[发明专利]一种变电站电力设施地震易损性分析方法及装置

权利要求书

1.一种变电站电力设施地震易损性分析方法，其特征在于，所述方法包括：

基于电力设施的结构参数的概率分布和地震动强度参数的概率分布采用拉丁超立方算法选择电力设施的结构参数和地震动强度参数；

将选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数作为电力设施的地震需求模型的输入，获取电力设施的地震需求模型输出的基于选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数对应的构建的有限元模型中电力设施的震损指标；

基于电力设施的震损指标阈值的概率分布采用拉丁超立方算法选择震损指标阈值；

比较所述电力设施的地震需求模型输出的基于选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数对应的构建的有限元模型中电力设施的震损指标与选择的震损指标阈值，若超过选择的震损指标阈值，则标记选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数对应的损坏系数为1，否则标记选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数对应的损坏系数为0；

将选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数作为Logistic-Lasso模型的输入层训练样本，将选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数对应的损坏系数作为Logistic-Lasso模型的输出层训练样本，训练所述Logistic-Lasso模型，得到电力设施的多维易损性函数；

对所述电力设施的多维易损性函数中的结构参数根据其概率分布形式在其取值范围内进行多重积分，得到关于电力设施的震损指标与地震动强度参数之间的联合函数，并基于所述关于电力设施的震损指标与地震动强度参数之间的联合函数绘制电力设施的震损指标与地震动强度参数的曲面图。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力设施的地震需求模型的获取过程包括：

基于电力设施的结构参数的概率分布和地震动强度参数的概率分布采用拉丁超立方算法选择电力设施的结构参数和地震动强度参数；

基于选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数构建有限元模型，并计算有限元模型中电力设施的震损指标；

将选择的电力设施的结构参数和地震动强度参数作为神经网络模型的输入层训练样本，将基于所述电力设施的结构参数和地震动强度参数构建的有限元模型中电力设施的震损指标作为神经网络模型的输出层训练样本，训练神经网络模型，得到电力设施的地震需求模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力设施包括：主控通信楼、主变压器、高压侧配电装置、高压并联电抗器、户内或户外中压侧配电装置、低压配电装置及无功补偿、小室及室内配电装置、重要附属设施、配电构架与避雷针。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地震动强度参数包括：PGA和PGV。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述主变压器的结构参数包括：本体长、本体宽、本体高、本体重、高压套管弹性模量、高压套管长度、高压套管外径、高压套管壁厚、高压套管密度、法兰截面等效刚度系数、中压套管比例，取值范围分别为5-8、2-3.3、2.5-3.8、250-350、30-60、7-10、0.4-0.6、0.04-0.06、1066-3350、0.5-0.8、0.3-0.5，对应的概率分布均为均匀分布。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述主变压器的震损指标包括：高压套管根部弯曲应力、中压套管根部弯曲应力、高压套管顶部位移和中压套管顶部位移，对应的概率分布均为正态分布。