本发明专利技术公开了一种输电杆塔倾斜预测方法及系统，包括：获取目标区域的降雨信息以及土壤性质参数；基于降雨信息以及土壤性质参数，结合目标杆塔参数构建有限元模型，基于有限元模型得到土体的最大位移点以及滑动面，并获取最大位移点以及滑动面的土体位移数据；基于土体位移数据进行线性回归计算得到斜坡暂停状态中的土体位移和杆塔倾斜信息；基于土体位移和杆塔倾斜信息进行杆塔倾斜预测。本发明专利技术通过双因素分级叠合法进行综合预测，处理更为清晰，针对性更强；将多源信息融合，增加了监测信息的时效性和准确性。并根据推导出的土体位移与杆塔倾斜的相关关系，能够提前判断杆塔倾斜情况并量化倾斜角度为后续桩基加固提供了充足的时间。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电杆塔倾斜监测的，尤其涉及一种输电杆塔倾斜预测方法及系统。
技术介绍
1、社会的迅速发展促使了能源的大量运输与消耗，其中电力就是重要的组成部分，这就凸显了电力调配和能源传输安全性的重要性。在电力网络系统里，输电塔保证了电力系统的正常工作，同时支撑着输电线路，是一个至关重要的组成部分，但对杆塔稳定性造成稳定性的因素中如大风、冰雹和地震等恶劣天气或滑坡等自然灾害会有很大的影响这样输电线路的正常工作就会受到极大影响，通常输电塔会发生失稳现象，更有甚者，整体会有严重的倒塌破坏发生，给人民和社会带来极大损失。输电塔各类事故的发生使得人们注意到问题的严重性，由于高压输电线路杆塔塔基由于受地质地貌、山洪和人为的影响或者破坏，而导致塔基滑坡引起杆塔倾斜乃至倒塌的事故。因此需要一种监测方法，在杆塔即将倾斜时能够及时传达信息。
2、以往电力系统仅仅是在线路例行巡视过程中通过人为观察发现隐患，当突发性的灾害如滑坡来临时则只能被动的采取临时应急措施，甚至只能在灾后才对已发生事故杆塔进行修复或重建。现阶段针对滑坡的监测手段分析主要有大地精密测量法、时间域反射测试技术、光纤传感技术、地下水监测、深部变形监测、近景摄影测量法、宏观巡查监测。但是这些监测手段易受地形通视条件限制及天气状况影响，监测周期长，无法连续观测；在森林植被茂密地区，卫星信号容易被遮挡，多路径效应较为严重，对测量有一定影响，另外接收机的价格较贵，最主要的是当前的监测手段缺乏时效性，不能及时给出预警信号。
技术实现思路
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p>1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
3、因此，本专利技术提供了一种输电杆塔倾斜预测方法及系统解决现有技术中输电塔倾斜监测缺乏时效性，造成不能提前给出信号的问题。
4、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
5、第一方面，本专利技术实施例提供了一种输电杆塔倾斜预测方法，包括：
6、获取目标区域的降雨信息以及土壤性质参数；
7、基于所述降雨信息以及土壤性质参数，结合目标杆塔参数构建有限元模型，基于所述有限元模型得到土体的最大位移点以及滑动面，并获取所述最大位移点以及滑动面的土体位移数据；
8、基于所述土体位移数据进行线性回归计算得到斜坡暂停状态中的土体位移和杆塔倾斜信息；
9、基于土体位移和杆塔倾斜信息进行杆塔倾斜预测。
10、作为本专利技术所述的输电杆塔倾斜预测的一种优选方案，其中：获取目标区域的降雨信息以及土的性质参数包括：
11、获取目标区域的历史降雨信息及降雨预报信息，确定目标区域的最大降雨量及降雨时长；
12、所述土壤性质参数包括土的张拉应力，土的初始张拉应力，土体内摩擦角，土壤的黏聚力。
13、作为本专利技术所述的输电杆塔倾斜预测的一种优选方案，其中：根据所述土壤性质参数选取土壤弹塑性模型的屈服函数和塑性势函数包括：
14、屈服函数表示为：
15、f＝t-p tanβ-d＝0
16、其中，t为土的张拉应力，p为等效压力应力，d为土壤黏聚力，β为土体内摩擦角；
17、塑性势函数表示为：
18、g＝t0-p tanψ
19、
20、其中，t0为土的初始张拉应力，q为米塞斯等效应力，r为偏应力的第三个不变量，k控制屈服面对中间主应力值的依赖性，且k∈[0.778,1]，ψ为膨胀角。
21、作为本专利技术所述的输电杆塔倾斜预测的一种优选方案，其中：基于有限元模型得到土体的最大位移点以及滑动面包括：
22、根据实际情况选择单元类型和网格划分方案并设置模型的边界条件；
23、设置计算控制参数，基于降雨信息、土壤性质参数以及目标杆塔参数计算有限元模型在各个加载工况下的应力、位移和变形；
24、通过分析计算结果，获取有限元模型在不同工况下的最大位移点和滑动面。
25、作为本专利技术所述的输电杆塔倾斜预测的一种优选方案，其中：斜坡暂停状态中的土体位移和杆塔倾斜信息，包括：
26、采集土体位移和杆塔的倾斜角度，推导土体位移和杆塔倾斜的关系式，表示为：
27、
28、其中，k1为斜坡系数，k为空间增大系数，k2为承台效应系数，cosβ为等代内摩擦角系数，qd为桩基的埋置深度，c为杆塔高度计算修正系数，qx为土体位移，θy为杆塔的倾斜角度，l1为杆塔根开，l2为杆塔呼高。
29、作为本专利技术所述的输电杆塔倾斜预测的一种优选方案，其中：基于土体位移和杆塔倾斜信息进行塔体倾斜预测，包括：
30、当土体位移不小于第一阈值时，杆塔则为倾斜状态；
31、当土体位移小于第一阈值且不小于第二阈值时，杆塔则为防御状态；
32、当土体位移小于第二阈值时，杆塔则为正常状态。
33、作为本专利技术所述的输电杆塔倾斜预测的一种优选方案，其中：还包括：
34、当土体位移小于第二阈值时，若杆塔倾斜角度不小于第三阈值，则杆塔为倾斜状态；
35、当土体位移小于第二阈值时，若杆塔倾斜角度小于第三阈值且不小于第四阈值，则杆塔为防御状态；
36、当土体位移小于第二阈值时，若杆塔倾斜角度小于第四阈值，则杆塔为正常状态。
37、第二方面，本专利技术提供了一种输电杆塔倾斜预测系统，包括：
38、信息获取模块，用于获取目标区域的降雨信息以及土壤性质参数；
39、模型搭建计算模块，用于基于所述降雨信息以及土壤性质参数，结合目标杆塔参数构建有限元模型，基于所述有限元模型得到土体的最大位移点以及滑动面，并获取所述最大位移点以及滑动面的土体位移数据；
40、计算模块，用于基于所述土体位移数据进行线性回归计算得到斜坡暂停状态中的土体位移和杆塔倾斜信息；
41、预测模块，用于基于土体位移和杆塔倾斜信息进行塔体倾斜预测。
42、第三方面，本专利技术提供了一种计算设备，包括：
43、存储器和处理器；
44、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述输电杆塔倾斜预测方法的步骤。
45、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述输电杆塔倾斜预测方法的步骤。
46、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术考虑了降雨的条件诱因以及土体位移对输电杆塔的影响后果，通过双因素分级叠合法进行综合预测，处理更为清晰，针对性更强；将多源信息融合，增加了监测本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，获取目标区域的降雨信息以及土的性质参数包括：
3.如权利要求2所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，根据所述土壤性质参数选取土壤弹塑性模型的屈服函数和塑性势函数包括：
4.如权利要求3所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，基于有限元模型得到土体的最大位移点以及滑动面包括：
5.如权利要求4所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，斜坡暂停状态中的土体位移和杆塔倾斜信息，包括：
6.如权利要求1或5所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，基于土体位移和杆塔倾斜信息进行塔体倾斜预测，包括：
7.如权利要求1或6所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，还包括：
8.一种输电杆塔倾斜预测系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述输电杆塔倾斜预测方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，获取目标区域的降雨信息以及土的性质参数包括：
3.如权利要求2所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，根据所述土壤性质参数选取土壤弹塑性模型的屈服函数和塑性势函数包括：
4.如权利要求3所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，基于有限元模型得到土体的最大位移点以及滑动面包括：
5.如权利要求4所述的输电杆塔倾斜预测方法，其特征在于，斜坡暂停状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：边美华，张兴森，李君华，刘桂婵，卢展强，彭家宁，陈恒，覃宋林，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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