2. 重庆市防雷中心, 重庆 401147;
3. 国家卫星气象中心, 北京 100081
2. Lightning Protection Center of Chongqing, Chongqing 401147;
3. National Satellite Meteorological Center, Beijing 100081
雷电流幅值是一个极其重要的雷电参数, 是建筑物防雷类别划分的标准,是雷电灾害风险评估、防雷工程设计施工中的重要基础数据。Kohlrauseh(1888) 最早对雷电流幅值进行估算,Popolansky(1972) 在雷电流幅值分布特征研究时发现,雷电流分布服从正态分布,Berger(1975) 等采用磁钢棒的测量101次负极性和26次正极性进行了雷电流幅值的累积频率分布特征分析,Anderson等根据磁钢棒法测得的338组数据分析提出的雷电流幅值累积概率分布公式,得到IEEE工作组和CIGER认可和推荐[1-5]。
孙萍[6]对浙江省西部220kV新安江-杭州输电线路I回路在27a中用磁钢棒实测到的全部雷击数据(716次)作了数据统计分析,得出该线路雷电流幅值累积概率分布公式lgPI=-I/88, 并被电力行业规程《交流电气装置的过电压保护和绝缘配合》(DL/ T620-1997) 采用。王巨丰等[7]对用磁带法进行输电线路雷电参数实测共采集156个数据进行分析,提出雷电流幅值累积概率分布特征。陈家宏等[8]采用IEEE推荐的表达形式对雷电流幅值统计的累积概率进行回归拟合,得到了各自的累积概率分布特征。
近年来,闪电定位系统的建立和运用,有力地促进了雷电活动特征研究工作[9-18],给采取海量资料分别就正闪和负闪雷电流幅值累积概率分布特征研究提供了可能。雷电流幅值累积概率特征是雷电活动规律的重要反映指标,《建筑物防雷设计规范》(GB50057-94) 指出:建筑物防雷设计,应该在认真调查地理、地质、土壤、气象、环境等条件和雷电活动规律以及被保护物的特点等的基础上,详细研究防雷装置的形式及其布置。因此,开展重庆地区的雷电流幅值累积概率特征分析研究,对于及时掌握当地雷电活动规律,开展雷电灾害风险区划,有效地采取合理的雷电防护措施具有积极的指导作用。
1 资料来源与方法ADTD闪电定位系统主要用来探测云地闪,并且能区分正负极性,目前对气象、航天、航空、通讯、林业、电力、建筑等国防和国民经济的许多领域都有着广泛的应用。为提高雷电定位精度,同时扩大探测范围,综合考虑站址位置、站间距离、场站通讯条件及场址背景条件等方面。重庆市建成的第二代雷电监测网由一个主站(市区),四个子站(酉阳、城口、云阳、石柱)组成,且与陕西省安康,四川省达州、遂宁、自贡,贵州省赤水、道真,湖北省恩施、巴东、神农架等地的雷电监测站点联网,覆盖了重庆市所辖行政区域。该雷电监测网的钟频最高能到16MHz,这使每个闪电回击的处理时间在1 ms左右。中心数据处理站对接收到的闪电回击数据实时进行交汇处理,给出每个闪电回击的准确位置、强度等参数。同时该网实现了对地闪时间、位置(经度、纬度)、雷电流峰值和极性的自动监测[19-20]。
本文采用ADTD闪电定位系统系统2006—2009年监测资料, 这期间共探测到927671个地闪(三站定位资料)。每个闪电资料包括的信息有时间、位置(°N、°E)、极性(正、负)、强度、陡度等参数。为分析雷电流幅值累积概率特征,分别对闪电定位系统的雷电流幅值频率进行数理统计(雷电流幅值间隔取0.1kA), 并采用IEEE和《交流电气装置的过电压保护和绝缘配合》(DL/ T620-1997) 推荐的雷电流幅值累积概率公式分别进行拟合,并对其效果进行对比分析。
2 雷电流幅值累积概率分析 2.1 雷电流幅值分布特征(1) 雷电流幅值极性
表 1给出了2006—2009年闪电的年平均特征。从中看出闪电中的绝大部分为负闪, 占闪电总数96.42%, 正闪仅占3.58%;但是正闪平均雷电流幅值(59.6kA)明显大于负闪(39.4kA)。这与文献[20]结论中一致。
(2) 雷电流幅值密度分布
在2006—2009年中发生的33240次正闪中,最大雷电流幅值为399.3kA,主要分布范围为15~72kA,该幅值范围内的正闪次数占到全部正闪次数的71.0%,而幅值为44.4~44.5kA的正闪频数最高,达到134次,占全部正闪次数的0.4%。正闪雷电流幅值分布虽然相对集中,但在强度的各个区间均有较大波动,即在大的分布特征下,呈现小的“波浪”型变化。
894431次负闪平均雷电流幅值为39.4kA,最大幅值为399.8kA,主要分布范围是8~59kA,该幅值范围内负闪次数占到全部负闪次数的84.9%,与正闪相比,负闪相对更集中。幅值为28.6~28.7kA的负闪频次最高,达到4784次,占全部负闪次数的0.5%。
从总体情况看,雷电流幅值总体分布特征与负闪及其相似,雷电流幅值在20~40kA范围内落雷密度比较大,而在40kA以后呈现逐渐减少趋势。
2.2 正、负极性雷电流幅值累积概率统计分布特征对2006—2009年正、负极性地闪进行雷电流幅值的频次进行统计(间隔为0.1kA),可以发现,不同极性雷电流幅值累积概率曲线差异较大,正极性闪电雷电流幅值累积概率曲线的陡度小,负极性闪电雷电流幅值比正极性更加集中,正极性闪电出现大幅值的概率比负极性大(见图 2)。而正负极性闪电集中后的累积概率曲线与负极性闪电雷电流幅值曲线非常接近。分析其主要原因是正极性闪电的比率仅占3.58%,故对集中正负闪电后累积概率曲线影响很小。这与陈家宏等[22-24]结论一致。
IEEE工作组和CIGER推荐使用的雷电流幅值累积概率表达式分别为
$ {P_C}\left( { > {I_P}} \right) = 1/\left[{1 + {{\left( {\frac{{{I_P}}}{a}} \right)}^b}} \right] $ | (1) |
其中PC为雷电流幅值大于IP的累积概率。IP为雷电流幅值(kA)。
而我国电力行业规程《交流电气装置的过电压保护和绝缘配合》(DL/ T620-1997) 推荐采用lgPI=-I/88。即
$ \lg P =-I/c $ | (2) |
因此,分别根据式(1)、式(2) 对2006—2009年正闪、负闪雷电流幅值进行拟合,并得到相应的累积概率表达式。
(1) 正闪
采用式(1) 和式(2) 对正闪进行拟合,分别得到式(3)、式(4)。从图 3a可以看出,按照IEEE或者CIGER推荐公式形式拟合公式(3) 更符合雷电流幅值统计特征。
$ {P_ + }\left( { > {I_P}} \right) = 1/\left[{1 + {{\left( {\frac{{{I_P}}}{{49.7}}} \right)}^{2.843}}} \right] $ | (3) |
$ \lg {P_ + } =-I/125.13 $ | (4) |
(2) 负闪
采用式(1) 和式(2) 对负闪进行拟合,分别得到式(5)、式(6)。从图 3b可以看出,按照IEEE或者CIGER推荐公式形式拟合公式(5) 更符合雷电流幅值统计特征。
$ {P_- }\left( { > {I_P}} \right) = 1/\left[{1 + {{\left( {\frac{{{I_P}}}{{34.36}}} \right)}^{3.374}}} \right] $ | (5) |
$ \lg {P_-} =-I/106.03 $ | (6) |
(3) 正闪+负闪
采用式(1) 和式(2) 对正闪+负闪进行拟合,分别得到式(7)、式(8)。从图 3c可以看出,按照IEEE或者CIGER推荐公式形式拟合公式(7) 更符合雷电流幅值统计特征。
$ P\left( { > {I_P}} \right) = 1/\left[{1 + {{\left( {\frac{{{I_P}}}{{34.75}}} \right)}^{3.314}}} \right] $ | (7) |
$ \lg P =-I/108.03 $ | (8) |
从图 4可以看出,我国电力线路雷电防护中使用的雷电参数与IEEE推荐的比较:雷电流幅值的中值与IEEE推荐的基本相同, 高幅值区的雷电流幅值概率大于IEEE推荐使用的, 低幅值区的概率又低于IEEE推荐使用的.而重庆地区闪电定位监测的地闪资料统计分析来看, 地闪的低幅值区域的概率远大于IEEE推荐使用的, 而高幅值区域概率又低于IEEE推荐使用的(见图 4和表 2)。
(1) 雷电流幅值累积概率分布特征随极性存在显著差异,正极性雷电流幅值累积概率曲线的陡度小,负极性闪电雷电流幅值比正极性更加集中。
(2) 雷击大地密度随雷电流幅值不同而差异较大,正极性幅值范围在15~72kA雷击大地密度较高,而负闪雷电流幅值范围集中在8~59kA。
(3) 采用IEEE工作组推荐的公式拟合ADTD系统监测的雷电流幅值累积概率分布效果最佳,与IEEE推荐的雷电流幅值概率分布特征吻合;而采用《DL/T620-1997》中累积概率分布公式拟合,其结果与之采用概率分布特征差异较大。
(4) 不同地区的雷电流幅值累积概率表达式不同,重庆地区的雷电流幅值累积概率公式中,表示正闪可用式(3),负闪用式(5),正闪+负闪采用式(7) 表示。
(5) 从重庆地区闪电定位监测的地闪资料统计分析来看,地闪的低幅值区域的概率远大于国外的,而高幅值区域又低于IEEE,与DL/T620结论也不一致,采用该标准应该根据各地实际情况,而不应该盲目直接照搬,在项目建设中应当根据当地闪电系统监测资料进行雷电灾害风险评估,选取合适雷电参数。
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