动态广域大地热性能和大地环境温度测定系统

摘要

描述了用于在一个区域生成大地地下热特性的技术，包括：收集与地下电力电缆相关的多个位置的实时气象数据和大地数据，并且通过迭代过程，基于实时气象数据和测得的大地数据计算多个位置的大地热性能。所计算的多个位置中的两个或两个以上位置的大地热性能被内插，以确定与地下电力电缆相关的另一位置的内插大地热性能以及从至少一些测得的大地热性能和内插的大日热性能创建的广域热性能地图。

说明书

技术领域

本发明一般地涉及能够提高地下电力电缆评级的准确性的动态广域地下大地(earth，地球)热地图，并且特别地，涉及用于电力电缆的动态评级系统和流体泄漏检测系统。动态广域地下大地地图还可以用于提高石油和天然气管线监控和泄漏检测系统、热泵分析等等的性能。

背景技术

地下电缆的电力输送能力受到最大允许导体温度的限制。如果导体温度超过最大允许导体温度，电缆介质会损坏和恶化并最终失效。导体温度是由电缆产生的热量和周围环境消散该热量的能力而产生的，从而导致在电缆的深度处的温度高于大地环境温度(或称为地球环境温度)。

通常，估计最坏情况下的大地热状态并将其用于计算地下电缆的“静态”或“预定(book)”等级。一般情况下，保守且最坏情况下的热状态在实践中没有实现，并且地下电缆的电流容量比使用估计参数的保守“预定等级”更高。

周围环境(天然土壤、热回填、或混凝土管道组)如何有效地从电缆带走热量由土壤温度、土壤热电阻率、和土壤体积热容量确定。获得土壤温度的一种方法是用埋在地下的分立温度传感器进行测量。土壤热电阻率和体积热容量也可以用商用仪器在原位进行测量。然而，由于在地面安装温度传感器并进行维护和修理是昂贵的，离散的大地温度传感器通常仅限于典型的电力电缆系统的少数地点，并且通常仅用于高电压重负载电路。因此，迄今为止，必须对离散测量点之间的大地温度进行任意假设。离散的测量点也会发生故障，并且没有可靠的方法来替代该数据，实时动态系统也会受到严重损坏。取地面以下几英尺的离散土壤样品进行热电阻率和体积热容量的测量同样是昂贵的，并且由于热电阻率和体积热容量随着土壤温度以及天气相关的水分含量的变化而变化的事实，测量可能不可靠。此外，土壤热特性可能沿着电缆线路发生改变。

近年来，分布式温度测量系统(DTS)，其提供了沿相邻管道中的电缆护套下面安装的光纤或沿电缆线路的热分布，已经被单独使用或与分立温度传感器组合使用。

需要更接近地估计土壤温度、土壤热电阻率、和土壤热体积容量而无需安装、维护、和读取大量地下传感器的更高效、实用的方法，以安全、可靠、高效地运行地下电力系统，该电力系统通常分布在大的地理区域(市)。

公开了一种系统，其使用迭代过程来估计土壤温度作为宽范围的地表以下的深度的函数，以使用最少的地下土壤温度测量数据并结合来自气象站或气象服务的气象数据来“识别”土壤温度。在该过程中，该系统还采用了迭代过程来“识别”同样由动态模型系统使用的土壤热电阻率和土壤热电容。系统连续地实时“识别”或更新这三个参数：土壤温度、土壤热电阻率、和土壤热体积热容量。有了这些实时数据，可以创建任何深度的大的地理动态热等高线图，以辅助供电公司和其他用户在广泛的地理区域内利用有限数量的天气/大地/负载实时测量和数据更准确地实时对其地下电缆系统进行评级。

在标题为“Assessment of Underground Cable Ratings Based on Distributed Temperature Sensing”,IEEE Transactions on Power Delivery,October 2006by H.J.Li et al.的文章中，提出了一种用于基于分布式温度传感器(DTS)的离散电缆系统的评估地下电缆等级的方法。用DTS传感器识别并定位电力系统的热点。然后收集关于热点上的电缆建设和电路安装的信息和数据。收集电缆负荷和DTS温度数据用于估计诸如土壤热电阻率的未知参数。利用有限元法(FEM)技术来解二维差热方程，以获得最终的评级结果。

在标题为“Method for Rating Power Cables Buried in Surface Troughs”,IEEE Proc-Gener,Transm,Distrib,Vol,146,No.4.July 1999by P.L.Lewin et al.的文章中，提出了另一种使用动态气象数据输入来估计大地环境温度的模型。基于假定的恒定热参数，使用诸如环境温度、风速、太阳能强度等的气象数据来计算大地环境温度。

然而，在上述任一参考文献中，均不能连续地更新(或“识别”)热参数。在现实生活中，这些参数随环境状况而变化。例如，雨水可以增加土壤中的水分含量从而导致较低的热电阻率。

发明内容

所公开的技术的优点包括提供了一种动态的且更精确的系统、设备、和方法，用于确定埋入了地下电力电缆和其他设备的宽范围内的大地的实时热状态和性质，以帮助系统拥有者更安全和有效地利用这些系统。在“识别”了大地的热状态和性质之后，可以提供系统的最大允许功率，即，可以计算等级(rating)。使用由这种方法确定的大地状态而计算的等级可能高于或低于基于估计的热状态的情况下的等级，但是将更加准确。此外，该系统还可以实时计算导体温度，并且在导体温度超过允许的最大工作温度之前发送警报到控制中心。

所公开的技术和计算可以用来确定电导体的静态等级或动态等级。静态等级提供了与导体相关的一组给定条件(环境温度、大地的热特性等)下的电力电缆的电流承载能力的单个数值。动态等级随着作用于电力电缆的一组条件的变化而不断变化。

在一个方面，确定一个区域中的大地地下热特性的方法包括：为与地下电力电缆相关的多个位置收集实时气象数据和大地数据，并且通过迭代过程基于实时气象数据和大地数据来计算多个位置的大地热性能。在多个位置中的两个或两个以上的位置计算的大地热特性被内插(interpolated，也称为“插值”)，以确定与地下电力电缆相关的另一位置的插值大地热性能，并且从至少一些计算的大地热性能和内插大地热性能创建广域热性能地图。

在另一方面，该方法包括将影响与地下电力电缆相关的大地热性能的热源和热沉(heat sink)叠加到广域热性能地图中，并且连续地提供实时气象数据和大地数据，以提供多个位置的深度处的大地热性能的广域动态热三维地图。大地热性能可以包括土壤体积热容量和土壤热电阻率。

对于从多个位置选定的一个或多个位置，用于计算大地热特性的迭代过程包括执行如下步骤：基于大地热性能和实时气象数据的值，计算大地环境温度；从大地环境温度测量装置收集实时测量的大地环境温度。将计算出的大地环境温度数据与所测量的大地环境温度数据相比较，并基于比较确定一个误差值。基于该确定步骤，调节大地热性能的值，并且使用调节后的大地热性能的值重新计算所计算出的大地环境温度数据。重复执行将计算的大地环境温度数据和实时测量的大地环境温度相比较、调节大地热性能、以及重新计算所计算出的大地环境温度数据的过程，直到误差值在预定值范围内。

包括地下电力电缆的安全载流容量的功率等级可以基于所生成的广域动态三维地图来确定，并且当大地热性能的变化导致影响了地下电力电缆的安全载流容量的大地热性能变化时，可以产生告警信号。

所公开的技术的一个优点是，可以主要使用具有来自单独配备有地下土壤温度的有限数量的气象站或者单独气象站的大地参数的气象数据输入，或者来自气象服务提供商的数据，来估计大面积的大地环境地下温度分布。

所公开的技术的另一个优点是，可以使用实时气象条件和大地温度，提供测量和计算过程以导出大地参数。

所公开的技术的另一个优点是，可以基于所导出的大地性能以及所计算和测量的大地温度计算电缆的等级。

所公开的技术的另一个优点是，可以基于所导出的大地参数和环境空气以及其他气象数据输入，构建各种深度的广域大地热等高线图。广域大地等高线将允许供电公司在宽范围内评估他们的地下电力电缆系统网络的状态，即，电路是否具有分立温度传感器。

所公开的技术的另一个优点是，通过沿电缆的轴线建立虚拟大地环境热分布，可以充分利用“DTS”系统以及其他导体或电缆的表面温度测量。

各种特征在构成本公开的一部分的所附的权利要求中指出。在下文对新颖系统的详细描述过程中，明确了本发明的优点。

附图说明

图1是根据本发明的用于通过使用基于天气的技术传送实时气象和大地数据而动态地监控广域热性能的系统的框图。

图2是示出如何在地理信息系统(GIS)引擎的帮助下使用测量的气象数据更新没有地球站的路线的大地状态的示意图。

图3是示出不同类型的温度传感器和大地树(earth tree)的示意图。

图4A-4B是示出可以用于用气象数据输入来计算大地环境温度的天气驱动模型的示意图。

图5示出了使用气象数据和测量的大地环境温度输入，利用天气驱动模型来估计大地热性能。

图6是示出系统组织和应用的系统图。

图7是示出具有额外的热源和热沉的区域的示意图。气象/地球站被部署用于在系统上叠加热源/热沉的作用。

具体实施方式

以下，参照上述附图对本发明进行详细地说明。应当注意的是，本文所用的术语和词汇不应当被解释为限于一般的、字典含义。

参照图1，本技术涉及一种使用实时测得的温度数据、气象数据估计实时广域大地热状态的方法。气象数据和大地数据由气象站在步骤110实时收集或由气象数据服务提供商提供，用于与地下电缆相关的位置。实时大地数据来自诸如大地树或分布式温度传感器(DTS)的大地环境温度测量设备。所收集的气象数据在步骤120通过在下面更详细描述的迭代过程被提供到天气驱动计算模块以产生计算的大地环境温度数据。通过实时比较计算出的大地环境温度数据和测得的大地环境温度数据，可以用气象数据和大地数据标识位置的大地热性能。在步骤130，从附近位置实时计算的值被内插，使得可以利用地理信息系统(GIS)或一些其他映射技术来创建广域热性能地图。接下来，在步骤140，通过将影响地下电缆的热源和热沉叠加到地图中，并将实时气象数据和大地数据连续地送入实时模型，实现了完整的广域动态热三维地图，其在步骤150中可以用于诸如电力电缆的评级、系统规划、管道流体泄漏检测等等的应用。借助于已知的实时大地状态，可以计算实时电缆等级。在发生例如由于极端干燥和炎热的天气引起的危险大地条件时，可以生成告警信号。对此，地下电力输送系统可以以最大安全载流量(载流能力)运行。

如以上所讨论的，用于在步骤120中确定大地热性能的天气驱动方法是通过迭代过程160来实现的。在迭代过程中，在步骤162收集实时气象数据。某个位置的实时气象数据在步骤164被提供，用于在步骤166确定大地环境温度的天气驱动计算。在步骤168，从包括大地树和/或DTS的地球站收集位置的实际实时测量的大地环境温度。在步骤170，将在步骤168中收集的实际实时测量的大地环境温度与在步骤166中确定的计算的大地环境温度相比较。如果实时温度和所计算的温度之间的差不在预定误差值内，则在步骤172调节在天气驱动计算中使用的大地热性能，其中包括土壤体积热容量的值和土壤热电阻率的值。步骤170的这个迭代比较会继续，直到实时大地环境温度和所计算的大地环境温度在预定的误差值之内。如果是，则在步骤174，天气驱动方法识别实时大地热性能。参照图4进一步描述了一种用于使用实时气象数据和大地热性能计算大地环境温度的方法。

全球大地状态估计

在描述系统的细节之前，理解广域大地状态估计的概念以及这种状态如何影响地下电力输送系统是会有帮助的。地下电力输送系统广泛分布，并且由于复杂的安装条件以及系统埋入地下这一事实，安装并监控温度传感器以建立遍布整个系统的适当大地环境温度是极其昂贵的。高压输电电缆系统可以具有安装在电缆护套或电缆管道上的多个分立温度传感器，并且很少具有远程大地温度传感器。大部分地下输配电系统是低于100kV(千伏)电压的分布组件，并且标准的做法是不在电缆护套上安装传感器。诸如热电偶的温度传感器安装在沿着电缆路线的选定位置，该电缆路线的选定位置是通过分析由土壤地层信息以及通用或离散的土壤热性能调查数据扩充的平面剖面图来识别的，以识别哪里可能存在临界热点。如果没有广域大地估计模型，大部分的地下电力电缆系统会缺少用于评估其载流量的温度和土壤热性能数据，并且几乎完全依赖于创造了显著的不确定性的估计，并且可能会在最不合适的时间导致灾难性故障(环境极端干旱/炎热条件下的偶然载荷)。作为一个例子，参照图2，电缆线路1在位置A、E、和G具有现有地球站。电缆2没有地球站，并且由于级别以下(below grade)许可和路由访问，不能轻易加装。与此相反，在位置B、C、D、和F的感兴趣区域中，可以容易地添加级别以上(above grade)气象站。使用商业GIS引擎，可以使用内插算法来产生区域的相对详细的热等高线图。对于地下电力输送系统，不仅获得了电缆1的改进的热分布，还生成了电缆2的相当准确的热分布。确定系统载流量的几个主要因素有，诸如电缆电流负载、电缆构造、安装、周围土壤的热特性、环境温度等。在这些因素中，土壤热特性和环境温度随着天气连续变化。换句话说，该系统载流量是动态的。有了广域大地状态估计系统，可以估计大范围内的土壤热性能和环境温度，因此，即使某些路线没有温度传感器或者温度传感器不工作时，也可以实时评估该宽范围内的各个分立电力电缆系统的载流量。此外，通过在一段时间内累积数据，可以识别监控区域的热性能，并且可以提供这样的数据以优化电缆设计布局、构造、和安装，以最大化新电力电缆系统的电缆载流量。

温度传感器

点温度传感器以及分布式温度传感器可以用于大地的温度测量。其它类型的传感装置也可以用于测量温度以用于大地状态估计。

参照图3，点温度传感装置304的一个优点是，这种传感器可以很容易地安装在关键位置，并且几个点温度传感器306a…306n可以在一个特定位置安装在不同深度形成“大地树”306，以采集地面302以下的不同深度的土壤温度。由于在一个位置有多个传感器306a…306n，因此，具有点温度传感器304的状态估计系统比具有分布式温度传感器(DTS)的系统更加稳健和精确。此外，在不同深度部署温度传感器使得热性能估计比DTS系统更加准确，这是因为，可以更加密切地观察热流量，从而可以更加准确地确定热性能参数。此外，当应对关键位置时，灵活性是点温度传感器的另一个优点。点温度传感器可以相对于电缆312的表面以不同深度和不同间距被安装，以更密切地定义和监控关键热点。

DTS 308、310的一个优点是，这种系统可以沿整个电缆路线连续地监测温度分布。从分布式温度分布可以识别并监测电缆热点。DTS系统的一个缺点是，DTS测量电缆芯或电缆套管。而另一个光纤可以安装在一个空的管或者电缆沟中，附加光纤和环境大地温度的关系可能是未知的。因此，电缆的等级仍然是基于假设的大地环境温度，并且要假设从电缆表面到大地环境的热电阻。分布式温度传感器的第二个缺点是，它很容易产生“共模(common mode)”故障；也就是说，一旦DTS传感器发生故障，评估系统将停止。

对于安装了分布式温度传感器的电缆路线，为了利用这两种类型的温度传感器(即，DTS和点温度传感器)的优点，分布式温度传感器用于创建沿电缆线路的电缆温度分布。从温度分布可以识别热点。附加的点温度传感器可以安装在这些热点位置，用于离散的土壤热状态估计。如果这些点温度传感器实时监控，则在这些位置可以实时识别土壤的热属性。但是，不能确保这些热截面仍将保持最热，即，其仍然是最有可能限制电缆载流量的位置。如果DTS测量的热点由于电缆负荷、土壤湿度、温度、或相邻热源或热沉的变化而移动，则在没有广域大地模型的情况下，可能需要安装附加的点温度传感器以实时建立热点热性能。如果DTS发生故障或以其他方式停止工作，点温度传感如果器不在DTS识别的热点，则点温度传感器可以被校准并用作系统的缺省。

基于天气的广域大地环境温度和热性能估计

大地环境温度是动态评级系统的一个组成部分。当大地传感器发生故障或者有电噪声时，该系统可能会受到影响。本技术公开了一种方法，用于使用天气驱动模型结合来自相邻大地状态估计系统的可用数据替换丢失的或者嘈杂的大地环境数据。信息可以在大地估计系统之间进行内插(因此称为“广域”)，而不是严格依赖于与每个大地状态系统相关的隔离的大地传感器。通过使用内插公式可以大幅提高大地状态估计系统的可靠性和准确性，从而提供宽范围内的连续地下大地温度数据。

动态大地温度模型的描述

大地(土壤)环境温度的年度和日常波动主要是由空气温度、太阳辐射、风速、以及云覆盖比的变化而决定的。通常情况下，热量在夏季转入地球并且在冬季转出地球。

如果垂直增量很小，则诸如在图4A中描述的一维分布参数模型对于温度估计是足够精确的。也可使用有限差分或有限元技术。该模型包括从地球表面垂直延伸到表面之下一段距离的方形热流管，在延伸到的位置，大约99％的循环热波已消散并且可以认为是恒定温度Te。此深度一般是在8-15米的范围。因为相邻土壤的性质和状态预计不会有太大变化，因此可以认为热流管的垂直矩形表面是绝热的。任何增量元件(z)的热平衡可表示为：

$Q_{in}=Q_{out}+Q_c=Q_{out}+C_z\frac{{\mathrm{dT}}_z}{dt}---\left(1\right)$

其中，

Q_in＝流入元件的热，W

Q_out＝流出元件的热，W

Q_c＝由元件的热容量吸收的热，W

C_z＝热容量，W-s/℃

T_z＝元件的温度，℃

t＝时间

由此可以产生图4B的分布式梯形网络，其中：

$\begin{array}{cc}{R}_z=\frac{\rho \Delta z}{A}& C_z=C_v{V}_z\end{array}---(2a,2b)$

其中，

ρ＝元件的热电阻，℃-m/W

A＝Δx*Δy＝元件的横截面面积，m2

Δz＝元件的高度，z

C_v＝体积热容量，

V_Z＝Δx*Δy*Δz＝元件的体积，m³

描述模型的线性微分方程的系统可以写成：

${\stackrel{·}{T}}_1=T_1(-\frac{1}{R_1{C}_1})+T_2\left(\frac{1}{R_1{C}_1}\right)+{\mathrm{AH}}_S$

$\begin{array}{c}{H}_s=H_{sol}+H_{com}+H_{lw}\\ i=\mathrm{2...}(n-1)\end{array}---\left(3a\right)$

${\stackrel{·}{T}}_i=T_{i-1}\left(\frac{1}{R_{i-1}{C}_i}\right)+T_i(-\frac{1}{R_{i-1}{C}_i}-\frac{1}{R_i{C}_i})+T_{i+1}\left(\frac{1}{R_i{C}_i}\right)---\left(3b\right)$

其中，是导数dTn/dt，可以近似为ΔT_n/Δt，H_s是流入和流出表面的热，包括H_sol、太阳能热、H_con、对流热通量、以及H_lw、长波辐射热量。通过将添加到前一时间步骤的时间阵列T_n-1，获得每个节点T_n的当前温度的解。积分和前馈(marching>

$\begin{array}{c}{T}_{n,t2}=T_{n,t1}+\frac{(k_1+k_2)h}{2}\\ k_1={\stackrel{·}{T}}_{n,t1};\\ k_2={\stackrel{·}{T}}_{n,t1+h};\\ h=t_2-t_1\end{array}---\left(4\right)$

还可以使用诸如六步龙格-库塔(Runge-Kutta)程序的更精确的积分方法。还可以考虑大地表面的状态。主导驱动函数是环境空气温度。其他的因素是：太阳能热负荷Q_s和辐射Q_r、以及风对流。辐射，有时也称为“长波辐射”，往往在夜间不存在云层时冷却地球或者在云层高时吸收热量。风速(θw)可以通过风速计获得。环境空气温度T_a很容易通过气象站中包括的屏蔽温度传感器获得。通过气象站中包括的日射强度计可以直接测量太阳能辐射。因为考虑了附近结构对云的干扰或阻塞，因此优于特定纬度和经度的数学预测。长波辐射可以通过指向天空和地面的辐射计来测量，或者可以使用以下等式来计算：

$H_{lw}=\beta (T_{air}^4-T_{gr}^4)-\frac{X-0.2}{0.8}(170.9-0.195{\mathrm{\beta T}}_{air}^4)---\left(7\right)$

其中，T_air是环境空气温度，T_gr是地表温度，β是玻尔兹曼常数，X是日常云覆盖系数。对流热通量可以用下面的公式计算：

$\begin{array}{c}{H}_{con}=k(T_{gr}-T_{air})\\ k=6+4.6V_w\end{array}---\left(8\right)$

注意，在上面的等式7和8中，可能需要调节某些参数以获得最佳的结果，这可以在累积了一些数据后进行。气象数据可以直接从气象站测量获得或者从气象服务提供商获得。电缆经常埋在路面之下，并且路面的性质可以包括在模型中的前几个元素中。这可以通过改变对应于路面的几何形状的元件的特性来容易地实现。如果某些土层的知识也是可用的，则这些属性可以在层中进行修改。

温度估计初始化

该模型是通过最初使用测量的大地参数，即，电阻率(ρ)和体积热容量(C_v)，或使用下面描述的方法预先估计的大地参数，来构成的。当安装地表下大地树时，保留土壤样品并进行实验室分析以确定ρ和C_v的值可能是有益的。在没有测量参数的情况下，选择这些参数的指南可以在许多已经公开的资源(Appendix>

表1

热性能干湿热阻率(Km/W)1.20.6体积热容量(MJ/Km³)1.24.18

初始深度大地温度T_e可以从历史气象信息估计，并且年平均空气温度可用用作初始估计。可以以深度大地温度初始化模型中所有节点，并且让参数调节反馈环路自动调节参数。但是，由于长时间常量，在建模温度开始跟踪测量值之前，可能需要数月或多达半年。初始化的另一个方法是调节空气温度、太阳能热负荷、和辐射，使得当获得等式(3)的稳定状态解时，所计算的温度可以密切地匹配所测量的地下温度。

自适应大地热性能识别方法

上述的大地模型不仅可以用于估计大地环境温度，还可以用于估计大地热性能。自适应或基于学习的建模方案用于不断地更新模型，使得天气相关的参数被考虑。图5图解描绘了该方案。其中包括测得的空气温度、风速、以及太阳能输入和辐射的用于驱动该模型的强迫函数被提供给该模型。可以根据等式(3)对数据进行处理，以在每个时间步骤计算每个增量节点的大地温度。计算的大地温度可以和与特殊位置的计算温度相对应的地表以下测量温度相比较。如果温度一致，那么计算出大地温度可以传给GIS引擎用于轮廓映射，并传给动态评级系统用于动态等级计算。如果温度在某个期望或允许的预定误差值内不一致，则可以调节模型大地属性参数，以使特殊位置的计算的大地环境温度和测量的大地环境温度之间的差最小化。该过程包括从土壤体积热容量参数中分离土壤热电阻率参数。修改热阻率参数，以便计算的温度寻求(seek)测量点的幅度，并且调节热容量参数，使所计算的温度的变化速率对应于测量点的变化速率。反馈回路可以包括足够的阻尼和死区，使得不会发生过冲和振荡。

基于天气的广域大地热状态评估系统的构建

广域方案是由监测站阵列构成的。这些通常将包括气象和地球站(WES)、地球站(ES)、和气象站(WS)。如果可以的话，气象站还可以通过来自气象数据服务提供商的数据流代替。图6示出了基于天气的广域大地热状态估计系统的实现。ES 602包括大地树602a，用于测量通常对应于最大电缆深度范围的几个深度的地下温度。远程终端单元602b可以用于将大地树数据传输到本地大地状态估计单元608。WS 604包括空气温度传感器、日射强度计(光量计，通常称为日射计)、风速计、以及测量来自天空和大地604a的长波辐射的长波辐射传感器。远程终端单元604b可以用于将大地树数据传输到本地大地状态估计单元608。WES 606包括WS 606a和ES仪器606c的特征。远程终端单元606b可以用于将大地树数据传输到本地大地状态估计单元608。在WES站，基于可以单独从ES或WS获得的本地数据，可以进行更全面的动态建模过程。在具有ES的位置，ES动态模型从附近的WS和WES站获得气象数据。在具有WS的位置，WS站通过从附近的WES和ES站获得更新的土壤参数来完成动态分析。在基于WS的模型中，参数调节反馈环路被禁用。在信息共享方面，可以采用加权系统，其基于(1)位置的接近性或地球物理的相似性，和(2)所计算的参数(包括土壤体积热容量、土壤热电阻率、和大地环境温度)的强度或置信度，对信息排序。所计算的参数的强度最高的是WES站，其次是ES站和WE站。来自诸如SCADA 614的实时商业或政府气象服务的信息也可以被集成到气象系统数据中。

再次参照图6，有了广域中安装的这些传感位置(地球站、气象站、和/或地球-气象站)，可以确定这些位置的热性能和环境温度。对于没有传感位置的区域，热性能和环境温度可以通过内插来自附近测量位置的值进行估计。这样，可以确定宽范围的热状态数据。借助于诸如GIS引擎610的地图引擎，可以显示数据以形成如图2所示的地下热等高线图612。用于广域网中的地下电缆的电缆等级和所得到的显示和告警信号可以基于所计算的地下热等高线图和可用的实时商业或政府数据。

热源和热沉的叠加

参照图2和图7，当构建实时的基于天气的广域大地热状态三维地图时，也可以考虑诸如往往会添加热量的附加热源、往往会从地下电缆去除热量的热沉的因素。例如，热源和热沉包括其他附近的电缆、湖泊、河流等。热源和热沉可能会影响地下电缆的电流承载能力。热源可以使大地变热，在受影响的区域导致较高的大地环境温度和较高的土壤热电阻率，而热沉可以使大地变冷，导致较低的大地环境温度和较低的土壤热电阻率。图7示出了三个地下电缆，电缆A、电缆B、和电缆C。为了考虑诸如电缆的热源的作用，可以在靠近电缆的位置部署气象站、地球站、或气象地球站。例如，在与铺设的各个电缆相邻的位置，电缆A-C中的每个都具有多个WS、ES、或WES 702a…702k。WS、ES、或WES 702e部署在湖704附近，这是因为，湖水可能会影响与电缆B相关的土壤参数。类似地，WS、ES、或WES 702b部署在电缆A上的可能会受到附近工厂706的影响的位置。有了来自这些站的实时数据，可以测量大地环境温度，并且可以使用以上描述并在图5中示出的算法来确定大地热性能。这些结果可以被用作到地图引擎的输入，并且使用内插算法，可以得到考虑了热源和热沉的修正的实时的基于天气的广域大地热状态地图。通过在靠近水管的位置部署测量站用于测量受影响的大地环境温度并建立大地热性能，可以对诸如水管的热沉做同样的事情。后续利用地图引擎和内插算法，可以将热源和热沉叠加到广域大地三维热状态地图，产生了以天气条件作为驱动力的实时的基于天气的广域大地热状态地图。三维地图在广域中动态地显示大地环境温度和大地热性能，并且可以用于电力电缆的评级和其它应用。公用事业可以用三维地图来帮助运营商实时监控他们的地下电力系统。广域热性能和环境大地温度数据也可以用来计算地下电源设备的动态载流量。当热性能或环境温度的值超过预定值时，创建告警信号并发送到控制中心以控制可能的损坏。

尽管已经公开并详细描述了本发明的优选实施例，但是要理解，本发明不限于那些精确的实施例。在不背离如由所附权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，本领域普通技术人员可以实现其它修改和变化。