CN104181535B - 基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法 - Google Patents

基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，解决现有技术中因大风速区域难以识别导致无法查询受大风影响的电网设备，进而无法开展电网设备大风灾害分析工作的技术问题。它通过对多普勒雷达径向风速数据的提取、分簇、合成大风速区域、电网设备查询这一系列流程，将原本离散的坐标数据演变成为大风速区域信息，给出了较为可靠、准确的电网大风速区域识别方法，并最终实现查询受大风影响的电网设备，辅助专业人员开展电网设备受大风灾害影响的分析工作。

Description

基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法
技术领域
本发明涉及基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，属于电网气象环境分析技术领域。
背景技术
电力行业是气象高敏感性和高需求性行业，其生产、建设、运营受气象环境因素影响极大，分析气象因素与设备故障之间的关联，降低气象灾害对电网设备正常运行的影响，一直是近年来行业内的研究热点，对构建坚强电网起着至关重要的作用。
目前主要基于地面自动观测站的实时数据分析气象因素与电网设备之间的关联，虽然观测站数据可以保证实时性和准确性，但是在做设备运行状态与气象大风灾害关联分析时依然具有以下的问题：江苏全省仅有大约800个离散分布自动观测站，不能完全覆盖电网设备所在区域，对于局地大风速区域难以识别，存在设备周期没有观测站的情况。
气象多普勒雷达是目前对强对流天气(冰雹、大风、龙卷和暴洪)进行监测的主要工具之一。雷达发射脉冲形式的电磁波，当电磁波脉冲遇到降水物质时，部分能量被降水物质向四面散射，其中向后散射的电磁波脉冲能量回到雷达天线，被雷达接收。根据雷达接收回波的特征可以判断天气系统的特性(降水强弱、有无冰雹、大风等)。江苏气象部门已经在徐州、连云港、盐城、常州、南京、南通、淮安和泰州建立了的8部多普勒气象雷达单站，每个雷达的最大探测半径可达300km，8部雷达可以实现对江苏全省的全覆盖。因此采用雷达探测的风速(即雷达径向风速)数据，进行电网大风速区域识别以及大风灾害与电网设备关联分析，可解决自动观测站离散分布覆盖不完全的问题。
发明内容
本发明在于克服现有技术中的不足，提供一种基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，解决现有技术中因大风速区域难以识别导致无法查询受大风影响的电网设备，进而无法开展电网设备灾害分析工作的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，包括如下步骤：
步骤一：从气象灾害监测数据库系统中获取多普勒雷达径向风速数据，提取径向风速大于15m/s的经纬度坐标，删除其余经纬度坐标；
步骤二：对提取后的数据进行分簇，得到多个风速坐标簇；
步骤三：根据分簇结果，将每个风速坐标簇分别合成一个大风速区域；
步骤四：根据合成的大风速区域和电网设备的经纬度坐标，逐一查询大风速区域内的电网设备，并利用服务端技术输出显示：大风速区域和处于该大风速区域的电网设备。
步骤二所述分簇包括如下步骤：步骤2a：将步骤一提取的径向风速大于15m/s的经纬度坐标形成集合S；步骤2b：从集合S中任意选择一个经纬度坐标，形成一个簇C，并将该经纬度坐标从集合S中删除；步骤2c：计算集合S中所有经纬度坐标到簇C之间的最短距离，将最短距离小于200m的经纬度坐标加入到簇C中，并从集合S中删除；步骤2d：返回步骤2c，直到簇C中的经纬度坐标不再增加，完成一个风速坐标簇的提取；步骤2e：返回步骤2b，直到集合S为空为止，形成多个风速坐标簇。
步骤三所述合成大风速区域包括如下步骤：步骤3a：分别计算风速坐标簇内的每个经纬度坐标与多普勒雷达坐标的夹角，规定多普勒雷达正北方向的经纬度坐标与多普勒雷达坐标的夹角为0度；步骤3b：将与多普勒雷达坐标夹角相同的所有经纬度坐标连成一条线段，线段的2个端点分别是距离多普勒雷达坐标最近的经纬度坐标和距离多普勒雷达坐标最远的经纬度坐标；步骤3c：按照线段与多普勒雷达坐标的夹角从小到大对所有线段进行排序；步骤3d：对于排序后相邻的两条线段，分别连接距离多普勒雷达最近的两个端点，和距离多普勒雷达最远的两个端点，得到四边形区域，合并所有四边形区域，得到大风速区域。
所述服务端技术为WEB服务端技术。
所述电网设备包括变电站、杆塔及杆塔所在的输电线路。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：通过对多普勒雷达径向风速数据的提取、分簇、合成大风速区域、电网设备查询这一系列流程，将原本离散的坐标数据演变成为大风速区域信息，给出了较为可靠、准确的电网大风速区域识别方法，并最终实现查询受大风影响的电网设备，辅助专业人员开展电网设备受大风灾害影响的分析工作。
附图说明
图1是本发明的操作流程图。
图2是本发明所述的分簇流程图。
图3是本发明所述的合成大风速区域流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，可通过Java软件程序开发执行，具体包括如下步骤：
步骤一：定期执行Java程序，由于多普勒雷达扫描周期为6分钟，本程序每6分钟执行一次，能够实现大风速区域实时识别。从气象灾害监测数据库系统中获取多普勒雷达径向风速数据，每个径向风速数据有多个经纬度坐标，每个经纬度坐标对应有一个径向风速，提取径向风速大于15m/s的经纬度坐标，删除其余经纬度坐标。选择提取风速大于15m/s的数据是因为：15m/s以上的风速是气象意义上的8级以上大风，具有一定的破坏性。以江苏地区为例，目前江苏已建立8部多普勒气象雷达单站，因此某一时刻可以获取8个多普勒雷达径向风速数据。
步骤二：开发Java程序在步骤一执行后执行，程序中定义一个方法，传递单个多普勒雷达提取之后的数据，返回值为分簇结果。如图2所示，是数据分簇流程图，具体的数据分簇步骤如下：
步骤2a：将步骤一提取的径向风速大于15m/s的经纬度坐标形成集合S。
步骤2b：从集合S中任意选择一个经纬度坐标，形成一个簇C，并将该经纬度坐标从集合S中删除。
步骤2c：计算集合S中所有经纬度坐标到簇C之间的最短距离，将最短距离小于200m的经纬度坐标加入到簇C中，并从集合S中删除。经纬度坐标到簇C之间的最短距离，为该经纬度坐标p到簇C中所有经纬度坐标的距离的最小值，具体计算公式为：MD＝Min(Dis(x,p))x∈C，其中Dis(x,p)表示任意经纬度坐标x和p之间的距离。将距离小于200m的经纬度坐标加入到簇C中是因为：由于自然界的风是连续的，如果实际相距200m的2个经纬度坐标的风速均大于15m/s，可以认为这2个点之间风速大于15m/s。
步骤2d：返回步骤2c，直到簇C中的经纬度坐标不再增加，完成一个风速坐标簇的提取。
步骤2e：返回步骤2b，直到集合S为空为止，形成多个风速坐标簇。
步骤三：根据分簇结果，将每个坐标簇分别合成一个大风速区域。开发Java程序在步骤二执行后执行，程序中定义一个方法，传递单个风速坐标簇的数据，返回值为合成的大风速区域。如图3所示，是合成大风速区域的流程图，包括如下步骤：
步骤3a：分别计算风速坐标簇内的每个经纬度坐标与多普勒雷达坐标的夹角，规定多普勒雷达正北方向的经纬度坐标与多普勒雷达坐标的夹角为0度。在Java程序开发时，使用List存储一个风速坐标簇内的所有经纬度坐标，遍历List中每个经纬度坐标，逐一计算各经纬度坐标与多普勒雷达坐标的夹角。
步骤3b：将与多普勒雷达坐标夹角相同的所有经纬度坐标连成一条线段，线段的2个端点分别是距离多普勒雷达坐标最近的经纬度坐标和距离多普勒雷达坐标最远的经纬度坐标。从List中任意选择并移除一个经纬度坐标Point，设其与多普勒雷达坐标的夹角为a，将Point放入另一个新的列表中，记为List1。遍历List中每个经纬度坐标，移除所有与多普勒雷达坐标夹角为a的经纬度坐标，将这些点放入List1中。对List1中的经纬度坐标，按照其与多普勒雷达坐标的距离从小到大进行排序，将排序后的经纬度坐标连成一条线段。反复执行步骤3b，直到List为空为止，此时得到N条线段。
步骤3c：按照线段与多普勒雷达坐标的夹角从小到大对所述线段进行排序。对排序后的线段从1到N顺序编号。
步骤3d：对于排序后相邻的第i、和第i+1条线段，其中：1≤i≤N-1，分别连接距离多普勒雷达最近的两个端点，和距离多普勒雷达最远的两个端点，得到四边形区域，合并所有四边形区域，得到大风速区域。
步骤四：根据合成的大风速区域和电网设备的经纬度坐标，逐一查询大风速区域内的电网设备，电网设备包括变电站、杆塔及杆塔所在的输电线路。如果某个变电站的经纬度坐标落在某一大风速区域内，则判断该变电站的运行可能会受到大风天气的影响；如果某个杆塔的经纬度坐标落在一个大风速区域内，则判断该杆塔及其所在输电线路的运行可能会受到大风天气的影响。最后，利用WEB服务端技术在界面上输出显示：大风速区域和处于该大风速区域的电网设备，辅助专业人员开展电网设备大风导致灾害分析工作。存在大风速区域内多个杆塔属于同一个输电线路的情况，相同的线路只需在界面上显示一次。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：从气象灾害监测数据库系统中获取多普勒雷达径向风速数据，提取径向风速大于15m/s的经纬度坐标，删除其余经纬度坐标；
步骤二：对提取后的数据进行分簇，得到多个风速坐标簇；
步骤三：根据分簇结果，将每个坐标簇合成一个大风速区域，包括如下步骤：
步骤3a：分别计算风速坐标簇内的每个经纬度坐标与多普勒雷达坐标的夹角，规定多普勒雷达正北方向的经纬度坐标与多普勒雷达坐标的夹角为0度；
步骤3b：将与多普勒雷达坐标夹角相同的所有经纬度坐标连成一条线段，线段的2个端点分别是距离多普勒雷达坐标最近的经纬度坐标和距离多普勒雷达坐标最远的经纬度坐标；
步骤3c：按照线段与多普勒雷达坐标的夹角从小到大对所有线段进行排序；
步骤3d：对于排序后相邻的两条线段，分别连接距离多普勒雷达最近的两个端点，和距离多普勒雷达最远的两个端点，得到四边形区域，合并所有四边形区域，得到大风速区域；
步骤四：根据合成的大风速区域和电网设备的经纬度坐标，逐一查询大风速区域内的电网设备，并利用服务端技术输出显示：大风速区域和处于该大风速区域的电网设备。
2.根据权利要求1所述的基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，其特征在于，步骤二所述分簇包括如下步骤：
步骤2a：将步骤一提取的径向风速大于15m/s的经纬度坐标形成集合S；
步骤2b：从集合S中任意选择一个经纬度坐标，形成一个簇C，并将该经纬度坐标从集合S中删除；
步骤2c：计算集合S中所有经纬度坐标到簇C之间的最短距离，将最短距离小于200m的经纬度坐标加入到簇C中，并从集合S中删除；
步骤2d：返回步骤2c，直到簇C中的经纬度坐标不再增加，完成一个风速坐标簇的提取；
步骤2e：返回步骤2b，直到集合S为空为止，形成多个风速坐标簇。
3.根据权利要求1所述的基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，其特征在于，所述服务端技术为WEB服务端技术。
4.根据权利要求1所述的基于多普勒雷达径向风速的大风速区电网设备查询方法，其特征在于，所述电网设备包括变电站、杆塔及杆塔所在的输电线路。
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