[发明专利]风振响应模型生成方法、设备、装置及介质

说明书

本发明公开一种风振响应模型生成方法、设备、装置及介质，其中，风振响应模型生成方法包括获取当前高架塔的三维模型；分离三维模型得到塔身模型和线路模型；根据塔身模型确定高架塔的第一风振响应参数，根据线路模型确定输电线路的第二风振响应参数；将第一风振响应参数和第二风振响应参数输入训练完成的深度学习模型，得到三维模型对应的风振响应模型。通过分别得到塔身模型和线路模型各自的风振响应参数，由训练完成的深度学习模型基于两种风振响应系数输出对应当前高架塔的风振响应模型，可以准确地评估高架塔的结构振动效应，提高高架塔的结构安全性能。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种不同塔型在大气边界层风作用下的风振响应模型生成方法、设备、装置及介质。

背景技术

随着电网的普及，常通过高架塔将输电线路连接到不同的地区。高架塔在不同的建筑地点需要考虑环境因素带来的影响，以保证高架塔的稳定。

目前高架塔的施工方案需要考虑不同塔型在大气边界层风作用下的风振响应，然而高架塔上架设有多条输电线路，输电线路对高架塔的稳定性存在一定的影响，但是设计初期对于高架塔上架设输电线路的模型并没有详细的风振响应研究，导致部分高架塔存在一定的结构安全问题。

发明内容

以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

本发明实施例提供了一种风振响应模型生成方法，通过深度学习模型自动得到在大气边界层内不同塔型结合输电线路的风振响应模型，为高架塔的建设提供数据支撑，减少高架塔在风振响应方面的结构问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种风振响应模型生成方法，包括：

获取当前高架塔的三维模型，所述高架塔上架设有若干条输电线路且所述高架塔处于大气边界层内；

提取所述三维模型的特征点；

根据特征点的走向方式划分归属于高架塔的第一特征点和归属于输电线路的第二特征点；

根据所述第一特征点确定所述塔身模型，根据所述第二特征点确定所述线路模型分离所述三维模型得到塔身模型和线路模型；

根据所述塔身模型上的第一特征点匹配塔身数据库，确定所述高架塔的塔型；在所述塔身数据库中提取与所述塔型对应的第一风振响应参数；

根据所述线路模型上的第二特征点匹配线路数据库，确定所述输电线路的排布方式；在所述线路数据库中提取与所述排布方式对应的第二风振响应参数；

将所述第一风振响应参数和所述第二风振响应参数输入训练完成的深度学习模型，得到所述三维模型对应的风振响应模型。

本发明实施例第一方面提供的风振响应模型生成方法，至少具有如下有益效果：为了得到输电线路对塔身稳定性的影响，对当前高架塔的三维模型进行划分，得到塔身模型和线路模型，并分别得到塔身模型和线路模型各自的风振响应参数，由训练完成的深度学习模型基于两种风振响应系数输出对应当前高架塔的风振响应模型，由于将输电线路的影响考虑进当前高架塔的风振响应模型，因此基于所得到的风振响应模型可以准确地评估高架塔的结构振动效应，提高高架塔的结构安全性能。

在一些实施例中，所述获取当前高架塔的三维模型，包括：

获取当前高架塔的激光点云数据，所述激光点云数据由激光雷达设备扫描所述高架塔得到；

根据所述激光点云数据合成所述高架塔的三维模型。

在一些实施例中，所述深度学习模型的训练方式包括：

在塔身数据库中随机选取若干种塔型，在线路数据库中随机选取若干种线路排布方式；

将所选取的若干种塔型和若干种线路排布方式随机组合，得到训练集；