を予測するのに役立ちます。 非通電の決定は、個々のスパンまたは TL を考慮して決定されるのではなく、電力の流れを考慮したシステムレベルの分析に基づいていることを再度強調する必要があります。 停電の範囲は、2 つのリスクを比較検討した結果です。1 つは公共施設によって引き起こされる壊滅的な山火事のリスク、もう 1 つは公衆に電気を供給しないことによって生じるリスクと特定の欠点です。

さまざまなクリアランスでの侵入の確率: (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。

実際の送電ネットワークは、その構造的および電気的側面だけでなく、周囲の状況においても多大な変動と不確実性をもたらします。 それにもかかわらず、上で説明した手順と同様の手順に従って、データが提供されている任意の関心のある場所で別の調査を効率的に実行できます。 このシステムレベルの例の目的は 2 つあります。 まず、これは、実際に非通電決定が行われた分析スケールにスパン方向の侵入確率を組み込むことを説明するのに役立ちます。 2 番目に、分岐の長さ (導体スパンの数) が全体的な侵入確率にどのように影響するかを示すために使用されます。 伝送システムの例は、ベンチマークの信頼性テスト システム - グリッド近代化研究所コンソーシアム (RTS-GMLC) モデル 52 に基づいていますが、南カリフォルニアを現実的に表すようなサイズのリージョン 3 のみが使用されています。 データは公開されています53。 図 15 に示すように、システムは 25 台のバス、69 台の発電機、およびバス間を接続する 39 個の送電分岐から構成されます。 ただし、RTS-GMLC データセットには、支持構造、スパン長、サグなどの各ブランチの構造関連情報が不足しています。したがって、説明の目的で、すべての送信ブランチが同じ 2 つの要素で構成されていると仮定しました。スパン セクション (図 8 を参照) およびすべての関連する設定は引き続き保持されます。 片側に溶断した三相回路 (図 3 を参照) を考えると、1 スパン内の故障 (つまり、MVCD への侵入) は、外側の相導体のスパンの中間点によって引き起こされます。 伝送ブランチの場合、侵害は、そのスパンのいずれかが MVCD に違反するイベントとして定義されます。 したがって、ブランチは古典的なシリーズ システムとしてモデル化できます。 さらに、異なるスパン間の侵入破壊は統計的に独立していると仮定されましたが、これは風の変動の相関距離に関する以前の考察によって正当化されます。 したがって、送信ブランチの MVCD への侵入確率 \(P_{\textrm{en}}^{\textrm{br}}\) は次のように表されます。

ここで、 \(N_{\textrm{s}}\) は、対象となるブランチのスパンの数です。 この例では、各枝を長さ 400 m のスパンに分割し、端を四捨五入して \(N_{\textrm{s}}\) を取得しました。 図 16 のヒストグラムに示されているように、枝の長さに応じて、\(N_{\textrm{s}}\) は 4 ～ 310 の範囲になります。

48 時間の強風イベントにおける送電システムの侵入確率のマップ: (a) \(Y_{\textrm{clr}} = 20.5\) m, \(P_{\textrm{en}}\) (48 時間)\(= 2.27\times 10^{-3}\); (b) \(Y_{\textrm{clr}} = 21.0\) m、\(P_{\textrm{en}}\) (48 時間) \(= 2.33\times 10^{-4}\)。

\(N_{\textrm{s}}\) の度数分布。

風の強さとイベント期間を固定 (48 時間) にして、特定のクリアランスの有効性を支店またはシステム レベルで検査することが好ましい。 表 3 の結果を利用して、\(\overline{V}_{10}=\) 30 m/s 下の 2 つの横方向隙間 (20.5 m と 21.0 m) を図 15 で比較します。 (P_{\textrm{en}}\) は非常に低く、ブランチレベルの \(P_{\textrm{en}}^{\textrm{br}}\) はかなり高くなる可能性があります。 予想どおり、分岐が長くなるとスパンの数が増えるため、侵入の可能性が高くなります。 これは、「直列システムの故障」を前提として、より長い分岐のクリアランスを厳しくすることが重要であることを示しています。 たとえば、クリアランスを増やすことで、最長の枝の \(P_{\textrm{en}}^{\textrm{br}}\) を \(50.56\%\) から \(6.97\%\) に減らすことができます。 20.5mから21.0mまで。 予測された気象データを活用すると、図 15 に視覚化されたシステム全体の侵入確率が、空間的および時間的な両方で電源遮断の決定を評価するのに役立ちます。 さらに、データ品質の向上により、侵入予測の精度が向上します。

この論文では、強風時の導体と植生の接触による山火事の発火確率を評価する方法を紹介します。 この問題は、送電システムに焦点を当てた事前の電力遮断という文脈で定式化されています。 点火メカニズムには、移動した導体が近くの木に近づくことによって引き起こされるフラッシュオーバー (またはスパークオーバー) 現象が含まれます。 植生構成に関するデータを使用して、導体と植生の相互作用が特定の距離量を通じて検査されます。 破壊メカニズムは最初の偏位問題としてモデル化され、限界状態は風に沿った横方向の事前に定義されたベースライン クリアランス (つまり MVCD) への侵入として提案されます。 周波数領域での効率的な解析により、TL 変位応答の動的効果が風の乱流と構造特性から導き出されます。 侵入の確率はランダム振動理論に基づいて推定され、さまざまな隙間や風の強さの影響も調査されます。

平均風荷重が導体の吹き飛ばし変位の大部分を占めており、これに対して絶縁体ストリングの揺れの寄与が無視できないことが分かる。 共振応答はかなりの空力減衰によって抑制されるため、平均風状態付近の動的応答は背景応答によって支配されます。 標準偏差 (cov が高く、MVCD に匹敵) で示されているように、変位応答の動的効果は無視できません。 感度分析により、これらの計算が意味のある確率の範囲 (つまり、\(P_{\textrm{en},r}(0)=1\) も \(P_{\textrm{en},r もありません) であることが明らかになります。 }({T^{}_{0})}=0\))、侵入確率は植生の除去と風の強さに敏感であることが示されています。 提案されたアプローチは、2 スパン TL の例で示されているように、有限要素の実装により、特定された任意のチェック ポイントで使用できます。 ローカルのチェック ポイントから通電不能ユニット (ブランチなど) の調査への移行を説明するために、修正された RTS-GMLC ベンチマーク システムの例が使用されます。 分岐に沿った任意のスパンの侵入確率は、その中の個々のスパンの侵入確率が非常に小さい場合でも、かなり高くなる可能性があります。 これらの感度分析は、問題に影響を与える最も重要な要因をカバーしていますが、二次要因の影響を判断するために他のいくつかの研究を実行することもできます。 これらの感度研究を実行できるのは、機械的アプローチが開発されているという事実を活用していることを指摘することが重要です。 文献で利用可能なデータ駆動型のアプローチでは、因子の各組み合わせについて利用可能なデータが不十分であるため、これらの感度分析を行うことはできません。 ただし、まれな事象に適用される確率的アプローチの場合は通常、現実世界の事象や実験作業に対して結果を包括的に検証することは不可能です。 代わりに、風の確率過程の特徴付け、リアルタイムの植生除去の数学的記述、限界状態の定義、確率の計算など、提案されたアプローチのコンポーネントの段階的な検証が示されています。最初の遠足の失敗。

気候変動を背景に、山火事は世界的な脅威になりつつあります。 しかし、他の災害（地震、ハリケーンなど）と比較すると、土木工学において比較的最近関心が持たれた分野です。 この論文の主な貢献は、強風下での導体の動的応答の体系的な解析を通じて送電線の点火を予測するための方法論を提案したことです。 過去の発火記録に基づいて予測する純粋なデータ駆動型の方法とは対照的に、提案されたアプローチは効率的で有益であり、風荷重、構造、植生のさまざまな組み合わせに柔軟に対応できます。 特に、計算された侵入確率には、遮断の決定を検討する際の重要な要素であるイベント継続時間の影響が組み込まれています。 ただし、さらに注意が必要な点がいくつかあります。 まず、全体的なアプローチとその結果の正確さは、電気設備、植生、気象などに関連するデータを含む入力データの可用性と正確さに大きく依存します。カリフォルニアでは、これらのデータは体系的かつ徹底的に収集されています (Bob Bell) 、パシフィック・ガス・アンド・エレクトリック社送電植生管理部マネージャー、個人通信、2020 年） ただし、これは山火事の危険があるすべての地域に当てはまるわけではありません。 第 2 に、原稿に含まれている 2 つの例は説明を目的としており、いくつかの簡略化された特性 (単一導体、対称構造幾何学、一定の植生クリアランスを想定) を備えています。 現実世界の複雑な伝送ネットワークの場合、導体、植生、天候の異なる設定ごとに計算を繰り返す必要があります。 第三に、MVCD への侵入（または導体と植生の接触）は、送電線による山火事につながるかどうかは分からない、連鎖における開始事象にすぎません。 フラッシュオーバーと発火に影響を与えるさまざまな要因に関する現在の知識を考慮すると、侵入があった場合の発火の確率については追加の研究が必要になります。 それにもかかわらず、電力会社の意思決定者は、侵入の可能性を知らされれば、侵入と発火に関する知識のギャップを安全マージンとして活用し、正当な通電停止の決定を下すことができます。

この研究の結果を裏付けるすべてのデータ、モデル、またはコードは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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発表された研究は、リーハイ大学の大災害モデリング センターの活動の一部です。 助成金 PIT-20-20「山火事のリスク下での電力インフラの管理」を通じたペンシルベニア州コミュニティ経済開発局の財政的支援に感謝いたします。 この作業は、特にジョン・マトランガ氏とエリカ・トランプ氏との交流を通じて、AVEVAと協力して実施されました。 パシフィック・ガス・アンド・エレクトリック社の送電植生管理部門マネージャーのボブ・ベル氏から個人的な通信を通じて提供していただいた情報に感謝いたします。 また、筆頭著者は、研究プロジェクトを通じて有益な相談に乗ってくださった Liyang Ma 博士に感謝の意を表したいと思います。 この文書に記載されている意見と結論は著者のものであり、必ずしもスポンサー組織の見解を反映しているわけではありません。

リーハイ大学、ATLSS 工学研究センター、災害モデリング センター、土木環境工学部、ベツレヘム、18015、米国

王信悦 & パオロ・ボッキーニ

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XW: 概念化、方法論、執筆 - 原案。 PB: 監修、コンセプト化、リソース、資金調達、執筆レビューと編集。

パオロ・ボッキーニへの手紙。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

Wang, X.、Bocchini, P. 強風下で揺れる動的な導体によって引き起こされる山火事の発火を予測します。 Sci Rep 13、3998 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-30802-w

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受信日: 2022 年 6 月 27 日

受理日: 2023 年 3 月 1 日

公開日: 2023 年 3 月 10 日

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

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