CN109596084A - 一种输电线路覆冰预报效果的评估方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种输电线路覆冰预报效果的评估方法和装置，确定评估参数；对输电线路覆冰预报效果进行评估；评估指标包括覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势，评估具有客观性，避免出现空报和漏报现象，评估结果合理，且降低了评估难度；本发明能够客观科学的评估输电线路覆冰预报效果，进一步提升覆冰厚度预报数据的可利用性和适用性，从而服务于电网运维检修；而且本发明能够最大化预报数据的可用性，为检修人员提供科学的数据支撑，保障电网安全稳定运行；本发明可以根据不同地区覆冰时间、覆冰厚度、覆冰类型等因素自行设置关键参数，更加贴近电力实际生产，最大程度的降低人力成本和减少资源浪费。

Description

一种输电线路覆冰预报效果的评估方法和装置

技术领域

本发明涉及电网防灾减灾技术领域，具体涉及一种输电线路覆冰预报效果的评估方法和装置。

背景技术

输电线路覆冰会对电力系统安全运行造成重大影响，如覆冰会导致输电线路荷重增加，造成断线倒塌等事故，同时会引起线闪络和跳闸。据统计，覆冰导致的电网事故占比约32％，2016-2017年冬季四川、新疆、青海等地区线路相继发生微地形区域线路覆冰，造成倒塔断线事故，导致上千万元直接经济损失。可见，覆冰已经成为危害电网线路安全运行的主要原因之一。为了将损失降到最低，覆冰预报方面的研究逐步开展，现已取得了一定的研究成果，而随着计算能力的不断提升和预报模式的逐步优化，覆冰预报在微地形、时空分辨率等方面的模拟能力得到进一步提升，大气运动过程和覆冰形成过程模拟更加趋于真实，可以提供更加详细丰富的预报信息。然而一些中小尺度的天气过程仍然无法准确的预报，从而影响覆冰预报结果，可能导致更大的误差，这给模式预报结果的解释和验证带来了挑战，如何评估数值模式预报结果是关键环节之一。

目前在覆冰预报结果评估方面的研究主要集中在简单的统计指标上，一般来说，相关系数、均方根误差、相对误差等统计指标对连续数据的评价效果好于离散数据。具体来说，主要针对具体某条线路考虑相关系数、均方根误差等统计指标检验预报时序性，而未考虑空间分布，以此评估现有预报结果可能使得误差出现增大，片面的定性模式预报效果。首先，如果空间上缺乏足够稠密的观测，对数值模式的评估不具客观性；其次，现有技术中使用的点对点评分方法对预报与观测空间分布一致性要求过于苛刻，有可能会出现很多的空报和漏报现象，评估结果不合理。此外，由于覆冰观测数据均在输电线路杆塔沿线，且当覆冰发生时每日更新频率慢，与全网格覆盖的逐小时覆冰预报数据存在较大差异，时空尺度均无法匹配，对区域高分辨率数值模式结果的评估需要考虑更多因素。

发明内容

为了克服上述现有技术中评估不具有客观性、可能会出现很多的空报和漏报现象、评估结果不合理的不足，本发明提供一种输电线路覆冰预报效果的评估方法和装置，基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；基于所述评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；所述评估指标包括：覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势，评估具有客观性，避免出现空报和漏报现象，评估结果合理，且提升了预报数据的可用性。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

一方面，本发明提供一种输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，包括：

基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；

基于所述评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；

所述评估指标包括：覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势。

所述基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数，包括：

基于被评估区域划分不同的覆冰厚度范围，并基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值；

确定最优水平尺度对应的技巧评分，并基于所述阈值确定不同覆冰厚度的占比。

所述基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值，如下式：

式中，B_O为邻域窗内预设的观测场，B_P为邻域窗内预设的预报场；O_i为覆冰厚度观测数据，P_i为覆冰厚度预报数据；W₁、W₂、W₃、W₄为覆冰厚度观测数据或预报数据位于不同范围的取值，且1＞W₁＞W₂＞W₃＞W₄＞0；q为预设的覆冰厚度阈值；p₀、p₁、p₂、p₃、p₄为覆冰厚度观测数据或预报数据不同范围的划分比例。

所述基于所述阈值确定不同覆冰厚度的占比，如下式：

式中，i表示邻域窗中水平方向的网格，j表示邻域窗中垂直方向的网格，k表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中水平方向的网格数，l表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中垂直方向的网格数，n表示邻域窗中的网格数；O(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度观测数据位于所属范围中的观测格点与总格点的占比，P(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度预报数据位于所属范围中的预报格点与总格点的占比。

所述最优水平尺度对应的技巧评分的确定，如下式：

FSS_uniform＝(1+FSS_random)/2

式中，FSS_uniform为最优水平尺度对应的技巧评分，FSS_random为数值模式随机估测对应的技巧评分。

所述覆冰厚度观测数据的获取，包括：

基于预报场的空间分辨率和输电线路的地理位置信息设置邻域窗的邻域半径；

对获取的覆冰数据进行质量评估，得到覆冰厚度观测数据集；

基于邻域半径和覆冰预报数据对覆冰厚度观测数据集进行插值，得到覆冰厚度观测数据。

所述覆冰厚度预报效果的技巧评分的确定，如下式：

式中，FSS为覆冰厚度预报效果的技巧评分，N_x为邻域窗中水平方向的网格数，N_y为邻域窗中垂直方向的网格数，FBS为邻域窗内观测场和预报场的均方根误差，且

所述最优水平尺度的确定，包括：

将所述覆冰厚度预报效果的技巧评分与最优水平尺度对应的技巧评分做差，若差值第一次出现在[-p₀q,p₀q]时，领域窗对应的邻域窗半径为覆冰厚度预报结果的最优水平尺度。所述技巧评分变化趋势的确定，如下式：

式中，AFSS为技巧评分变化趋势，f_O为最优水平尺度对应的邻域窗内观测事件发生的频率，f_P为最优水平尺度对应的邻域窗内预报事件发生的频率，且f_O＝O(n)(i,j)，f_P＝P(n)(i,j)。

另一方面，本发明还提供一种输电线路覆冰预报效果的评估装置，包括：

确定模块，用于基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；

评估模块，用于基于所述评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；

所述评估指标包括：覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势。

确定模块包括：

设定单元，用于基于被评估区域划分不同的覆冰厚度范围，并基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值；

确定单元，用于确定最优水平尺度对应的技巧评分，并基于所述阈值确定不同覆冰厚度的占比。

所述设定单元按下式设定不同的阈值：

式中，B_O为邻域窗内预设的观测场，B_P为邻域窗内预设的预报场；O_i为覆冰厚度观测数据，P_i为覆冰厚度预报数据；W₁、W₂、W₃、W₄为覆冰厚度观测数据或预报数据位于不同范围的取值，且1＞W₁＞W₂＞W₃＞W₄＞0；q为预设的覆冰厚度阈值；p₀、p₁、p₂、p₃、p₄为覆冰厚度观测数据或预报数据不同范围的划分比例。

所述确定单元按下式确定不同覆冰厚度的占比：

式中，i表示邻域窗中水平方向的网格，j表示邻域窗中垂直方向的网格，k表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中水平方向的网格数，l表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中垂直方向的网格数，n表示邻域窗中的网格数；O(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度观测数据位于所属范围中的观测格点与总格点的占比，P(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度预报数据位于所属范围中的预报格点与总格点的占比。

所述确定单元按下式确定最优水平尺度对应的技巧评分：

FSS_uniform＝(1+FSS_random)/2

式中，FSS_uniform为最优水平尺度对应的技巧评分，FSS_random为数值模式随机估测对应的技巧评分。

所述设定单元具体用于：

基于预报场的空间分辨率和输电线路的地理位置信息设置邻域窗的邻域半径；

对获取的覆冰数据进行质量评估，得到覆冰厚度观测数据集；

基于邻域半径和覆冰预报数据对覆冰厚度观测数据集进行插值，得到覆冰厚度观测数据。

所述评估模块包括技巧评分确定单元，所述技巧评分确定单元按下式确定覆冰厚度预报效果的技巧评分：

式中，FSS为覆冰厚度预报效果的技巧评分，N_x为邻域窗中水平方向的网格数，N_y为邻域窗中垂直方向的网格数，FBS为邻域窗内观测场和预报场的均方根误差，且

所述评估模块包括最优水平尺度确定单元，所述最优水平尺度确定单元具体用于：

将所述覆冰厚度预报效果的技巧评分与最优水平尺度对应的技巧评分做差，若差值第一次出现在[-p₀q,p₀q]时，领域窗对应的邻域窗半径为覆冰厚度预报结果的最优水平尺度。

所述评估模块包括评分变化趋势确定单元，所述评分变化趋势确定单元按下式确定评分变化趋势：

式中，AFSS为技巧评分变化趋势，f_O为最优水平尺度对应的邻域窗内观测事件发生的频率，f_P为最优水平尺度对应的邻域窗内预报事件发生的频率，且f_O＝O(n)(i,j)，f_P＝P(n)(i,j)。

与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：

本发明提供的输电线路覆冰预报效果的评估方法中，基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；基于评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；评估指标包括覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势，评估具有客观性，避免出现空报和漏报现象，评估结果合理，且提升了预报数据的可用性；

本发明提供的输电线路覆冰预报效果的评估装置包括确定模块和评估模块，确定模块用于基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；评估模块用于基于所述评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；所述评估指标包括：覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势，评估具有客观性，避免出现空报和漏报现象，评估结果合理，且提升了预报数据的可用性；

本发明提供的技术方案能够客观科学的评估输电线路覆冰预报效果，进一步提升覆冰厚度预报数据的可利用性和适用性，从而服务于电网运维检修；

本发明提供的技术方案能够最大化预报数据的可用性，为检修人员提供科学的数据支撑，保障电网安全稳定运行；

本发明可以根据不同地区覆冰时间、覆冰厚度、覆冰类型等因素自行设置关键参数，更加贴近电力实际生产，最大程度的降低人力成本和减少资源浪费。

附图说明

图1是本发明实施例1中输电线路覆冰预报效果的评估方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

实施例1

覆冰是影响电网安全稳定的主要气象灾害之一。随着预报手段的增多以及预报尺度的精细化，合理、科学、客观的评估现有预报数据是如何最大化使用预报数据的关键环节之一。于是本发明实施例1综合电网安全稳定以及运维检修对覆冰预报产品的实际需求，提供了一种输电线路覆冰预报效果的评估方法，具体流程图如图1所示，具体过程如下：

S101：基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；

S102：基于评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；

上述评估指标包括：覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势。

上述S101具体过程如下：

基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数，包括：

基于被评估区域划分不同的覆冰厚度范围，并基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值；

确定最优水平尺度对应的技巧评分，并基于阈值确定不同覆冰厚度的占比。

上述的覆冰厚度观测数据的获取，具体过程如下：

基于预报场的空间分辨率和输电线路的地理位置信息设置邻域窗的邻域半径(邻域半径可设为1～10km)；

对获取的覆冰数据进行质量评估，得到覆冰厚度观测数据集；

基于邻域半径和覆冰预报数据对覆冰厚度观测数据集进行插值，得到与预报场空间分辨率、格点数一致的覆冰厚度观测数据。

上述基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值，如下式：

式中，B_O为邻域窗内预设的观测场，B_P为邻域窗内预设的预报场；O_i为覆冰厚度观测数据，P_i为覆冰厚度预报数据；W₁、W₂、W₃、W₄为覆冰厚度观测数据或预报数据位于不同范围的取值，且1＞W₁＞W₂＞W₃＞W₄＞0；q为预设的覆冰厚度阈值；p₀、p₁、p₂、p₃、p₄为覆冰厚度观测数据或预报数据不同范围的划分比例。上述的W₁、W₂、W₃、W₄可依次取0.8，06，0.4，0.2，p₀、p₁、p₂、p₃、p₄可分别取0.3，0.5，0.7，0.9，1.0。

上述基于阈值确定不同覆冰厚度的占比，如下式：

式中，i表示邻域窗中水平方向的网格，j表示邻域窗中垂直方向的网格，k表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中水平方向的网格数，l表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中垂直方向的网格数，n表示邻域窗中的网格数；O(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度观测数据位于所属范围中的观测格点与总格点的占比，P(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度预报数据位于所属范围中的预报格点与总格点的占比。

上述最优水平尺度对应的技巧评分的确定，如下式：

FSS_uniform＝(1+FSS_random)/2

式中，FSS_uniform为最优水平尺度对应的技巧评分，FSS_random为数值模式随机估测对应的技巧评分。FSS_random用数值模式预报区域占整个研究区域面积的比值来表示。如果研究区域较大，FSS_random→0，则FSS_uniform→0.5，FSS_random可以灵活设置。

上述S102中，覆冰厚度预报效果的技巧评分的确定，如下式：

式中，FSS(Fraction Skill Score)为覆冰厚度预报效果的技巧评分，N_x为邻域窗中水平方向的网格数，N_y为邻域窗中垂直方向的网格数，FBS为邻域窗内观测场和预报场的均方根误差，FBS与预报精度成反比，即FBS越小，预报值与观测值越接近，模式预报技巧越高，精度越高，具体有上述FSS的表达式总，分母代表覆冰预报值超过阈值的格点与总格点的比值的均方误差最大值，称之为最坏的预报结果。FSS在0到1之间取值，0代表模式无预报技巧，1代表完美预报。

上述S102中，最优水平尺度的确定过程为：

将所述覆冰厚度预报效果的技巧评分与最优水平尺度对应的技巧评分做差，若差值第一次出现在[-p₀q,p₀q]时，领域窗对应的邻域窗半径为覆冰厚度预报结果的最优水平尺度；

上述S102中，技巧评分变化趋势的确定，如下式：

式中，AFSS为技巧评分变化趋势，f_O为最优水平尺度对应的邻域窗内观测事件发生的频率，f_P为最优水平尺度对应的邻域窗内预报事件发生的频率，且f_O＝O(n)(i,j)，f_P＝P(n)(i,j)。AFSS用于表征不同覆冰阈值和邻域窗内，预报覆冰频率发生改变时对技巧评分的影响，从而判断覆冰发生概率和面积的预报准确度。

本发明实施例1提供的输电线路覆冰预报效果的评估方法得到的评估参数包括覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势，可以进一步基于脚本语言和气象数据释用语言编写自动运行脚本，实现本发明实施例1的具体过程。

上述S102中，基于评估参数对输电线路覆冰预报效果进行评估，具体过程如下：

当覆冰厚度预报效果的技巧评分大于等于技巧评分阈值、最优水平尺度小于等于最优水平尺度阈值、技巧评分变化趋势大于等于技巧评分变化趋势阈值且技巧评分变化趋势为上升趋势，输电线路覆冰预报效果的评估结果为优；

当覆冰厚度预报效果的技巧评分大于等于技巧评分阈值、最优水平尺度小于等于最优水平尺度阈值、技巧评分变化趋势大于等于技巧评分变化趋势阈值且技巧评分变化趋势为下降趋势，输电线路覆冰预报效果的评估结果为良；当覆冰厚度预报效果的技巧评分大于等于技巧评分阈值、最优水平尺度小于等于最优水平尺度阈值、技巧评分变化趋势小于技巧评分变化趋势阈值，输电线路覆冰预报效果的评估结果为良；

除上述以外的其他情况下，可根据实际情况确定输电线路覆冰预报效果的评估结果。

实施例2

基于同一发明构思，本发明实施例2还提供一种输电线路覆冰预报效果的评估装置，包括确定模块和评估模块，下面对上述几个模块的功能进行详细说明：

确定模块，用于基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；

评估模块，用于基于评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；

上述评估指标包括：覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势。

上述确定模块具体包括：

设定单元，用于基于被评估区域划分不同的覆冰厚度范围，并基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值；

确定单元，用于确定最优水平尺度对应的技巧评分，并基于所述阈值确定不同覆冰厚度的占比。

上述设定单元直接获取覆冰厚度预报数据，其获取覆冰厚度观测数据的具体过程如下：

基于预报场的空间分辨率和输电线路的地理位置信息设置邻域窗的邻域半径；

对获取的覆冰数据进行质量评估，得到覆冰厚度观测数据集；

基于邻域半径和覆冰预报数据对覆冰厚度观测数据集进行插值，得到覆冰厚度观测数据。

上述设定单元按下式设定不同的阈值：

式中，B_O为邻域窗内预设的观测场，B_P为邻域窗内预设的预报场；O_i为覆冰厚度观测数据，P_i为覆冰厚度预报数据；W₁、W₂、W₃、W₄为覆冰厚度观测数据或预报数据位于不同范围的取值，且1＞W₁＞W₂＞W₃＞W₄＞0；q为预设的覆冰厚度阈值；p₀、p₁、p₂、p₃、p₄为覆冰厚度观测数据或预报数据不同范围的划分比例。

上述确定单元按下式确定不同覆冰厚度的占比：

式中，i表示邻域窗中水平方向的网格，j表示邻域窗中垂直方向的网格，k表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中水平方向的网格数，l表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中垂直方向的网格数，n表示邻域窗中的网格数；O(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度观测数据位于所属范围中的观测格点与总格点的占比，P(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度预报数据位于所属范围中的预报格点与总格点的占比。

上述确定单元按下式确定最优水平尺度对应的技巧评分：

FSS_uniform＝(1+FSS_random)/2

式中，FSS_uniform为最优水平尺度对应的技巧评分，FSS_random为数值模式随机估测对应的技巧评分。

上述评估模块包括技巧评分确定单元，所述技巧评分确定单元按下式确定覆冰厚度预报效果的技巧评分：

式中，FSS为覆冰厚度预报效果的技巧评分，N_x为邻域窗中水平方向的网格数，N_y为邻域窗中垂直方向的网格数，FBS为邻域窗内观测场和预报场的均方根误差，且

上述评估模块包括最优水平尺度确定单元，最优水平尺度确定单元具体按以下过程确定最优水平尺度：

将覆冰厚度预报效果的技巧评分与最优水平尺度对应的技巧评分做差，若差值第一次出现在[-p₀q,p₀q]时，领域窗对应的邻域窗半径为覆冰厚度预报结果的最优水平尺度。

上述评估模块包括评分变化趋势确定单元，所述评分变化趋势确定单元按下式确定评分变化趋势：

式中，AFSS为技巧评分变化趋势，f_O为最优水平尺度对应的邻域窗内观测事件发生的频率，f_P为最优水平尺度对应的邻域窗内预报事件发生的频率，且f_O＝O(n)(i,j)，f_P＝P(n)(i,j)。

为了描述的方便，以上所述装置的各部分以功能分为各种模块或单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块或单元的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (18)

1.一种输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，包括：

基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；

基于所述评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；

所述评估指标包括：覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势。

2.根据权利要求1所述的输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，所述基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数，包括：

基于被评估区域划分不同的覆冰厚度范围，并基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值；

确定最优水平尺度对应的技巧评分，并基于所述阈值确定不同覆冰厚度的占比。

3.根据权利要求2所述的输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，所述基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值，如下式：

式中，B_O为邻域窗内预设的观测场，B_P为邻域窗内预设的预报场；O_i为覆冰厚度观测数据，P_i为覆冰厚度预报数据；W₁、W₂、W₃、W₄为覆冰厚度观测数据或预报数据位于不同范围的取值，且1＞W₁＞W₂＞W₃＞W₄＞0；q为预设的覆冰厚度阈值；p₀、p₁、p₂、p₃、p₄为覆冰厚度观测数据或预报数据不同范围的划分比例。

4.根据权利要求3所述的输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，所述基于所述阈值确定不同覆冰厚度的占比，如下式：

式中，i表示邻域窗中水平方向的网格，j表示邻域窗中垂直方向的网格，k表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中水平方向的网格数，l表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中垂直方向的网格数，n表示邻域窗中的网格数；O(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度观测数据位于所属范围中的观测格点与总格点的占比，P(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度预报数据位于所属范围中的预报格点与总格点的占比。

5.根据权利要求2所述的输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，所述最优水平尺度对应的技巧评分的确定，如下式：

FSS_uniform＝(1+FSS_random)/2

式中，FSS_uniform为最优水平尺度对应的技巧评分，FSS_random为数值模式随机估测对应的技巧评分。

6.根据权利要求2所述的输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，所述覆冰厚度观测数据的获取，包括：

基于预报场的空间分辨率和输电线路的地理位置信息设置邻域窗的邻域半径；

对获取的覆冰数据进行质量评估，得到覆冰厚度观测数据集；

基于邻域半径和覆冰预报数据对覆冰厚度观测数据集进行插值，得到覆冰厚度观测数据。

7.根据权利要求4所述的输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，所述覆冰厚度预报效果的技巧评分的确定，如下式：

式中，FSS为覆冰厚度预报效果的技巧评分，N_x为邻域窗中水平方向的网格数，N_y为邻域窗中垂直方向的网格数，FBS为邻域窗内观测场和预报场的均方根误差，且

8.根据权利要求3所述的输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，所述最优水平尺度的确定，包括：

将所述覆冰厚度预报效果的技巧评分与最优水平尺度对应的技巧评分做差，若差值第一次出现在[-p₀q,p₀q]时，领域窗对应的邻域窗半径为覆冰厚度预报结果的最优水平尺度。

9.根据权利要求5所述的输电线路覆冰预报效果的评估方法，其特征在于，所述技巧评分变化趋势的确定，如下式：

式中，AFSS为技巧评分变化趋势，f_O为最优水平尺度对应的邻域窗内观测事件发生的频率，f_P为最优水平尺度对应的邻域窗内预报事件发生的频率，且f_O＝O(n)(i,j)，f_P＝P(n)(i,j)。

10.一种输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于基于被评估区域的覆冰厚度观测数据和覆冰厚度预报数据确定评估参数；

评估模块，用于基于所述评估参数以及预先设定的评估指标对输电线路覆冰预报效果进行评估；

所述评估指标包括：覆冰厚度预报效果的技巧评分、最优水平尺度和技巧评分变化趋势。

11.根据权利要求10所述的输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，所述确定模块包括：

设定单元，用于基于被评估区域划分不同的覆冰厚度范围，并基于获取的覆冰厚度预报数据和覆冰厚度观测数据设定不同的阈值；

确定单元，用于确定最优水平尺度对应的技巧评分，并基于所述阈值确定不同覆冰厚度的占比。

12.根据权利要求11所述的输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，所述设定单元按下式设定不同的阈值：

式中，B_O为邻域窗内预设的观测场，B_P为邻域窗内预设的预报场；O_i为覆冰厚度观测数据，P_i为覆冰厚度预报数据；W₁、W₂、W₃、W₄为覆冰厚度观测数据或预报数据位于不同范围的取值，且1＞W₁＞W₂＞W₃＞W₄＞0；q为预设的覆冰厚度阈值；p₀、p₁、p₂、p₃、p₄为覆冰厚度观测数据或预报数据不同范围的划分比例。

13.根据权利要求12所述的输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，所述确定单元按下式确定不同覆冰厚度的占比：

式中，i表示邻域窗中水平方向的网格，j表示邻域窗中垂直方向的网格，k表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中水平方向的网格数，l表示邻域窗中覆冰厚度观测数据或预报数据在所属范围中垂直方向的网格数，n表示邻域窗中的网格数；O(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度观测数据位于所属范围中的观测格点与总格点的占比，P(n)(i,j)为邻域窗内覆冰厚度预报数据位于所属范围中的预报格点与总格点的占比。

14.根据权利要求11所述的输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，所述确定单元按下式确定最优水平尺度对应的技巧评分：

FSS_uniform＝(1+FSS_random)/2

式中，FSS_uniform为最优水平尺度对应的技巧评分，FSS_random为数值模式随机估测对应的技巧评分。

15.根据权利要求11所述的输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，所述设定单元具体用于：

基于预报场的空间分辨率和输电线路的地理位置信息设置邻域窗的邻域半径；

对获取的覆冰数据进行质量评估，得到覆冰厚度观测数据集；

基于邻域半径和覆冰预报数据对覆冰厚度观测数据集进行插值，得到覆冰厚度观测数据。

16.根据权利要求13所述的输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，所述评估模块包括技巧评分确定单元，所述技巧评分确定单元按下式确定覆冰厚度预报效果的技巧评分：

式中，FSS为覆冰厚度预报效果的技巧评分，N_x为邻域窗中水平方向的网格数，N_y为邻域窗中垂直方向的网格数，FBS为邻域窗内观测场和预报场的均方根误差，且

17.根据权利要求12所述的输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，所述评估模块包括最优水平尺度确定单元，所述最优水平尺度确定单元具体用于：

将所述覆冰厚度预报效果的技巧评分与最优水平尺度对应的技巧评分做差，若差值第一次出现在[-p₀q,p₀q]时，领域窗对应的邻域窗半径为覆冰厚度预报结果的最优水平尺度。

18.根据权利要求13所述的输电线路覆冰预报效果的评估装置，其特征在于，所述评估模块包括评分变化趋势确定单元，所述评分变化趋势确定单元按下式确定评分变化趋势：

式中，AFSS为技巧评分变化趋势，f_O为最优水平尺度对应的邻域窗内观测事件发生的频率，f_P为最优水平尺度对应的邻域窗内预报事件发生的频率，且f_O＝O(n)(i,j)，f_P＝P(n)(i,j)。