一种软基地区变电站地质变形安全评估方法与流程

本发明涉及一种建于软基地区的电力系统变电站的地质环境变形监测与防护领域。

背景技术：

电网变电站数量大、分布广,变电站地基的变形程度直接影响到变电站地网安全运行，严重变形时将影响到变电站主要设备的运行安全。尽管在前期电力建设时对变电站的地质情况进行了勘察，但是因建设用地的限制无法完全避开地质隐患点，部分变电站建于软土地质弱承载区即软基地区。变电站软基过大、过快或相对不均匀的地质形变会影响到变电站内一次和二次电气设备的安全性能，众多关键设备面临失地的危险，这将严重威胁变电站的安全稳定运行，近年来已有多个变电站接地网下沉或变形的事故发生。

因此，在变电站运行过程中迫切需要对软土地基进行实时监测，根据监测成果评估地质环境的变形程度，这是保障变电站安全运行的前提条件之一。软基的变形监测属于工程测量领域，目前一般采用传统光学测量方法如水准仪进行沉降监测，采用全站仪同时进行沉降及水平位移监测，也可以采用静力水准仪进行沉降监测。但是，光学测量一般需要人工操作，因视线容易被遮挡在变电站难以实施自动化监测，而且光学方法在夜晚及降雨、大雾、大风等不良气候条件时不能实施；静力水准仪虽然能方便地部署自动化监测但是又不能进行位移监测。因此，目前缺乏一种针对变电站软基同时进行沉降与水平位移自动化监测的技术，同时，如何科学地确定软基变电站的地质变形控制标准（阈值），当变形程度超出控制标准后进行预警，也是一个亟待解决的问题。

基于北斗地基增强网的地质变形监测技术已逐步在我国进行推广应用，主要应用于地壳运动、桥梁、高速公路等领域，具有实时性好、监测精度高、安全可靠等优点，能够适应于各种气象条件以及夜晚；但是用于变电站软土地基地质环境变形监测还鲜有报道。

利用基于北斗地基增强网的变电站地面监测数据解算算法，提出软基变电站地质变形监测方法；基于软基变电站地质变形监测数据，建立地质沉降监测点与变电站地质结构间的关联关系（数学模型），提出基于地质沉降点监测信息的变电站整体地质变形安全评估方法；实现软基变电站地质变形的的实时监测与预警。本发明将有效提高软基站址变电站地质环境变形监测评估智能化水平，保证了变电站安全稳定运行。

技术实现要素：

本发明基于北斗地基增强网，利用北斗gnss进行软基变电站地质变形自动化监测；基于地质变形监测数据，建立监测点数据与变电站地质结构间的关联关系（数学模型），提出基于监测信息的软基地区变电站地质变形安全综合评估方法，实现软基变电站地质变形的的实时监测与预警；本发明将有效提高软基变电站地质环境变形监测评估智能化水平，保证变电站安全稳定运行。

基于软基变电站地质形变监测数据，寻找地质沉降监测点与变电站地质结构间的关联关系，提出基于地质沉降点监测信息的变电站整体地质形变程度评估方法；

本发明首先通过建立软基变电站地质概化模型与数值模拟模型，利用数值分析方法得到软基在荷载作用下位移场的时空演化规律，确定软基在可能的极限荷载条件下的变形控制值；其次，基于北斗地基增强网，利用北斗gnss进行软基变电站地质变形自动化监测；第三，基于地质变形监测数据和第一步的数值模拟数据，建立监测点数据与变电站地质结构间的关联关系模型（人工智能数学模型），提出基于监测信息的变电站地质变形安全评估方法，实现软基变电站地质变形的的实时监测与预警，具体技术实现步骤如下：

1、收集资料与地质分析

现场踏勘、收集、分析变电站既有的地质勘察、基础设计资料，查明变电站地基的地质特征特别是软土分布情况与各软土层的物理力学性质指标，并查明地下水对软基变形的影响及相关参数；

2、建立地质概化模型与数值分析模型

基于步骤1建立地质概化模型，包括变电站的地基地层厚度、分布及物理力学参数；同时建立变电站的荷载模型，包括作用在地基上的荷载特征及分布、可变荷载及偶然荷载；然后在地质概化模型与荷载模型的基础上利用数值模拟软件flac3d建立数值模拟模型；

三维地质概化模型可基于cad或3dgis构建，荷载模型则可采用非线性多项式函数l(x,y,z)来构建以描述其荷载特征及分布情况；

3、数值模拟与监测控制标准的确定

基于蠕变本构模型，利用步骤2建立的数值模拟模型进行荷载作用下变电站软基长期的变形演化特征计算，一方面利用数值分析方法得到变电站软基在荷载作用下随时间变化的位移场，确定软基在可能的极限荷载条件下变形的控制值，即阈值，另一方面选择变形最大的3～10点作为关键的地质变形监测控制点；

基于常用的蠕变本构模型(merchant模型、burgers模型、幂函数模型和singh-mitchell模型)采用数值模拟方法计算荷载作用下软基长期的变形演化特征，以此求得考虑极限荷载条件下的长期值，并可将其作为变形控制值，即阈值。

4、现场自动化监测

基于北斗地基增强网，在步骤（3）选择的关键监测控制点上安装北斗gnss进行软基变电站地质变形自动化监测，基于通用的gnss坐标解算方法获取地基的实际变形监测数据；

5、数学建模

基于步骤（3）位移场分析结果以及工程类比和经验，研究关键监测点的数据变化时空规律，并采用人工智能方法建立监测点的时空变化规律数学模型；数学模型包含的参数有监测点所在的软基厚度、压缩模量、荷载；对比时空变化规律数学模型所得数据与步骤（4）实际监测数据的差异，不断反馈修正模型，经过一段时间的试运行最终确定适合于具体项目、地质及荷载条件的模型；

采用粗糙集(roughset，rs)与灰狼优化算法(greywolofoptimizer,gwo)-多元自适应回归样条(multiadaptiveregressionspline，mars)组合预测模型(gwo-mars)建立监测点的时空变化规律数学模型。具体步骤为：首先基于rs属性约简算法对输入多因素进行筛选，剔除对预测输出结果(软基变形)影响较小的冗余因素，保留对预测输出结果(软基变形)影响较大的主要因素，从而得到输入多因素的最简集；其次采用mars模型建立经上一步筛选得到的影响因素最简集与预测输出结果(软基变形)之间的非线性映射关系，并采用gwo算法优化影响mars建模精度的两个关键参数：样本数据最小步长和端点。最终得到基于rs和gwo-mars的人工智能组合预测模型；

6、以步骤（3）得到的控制值的100%作为极限值，即ⅲ级；控制值的85%作为报警值即ⅱ级；控制值的70%作为预警值，即ⅰ级，从而建立三级预警体系；判断步骤（4）获得的监测数据位于预警体系的哪一级内进行变电站软基地质变形安全等级划分与预警。

以上过程完整描述了基于监测信息的变电站地质变形安全评估的流程与方法，能够实现软基变电站地质变形的的实时监测与预警；与当前采用的方法不同之处在于：

（1）当前的方法仅仅基于监测成果进行评判，但是其评判的控制标准是不清楚的，本发明通过上述步骤3数值模拟明确得到了具体项目、地质与荷载条件下软基的变形控制标准，而且还为关键监测点位置的确定提供了科学依据；

（2）本发明通过把监测数据与软基的地层物理力学特征如软基厚度、压缩模量、荷载等建立数学模型，充分体现了变电站软基的地质特征与受荷特征，能够适应可能的可变荷载情况或者极端气候情况；

其中，步骤5模型所用的分析方法为人工神经网络方法，该方法为已知的常用人工智能建模方法，此处不再赘述。

补充说明，虽然直接利用步骤3数值模拟能够独立进行变电站地质变形的安全评估，但是需要由专业工程师进行；而通过以上研究过程得到步骤5模型的使用方法非常简单。

本发明考虑到软基变电站所处地质条件复杂、受荷情况可能会随着业务发展发生变化的动态情况，提出通过勘察确定详细的地基地质分布情况及物理力学参数，通过数值仿真模拟得到软基在荷载作用下的时空演化规律，获得地质变形控制阈值，并建立人工智能数学模型。再把监测数据代入模型得到不同时间尺度空间尺度与荷载下监测数据的理论控制值，从而为监测控制值的确定提供了科学依据，能够确保软基变电站的安全运行，而且使用简单方便。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图；

图2为变电站-软基三维地质概化模型；

图3为荷载分布特征曲面(l(x,y,z)函数)；

图4为flac3d三维地质-荷载数值分析模型；

图5为软基变形空间位移场分布规律；

图6为软基特征点位移-时间演化规律；

图7为基于粗糙集和gwo-mars的数学模型建立实现流程；

图8为软基变形预测结果。

具体实施方式

下面通过实施例对本发明方法作进一步详细说明，但本发明方法的保护范围不局限于所述内容。

实施例1：如图1所示，本软基地区变电站地质变形安全评估方法如下：

1、收集资料与地质分析

现场踏勘、收集、分析变电站既有的地质勘察、基础设计资料，查明变电站地基的地质特征特别是软土分布情况与各软土层的物理力学性质指标，并查明地下水对软基变形的影响及相关参数；

2、建立地质概化模型与数值分析模型

基于步骤1采用cad或是3dgis建立三维地质概化模型，包括变电站的地基地层厚度、分布及物理力学参数，图2为所建立的变电站软基三维地质概化模型；同时基于前述非线性多项式函数l(x,y,z)构建变电站的荷载模型，包括作用在地基上的荷载特征及分布，可变荷载及偶然荷载，图3为采用非线性多项式函数l(x,y,z)所描述的荷载分布特征曲面；然后在地质概化模型与荷载模型构建的基础上利用商用数值模拟软件flac^3d建立三维数值分析模型，图4为基于flac3d有限差分方法所建变电站软基-荷载三维地质概化模型；

3、数值模拟与监测控制标准的确定

利用步骤2建立的数值分析模型进行荷载作用下变电站软基长期的变形演化特征计算，一方面基于常用蠕变本构模型(merchant模型、burgers模型、幂函数模型和singh-mitchell模型)采用数值分析方法得到变电站软基在荷载作用下随时间变化的位移场(见图5)，同时可求得考虑极限荷载条件下的长期值，据此可确定软基在可能的极限荷载条件下变形的控制值(见图6中所示控制值)，即阈值，另一方面选择变形最大的3～10点作为关键的地质变形监测控制点；

4、现场自动化监测

基于北斗地基增强网，在步骤（3）选择的关键监测控制点上安装北斗gnss进行软基变电站地质变形自动化监测，基于通用的gnss坐标解算方法获取地基的实际变形监测数据；

5、数学建模

基于步骤3位移场分析结果以及工程类比和经验，研究关键监测点的数据变化时空规律，并采用前述所提基于rs与gwo-mars的人工智能组合预测模型建立监测点的时空变化规律数学模型，具体的实现流程如图7所示；数学模型包含的参数有监测点所在的软基厚度h、压缩模量es、荷载l；对比时空变化规律数学模型f（h,es,l）所得数据与步骤4实际监测数据x的差异，不断反馈修正模型，经过一段时间的试运行最终确定适合于具体项目、地质及荷载条件的模型，图8为基于所建立人工智能数学模型的软基变形预测结果；

6、以步骤3得到的控制值的100%作为极限值，即ⅲ级；控制值的85%作为报警值即ⅱ级；控制值的70%作为预警值，即ⅰ级，从而建立三级预警体系；判断步骤4获得的监测数据位于预警体系的哪一级内，从而进行变电站软基地质变形安全等级划分。此外，基于步骤5所建立的人工智能数学模型可对未来几天甚至几个月的软基变形值进行预测，以达到风险预警之目的。