CN105182089A - 一种自修正的雷云轨迹预测方法 - Google Patents
一种自修正的雷云轨迹预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105182089A CN105182089A CN201510441669.9A CN201510441669A CN105182089A CN 105182089 A CN105182089 A CN 105182089A CN 201510441669 A CN201510441669 A CN 201510441669A CN 105182089 A CN105182089 A CN 105182089A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- thundercloud
- detector
- probe
- electric field
- distance
- 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
Links
Abstract
本发明提供了一种自修正的雷云轨迹预测方法,其包括:第一步,雷电电场探测器的分布;第二步,雷云定位计算;第三步,雷云轨迹预测;第四步,雷云轨迹自修正分析。通过前期数据进行自我修正,提高模型的准确性和时效性。本发明可以有效的判定雷云运动的轨迹,为雷电预测提供支持。
Description
技术领域
本发明涉及雷电预警和监测技术领域,尤其涉及一种自修正的雷云轨迹预测方法。
背景技术
雷电是危害企业生产的重要自然灾害之一,经常造成企业火灾事故、输电线路故障、仪表损害等事故,如何实现雷电的准确观测、可靠预警是目前面临的难题。准确判定雷云运动轨迹,为雷电预测提供数据支持,是雷电预警的重要一环,目前尚未有较好的算法解决该问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种自修正的雷云轨迹预测方法,其通过前期数据进行自我修正,提高模型的准确性和时效性。本发明可以有效的判定雷云运动的轨迹,为雷电预测提供支持。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种自修正的雷云轨迹预测方法,其包括:
第一步,雷电电场探测器的分布;
第二步,雷云定位计算;
第三步,雷云轨迹预测;
第四步,雷云轨迹自修正分析。
所述第一步中雷电电场探测器分布具体为在选择在雷电电场中分布的三个雷电电场探测器,任意两个探测器探头之间的距离不超过雷电电场探测器的有效测量距离R,第一探测器的探头测到的雷电第一电场值为E1、第二探测器的探头测到的雷电第二电场值为E2、第三探测器的探头测到的雷电第三电场值为E3。
所述第二步具体为雷云到三个探头的空间距离分别为到第一探测器探头的距离A1、到第二探测器探头的距离A3、到第三探测器探头的距离A5,雷云对地面高度为H,雷云到第一探测器探头和第二探测器探头连线的第一垂直距离为A2,雷云到第二探测器探头和第三探测器探头连线的垂直距离为A4,雷云距离第二探测器探头的南北距离为L2、东西距离为L3、第一探测器探头和第二探测器探头的第一距离为l12,第二探测器探头和第三探测器探头的第二距离l23以及各探头测定的电场值均为已知量;
电场判断雷云的位置就是确定雷云对地面高度H和雷云距离第二探测器探头的南北距离L2、东西距离L3的数值,通过下列公式可以进行求解;
L1+L2=l12(1)
L3+L4=l34(2)
E1×A1=E2×A3=E3×A5(9)
所述第三步具体为根据雷云目前的坐标位置,结合风速、风向条件,预测出未来某一时刻的雷云的坐标;
假定雷云的坐标用X,Y,H表示,分别代表经度、维度、高度,雷云(0时刻)目前的坐标表示为x0,y0,h0,风速与风向用矢量V表示,时间用t表示,雷云变化的轨迹是v和t的函数Ψ(t,v),因此雷云未来时刻的轨迹可以表示为
X=Ψ(t,vx)+x0
Y=Ψ(t,vy)+y0
h=Ψ(t,vh)+h0。
所述第四步具体为当雷云从0时刻到t1时刻,做出了预测,当到达T1时,对比预测结果和实际雷云位置,对函数。Ψ(t,v)进行修正,形成更加完善的(t,v),然后带入公式中进行重新预测。
本发明的有益效果:
本发明述及的一种基于多数据运算的雷云定位方法,通过将雷云定位坐标与风速、风向相结合形成雷云轨迹运动预测模型,判断未来一段时间内的雷云走向。通过前期数据进行自我修正,提高模型的准确性和时效性。本发明可以有效的判定雷云运动的轨迹,为雷电预测提供支持。
附图说明
图1本发明提供的雷电轨迹预测示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种自修正的雷云轨迹预测方法,其包括:
第一步,雷电电场探测器的分布;
第二步,雷云定位计算;
第三步,雷云轨迹预测;
第四步,雷云轨迹自修正分析。
所述第一步中雷电电场探测器分布具体为在选择在雷电电场中分布的三个雷电电场探测器,任意两个探测器探头之间的距离不超过雷电电场探测器的有效测量距离R,第一探测器的探头测到的雷电第一电场值为E1、第二探测器的探头测到的雷电第二电场值为E2、第三探测器的探头测到的雷电第三电场值为E3。
所述第二步具体为雷云到三个探头的空间距离分别为到第一探测器探头的距离A1、到第二探测器探头的距离A3、到第三探测器探头的距离A5,雷云对地面高度为H,雷云到第一探测器探头和第二探测器探头连线的第一垂直距离为A2,雷云到第二探测器探头和第三探测器探头连线的垂直距离为A4,雷云距离第二探测器探头的南北距离为L2、东西距离为L3、第一探测器探头和第二探测器探头的第一距离为l12,第二探测器探头和第三探测器探头的第二距离l23以及各探头测定的电场值均为已知量;
电场判断雷云的位置就是确定雷云对地面高度H和雷云距离第二探测器探头的南北距离L2、东西距离L3的数值,通过下列公式可以进行求解;
L1+L2=l12(1)
L3+L4=l34(2)
E1×A1=E2×A3=E3×A5(9)
所述第三步具体为根据雷云目前的坐标位置,结合风速、风向条件,预测出未来某一时刻的雷云的坐标;
假定雷云的坐标用X,Y,H表示,分别代表经度、维度、高度,雷云(0时刻)目前的坐标表示为x0,y0,h0,风速与风向用矢量V表示,时间用t表示,雷云变化的轨迹是v和t的函数Ψ(t,v),因此雷云未来时刻的轨迹可以表示为
X=Ψ(t,vx)+x0
Y=Ψ(t,vy)+y0
h=Ψ(t,vh)+h0。
所述第四步具体为当雷云从0时刻到t1时刻,做出了预测,当到达T1时,对比预测结果和实际雷云位置,对函数。Ψ(t,v)进行修正,形成更加完善的(t,v),然后带入公式中进行重新预测。
以下采用实施例来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。
结合图1所示,一种基于多数据运算的雷云定位方法,包括:
1、一种基于多数据运算的雷云定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、雷电电场探测器探测距离R与雷电电场探测器布局的关系
如图1所示,雷电电场探测器布局如图1所示,1、2、3分别为三个雷电电场探头的位置,任意探头之间的距离不超过雷电电场探测器探测距离R,探头1测到的雷电电场值为E1、探头2测到的雷电电场值为E2、探头3测到的雷电电场值为E3。
步骤2、雷云定位算法
如图1所示,雷云到三个探头的空间距离分别为A1、A3、A5,雷云对地面高度为H,雷云到探头1和探头2连线的垂直距离为A2,雷云到探头2和探头3连线的垂直距离为A4,雷云距离探头2的南北距离为L2、东西距离为L3、探头1和探头2的距离l12,探头2和探头3的距离l23以及各探头测定的电场值均为已知量。
电场判断雷云的位置就是确定H和L2、L3的数值,通过下列公式可以进行求解。
L1+L2=l12(1)
L3+L4=l34(2)
E1×A1=E2×A3=E3×A5(9)
步骤3、雷云轨迹预测方法
雷云轨迹的预测即根据雷云目前的坐标位置,结合风速、风向条件,预测出未来某一时刻的雷云的坐标。
假定雷云的坐标用X,Y,H表示,分别代表经度、维度、高度,雷云(0时刻)目前的坐标表示为x0,y0,h0,风速与风向用矢量V表示,时间用t表示,雷云变化的轨迹是v和t的函数Ψ(t,v),因此雷云未来时刻的轨迹可以表示为
X=Ψ(t,vx)+x0
Y=Ψ(t,vy)+y0
h=Ψ(t,vh)+h0
步骤4、自修正分析
当雷云从0时刻到t1时刻,做出了预测,当到达T1时,对比预测结果和实际雷云位置,对函数。Ψ(t,v)进行修正,形成更加完善的(t,v),然后带入公式中进行重新预测。
所有上述的首要实施这一知识产权,并没有设定限制其他形式的实施这种新产品和/或新方法。本领域技术人员将利用这一重要信息,上述内容修改,以实现类似的执行情况。但是,所有修改或改造基于本发明新产品属于保留的权利。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非是对本发明作其它形式的限制,任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型,仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (5)
1.一种自修正的雷云轨迹预测方法,其特征在于,包括:
第一步,雷电电场探测器的分布;
第二步,雷云定位计算;
第三步,雷云轨迹预测;
第四步,雷云轨迹自修正分析。
2.如权利要求1所述的自修正的雷云轨迹预测方法,其特征在于:所述第一步中雷电电场探测器分布具体为在选择在雷电电场中分布的三个雷电电场探测器,任意两个探测器探头之间的距离不超过雷电电场探测器的有效测量距离R,第一探测器的探头测到的雷电第一电场值为E1、第二探测器的探头测到的雷电第二电场值为E2、第三探测器的探头测到的雷电第三电场值为E3。
3.如权利要求1或2所述的自修正的雷云轨迹预测方法,其特征在于:所述第二步具体为雷云到三个探头的空间距离分别为到第一探测器探头的距离A1、到第二探测器探头的距离A3、到第三探测器探头的距离A5,雷云对地面高度为H,雷云到第一探测器探头和第二探测器探头连线的第一垂直距离为A2,雷云到第二探测器探头和第三探测器探头连线的垂直距离为A4,雷云距离第二探测器探头的南北距离为L2、东西距离为L3、第一探测器探头和第二探测器探头的第一距离为l12,第二探测器探头和第三探测器探头的第二距离l23以及各探头测定的电场值均为已知量;
电场判断雷云的位置就是确定雷云对地面高度H和雷云距离第二探测器探头的南北距离L2、东西距离L3的数值,通过下列公式可以进行求解;
L1+L2=l12(1)
L3+L4=l34(2)
E1×A1=E2×A3=E3×A5(9)。
4.如权利要求1至3所述的自修正的雷云轨迹预测方法,其特征在于:所述第三步具体为根据雷云目前的坐标位置,结合风速、风向条件,预测出未来某一时刻的雷云的坐标;
假定雷云的坐标用X,Y,H表示,分别代表经度、维度、高度,雷云(0时刻)目前的坐标表示为x0,y0,h0,风速与风向用矢量V表示,时间用t表示,雷云变化的轨迹是v和t的函数Ψ(t,v),因此雷云未来时刻的轨迹可以表示为
X=Ψ(t,vx)+x0
Y=Ψ(t,vy)+y0
h=Ψ(t,vh)+h0。
5.如权利要求1至4所述的自修正的雷云轨迹预测方法,其特征在于:所述第四步具体为当雷云从0时刻到t1时刻,做出了预测,当到达T1时,对比预测结果和实际雷云位置,对函数。Ψ(t,v)进行修正,形成更加完善的Ψ′(t,v),然后带入公式中进行重新预测。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510441669.9A CN105182089B (zh) | 2015-07-24 | 2015-07-24 | 一种自修正的雷云轨迹预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510441669.9A CN105182089B (zh) | 2015-07-24 | 2015-07-24 | 一种自修正的雷云轨迹预测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105182089A true CN105182089A (zh) | 2015-12-23 |
CN105182089B CN105182089B (zh) | 2019-03-26 |
Family
ID=54904304
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510441669.9A Active CN105182089B (zh) | 2015-07-24 | 2015-07-24 | 一种自修正的雷云轨迹预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105182089B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107843775A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-03-27 | 中国科学院大气物理研究所 | 姿态可感知雷暴云三维电场探空仪 |
CN106157540B (zh) * | 2016-07-12 | 2019-01-08 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于雷电预警系统的雷电预警及雷云轨迹预测方法 |
WO2021204226A1 (zh) * | 2020-04-09 | 2021-10-14 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 基于雷云轨迹跟踪的雷电条件下的光伏功率预测方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2760565Y (zh) * | 2004-08-12 | 2006-02-22 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种gps数字化电场探测仪 |
CN102681034A (zh) * | 2011-03-14 | 2012-09-19 | 株式会社日立工业设备技术 | 雷发生位置标定装置以及雷发生地域推测方法 |
US8487605B1 (en) * | 2011-06-02 | 2013-07-16 | The United States Of America As Represented By Secretary Of The Navy | Global severe lightning storm locator |
CN103983862A (zh) * | 2014-04-11 | 2014-08-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于无线传输与移动互联网蜂窝布局探测器的雷电预警方法 |
CN204129120U (zh) * | 2014-08-11 | 2015-01-28 | 浙江利尔达物联网技术有限公司 | 一种雷电监测系统 |
CN104574833A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-04-29 | 厦门大恒科技有限公司 | 一种基于分布式布局雷电监测装置的雷电预警方法及系统 |
-
2015
- 2015-07-24 CN CN201510441669.9A patent/CN105182089B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2760565Y (zh) * | 2004-08-12 | 2006-02-22 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种gps数字化电场探测仪 |
CN102681034A (zh) * | 2011-03-14 | 2012-09-19 | 株式会社日立工业设备技术 | 雷发生位置标定装置以及雷发生地域推测方法 |
US8487605B1 (en) * | 2011-06-02 | 2013-07-16 | The United States Of America As Represented By Secretary Of The Navy | Global severe lightning storm locator |
CN103983862A (zh) * | 2014-04-11 | 2014-08-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于无线传输与移动互联网蜂窝布局探测器的雷电预警方法 |
CN204129120U (zh) * | 2014-08-11 | 2015-01-28 | 浙江利尔达物联网技术有限公司 | 一种雷电监测系统 |
CN104574833A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-04-29 | 厦门大恒科技有限公司 | 一种基于分布式布局雷电监测装置的雷电预警方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
寿绍文: "《中国天气概论》", 31 March 2013, 气象出版社 * |
苗春生: "《现代天气预报教程》", 30 April 2013, 气象出版社 * |
高文胜 等: "基于雷电定位系统监测数据的雷暴云趋势预测", 《电网技术》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106157540B (zh) * | 2016-07-12 | 2019-01-08 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于雷电预警系统的雷电预警及雷云轨迹预测方法 |
CN107843775A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-03-27 | 中国科学院大气物理研究所 | 姿态可感知雷暴云三维电场探空仪 |
WO2021204226A1 (zh) * | 2020-04-09 | 2021-10-14 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 基于雷云轨迹跟踪的雷电条件下的光伏功率预测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105182089B (zh) | 2019-03-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Wang et al. | Low false alarm rate model for unsafe-proximity detection in construction | |
Si et al. | Estimating remaining useful life with three-source variability in degradation modeling | |
Liedermann et al. | Particle path characteristics at the large gravel‐bed river Danube: results from a tracer study and numerical modelling | |
Xu et al. | Using the Bayesian updating approach to improve the spatial and temporal transferability of real-time crash risk prediction models | |
JP6474564B2 (ja) | 設備の劣化状態判定システムおよび設備の劣化状態判定方法 | |
US10923915B2 (en) | System and method for congestion forecasting in electrical networks | |
JP5314087B2 (ja) | 腐食解析システムおよび方法 | |
US20150310349A1 (en) | Bayesian nonparametric method for infrastructure failure prediction | |
Yang et al. | Inferring workplace safety hazards from the spatial patterns of workers’ wearable data | |
CN104200281B (zh) | 基于雷电定位系统的雷暴云移动路径的预测方法及系统 | |
CN111858111A (zh) | 数据分析的方法、设备和计算机程序产品 | |
CN105068150A (zh) | 一种基于多数据运算的雷云定位方法 | |
CN105182089A (zh) | 一种自修正的雷云轨迹预测方法 | |
US10451416B1 (en) | Optimizing sensor placement for structural health monitoring based on information entropy or total modal energy | |
WO2015013249A3 (en) | Apparatus and method for providing environmental predictive indicators to emergency response managers | |
CN105204092A (zh) | 蜂窝状布局的雷电预警系统 | |
JP5314089B2 (ja) | 腐食速度推定装置および方法 | |
Ciancia et al. | Data verification for collective adaptive systems: spatial model-checking of vehicle location data | |
WO2019049601A1 (ja) | 雷脅威情報の提供装置、雷脅威情報の提供方法及びプログラム | |
US20230221206A1 (en) | Method for leakage detection | |
Rashid et al. | Coupling risk attitude and motion data mining in a preemtive construction safety framework | |
WO2020234921A1 (ja) | 予測式導出方法及び予測式導出装置 | |
CN110442142B (zh) | 速度数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
Idris et al. | A fuzzy multi-objective optimisation model of risk-based gas detector placement methodology for explosion protection in oil and gas facilities | |
JP2017156282A (ja) | 電荷量の推定方法、推定装置、及び推定プログラム |
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 | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20221111 Address after: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Patentee after: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Patentee after: Sinopec Safety Engineering Research Institute Co.,Ltd. Address before: 100728 No. 22, Chaoyangmen Avenue, Chaoyang District, Beijing Patentee before: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Patentee before: SINOPEC Research Institute OF SAFETY ENGINEERING |
|
TR01 | Transfer of patent right |