CN104850919A - 一种输电线路山火数值预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种输电线路山火数值预测方法，利用WRF得到预报时段内各个时刻、预测区域近地面的温度T、风速V、降水R和湿度Q数据；确定预报时段内、预报区域的工农业用火数据因子α、历史火点数据β、森林植被数据δ_i及地表覆盖数据η_i；按下式计算输电线路山火指数F：若R>0，F=0；若R=0，F=α·β·(∑δ_i·η_i)·T·V·Q；根据F数值大小预测区域内的输电线路山火情况。本发明利用大气数值模式的预报结果进行输电线路山火预测，从而保证输电线路附近气象数据的实时与便利，数据来源丰富，预报精度高。

Description

一种输电线路山火数值预测方法

技术领域

本发明属于输配电技术领域，尤其涉及一种输电线路山火预测方法。

背景技术

随着现代社会的不断发展，电能输送对国民经济的影响越来越大，而今年来随着“退耕还林”政策的推进，输电线路走廊植被覆盖率显著升高，加之我国国情决定的生产生活用火习惯的影响，电网山火灾害频发，输电线路跳闸总数中30%由山火引起。因此，输电线路附近的山火已成为危害电网的主要灾害。而相关数据显示，输电线路山火火险等级的预测有助于提前部署应急准备措施，可有效降低输电线路山火对输电线路的影响，进一步保障电网的安全稳定运行。

目前输电线路山火的预测主要通过对山火发生历史数据、植被数据、气象数据、工农业火点数据等四要素的综合判断来预测未来几天的输电线路火点发生概率。其中山火历史数据、植被数据、工农业火点数据相对固定，不易发生变化。而输电线路区域内的气象数据包括温度、湿度、气压、风向、风速等众多因子，且随时间动态变化，极不稳定。综合看来，现有的山火的预测方法均通过气象数据收集结合历史火点数据来进行火险预判，但气象数据的收集耗时长、效率不高且气象预报结论主要由经验预报所得，存在很大的人工经验误差。同时，由于输电线路所经过的通常是人烟罕至的荒山丛林之间，气象数据的获取十分不容易。导致输电线路山火预测严重受制于气象数据的获取。

发明内容

针对上述现有技术的缺陷，本发明提出了一种输电线路山火预测方法，该方法气象数据来源稳定、采集方便、准确率高。

    本发明的技术方案为：一种输电线路山火数值预测方法，利用WRF得到预报时段内各个时刻、预测区域近地面的温度T、风速V、降水R和湿度Q数据；确定预报时段内、预报区域的工农业用火数据因子α、历史火点数据β、森林植被数据δ _i 及地表覆盖数据η _i ；按下式计算输电线路山火指数F：若R>0，F=0；若R=0，F=α·β·(∑δ _i ·η _i )·T·V·Q；根据F数值大小预测区域内的输电线路山火情况；其中：

当近地面温度≤300K时，T=0.8；当300K<近地面温度时，T=1；

当近地面风速≤2m/s时，V=1；当2m/s<近地面风速≤10m/s时，V=0.5；当10m/s<近地面风速时，V=0.1；

R为预报时段内的降水量，单位mm；

当近地面相对湿度≤30%时，Q=1；当30%<近地面相对湿度≤70%，Q=0.6；当70%<近地面相对湿度≤100%，Q=0.3；

若预报区域为工农业用火则α=0；反之，α=1；

β为预报时段对应的历年火点数的平均值；

地表覆盖类型若为沙漠、旱地或水田，则δ _i  =0；若为草原，则δ _i  =0.5；若为灌木或森林，则δ _i  =1；

η _i 为地表覆盖类型所占预报区域的百分比；∑δ _i ·η _i 为将预报区域内的所有地表覆盖类型求和。

所述近地面指距离地面高度2m处。

根据F数值大小得出预报区域内输电线路山火等级：若F≤5，无告警；若5<F≤10，蓝色告警；若10<F≤20，黄色告警；若20<F≤50，橙色告警；若F＞50，红色告警。

使用NCEP提供的全球地形数据。气象数据源为ECMWF、GFS、JMAGSM或NCEP2。

本发明是一种基于大气数值模式-WRF（Weather Research Forecast）的输电线路山火预测方法，可以利用大气数值模式的预报结果进行输电线路山火预测，从而保证输电线路附近气象数据的实时与便利。具体来说，有如下有益效果：

1）可准确预测电网山火火险等级；

2）可操作性强，数据来源丰富；

3）预报精度高，最大水平分辨率可达3 km×3 km；

4）实用性强，可精确的指导输电线路进行输电线路山火应急准备措施，有效提高防山火效率，优化资源配置，减小电网山火对输电线路造成的损失。

具体实施方式

本发明所提供的这种基于大气数值模式的输电线路山火预测方法，系利用大气数值模式（WRF）的输出结果，包括预报时段内每一个小时不同高度层的气压、温度、风速、风向、降水、湿度等与输电线路山火相关的气象因子，结合森林植被、地表覆盖、工农业火点、历史火点数据，得出预报区域内的输电线路山火火险等级结论。至于具体的从WRF输出结果的过程（下述步骤1~5）均为采用现有的流程进行。

在一个具体的实施方式中，本发明方法包括如下步骤：

1）WRF中尺度气象预报环境设置。将WRF程序集放置到统一目录当中，标记该目录为WRF中尺度气象预报系统目录。并对程序的编译环境、预处理环境、运行环境、后处理环境进行配置；

2）收集WRF中尺度气象预报系统所需的地形场数据。收集NCEP提供的全球地形数据，将地形场数据添加到步骤（1）所创建的WRF中尺度气象预报系统目录中；

3）模式最优参数化方案选取。选用不同参数化方案配置方法，对比WRF模式输出结果，通过采用线性插值三角网法处理到实际站点，并与实际站点资料进行对比，选取模式最优参数化方案；

4）建立气象场数据库。确定所需预报时段，收集相应时段的WRF中尺度气象预报系统所需的气象场数据，建立气象场数据库。WRF模式可支持多种不同气象数据源如ECMWF（欧洲中心）、GFS（美国环境预报中心）、JMAGSM、NCEP2等气象场数据；

5）WRF中尺度气象预报系统计算。根据步骤（3）所确定的模式参数化方案和嵌套方案，以步骤（2）和步骤（4）中收集的地形场数据和气象场数据为依据，运行WRF中尺度气象预报系统。得到相应预报时段内各个时刻的预报结果；

6）提取近地面的气象要素。通过步骤（5）得到的预报结果，提取出预报时段内各个时刻、预报区域近地面（距离地面高度2m处）的温度T、风速V、降水R、湿度Q等与输电线路山火相关的气象因子数据，其中：

温度因子T，当近地面温度≤300K时，T=0.8；当300K<近地面温度时，T=1；

风速因子V，当近地面风速≤2m/s时，V=1；当2m/s<近地面风速≤10m/s时，V=0.5；当10m/s<近地面风速时，V=0.1；

降水R，预报时段内降水量，单位mm；

湿度因子Q，当近地面相对湿度≤30%时，Q=1；当30%<近地面相对湿度≤70%，Q=0.6；当70%<近地面相对湿度≤100%，Q=0.3；

7）建立工农业用火数据、历史火点数据、森林植被数据、地表覆盖数据数据库。收集预报时段内、预报区域的工农业用火数据、历史火点数据、森林植被数据、地表覆盖数据，并确定工农业用火数据因子α，历史火点数据β、森林植被数据δ _i 及地表覆盖数据η _i ，其中：

工农业用火数据因子α：通过收集到的工农业用火数据，来判识所预测网格区域是否为工农业用火，若预报网格为工农业用火则α=0；反之，α=1；

历史火点数据β：表示所预报网格区域内历史火点情况，将预报时段对应的历年火点数β _i 求和并取平均值，得到历史火点数据β=(                                               )/n；

森林植被数据δ _i ：表示所预报网格区域内的森林植被覆盖情况，若为沙漠、旱地或水田，则δ _i  =0；若为草原，则δ _i  =0.5；若为灌木或森林，则δ _i  =1；

地表覆盖数据η _i ：表示地表覆盖类型所占该网格区域的百分比；i为区域内地表覆盖类型计数，

例如：所预报网格区域内5%为沙漠、15%为水田、30%为草原、50%为森林，则∑δ _i ·η _i =0×5%+0×15%+0.5×30%+1×50%；若整个网格地表类型为沙漠，则∑δ _i ·η _i =0×100%；

8）输电线路山火指数计算。将步骤6和步骤7中得到的温度T、风速V、降水R、湿度Q、工农业用火数据因子α，历史火点数据β、森林植被数据δ _i 及地表覆盖数据η _i 计算输电线路山火指数F：

若R>0，F=0；

若R=0，F=α·β·(∑δ _i ·η _i )·T·V·Q；

9）火险等级预测结论生成。根据步骤8计算出的输电线路山火指数F的大小得出预报区域内山火预报结论。若F≤5，则得出预报区域内输电线路山火等级为“无告警”的预报结论；若5<F≤10，则得出预报区域内输电线路山火等级为“蓝色告警”的预报结论；若10<F≤20，则得出预报区域内输电线路山火等级为“黄色告警”的预报结论；若20<F≤50，则得出预报区域内输电线路山火等级为“橙色告警”的预报结论；若50<F≤100，则得出预报区域内输电线路山火等级为“红色告警”的预报结论。

以湖南省为例，输电线路预测情况如下：通过对比数值预报结果和实际站点测站数据，选取模式最优参数化方案如下：

表1  湖南模式参数化选择方案

参数类型	选择方案
		微物理方案	WSM6
长波辐射方案	RRTM
		短波辐射方案	Dudhia scheme
陆面物理方案	Noah Land Surface Model
		行星边界层方案	Yousei University scheme

进一步根据湖南省地形特点，选择嵌套方案及网格精度，其中最外层9km网格覆盖整个中国区域，将中国区域分为697×553的网格区域，从左至右分别标记为X=0-696，从下到上分别标记为Y=0-552；内部为3km网格覆盖整个湖南地区，将整个湖南省分为301×301的网格，从左至右分别标记为X=0-300，从下到上分别标记为Y=0-300。

通过收集NCEP提供的初始场数据，对2015年5月30日进行预测。以湖南区域X=215，Y=96的网格点为例，其经纬度为113°E，25°N；

温度为295K，则T=0.8；

降水R=0mm；

风速为1.05m/s，V=1；

相对湿度为80%，Q=0.3；

工农业用火因子α=1；

历史火点β=2；

森林植被覆数据δ _i =1；

地表覆盖数据η _i  =100%；

F=0.8×0.8×0.3×1×2×1×100%=0.48。

因此，该网格区域内输电线路山火等级属于无告警。经验证该区域内无山火告警发生。

Claims (5)

1.一种输电线路山火数值预测方法，其特征在于：

利用WRF得到预报时段内各个时刻、预测区域近地面的温度T、风速V、降水R和湿度Q数据；确定预报时段内、预报区域的工农业用火数据因子α、历史火点数据β、森林植被数据δ _i 及地表覆盖数据η _i ；按下式计算输电线路山火指数F：若R>0，F=0；若R=0，F=α·β·(∑δ _i ·η _i )·T·V·Q；根据F数值大小预测区域内的输电线路山火情况；其中：

当近地面温度≤300K时，T=0.8；当300K<近地面温度时，T=1；

当近地面风速≤2m/s时，V=1；当2m/s<近地面风速≤10m/s时，V=0.5；当10m/s<近地面风速时，V=0.1；

R为预报时段内的降水量，单位mm；

当近地面相对湿度≤30%时，Q=1；当30%<近地面相对湿度≤70%，Q=0.6；当70%<近地面相对湿度≤100%，Q=0.3；

若预报区域为工农业用火则α=0；反之，α=1；

β为预报时段对应的历年火点数的平均值；

地表覆盖类型若为沙漠、旱地或水田，则δ _i  =0；若为草原，则δ _i  =0.5；若为灌木或森林，则δ _i  =1；

η _i 为地表覆盖类型所占预报区域的百分比；∑δ _i ·η _i 为将预报区域内的所有地表覆盖类型求和。

2.根据权利要求1所述的输电线路山火数值预测方法，其特征在于：所述近地面指距离地面高度2m处。

3.根据权利要求1所述的输电线路山火数值预测方法，其特征在于根据F数值大小得出预报区域内输电线路山火等级：若F≤5，无告警；若5<F≤10，蓝色告警；若10<F≤20，黄色告警；若20<F≤50，橙色告警；若F＞50，红色告警。

4.根据权利要求1所述的输电线路山火数值预测方法，其特征在于使用NCEP提供的全球地形数据。

5.根据权利要求1所述的输电线路山火数值预测方法，其特征在于气象数据源为ECMWF、GFS、JMAGSM或NCEP2。