Vurdering av disdrometer som isingsindikator på kraftledninger : sammenlikning av observasjoner og modelldata

Abstract

Atmosfærisk ising på kraftledninger er den enkeltfaktoren som har størst økonomisk konsekvens for investeringskostnadene knyttet til nye luftledninger. I tillegg er store islaster, som kan komme opp i flere hundre kilo per meter ledning, en trussel for mennesker og omkringliggende infrastruktur. Samtidig er ising den miljøpåvirkningen på ledninger som er minst kjent. Derfor kan nye metoder å detektere ising på være viktige varslingsverktøy. Denne oppgaven undersøker om laser disdrometeret ''Thies LPM'' kan detektere ising, og om det i kombinasjon med andre værsensorer har potensial til å operere som varslingsverktøy.

Tidserier fra observasjoner fra to testfelt har blitt analysert. I tillegg har det blitt gjennomført fysiske eksperimenter for å analysere egenskapene til disdrometeret. Dette har gitt et bredt grunnlag for å karakterisere egenskaper og begrensninger til disdrometeret. Analysen viser en sterk vindpåvirkning av både disdrometer- og islastobservasjoner. Virkningen av instrumentenes begrensninger på den foreliggende studien blir diskutert i detalj, og forbedringer til eksperimentoppsettet blir presentert.

En sammenstilling av diameter og fallhastigheter for nedbørpartikler observert med Thies LPM med observasjoner av islast indikerer at et disdrometer alene ikke er tilstrekkelig til å påvise atmosfærisk ising. Det beste resultatet tilsier at Thies LPM har 32 % treffsikkerhet på 26 % av alle isingshendelser. Ved det utfallet har Thies LPM litt over 8 % sjanse for å detektere en vilkårlig isingshendelse. Data fra disdrometeret har imidlertid vist seg å være nyttige i validering og forbedring av den delen av værmodellen HARMONIE-AROME som kan brukes til å varsle ising.

Atmospheric icing is the single factor which has the biggest economic consequences for the investment costs associated with new power lines. The ice can accumulate to several hundred kilograms per meter line and it can be a threat for both human safety and nearby infrastructure. Several recent experiences of damage on power lines due to high ice loads illustrates the need to take atmospheric icing carefully into account in both the planning and operational phase of a power line project. However, the atmospheric icing is the environmental impact on power lines that is least known. New methods to detect icing will have potential to serve as a warning system to prevent power breakdowns and other accidents. This thesis evaluates if a laser disdrometer (Thies LPM) can detect signals of icing. The potential of Thies LPM to serve as a warning system for critical icing conditions, in cooperation with other weather sensors, have been investigated.

Timeseries of observations from two different test sites have been analysed. In addition, physical experiments with the aim to analyse the characteristics and limitations of the disdrometer have been performed. The experiments and analysis on timeseries show a strong influence from wind on both the disdrometer and ice load sensor. The impact from the sensors limitations is discussed in detail, along with suggested improvements.

Distribution of diameters and velocities of precipitation particles observed with Thies LPM compared with ice loads from a nearby power line, indicates that a disdrometer alone is not able to detect atmospheric icing. The best results suggest that Thies LPM have a hit-rate of 32 % on 26 % of all icing events. That means that Thies LPM has 8 % total chance to detect an arbitrary icing event. Despite poor results, data from the disdrometer have shown to be useful for validation and improvement of the part of the numerical weather forecast model HARMONIE-AROME that is used to predict icing.