CN103337133A - 基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统，其特征是：包括依次连接的雷暴预报信息模块、预警数据分析模块、电网雷暴风险预警模块和展示模块，预警数据分析模块还输入实际故障线路和塔杆数据。本发明还涉及采用所述系统进行电网雷暴灾害的预警方法。本发明利用地区雷暴特点和区域电网特征，结合各变电站、输电线路、塔杆等电网设备的防雷暴设计参数、现场地理环境问题，实现对雷暴灾害的自动监测，以及对雷暴灾害进行定时、定点、定量化的实况分析和临近预警预报，可对电网的生产、调度起精细化的指导作用。

Description

基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统及方法

技术领域

本发明涉及一种雷暴灾害预警系统,尤其是涉及一种基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统。本发明还涉及采用所述系统进行电网雷暴灾害预警的方法。

背景技术

气象不仅与人们的日常生活息息相关，与电网安全、稳定、优质和经济运行以及精细化调度也密不可分。研究区域电网安全运行及调度与气象因子的关系，可为电网运行调度提供依据。尤其是认真分析研究电力与雷暴天气的关系，不仅对提前安排电网营运计划，提高电网运作效率、科学决策、合理调度，趋利避害具有重要意义，对保障电力供应、减少电力设施因气象灾害而引发的损失也具有积极的作用。

雷暴是发展旺盛的强对流天气，它往往伴随强降水及雷电等剧烈天气活动。具有突发性强、来势猛、强度大以及持续时间短的特点；对电网的安全运行具有较强的危害性，雷暴引发的强降水会造成局部线路群发性跳闸导致损失负荷，严重的情况下会导致厂站全停，暴雨引发的洪涝会导致输电线路倒塔、断线并表现为永久性故障，损坏变电站设备，甚至会导致受灾厂站全停，严重影响着电力系统生产安全。目前，气象部门面向社会提供的气象数据虽然比较完善，分析的层次也比较全面，但是都局限在表现气象内容上，气象信息也不具有实时性、连续性及可靠性的特点，更没有联系上电力部门的生产、调度，缺少将气象信息变化和电网信息变化相互联系的综合分析，不能对电网的生产、调度起精细化的指导作用。

发明内容

本发明所要解决的第一个技术问题，就是提供一种基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统。

本发明所要解决的第二个技术问题，就是提供采用上述系统进行电网雷暴灾害的预警方法。

本发明利用地区雷暴特点和区域电网特征，结合各变电站、输电线路、塔杆等电网设备的防雷暴设计参数、现场地理环境，实现对雷暴灾害的自动监测，以及对雷暴灾害进行定时、定点、定量化的实况分析和临近预警预报，可对电网的生产、调度起精细化的指导作用。

解决上述第一个技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统，其特征是：包括依次连接的雷暴预报信息模块、预警数据分析模块、电网雷暴风险预警模块和展示模块，预警数据分析模块还输入实际故障线路和塔杆数据；

所述的雷暴预报信息模块通过设有防火墙的数据专网接收气象局服务器发出的雷暴实况及预报数据，获取雷达、自动站、卫星数据，对数据入库处理和提取雷暴相关数据，空间分析雷暴相关数据并格点化处理，并结合电网GIS，使雷暴数据精细化到每一个输变电设备上；

所述的预警数据分析模块建立嵌套有序、层次分明的电网预警判别过滤体系，依据历史雷暴电网故障信息结合故障发生时气象实况监测信息采用神经元网络算法和概率算法相结合的方法进行发生相似度分析过滤，输出符合条件最终的未来多时序受雷暴影响区域范围内的多级别风险设备集（厂站、线路信息），同时精细化到每一条线路的每一个格点上；

所述的电网雷暴风险预警模块从供电局获取雷暴灾害引发的电网故障历史资料，分析电网实际运行情况，研究强降水以及雷电对电网的致灾原因，针对地区雷暴特点和区域电网特征，结合各变电站、输电线路、杆塔电网设备的防雷暴设计参数、地理环境以及因气象灾害导致电网故障的时的气象观测数据，综合评估分析细化确定出导致电网雷暴灾害的各气象因子的阈值，建立电网设施与形势场气象要素格点库空间分析运算模型及其预警阈值体系；且根据预警结果定期自动校正；

所述的展示模块实现电网雷暴灾害的多时序多级别自动预警提示功能，同时采用可视化技术依据级别制定不同的色系进行直观的表达和声光警示。

解决上述第二个技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于识别预报技术的电网雷暴灾害的预警方法，包括以下步骤：

S1雷暴识别预报，包括以下子步骤：

S1-1收集气象监测网探测到的雷达回波形势场资料；

S1-2采用交叉相关外推算法对雷暴进行识别预报：交叉相关外推算法主要是利用求最优化空间相关的方法，建立不同时次雷达回波的最佳拟合关系，从而达到追踪一定区域内雷达回波在过去的移动特征，然后通过这些特征来外推确定回波未来的位置和形状；交叉相关算法的核心就是通过计算连续时次雷达回波不同区域的最优空间相关系数，来确定回波在过去的移动矢量特征；

S1-2-1首先将极坐标格式的雷达回波资料插值并转换到规则的三维直角坐标系中；

S1-2-2其次，取能代表（3KM雷达CAPPI）对流水平分布特征的一层雷达回波场，将该二维回波场分成若干个（按1KM x1KM划分）大小相等的正方形"区域"，这些"区域"均包含相同的资料点数；

S1-2-3然后，将第一时刻tl的每个"区域"分别与下一时刻t2(t2=t1+Δt)的所有"区域"做空间交叉相关计算，其相关系数（记为R）计算公式为

$R=\frac{\underset{k}{\mathrm{\Σ}}[Z_1\left(k\right)\×Z_2\left(k\right)]-\frac{1}{N}\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{Z}_1\left(k\right)\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{Z}_2\left(k\right)}{{[(\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{Z_1}^2\left(k\right)-N{\stackrel{\‾}{Z_1}}^2)\×(\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{Z_2}^2\left(k\right)-N{\stackrel{\‾}{Z_2}}^2)]}^{1/2}}$

计算出来的相关系数逐一比较，取最大相关系数，作为该区域在下一时次的位置，把本时刻区域中心点和下一时刻区域中心点相连，就得到该区域回波的移动矢量。

S1-3通过对每个区域进行类似的运算，当确定了雷达回波各个"区域"的移动矢量后，就能得到整个区域的移动矢量场。当获得了整个区域的移动矢量，通过插值平滑算法对移动矢量场进行质量控制，然后根据半拉朗格朗日平流方法进行回波外推。最终即可获得整个回波场的预报图像；因为是按照每个"区域"追踪的回波移动矢量进行外推的，所以，对于一定范围的对流区域来说，这种外推临近预报既考虑了回波移动大小和方向的变化，也考虑了整个回波在移动过程中的形变；

S1-4综合运用上述雷暴识别追踪技术建设基于C/S结构的雷暴识别外推系统，采用上述方法和步骤对雷暴云团进行识别与外推，并将识别和追踪结果生成预警结果写入数据库中，并提供接口供系统调用；

S2估测降水预报

建立雷达自动站联合估测降水预报模块，利用“最优插值法”和“卡尔曼滤波法”进行估测降水可对未来降雨进行预报，包括以下子步骤：

S2-1自动站探测场的最优网格化：将雷达CAPPI数据与自动站数据作为两个图层进行叠加分析，建立雷达回波强度与有降雨量的自动站离散的降雨数据对应表格图（即位置关系图）；

若雷达回波存在缺失扇面内的格点数据，则：先执行某自动站周边回波的强度检测，若格点P强度大于门限值并且与周边8临近格点强度均差小于门限值，则直接取格点P的强度作为表格取值；若格点P强度小于门限值并且与周边8临近格点强度均大于门限值，则取9格点强度平均作为表格取值；如果格点P强度大于门限值并且与周边8临近格点强度均差大于门限值，则在9格点中去掉强度最大值和最小值后再求平均作为表格取值；

S2-2自动站订正Z_I关系网格化：将自动站观测场初始化为长度为W宽度为H的矩形场G，网格距离为D，利用Z_I关系和对应表得出初始的订正系数；利用距离平方权重反比法对场G进行插值：以插值点与样本点间的距离平方反比权重进行加权平均，结合自动站误差的方差最小原则,离插值点越近的样本点赋予的权重越大，实践证明距离平方反比权重法对降雨场插值是效果比较好的；插值完毕后，得到某时次的Z_I关系订正场G；如图5；

S2-3雷达探测场的网格化：将雷达观测场初始化为与自动站统一规格的观测场，长度为W，宽度为H，网格距离为D，命名为R场并进行数据优化：如图6；

S2-4降水估测

六分钟雨强估测：将网格化后订正场G和雷达回波R进行叠加运算（网格化后订正场G和网格化后雷达回波R的长度为W，宽度为H，网格距离为D完全一致，可逐格点叠加对比分析），得到逐一格点的雨强，在同一网格中的格点采用相同的订正关系；

一小时实况降雨估测：取连续1小时的雷达回波和自动站降雨数据，逐一时次进行6分钟的雨强估测，累加10个时次的雨强估测得到1小时实况降雨估测；

S2-5未来一小时预报降雨估测，包括以下子步骤：

S2-5-1在实况估测降水中分别得到最新时次的6分钟自动站订正Z_I关系矩阵和1小时自动站订正Z_I关系矩阵；

S2-5-2利用外推方法得到时刻T连续1小时的外推回波场，也就是：

T->T1,T2,T3,T4,T5,T6,T7,T8,T9,T10;

T1-10分别是未来连续每六分钟一次的预报回波；

利用T时次的6分钟自动站订正Z_I关系矩阵来分别求得未来每六分钟的雨强并累加出1小时的预报估测降水，利用T时次1小时自动站订正Z_I关系矩阵来订正上面的累加结果；结果为与CAPPI规格尺寸一致的二维矩阵，矩阵中每个格点代表降雨量，单位为毫米，命名为F，图7；

S2-6估测结果输出

采用卡尔曼滤波法对雷达回波矩阵进行平滑处理，输出连续时次的雷达回波矩阵F；

S3雷暴预警，包括以下子步骤：

S3-1-1采集由雷暴灾害引发的电网历史故障资料（主要包括故障时间、地点、电网设施故障表现、电网危害程度等级等），并将数据入库，并对数据按故障严重程度分级（分为严重危害、中等危害、一般危害三级）。

S3-1-2调取雷暴灾害引发的电网历史故障发生时对应位置及其对应区间时段的气象观测资料包括（主要包括闪电定位资料--要素包括闪电类型，强度；故障时段雷达观测资料-要素主要包括回波位置及强度；自动站观测资料-要素包括雨强及雨量），按故障严重程度分级逐故障提取气象观测资料各要素的最高值。

S3-1-3选取上述要素中最为关键的雷达回波强度和降雨量作为关键因子加入雷暴预警阈值体系，对应故障严重程度分级（分为严重危害、中等危害、一般危害三级）将其划分为三个阈值等级，因子的各级阈值的下限为雷达回波强度和降雨量按故障等级逐故障统计出的最高值集合的中位值，形成三级闭合的预警阈值区间。并将阈值入库保存便于动态更新和预警判断调用。

S3-1-4将电网设施（包括各级厂站、各级线路、各级塔杆设施）按1KM x1KM的划分标准网格化，并将信息入库保存。

S3-2建立本发明的气象数据采集及输出接口装置，实现雷达观测数据以及自动站观测数据的采集并将其网格化；采用插值方法计算并输出雷达拼图实况场和降雨实况场；

S3-3应用连续多时次的雷达探测场建立雷暴预报模块，应用外推预报算法输出连续多时次雷达回波预报形势场；基于输出连续多时次降雨实况场结合雷达回波预报形势场，应用外推预报算法输出连续多时次降雨预报形势场；

S3-4建立电网雷暴灾害预警装置，基于雷暴实况预报形势场、降雨实况和预报形势场耦合电网拓扑数据结合雷暴预警阈值体系；实现电网设施的多时序分等级预警。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1.通过研究雷暴灾害引发电网历史故障信息及时空匹配历史实况雷暴数据分析出地区电网在雷暴灾害作用下的破坏规律，形成了地区电网运行雷暴分等级预警阈值体系和预警方法。实现科学防灾、减灾，从而把雷暴灾害的影响减少到最低。

2.通过建立嵌套有序层次分明的电网预警判别过滤体系，最大限度避免预警的空报，提高了预警准确率。

3.结合空间分析理论，运用气象监测网探测到的雷达回波资料以及自动站观测站资料，形成雷达拼图实况场和降雨实况场。采用模式识别、匹配技术，建立电网雷暴生命时序图谱，分析出电网雷暴未来0-2小时位置、边界、强度。耦合电网空间拓扑数据，形成连续多时次电网雷达回波预报形势场和连续多时次电网降雨预报形势场。应用格点化技术，以变电站、输电线路为主线，结合预警阈值，建立电网雷暴预警模型，使雷暴预警能精细化到每一个输变电设备上；

4.充分利用变电站、输电线路杆塔等电网设备的防雷暴、防风防汛的设计参数、现场地理环境的综合评估，预警结果与实际更相符。从而辅助调度员在恶略天气下安全、准确下达调度指令。

5.根据电网雷暴气象灾害阈值预警体系，建立了电网雷暴灾害自动预警方法，实现电网雷暴灾害的多时序多级别自动预警提示功能。采用可视化技术依据级别制定不同的色系进行直观的表达和声光警示。从而使预警结果的输出更直观。

本发明普遍适用于电力系统，特别是沿海地区输配电网络，提升电网适应日趋频繁的气象灾害的能力，减小雷暴环境下线路跳闸率，保障输配电线路通道的安全稳定供电。

本发明采用识别追踪技术耦合电网空间数据对电网雷暴进行网格化识别外推，结合电网预警预报阈值体系以及多元分析机制实现雷暴对电网造成的灾害进行定时、定点、定量化的实况分析和临近预警。为电网的科学防灾减灾、合理调度和安全运行提供决策支持。

本发明的电网雷暴灾害预警系统是根据气象台（站）雷达提供的雷达回波资料、云图资料以及观测站资料，结合空间分析理论，采用模式识别、匹配技术，建立雷暴生命时序图谱，分析出雷暴未来0-2小时位置、边界、强度，耦合电网空间拓扑数据，应用格点化技术，以变电站、输电线路为主线，结合预警阈值建立电网雷暴预警模型，使雷暴预警精细化到每一个输变电设备上。最后结合输电线路的实际情况对相应线路的防雷暴参数作出调整得到判断等级，将线路承受的雷暴等级与该判断等级作比较，进而确定预警等级并显示。

附图说明

图1本发明的基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统实施例原理图；

图2本发明的基于识别预报技术的电网雷暴灾害的预警方法总体流程图；

图3雷暴预警内部流程图；

图4自动站探测场的最优网格化位置关系图；

图5某时次的Z_I关系订正场G表格图；

图6雷达探测场的表格图；

图7二维矩阵F表格图；

图8电网设施与形势场气象要素格点库空间分析运算模型示意图；

图9电网干线与气象要素分析输出结果示例。

具体实施方式

参见图1，本发明的基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统实施例，包括依次连接的雷暴预报信息模块、预警数据分析模块、电网雷暴风险预警模块和展示模块，预警数据分析模块还输入实际故障线路和塔杆数据。

所述的雷暴预报信息模块通过设有防火墙的数据专网接收气象局服务器发出的雷暴实况及预报数据，获取雷达、自动站、卫星数据，对数据入库处理和提取雷暴相关数据，空间分析雷暴相关数据并格点化处理，并结合电网GIS，使雷暴数据精细化到每一个输变电设备上。

所述的预警数据分析模块建立嵌套有序、层次分明的电网预警判别过滤体系，依据历史雷暴电网故障信息结合故障发生时气象实况监测信息采用神经元网络算法和概率算法相结合的方法进行发生相似度分析过滤，输出符合条件最终的未来多时序受雷暴影响区域范围内的多级别风险设备集（厂站、线路信息），同时精细化到每一条线路的每一个格点上。

所述的电网雷暴风险预警模块从供电局获取雷暴灾害引发的电网故障历史资料，分析电网实际运行情况，研究强降水以及雷电对电网的致灾原因，针对地区雷暴特点和区域电网特征，结合各变电站、输电线路、杆塔电网设备的防雷暴设计参数、地理环境以及因气象灾害导致电网故障的时的气象观测数据，综合评估分析细化确定出导致电网雷暴灾害的各气象因子的阈值，建立电网设施与形势场气象要素格点库空间分析运算模型及其预警阈值体系；且根据预警结果定期自动校正。

所述的展示模块实现电网雷暴灾害的多时序多级别自动预警提示功能，同时采用可视化技术依据级别制定不同的色系进行直观的表达和声光警示。

本发明的方法包括了以下几个方面：

1）雷暴识别预报：雷暴识别预报是利用气象监测网探测到的雷达回波形势场资料,用计算机图形学技术和GIS技术通过可视化的科学计算对雷暴进行识别预报，采用交叉相关外推算法根据雷暴连续多个时序的形势场外推出雷暴0-2小时的位置、大小、边界、强度并输出预报形势场。

综合运用雷暴云团自动识别与追踪技术建设基于C/S结构的雷暴云团自动识别与追踪系统，对雷暴云团进行识别与追踪并将识别和追踪结果生成预警结果写入数据库中，并提供接口供系统调用；

2）估测降水预报：电力设施和电网调度对降水具有较高的敏感性，建立雷达自动站联合估测降水预报模块，利用"最优插值法"和"卡尔曼滤波法"进行估测降水可对未来降雨进行预报，其对电网安全和调度具有重要意义。

技术路线如下：

a）自动站探测场的最优网格化：首先将雷达CAPPI数据与自动站数据作为两个图层进行叠加分析，建立雷达回波强度与有降雨量的自动站离散的降雨数据对应表。见图4。

对应表的建立需要注意一个问题，由于种种原因，雷达回波经常存在缺失扇面内的格点数据，有一些不该有的空洞，如果这些空洞正好与某些自动站重叠，给估测带来麻烦。最优插值法设计了统计周边格点强度的算法来解决这一问题。具体做法是：先执行某自动站周边回波的强度检测，如果格点P强度大于门限值并且与周边8临近格点强度均差小于门限值则直接取格点P的强度作为表格取值；如果格点P强度小于门限值并且与周边8临近格点强度均大于门限值则取9格点强度平均作为表格取值；如果格点P强度大于门限值并且与周边8临近格点强度均差大于门限值，则在9格点中去掉强度最大值和最小值后再求平均作为表格取值。

b）自动站订正Z_I关系网格化：将自动站观测场初始化为长度为W宽度为H的矩形场G，网格距离为D，利用Z_I关系和对应表得出初始的订正系数；利用距离平方权重反比法对场G进行插值,该方法以插值点与样本点间的距离平方反比权重进行加权平均，再结合自动站误差的方差最小原则,离插值点越近的样本点赋予的权重越大，实践证明距离平方反比权重法对降雨场插值是效果比较好的。插值完毕后，得到某时次的Z_I关系订正场G。如图5。

c）雷达探测场的网格化：将雷达观测场初始化为与自动站统一规格的观测场，长度为W，宽度为H，网格距离为D，该场命名为R场。为了取得比较好的估测效果，需要对雷达观测场进行数据优化，处理缺线，填补空洞，滤掉清空杂波等。优化完毕后，得到某时次的雷达订正场R。如图6。

d）降水估测

六分钟雨强估测：将网格化后订正场G和雷达回波R进行叠加运算，得到逐一格点的雨强，需要注意的是，在同一网格中的格点采用相同的订正关系。

一小时实况降雨估测：取连续1小时的雷达回波和自动站降雨数据，逐一时次进行6分钟的雨强估测，累加10个时次的雨强估测便得到1小时实况降雨估测。但订正后的累加降雨量与实际小时降雨量仍有误差。

e）未来一小时预报降雨估测：第一步，在实况估测降水中分别得到最新时次的6分钟自动站订正Z_I关系矩阵和1小时自动站订正Z_I关系矩阵。

第二步，利用外推方法得到时刻T连续1小时的外推回波场，也就是：

T->T1,T2,T3,T4,T5,T6,T7,T8,T9,T10;

T1-10分别是未来连续每六分钟一次的预报回波；

利用T时次的6分钟自动站订正Z_I关系矩阵来分别求得未来每六分钟的雨强并累加出1小时的预报估测降水。利用T时次1小时自动站订正Z_I关系矩阵来订正上面的累加结果。这个结果已经接近于最终结果。这个结果是一个与CAPPI规格尺寸一致的二维矩阵，矩阵中每个格点代表降雨量，单位为毫米。这个矩阵命名为F。见图7。

f）估测结果输出

如果直接将矩阵F输出，结果是不够平滑和自然，造成的原因是雷达回波每6分钟一次，并不连续。因此，采用卡尔曼滤波法对雷达回波矩阵进行平滑处理。输出连续时次的雷达回波矩阵F。

综合运用雷达自动站联合估测降雨技术建设基于C/S结构的雷达自动站联合估测降雨系统，将雷达自动站联合估测降雨结果生成预警结果写入数据库中，并提供接口供系统调用。

3）雷暴预警：通过雷暴识别预报和雷达自动站联合估测降雨结果，分析出电网雷暴未来0-2小时位置、边界、强度，获得连续多时次的雷达回波预报形势场和降雨预报形势场；耦合电网空间拓扑数据，应用格点化技术，以变电站、输电线路为主线，结合预警阈值建立电网雷暴预警模型，使雷暴预警精细化到每一个输变电设备上。其流程和原理如图3：

电网设施与形势场气象要素格点库空间分析运算模型见图8。

电网干线与气象要素分析输出结果示例见图9。

系统通过应用雷暴气象预警指标结合电网预警阈值体系，基于雷达回波实况预报形势场降雨实况及预报场耦合网格化的电网空间拓扑数据，通过上述步骤和方法经空间分析初步输出未来多时序受雷暴影响区域范围内的多级别风险设备集（厂站、线路信息）。

为最大限度避免预警的空报提高预警准确率，系统建立了嵌套有序、层次分明的电网预警判别过滤体系，在上述预警结果的基础上，其依据历史雷暴电网故障信息结合故障发生时气象实况监测信息采用神经元网络算法、概率算法相结合的方法进行发生相似度分析过滤，并输出符合条件最终的未来多时序受雷暴影响区域范围内的多级别风险设备集（厂站、线路信息）并精细化到每一条线路的每一个格点上。

4）灾害预警信息图形化显示。基于WEBGIS对自动站监测数据、雷达拼图数据及外推数据等以色斑图的方式进行综合实时显示。对雷暴进行实时分析，结合雷暴气象灾害电网分析评估模型及其阈值指标体系，进行多要素雷暴灾害预警分析，并对灾害影响到110kV及以上电压等级（可划分为多个等级）的输电线路、杆塔、供电局等类型的故障集进行分预警等级、颜色、输电线路报表等各种形式气象灾害预警展示。在地图上画出雷暴天气的范围并汇总出雷暴天气下的电力设备并对可能会受雷暴天气影响的电力设备进行定位。

本发明的基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警的系统和方法。其特征是采用识别追踪技术耦合电网空间数据对电网雷暴进行网格化识别外推，结合电网预警预报阈值体系以及多元分析机制实现雷暴对电网造成的灾害进行定时、定点、定量化的实况分析和临近预警。为电网的科学防灾减灾、合理调度和安全运行提供决策支持。其流程如图2所示。

首先从气象局获取雷达、自动站、卫星数据，对数据入库处理和提取雷暴相关数据，空间分析雷暴相关数据并格点化处理，并结合电网GIS，使雷暴数据精细化到每一个输变电设备上；为最大限度避免预警的空报提高预警准确率，系统建立了嵌套有序、层次分明的电网预警判别过滤体系。在上述预警结果的基础上，依据历史雷暴电网故障信息结合故障发生时气象实况监测信息采用神经元网络算法、概率算法相结合的方法进行发生相似度分析过滤，并输出符合条件最终的未来多时序受雷暴影响区域范围内的多级别风险设备集（厂站、线路信息）。同时精细化到每一条线路的每一个格点上。

其次从供电局获取雷暴灾害引发的电网故障历史资料，通过分析电网实际运行情况，研究强降水以及雷电对电网的致灾原因。针对地区雷暴特点和区域电网特征，结合各变电站、输电线路、杆塔等电网设备的防雷暴设计参数、现场地理环境的综合评估分析细化确定出导致电网雷暴灾害的各气象因子的阈值。建立电网设施与形势场气象要素格点库空间分析运算模型及其预警阈值体系；

最后基于雷暴实况及电网雷暴预警阈值体系建立电网雷暴灾害自动预警方法，实现电网雷暴灾害的多时序多级别自动预警提示功能，同时采用可视化技术依据级别制定不同的色系进行直观的表达和声光警示。如图5所示。

所述的雷暴预警流程如图3，通过雷暴识别及预报，分析出电网雷暴未来0-2小时位置、边界、强度，获得连续多时次的雷达回波预报形势场和降雨预报形势场；耦合电网空间拓扑数据，应用格点化技术，以变电站、输电线路为主线，结合预警阈值建立电网雷暴预警模型，使雷暴预警精细化到每一个输变电设备上；

所述的电网设施与形势场气象要素格点库空间分析运算模型如图4，将电网架空输电线路所在区域划分为1km×1km的网格，并将网格的经纬度坐标信息以及网格内包含的线路信息录入系统数据库；基于雷暴实况预报形势场和降雨实况和预报形势场耦合电网拓扑数据结合雷暴预警阈值体系，进行多要素雷暴灾害预警分析，并对灾害影响到110kV及以上电压等级（可划分为多个等级）的输电线路、杆塔、供电局等类型的故障集进行分预警等级、颜色、输电线路报表等各种形式气象灾害预警展示。在地图上画出雷暴天气的范围并汇总出雷暴天气下的电力设备并对可能会受雷暴天气影响的电力设备进行定位。

Claims (2)

1.一种基于识别预报技术的电网雷暴灾害预警系统，其特征是：包括依次连接的雷暴预报信息模块、预警数据分析模块、电网雷暴风险预警模块和展示模块，预警数据分析模块还输入实际故障线路和塔杆数据；

所述的雷暴预报信息模块通过设有防火墙的数据专网接收气象局服务器发出的雷暴实况及预报数据，获取雷达、自动站和卫星数据，对数据入库处理和提取雷暴相关数据，空间分析雷暴相关数据并格点化处理，并结合电网GIS，将雷暴数据精细化到每一个输变电设备上；

所述的预警数据分析模块建立电网预警判别过滤体系：依据历史雷暴电网故障信息结合故障发生时气象实况监测信息采用神经元网络算法和概率算法相结合的方法进行发生相似度分析过滤，输出符合条件最终的未来多时序受雷暴影响区域范围内的多级别风险设备集，同时精细化到每一条线路的每一个格点上；

所述的电网雷暴风险预警模块从供电局获取雷暴灾害引发的电网故障历史资料，分析电网实际运行情况，研究强降水以及雷电对电网的致灾原因，针对地区雷暴特点和区域电网特征，结合各变电站、输电线路、杆塔电网设备的防雷暴设计参数、地理环境以及因气象灾害导致电网故障的时的气象观测数据，综合评估分析细化确定出导致电网雷暴灾害的各气象因子的阈值，建立电网设施与形势场气象要素格点库空间分析运算模型及其预警阈值体系；且根据预警结果定期自动校正；

所述的展示模块实现电网雷暴灾害的多时序多级别自动预警提示功能，同时采用可视化技术依据级别制定不同的色系进行直观的表达和声光警示。

2.一种采用如权利要求1所述的系统进行基于识别预报技术的电网雷暴灾害的预警方法，包括以下步骤：

S1雷暴识别预报，包括以下子步骤：

S1-1收集气象监测网探测到的雷达回波形势场资料；

S1-2采用交叉相关外推算法对雷暴进行识别预报：交叉相关外推算法主要是利用求最优化空间相关的方法，建立不同时次雷达回波的最佳拟合关系，从而达到追踪一定区域内雷达回波在过去的移动特征，然后通过这些特征来外推确定回波未来的位置和形状；交叉相关算法的核心就是通过计算连续时次雷达回波不同区域的最优空间相关系数，来确定回波在过去的移动矢量特征；

S1-2-1首先将极坐标格式的雷达回波资料插值并转换到规则的三维直角坐标系中；

S1-2-2其次，取能代表对流水平分布特征的一层雷达回波场，将该二维回波场按1KM x1KM分成若干个大小相等的正方形"区域"，这些"区域"均包含相同的资料点数；

S1-2-3然后，将第一时刻tl的每个"区域"分别与下一时刻t2(t2=t1+Δt)的所有"区域"做空间交叉相关计算，其相关系数记为R，计算公式为

$R=\frac{\underset{k}{\mathrm{\Σ}}[Z_1\left(k\right)\×Z_2\left(k\right)]-\frac{1}{N}\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{Z}_1\left(k\right)\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{Z}_2\left(k\right)}{{[(\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{Z_1}^2\left(k\right)-N{\stackrel{\‾}{Z_1}}^2)\×(\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{Z_2}^2\left(k\right)-N{\stackrel{\‾}{Z_2}}^2)]}^{1/2}}$

计算出来的相关系数逐一比较，取最大相关系数，作为该区域在下一时次的位置，把本时刻区域中心点和下一时刻区域中心点相连，就得到该区域回波的移动矢量；

S1-3通过对每个区域进行类似的运算，当确定了雷达回波各个"区域"的移动矢量后，就能得到整个区域的移动矢量场；当获得了整个区域的移动矢量，通过插值平滑算法对移动矢量场进行质量控制，然后根据半拉朗格朗日平流方法进行回波外推；最终即可获得整个回波场的预报图像；因为是按照每个"区域"追踪的回波移动矢量进行外推的，所以，对于一定范围的对流区域来说，这种外推临近预报既考虑了回波移动大小和方向的变化，也考虑了整个回波在移动过程中的形变；

S1-4综合运用上述雷暴识别追踪技术建设基于C/S结构的雷暴识别外推系统，采用上述方法和步骤对雷暴云团进行识别与外推，并将识别和追踪结果生成预警结果写入数据库中，并提供接口供系统调用；

S2雷达自动站联合估测降水预报

建立雷达自动站联合估测降水预报模块，利用“最优插值法”和“卡尔曼滤波法”进行估测降水可对未来降雨进行预报，包括以下子步骤：

S2-1自动站探测场的最优网格化：将雷达CAPPI数据与自动站数据作为两个图层进行叠加分析，建立雷达回波强度与有降雨量的自动站离散的降雨数据对应表格图；

若雷达回波存在缺失扇面内的格点数据，则：先执行某自动站周边回波的强度检测，若格点P强度大于门限值并且与周边8临近格点强度均差小于门限值，则直接取格点P的强度作为表格取值；若格点P强度小于门限值并且与周边8临近格点强度均大于门限值，则取9格点强度平均作为表格取值；如果格点P强度大于门限值并且与周边8临近格点强度均差大于门限值，则在9格点中去掉强度最大值和最小值后再求平均作为表格取值；

S2-2自动站订正Z_I关系网格化：将自动站观测场初始化为长度为W宽度为H的矩形场G，网格距离为D，利用Z_I关系和对应表得出初始的订正系数；利用距离平方权重反比法对场G进行插值：以插值点与样本点间的距离平方反比权重进行加权平均，结合自动站误差的方差最小原则,离插值点越近的样本点赋予的权重越大；插值完毕后，得到某时次的Z_I关系订正场G；

S2-3雷达探测场的网格化：将雷达观测场初始化为与自动站统一规格的观测场，长度为W，宽度为H，网格距离为D，命名为R场并进行数据优化；

S2-4降水估测

六分钟雨强估测：将网格化后订正场G和雷达回波R进行叠加运算，得到逐一格点的雨强，在同一网格中的格点采用相同的订正关系；

一小时实况降雨估测：取连续1小时的雷达回波和自动站降雨数据，逐一时次进行6分钟的雨强估测，累加10个时次的雨强估测得到1小时实况降雨估测；

S2-5未来一小时预报降雨估测，包括以下子步骤：

S2-5-1在实况估测降水中分别得到最新时次的6分钟自动站订正Z_I关系矩阵和1小时自动站订正Z_I关系矩阵；

S2-5-2利用外推方法得到时刻T连续1小时的外推回波场，也就是：

T->T1,T2,T3,T4,T5,T6,T7,T8,T9,T10;

T1-10分别是未来连续每六分钟一次的预报回波；

利用T时次的6分钟自动站订正Z_I关系矩阵来分别求得未来每六分钟的雨强并累加出1小时的预报估测降水，利用T时次1小时自动站订正Z_I关系矩阵来订正上面的累加结果；结果为与CAPPI规格尺寸一致的二维矩阵，矩阵中每个格点代表降雨量，单位为毫米，命名为F；

S2-6估测结果输出

采用卡尔曼滤波法对雷达回波矩阵进行平滑处理，输出连续时次的雷达回波矩阵F；

S3雷暴预警，包括以下子步骤：

S3-1-1采集由雷暴灾害引发的电网历史故障资料，包括故障时间、地点、电网设施故障表现、电网危害程度等级，并将数据入库，并对数据按故障严重程度分级：严重危害、中等危害和一般危害三级；

S3-1-2调取雷暴灾害引发的电网历史故障发生时对应位置及其对应区间时段的气象观测资料，包括：闪电定位资料--要素包括闪电类型，强度；故障时段雷达观测资料-要素包括回波位置及强度；自动站观测资料-要素包括雨强及雨量；按故障严重程度分级逐故障提取气象观测资料各要素的最高值；

S3-1-3选取上述要素中最为关键的雷达回波强度和降雨量作为关键因子加入雷暴预警阈值体系，对应故障严重程度分级：严重危害、中等危害和一般危害三级，将其划分为三个阈值等级，因子的各级阈值的下限为雷达回波强度和降雨量按故障等级逐故障统计出的最高值集合的中位值，形成三级闭合的预警阈值区间；并将阈值入库保存便于动态更新和预警判断调用；

S3-1-4将包括各级厂站、各级线路、各级塔杆设施的电网设施，按1KM x1KM的划分标准网格化，并将信息入库保存；

S3-2建立本发明的气象数据采集及输出接口装置，实现雷达观测数据以及自动站观测数据的采集并将其网格化；采用插值方法计算并输出雷达拼图实况场和降雨实况场；

S3-3应用连续多时次的雷达探测场建立雷暴预报模块，应用外推预报算法输出连续多时次雷达回波预报形势场；基于输出连续多时次降雨实况场结合雷达回波预报形势场，应用外推预报算法输出连续多时次降雨预报形势场；

S3-4建立电网雷暴灾害预警装置，基于雷暴实况预报形势场、降雨实况和预报形势场耦合电网拓扑数据结合雷暴预警阈值体系；实现电网设施的多时序分等级预警。

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