CN103217590A - 一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法 - Google Patents

一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103217590A
CN103217590A CN2012105582048A CN201210558204A CN103217590A CN 103217590 A CN103217590 A CN 103217590A CN 2012105582048 A CN2012105582048 A CN 2012105582048A CN 201210558204 A CN201210558204 A CN 201210558204A CN 103217590 A CN103217590 A CN 103217590A
Authority
CN
China
Prior art keywords
thunder
lightning
warning
parameter
electric field
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012105582048A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103217590B (zh
Inventor
郭钧天
冯万兴
王海涛
方玉河
陈家宏
谷山强
曾瑜
李哲
俞坤师
陶汉涛
章涵
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Wuhan NARI Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Wuhan NARI Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Wuhan NARI Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201210558204.8A priority Critical patent/CN103217590B/zh
Publication of CN103217590A publication Critical patent/CN103217590A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103217590B publication Critical patent/CN103217590B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Emergency Alarm Devices (AREA)

Abstract

本发明涉及雷电预警技术领域，具体地说涉及一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法：首先对大气电场监测数据进行预处理，获得各个雷电预警特征参数；选取历史时间段内的雷电预警特征参数与实际发生的雷电数据作为样本，统计并画出各参数值与雷电活动的关联图，利用该图筛选出预警分辨能力较强的特征参数作为雷电预警的基本参数；为每个参数根据其范围和精度设定一组不同阈值；对每个特征参数的不同阈值依据检验标准进行评估，从而获得每个特征参数的最佳阈值，最终形成大气电场雷电预警的综合特征参数阈值。

Description

一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法
技术领域
本发明涉及雷电预警技术领域，具体地说涉及一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法。
背景技术
雷电是发生于大气中的一种瞬态大电流、高电压、强电磁辐射的天气现象。其发生时可致人员伤亡，引起森林和油库火灾，使重要设备损毁，对人类的生产和生活构成较大威胁，是自然界最严重的灾害之一。随现代信息技术的高速发展，微电子技术进入各行各业，雷电所引起的危害日益凸显。为降低雷电灾害造成的经济损失，保障人类活动的正常进行，在雷电发生前对其进行提前预警是非常有必要的。
由于雷电发生的整个过程都伴随着大气电场的变化，大气电场数值的变化程度就可直观地反映雷电活动的强弱，因此现有的雷电预警方法及系统主要是利用地面大气电场仪的监测数据对雷电活动进行临近预警，其主要方法是分析雷暴过程中地面电场的变化规律，设置单级或多级雷电预警阈值，当地面电场达到或超过阈值时发出雷电预警。为提高雷电预警率，研究人员提出改进的雷电预警方法，如《成都信息工程学院学报》2010年第5期发表的文章“基于大气电场与闪电资料的雷电临近预警方法”，该方法结合电场强度和雷电距离设定雷电预警等级，并进行实例验证，结果表明该方法提高了对由远及近或距离很近的雷电活动的预警准确率。《气象科学》2009年第5期发表的文章“电场时序差分在雷电预警中的有效性分析”根据晴天差分大气电场值和典型雷暴过程差分大气电场值设定雷电预警阈值，并结合电场仪数据的时序差分值进行雷电预警，降低了地面电场仪用于雷电预警时的误报率。申请人在研究中发现，上述雷电预警方法或系统存在明显的不足：都需要通过为大气电场监测值或其他特征值设置阈值或等级来实现雷电预警，阈值选取的合理性直接决定其雷电预警效果，但在目前的研究中，阈值的选取通常较为主观，带有一定的经验性，不能保证其用于雷电预警时的可靠性。并且不同地域的大气基础电场数值不一致，各厂家电场仪的测量值也存在差异，因此选取同样的阈值在不同地域的应用效果也大不相同。
发明内容
本发明的目的是，针对现有技术的不足，进行改进，提出一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法，解决目前雷电预警阈值选取主观性因素较大的问题，提高雷电预警时的可靠性。
本发明的技术解决方案是，一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法，首先对大气电场监测数据进行预处理，获得各个雷电预警特征参数；选取历史时间段内的雷电预警特征参数与实际发生的雷电数据作为样本，统计并画出各参数值与雷电活动的关联图，利用该图筛选出预警分辨能力较强的特征参数作为雷电预警的基本参数；为每个参数根据其范围和精度设定一组不同阈值；对每个特征参数的不同阈值依据检验标准进行评估，从而获得每个特征参数的最佳阈值，最终形成大气电场雷电预警的综合特征参数阈值。
本发明的优点是：1、以实际大气电场监测数据及预处理后的预警参数，结合历史雷电活动数据通过计算、评估的方法来选择参数的报警阈值，解决了依据经验设定预警阈值的问题；2、选取预警分辨能力较强的特征参数设定预警阈值，减少了多个参数预警时的干扰；3、可普遍适用于各地区地面电场仪雷电预警阈值的设定，消除地区差异对雷电预警阈值设定的影响。
附图说明
图1为本发明采用的大气电场雷电预警特征参数阈值获取流程；
图2为2012年9月11日大气电场监测数据原始曲线；
图3为2012年9月11日大气电场监测数据的一阶差分曲线；
图4为2012年9月11日大气电场监测数据的每5分钟极差曲线；
图5为2012年9月11日大气电场监测数据的每5分钟变差曲线；
图6为2012年9月11日一阶差分特征在发生雷电活动时间段内的分布图；
图7为2012年9月11日极差特征在发生雷电活动时间段内的分布图；
图8为2012年9月11日变差特征在发生雷电活动时间段内的分布图；
图9为2012年9月11日一阶差分特征在未发生雷电活动时间段内的分布图；
图10为2012年9月11日极差特征在未发生雷电活动时间段内的分布图；
图11为、2012年9月11日变差特征在未发生雷电活动时间段内的分布图。
具体实施方式
首先，描述下本发明实施例一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法，步骤1）、首先对大气电场监测数据进行预处理，获得各个雷电预警特征参数；步骤2）、选取历史时间段内的雷电预警特征参数与实际发生的雷电数据作为样本，统计并画出各参数值与雷电活动的关联图，利用该图筛选出预警分辨能力较强的特征参数作为雷电预警的基本参数；步骤3）、统计出步骤2)选出的各个参数的取值范围，为每个参数根据其范围和精度设定一组不同阈值，将取值范围等分为若干取值作为每个参数的备选实验参数阈值；步骤4）、启动雷电预警评估程序，对每个参数采用不同的参数值模拟对历史雷暴活动进行预警过程的反演，将反演结果采用检验标准对计算结果进行评估，得到阈值评估表，选择评估值最优的参数取值作为特征阈值。即对每个特征参数的不同阈值依据检验标准进行评估，从而获得每个特征参数的最佳阈值，最终形成大气电场雷电预警的综合特征参数阈值。
具体的，在步骤2）中，选择发生过雷电活动的历史时间段对每个参数进行分析，利用雷电预警参数值统计计算，将发生雷电活动的时间段中以及未发生雷电活动的时间段中参数值分布图分别制作出来；选择参数分布密集的参数优先作为雷电预警的基础参数；
进一步，所述各个雷电预警特征参数包括大气电场基础测量值或由其测量值经过数值统计分析而得出的数学统计特征参量，数学统计特征参量包括一阶差分、变差、极差、斜率、方差、移动平均误差、粒子滤波误差；
进一步，所述检验标准包括预警时间覆盖率、预警时间误报率。
预警时间覆盖率、预警时间误报率的其定义如下：
理想预警时间：依据用户需要，在雷电发生前一段时间（如15分钟）预警开始，在雷电发生后一段时间预警结束，那么依据用户需求而指定的从预警开始到结束的这段时间称为一次雷电活动的理想预警时间。一段时间内所有雷击的理想时间的并集为该段时间内的理想预警时间。
实际预警时间：依据大气电场探测值及其参数发出预警的时间。
正确预警时间：实际预警时间与理想预警时间的交集。
进一步，阈值评估采用评估函数f(x，y)＝μx+(1-μ)y，其中μ∈(0，1)是一个权重参数，x，y分别代表采用该阈值进行雷电预警的预警时间漏报率和预警时间误报率，其函数值为该阈值的评估值。最优评估值是函数取得的最小值，其对应的参数x，y的取值为评估值最优的参数。此实施例中，取一次雷电活动前后各15分钟作为该次雷电的理想预警时间。
下面，根据附图详细描述本发明的实施例。如图1所示，采用本发明针对2012年9月11日所获得的地面电场仪数据进行雷电预警对比试验。本发明具体实施时，按照以下步骤进行：
第一步，对2012年9月11日大气电场基础监测数据进行预处理，通过计算，获得该数据的一阶差分、每5分钟极差、每5分钟变差值，所得数据处理结果如图2、图3、图4、图5所示。
第二步，查询出2012年9月11日雷电数据，输入到雷电预警参数值统计计算程序，将发生雷电活动的时间段中图以及未发生雷电活动的时间段中参数值分布图分别制作出来，其结果如图6～图8所示，分别代表一阶差分、极差、变差值在发生雷电活动时间段内的分布图，图9～图11分别代表一阶差分、极差、变差值在未发生雷电活动时间段内的分布图。由图中可以看出一阶差分、变差值较极差在分布上集中一些，说明这两个参数比极差在分辨是否有雷电活动的能力上要强，因此选择一阶差分和变差作为雷电预警的基础参数。
第三步，统计出一阶差分和变差两个参数的取值范围，此例中一阶差分的取值范围经计算为(0，17.53)，变差的取值范围为(1.7883，178.83)。然后将一阶差分和变差的取值范围中等分为100个值，作为的备选实验参数阈值。
第四步，启动雷电预警评估程序，将一阶差分和变差分别取100个备选实验参数值进行预警过程的反演，结合雷电活动数据，计算出不同取值时对应的理想预警时间、实际预警时间、正确预警时间，然后采用检验标准计算出对应的预警时间漏报率和预警时间误报率，设置评估函数f(x，y)＝μx+(1-μ)y中=0.6，得到阈值评估表。
表1一阶差分阈值评估表
Figure BDA00002625817400051
Figure BDA00002625817400061
Figure BDA00002625817400071
表2变差阈值评估表
Figure BDA00002625817400082
Figure BDA00002625817400091
Figure BDA00002625817400101
依据表1中最优评估值为0.263108对应一阶差分的阈值取值应为1.753（第10行），表2中最优评估值为0.223683对应变差的阈值取值应为28.6128（第16行），整个大气电场雷电预警特征参数阈值自动获取过程结束。

Claims (1)

1.一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法，其特征在于：其方法包括以下步骤：首先对大气电场监测数据进行预处理，获得各个雷电预警特征参数；选取历史时间段内的雷电预警特征参数与实际发生的雷电数据作为样本，统计并画出各参数值与雷电活动的关联图，利用该图筛选出预警分辨能力较强的特征参数作为雷电预警的基本参数；为每个参数根据其范围和精度设定一组不同阈值；对每个特征参数的不同阈值依据检验标准进行评估，从而获得每个特征参数的最佳阈值，最终形成大气电场雷电预警的综合特征参数阈值。
CN201210558204.8A 2012-12-20 2012-12-20 一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法 Active CN103217590B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210558204.8A CN103217590B (zh) 2012-12-20 2012-12-20 一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210558204.8A CN103217590B (zh) 2012-12-20 2012-12-20 一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103217590A true CN103217590A (zh) 2013-07-24
CN103217590B CN103217590B (zh) 2018-03-16

Family

ID=48815551

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210558204.8A Active CN103217590B (zh) 2012-12-20 2012-12-20 一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103217590B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105279565A (zh) * 2014-05-27 2016-01-27 北京中科九章软件有限公司 一种闪电预警方法和系统
CN108711266A (zh) * 2018-06-01 2018-10-26 四川省气候中心 基于大气电场的雷电短临局地预警方法
CN108872719A (zh) * 2018-07-09 2018-11-23 安徽诚意电气科技有限公司 一种基于避雷针的雷电预警方法
CN112540235A (zh) * 2019-09-20 2021-03-23 中国石油化工股份有限公司 雷电预警阈值的修正方法与系统及预警评估方法与系统
CN113567763A (zh) * 2021-08-09 2021-10-29 厦门大恒科技有限公司 一种雷电预警方法及雷电预警设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011085526A (ja) * 2009-10-16 2011-04-28 Chugoku Electric Power Co Inc:The 落雷電荷評価システム、落雷判定方法、落雷電荷評価方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011085526A (ja) * 2009-10-16 2011-04-28 Chugoku Electric Power Co Inc:The 落雷電荷評価システム、落雷判定方法、落雷電荷評価方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘春泉 等: "利用大气电场资料进行雷暴预警预报", 《宁夏工程技术》 *
吴明江 等: "水气电场的特征及雷电预警技术研究", 《气象水文海洋仪器》 *
王强 等: "电场时序差分阈值雷电预警方法与实例分析", 《第五届长三角气象科技论坛论文集》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105279565A (zh) * 2014-05-27 2016-01-27 北京中科九章软件有限公司 一种闪电预警方法和系统
CN108711266A (zh) * 2018-06-01 2018-10-26 四川省气候中心 基于大气电场的雷电短临局地预警方法
CN108711266B (zh) * 2018-06-01 2019-05-07 四川省气候中心 基于大气电场的雷电短临局地预警方法
CN108872719A (zh) * 2018-07-09 2018-11-23 安徽诚意电气科技有限公司 一种基于避雷针的雷电预警方法
CN112540235A (zh) * 2019-09-20 2021-03-23 中国石油化工股份有限公司 雷电预警阈值的修正方法与系统及预警评估方法与系统
CN112540235B (zh) * 2019-09-20 2023-02-17 中国石油化工股份有限公司 雷电预警阈值的修正方法与系统及预警评估方法与系统
CN113567763A (zh) * 2021-08-09 2021-10-29 厦门大恒科技有限公司 一种雷电预警方法及雷电预警设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN103217590B (zh) 2018-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102253426B (zh) 采用空间密度聚类进行雷电运动预测的方法
CN103217590A (zh) 一种自动获取大气电场雷电预警特征参数阈值的方法
CN110739686B (zh) 一种基于总表异常分析的台区线损治理方法及系统
CN103617568B (zh) 稳态电能质量预警机制中的异常数据判定阈值设定方法
CN107742053B (zh) 风电机组异常识别方法及装置
CN103291544B (zh) 数字化风电机组功率曲线绘制方法
CN105512474A (zh) 一种变压器状态监测数据的异常检测方法
CN105717556B (zh) 一种基于大数据的自分型雷达估测降水方法
CN104463344B (zh) 电网短期负荷预测方法和系统
CN109816252B (zh) 尾矿库综合风险定量预警方法及装置
CN104360677A (zh) 一种卷烟加工过程质量评价与诊断方法
CN110702437B (zh) 一种水轮发电机组油压系统健康状况的评价方法
CN108802535B (zh) 筛选方法、主干扰源识别方法及装置、服务器及存储介质
CN102885392A (zh) 一种制丝工艺质量监控系统及方法
CN103631681A (zh) 一种在线修复风电场异常数据的方法
CN110137947B (zh) 一种基于itic曲线的电网电压暂降严重程度评估方法
CN104598734A (zh) 滚动轴承集成期望最大化和粒子滤波的寿命预测模型
CN104677997A (zh) 一种变压器油色谱在线监测差异化预警方法
CN106656669B (zh) 一种基于阈值自适应设置的设备参数异常检测系统及方法
CN107977729A (zh) 多变量标准化干旱指数设计方法
CN108711266B (zh) 基于大气电场的雷电短临局地预警方法
CN103090831A (zh) 覆冰区域输电线路覆冰厚度的判断方法
CN103994817A (zh) 一种基于长距离光纤多发事件的振动振源的识别方法
CN103488800A (zh) 一种基于svm的用电异常检测方法
CN106680442A (zh) 一种用于水环境风险预警的阈值计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant