基于多元数据和模式耦合的山西南部一次高压输电线异常覆冰事件诊断分析

Diagnostic Analysis of an Icing Event on High-Voltage Transmission Lines in Southern Shanxi Using Multivariate Data and Model Coupling

摘要

采用常规气象观测资料、FNL和ERA5再分析资料对山西地区一次高压输电线覆冰事件进行分析，并利用Jones积冰模型耦合中尺度数值模式WRF对覆冰厚度进行模拟，结果表明：（1）此次覆冰事件是一次由冻雨导致的典型降水型覆冰事件，冷暖气团相互作用形成的“冷—暖—冷”层结是此次覆冰事件的天气学背景；（2）WRF模拟的降水场与地面风场和实况具有较好的一致性，可作为积冰模型的输入值；（3）Jones积冰模拟显示13日0时输电线开始出现覆冰现象，6—10时、16—19时覆冰厚度快速增加，19时覆冰厚度达16.35 mm；（4）耦合WRF模式的Jones积冰模型模拟的输电线覆冰厚度较实况偏小，但模拟的覆冰厚度超出设备阈值时间与实际断电时间一致，表明模型对此次覆冰事件的预测具有一定的可参考性。

Abstract

This study investigates an abnormal icing event on high-voltage transmission lines in southern Shanxi through diagnostic analysis combining multivariate data (conventional observations, FNL, and ERA5 reanalysis) and model coupling. The Jones icing model was coupled with the mesoscale WRF numerical model to simulate icing thickness. Key findings include: The event was a typical freezing rain-induced icing episode, driven by a "cold-warm-cold" stratification resulting from cold-warm air mass interactions.WRF simulations of precipitation and surface winds showed good consistency with observations, validating their use as inputs.The Jones model indicated icing initiation at 00:00 on February 13, with rapid accretion (06:00-10:00 and 16:00-19:00) peaking at 16.35 mm by 19:00.Despite underestimating ice thickness, the coupled model accurately predicted the time of exceeding safety thresholds, aligning with actual power outages and demonstrating the model's operational utility.

Graphical abstract

关键词

输电线路覆冰 / 冷—暖—冷层结 / 中尺度数值模拟 / 积冰厚度模拟

Key words

transmission line icing / cold-warm-cold stratification / mesoscale numerical modeling / icing thickness modeling

21世纪以来，气候变化导致的极端天气已对电网安全构成严重威胁，其中输电线路覆冰是一种常见且严重的自然灾害，它不仅威胁电力供应的可靠性，还会造成严重的经济损失。输电线路覆冰一般分为降雨导致的覆冰（“降水型”）和云雾造成的覆冰（“云雾型”）^[1]，两种类型的覆冰形成过程与速率不同^[2-3]。曲巧娜等^[4]在研究中国西南地区覆冰过程时，提出亚欧500 hPa高度场“北高南低”的趋势是造成贵州等地电线积冰的重要因素。覃武等^[5]发现广西覆冰年份中，500 hPa欧亚大陆中高纬地区“两槽一脊”型环流显著。黄新波等^[6]利用灰关联分析法认为覆冰最关键的影响因素为风速，其次为环境温度和湿度。罗宁等^[7]对贵州山区导线积冰进行外场观测，发现当风向与导线正交时，积冰增长速率最快。学者还尝试构建环境因素和结构参数的覆冰增长模型^[8-10]，国外普遍采用的Imai^[11]、Goodwin和Makkonen^[12]模型，以及国内的极值I型概率统计方法^[13-14]，均较准确地预测电网覆冰情况。尽管在覆冰机理、影响因素和预测模型方面已有多项研究，但现有方法仍存在一些不足，特别是在无观测设备区域，由于缺乏实测数据，难以对覆冰情况进行有效预测。随着精细化气象预报得到广泛应用^[15-19]，利用精细化气象预报模式结合覆冰模型对覆冰状况进行模拟预测研究，可为电网运维提供科学的决策支持，具有重要意义。

我国输电线覆冰中高危险区主要集中在长江中下游的山地和丘陵地区^[20]。然而，随着气候变迁和极端天气增多，我国中北部地区也开始出现输电线覆冰现象。2023年12月13日，由于持续的极寒和冻雨天气，山西南部出现了一次异常高压输电线覆冰事件，致使导线被压断且铁塔倾倒，大范围停电。本研究以此事件为例，剖析气象成因，结合中尺度数值天气预报模式和覆冰模型，模拟此次覆冰发生发展过程,旨在解决因实时观测数据缺乏而导致预警能力不足的问题，探讨在无观测设备地区对输电线覆冰的可预测性，并提出相应的防冰和除冰措施。

1 资料与方法

1.1 数据资料

气象数据来自中国气象局气象大数据云平台，包括覆冰区域周边3个国家基本气象观测站（闻喜站、垣曲站及绛县站）、7个区域气象观测站（三河口站、焦山站、后元头站、石门站、东冷口站、宋西站及古堆站）逐小时2 m气温、降水量、10 m风速和风向等数据以及太原站高空探测数据（图1）。FNL数据来自美国国家环境预报中心（NECP）与美国国家大气研究中心（NCAR）的全球再分析资料，空间分辨率为为1°×1°。ERA5资料来源于欧洲中期天气预报中心的逐小时0.25°×0.25°分辨率资料。数字高程资料来自地理信息数据云（http：//www.gscloud.cn）的运城市高程地形数据（分辨率30 m），选取范围为34°～36.3°N，110°～112.5°E。

1.2 数值天气预报模式介绍

采用WRF4.1模式，以6 h一次1°×1°的FNL再分析资料作为初始场条件，采用2层嵌套进行模拟。模拟中心为112.6°E，37.8°N，粗细网格水平分辨率依次为9、3 km，格点数分别为649×541、673×676。模式顶高为50 hPa，垂直方向共51层。物理方案采用RRTM长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案、近地面层 Monin-Obukhov方案、Noah陆面过程方案、YSU 边界层参数化方案、微物理过程采用WSM6方案。9 km使用Kain-fritsch积云对流方案。

1.3 输电线覆冰模型介绍

Jones积冰模型^[21]是一种专门针对冻雨状况下电线积冰增长的预测模型，基于单位时间内输电线水平截面降水体积通量与输电线等效半径内均匀包裹的降水量相等，推导出积冰厚度的增长模型。输入参数主要包括降水量和风速。该模型的主要优点是输入参数简单、易于获取，适用于各种气候和地理条件下的积冰现象预测。输电线积冰厚度（R，单位：mm）计算公式如下：

R=\frac{\mathrm{1}}{{\rho }_{\mathrm{j}}\mathrm{\pi }}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^N}\left[{\left(P_j{\rho }_{\mathrm{0}}\right)}^{\mathrm{2}}+{\left(\mathrm{3.6}{V}_j{W}_j\right)}^{\mathrm{2}}\right]}^{\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}}。（1）

式中：ρ_j 为冰的密度（0.9 g∙cm^-3），N为冻雨累计时间（单位：h），P_j 为单位时间降水量（单位：mm∙h^-1），ρ₀ 为水的密度（1.0 g∙cm^-3），V_j 为风速（单位：m∙s^-1），W_j 为液态水含量（W_j =0.067∙P_j^0.846，单位：mm）。

2 结果分析

2.1 过程概况

2023年12月9日夜间，山西省遭遇大范围的雨雪冰冻天气。受此天气影响，12月13日17：50运城市中条山腹地4条高压输电线路中的3条因覆冰导致电线断裂和铁塔倾倒，18：40第4条线路也发生故障。19时，事发输电线路平均覆冰厚度达23 mm。导致垣曲县大面积停电，部分群众生活受到严重影响。

此事件为典型的冻雨导致的降水型覆冰事件。通常情况下，高空中层存在一定厚度的暖层且地面温度＜0 ℃是形成冻雨的关键条件^[22]。本文以山西地区高空探测资料为判据，结合ERA5逐小时数据判定冻雨开始时间。12月12日20时山西省上空出现暖层，13日0时覆冰区域开始伴有明显的降水现象且地面温度＜0 ℃。因此，以13日0时作为覆冰模拟的起始时间，以断电时刻（19时）作为覆冰模拟结束时间，确保模拟过程与实际覆冰过程的时间范围一致。

2.2 大气背景分析

2.2.1 大气环流背景

12日20时500 hPa（图2a）欧亚中高纬环流呈现经向型特征，存在东西向横槽，表明大气环流具有较强的波动性。同时，西伯利亚地区出现中心强度为1 065 hPa的强冷涡，中心温度低至-42 ℃，大量冷空气在西伯利亚堆积。随着强冷涡崩溃东移，冷空气在西北气流的引导下由西北路径进入我国。冷空气主体控制我国中东部，导致中东部大部分地区气温较常年同期明显偏低。700 hPa（图2b），低纬度北伸的西南暖湿急流强盛，南海的充沛水汽随急流深入到山西地区。850 hPa（图2c），暖湿气流同样控制山西地区，导致山西上空形成强逆温层，这是冻雨形成的重要条件之一。海平面气压图上（图2d）北部冷高压强势向南推进，高压前部冷锋自北向南进入我国，为冻雨形成提供了较冷的下垫面。此外，随着南下冷空气与暖湿气流相遇，冷暖气团长时间对峙，暖气团沿着冷垫爬升，形成了对流层中低层的稳定暖层，这种结构促使冰晶在通过暖层时融化成水滴，在接近地面的冷层中形成过冷状态，有利于冻雨发生。

2.2.2 大气垂直结构特征

大气层结中存在典型的“冷—暖—冷”层结和显著的逆温层是冻雨形成的主要因素^[23]。以覆冰倒塔区域（111.5°N，35.36°E）为中心，对温度和相对湿度随时间变化进行垂直剖面分析（图3）。12日白天，800 hPa高度层出现暖层，但近地面尚未形成明显冷冻层。12日夜间，随着冷空气侵入山西地区，近地层的冷区扩展，冷暖气团相遇促使暖气团沿冷气团上升路径形成中层的融化层，而强烈的冷空气则楔入近地面，形成冷冻层。这一过程为“冷—暖—冷”层结的形成提供了有利的环境条件。在湿度的垂直分布方面，前期中低层湿度不足，最大相对湿度约为60%。12月12日夜间，中低层湿度逐渐增大， 13日凌晨，相对湿度超过90%，为覆冰的形成提供了必要的水汽条件。

结合13日太原站T-lnP图，山西地区750 hPa存在一暖层，最高气温约为0.2 ℃，850~750 hPa存在逆温层结，逆温层结之下湿度超过98%，上层冷区水汽碰撞形成雪花飘落至暖层，雪花在暖层中融化为水滴下落至下层冷区成为过冷水滴，最终被输电线表面捕获。综上，此次冻雨的发生与大尺度环流背景密切相关，500 hPa环流配置引导的冷空气与中低层暖湿气流相遇，形成了复杂的动力和热力结构。这种结构不仅促进了暖湿气流的上升和冷空气的下沉，而且通过逆温层的形成，增加了局部大气的稳定性，进一步加剧了冻雨的发展。

覆冰区域地势复杂，97.2%的土地属于山地丘陵，高压输电线设立于高海拔山区，环境条件与平原区域有很大差异，这些差异对输电线覆冰产生影响^[24]。具体来说，高海拔山区气温较低、湿度较高、风力较大，会加剧覆冰的风险。

2.3 气象要素的模拟与对比分析

Jones积冰模型认为降水量和风速是计算导线覆冰的核心因素。由于该模型是基于冻雨的一种覆冰模拟，因此WRF模式着重模拟冻雨发生时段的气象要素。图4为WRF模式12月12日20时—13日20时模拟的12 h累计降水量与实况数据的对比，12日20时—13日8时，山西省运城市区域模拟降水范围与实况基本一致，覆冰倒塔区域降水模拟值约为4 mm。13日8—20时，模拟的运城区域雨带分布与实况保持一致，覆冰倒塔区域降水量模拟值约为7 mm。为进一步评估降水模拟数据的准确性，对覆冰区域周边10个气象站点的模拟值与实际观测值进行对比分析。结果显示，模拟与实况之间的相关系数为0.8~0.9，表明WRF模型在本次冻雨事件中的表现具有较高的可靠性。

利用WRF模式对12月12—13日输电线覆冰区域风场进行逐小时模拟，每隔3 h输出一次结果。将8个时间点的风场模拟数据与观测数据进行对比，相关系数普遍在0.8以上，表面模拟的准确性较高。以12月13日8时为例（图5），在覆冰区域，模拟的风向主要为东南风，地面10 m高度的风速为6~8 m∙s^-1，略高于实际观测值。WRF模型在整体上对周边气象观测站点降水量和风速的模拟与实际观测值之间保持了较好的一致性，说明WRF模型能够有效地捕捉和再现覆冰倒塔区域的关键气象变量，为输电线覆冰的预测和模拟提供可靠的输入条件。

2.4 输电线覆冰厚度模拟及误差分析

将WRF模拟结果输入Jones电线积冰模型，得到覆冰倒塔区域13日0—19时输电线覆冰厚度的具体变化过程（图6）。随着冻雨天气发展，0时输电线出现覆冰现象。初始阶段小时降水强度较弱，覆冰厚度每小时增加约0.2 mm。随着降水强度增加，覆冰厚度在13日6—10时及16—19时呈快速增长趋势，平均每小时覆冰厚度增长约为1 mm。19时发生大范围断电时，覆冰厚度已达16.35 mm。需指出的是，山西省属于非覆冰区，采用的高架铁塔主要为单回路酒杯塔。在不考虑不均匀覆冰设计工况下，设计覆冰厚度为15 mm^[25]。若覆冰厚度超过设计值，塔结构实际应力将超过允许值，可能导致结构破坏，引发倒塔事故。对比19时人工观测数据，模拟的输电线路覆冰厚度值比实际观测结果偏低，但模拟结果中覆冰厚度超过输电设备设计阈值的时间与实际发生断电事件的时间相吻合。表明耦合WRF模式的Jones积冰模型能够在一定程度上准确预测覆冰事件的发展趋势，对于此次覆冰事件具有一定的可预报性。

进一步分析模拟值偏小原因，一个重要因素是未考虑风向与输电线的夹角。在输电线覆冰过程中，风在水汽承载和运输中起关键作用。导线捕获过冷水滴的数量与风向密切相关，当风向与导线夹角越接近90°，导线与过冷水滴接触面最大，捕获过冷水滴最多（图7）。根据倒塔区域的模拟风向数据，13日0—19时倒塔区域风向以偏东风和东南风为主。倒塔区域存在4条输电线路，2条220 kV骨干线路（桐垣Ⅰ线和桐垣Ⅱ线）来自西北方向的桐乡变电站，2条110 kV线路（金石线和金古线）来自北部山区，倒塔区域输电线路主要呈南北走向，与主导风向夹角接近90°，考虑到覆冰过程中持续较大的风力，使风向对覆冰的影响更显著。Jones积冰模型并未将风向作为输入参数，可能是导致模拟值偏小的主要原因之一。倒塔区域观测站点较少会造成WRF模式初始条件的不准确，海拔、地形坡度坡向及垭口等地形因素对模拟结果的影响，也会造成结果偏小。

3 防御措施及建议

此次输电线覆冰事件主要是冻雨影响，且输电线位于高海拔地区，加之山西降水型覆冰事件较少，输电线未考虑到抗覆冰设计。因此，建议针对输电线所在地气象条件和环境状况，加强覆冰观测，建立有效的覆冰模型，并采取相应的防冰和除冰措施。

3.1 加强输电线覆冰数据观测

输电线架设位置特殊，周边观测站点稀疏，观测资料在小时空尺度上无法满足覆冰预测需求。建议建立能够识别及监测输电线覆冰的监测网络，在输电线路区域安装自动气象观测站、积冰自动识别摄像头以及拉力器等，进行覆冰的多观察点、长时间、高精度观测。

3.2 优化输电线覆冰模型

现阶段通用覆冰模型未能充分体现地形变量与输电线特性，导致模拟结果偏差。建议将地形参数和输电线特定指标融入覆冰模型中，研发针对特定地形和不同类型输电线路的优化模型。

3.3 采取相应的防冰除冰措施

在输电线覆冰形成前，可采用临界电流防护，或利用如平衡重量线夹、消除冰块装置、疏水涂层材料和风动锤等被动除冰装置，减少覆冰积累并抑制其增长速度。可以在输电线路覆冰增长率较小时期采用热力融冰法，利用外加热源或导线自身焦耳热融化积冰。随着科技的不断发展，无人机技术也可以应用到输电线路除冰中。

4 结论与讨论

利用常规气象观测资料，对2023年12月13日山西地区的一次输电线覆冰事件的天气背景进行分析，并利用Jones积冰模型耦合WRF模式对覆冰区域输电线覆冰厚度进行模拟，得出以下结论：

（1）此次输电线覆冰是一次冻雨导致的降水型覆冰事件，有利的气象条件和地理位置是造成此次覆冰事件的前提。强冷空气导致覆冰区域近地面形成冷垫，为冻雨提供了底层低温环境，西南暖湿急流带来的暖平流爬升至约800 hPa高度形成暖层，二者之间形成逆温层结。自下而上形成了“冷—暖—冷”层结，为覆冰事件提供了关键的大气环境背景。

（2）通过WRF模式对覆冰区域的气象要素进行模拟，并将结果输入Jones积冰模型，结果显示，13日0时输电线出现覆冰现象，6—10时及16—19时覆冰厚度快速增长，19时覆冰厚度达16.35 mm。尽管Jones积冰模型模拟的覆冰厚度较实况观测值偏低，但模拟覆冰厚度超过设备设计标准的时间与实际发生断电的时间一致，表明利用WRF模式的Jones电线积冰模型对此次覆冰事件具有一定的预报能力。

（3）分析模拟覆冰厚度与实况观测值偏差的原因发现，风向与输电导线的夹角是影响输电线覆冰的重要因素之一。在本次覆冰事件中，倒塔区域主导风向与四条输电线路走向的夹角接近于90°，使输电导线能够捕获更多的过冷水滴，形成更厚的覆冰。模型在模拟过程中未考虑风向与输电线夹角的影响，导致模拟结果偏低。

（4）为提高针对此类覆冰事件的防御能力，需加强输电线周边观测站网建设，为覆冰的预测预警提供数据保障；依据实地情况优化输电线覆冰模型，提高对覆冰厚度模拟的准确性；针对输电线路结构和周围环境采用合适的防冰和除冰方法。

本文基于大气环流条件和耦合WRF的Jones积冰模型模拟了一次输电线覆冰过程。WRF模型提供精细的大气参数，弥补了偏远地区观测数据不足的缺陷，显著提升了覆冰预测能力，具备广阔应用前景。但该方法仍面临挑战：模型对初始和边界条件依赖性强，缺乏实测数据进行验证和校准，且未考虑风向、地形和输电线特性等因素的影响。未来研究将整合多元数据优化模型的初始及边界条件，并融合输电线特性、地形等要素，以提升模型对输电线覆冰的预测精度。

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基金资助

国网宝鸡供电公司科技项目(5226BJ230001)

陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室开放基金课题(2023Y-13)