CN110070199B - 一种电网台风灾害预警方法和系统 - Google Patents

一种电网台风灾害预警方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110070199B
CN110070199B CN201810063489.5A CN201810063489A CN110070199B CN 110070199 B CN110070199 B CN 110070199B CN 201810063489 A CN201810063489 A CN 201810063489A CN 110070199 B CN110070199 B CN 110070199B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
grid
grid point
power grid
damage
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.)
Active
Application number
CN201810063489.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110070199A (zh
Inventor
陈卫东
丁煌
陈彬
朱想
王知嘉
舒胜文
程序
崔方
周海
张明龙
李登宣
吴骥
周强
黄海鲲
居蓉蓉
胡东平
陆菲菲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Electric Power Research Institute of State Grid Fujian Electric Power Co Ltd
State Grid Fujian Electric Power Co Ltd
Original Assignee
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Electric Power Research Institute of State Grid Fujian Electric Power Co Ltd
State Grid Fujian Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI, Electric Power Research Institute of State Grid Fujian Electric Power Co Ltd, State Grid Fujian Electric Power Co Ltd filed Critical China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Priority to CN201810063489.5A priority Critical patent/CN110070199B/zh
Publication of CN110070199A publication Critical patent/CN110070199A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110070199B publication Critical patent/CN110070199B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Wind Motors (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种电网台风灾害预警方法和系统，包括：采集天气数据和地形数据；将天气数据和地形数据输入预先建立的电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果；基于电网台风灾损预测结果进行预警处理；本发明通过将采集的天气数据和地形数据输入电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预警结果并进行处理，综合考虑了天气和地形，相对于现有技术，预警更加精确。

Description

一种电网台风灾害预警方法和系统
技术领域
本发明属于电力气象技术领域，具体涉及一种电网台风灾害预警方法和系统。
背景技术
随着电力事业的飞速发展和高新技术在气象上的不断运用以及越来越频繁的突发性气象灾害对电力系统形成的越来越大的危害，电力与气象的合作越来越密切。气象状况对电网系统的安全稳定运行有着极为重要的影响，恶劣气象条件常常会导致输变电设备灾害事故，甚至给电网运行带来灾难性的破坏。危害电网运行安全的主要气象事件包括：高温、暴雨、覆冰、雷电和台风等，电网气象灾害监测和预警系统可为公司运行、检修、建设、规划、营销等部门应对气象灾害提供重要的技术决策支持。
近年来，虽然对电网台风灾害预警进行了探索和研究，但目前的电网台风灾害预警系统属于初步预报，而不是电网精确预警。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种电网台风灾害预警方法和系统，将获取的气象预报数据、下垫面属性、地形高程和电网台风灾损数据代入所属的网格，进行参数化建模，建立更合理的电网台风灾害预警模型，采集天气数据和地形数据输入电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果并进行预警处理。
实现上述目的所采用的解决方案为：
一种电网台风灾害预警方法，其改进之处在于：
采集天气数据和地形数据；
将所述天气数据和地形数据输入预先建立的电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果；
基于所述电网台风灾损预测结果进行预警处理；
其中，所述电网台风灾害预警模型包括：电网台风灾损事故和所述天气数据以及地形数据的映射关系。
本发明提供的第一优选技术方案，其改进之处在于，根据历史数据中，同期的天气数据、地形数据和电网台风灾损数据，得到气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据；
依据所述电网台风灾损格点数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和与灾损同期的气象要素格点预报数据建立电网台风灾害预警模型。
本发明提供的第二优选技术方案，其改进之处在于，所述根据天气数据、地形数据和电网台风灾损数据，得到气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据，包括：
根据天气数据和地形数据，生成混合格点数据；
根据所述混合格点数据提取气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，并统计每个网格内同期出现的电网台风灾损格点数据。
本发明提供的第三优选技术方案，其改进之处在于，所述依据所述电网台风灾损格点数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和与灾损同期的气象要素格点预报数据建立电网台风灾害预警模型，包括：
根据电网台风灾损格点数据以及与所述电网台风灾损格点数据同期且同网格内的气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，统计发生电网台风灾损事故的下垫面属性格点数据、地形高度格点数据以及气象要素格点预报数据，得到发生电网台风灾损事故的下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值；
根据所述下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值进行参数化建模得到电网台风灾损事故与下垫面属性、地形高度和气象要素之间的映射；
根据所述映射，建立电网台风灾害预警模型。
本发明提供的第四优选技术方案，其改进之处在于，所述根据所述下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值进行参数化建模得到电网台风灾损事故与下垫面属性、地形高度和气象要素之间的映射如下式：
Figure BDA0001555961410000021
其中：Lkij表示电网台风灾损事故；xnkij表示与所述电网台风灾损事故同期的特征参数，所述特征参数包括下垫面属性、地形高度和气象要素；下标k表示第k次事故；ij表示网格编号；n表示第n个特征参数。
本发明提供的第五优选技术方案，其改进之处在于，所述建立电网台风灾害预警模型，还包括：
利用预设的测试样本集对建立的模型进行离线预报仿真检验，若检验通过则发布所述模型，否则依据预警失效的测试样本，通过增加或删除特征参数的方式对所述特征参数的组合进行调整，优化所述模型，直到检验通过。
本发明提供的第六优选技术方案，其改进之处在于，所述电网台风灾害预警模型通过调整获取天气数据、地形数据和电网台风灾损数据的时间间隔调整时间分辨率，通过调整网格的范围调整空间分辨率。
一种电网台风灾害预警系统，其改进之处在于，包括：数据采集模块、预测模块和预警模块；
所述数据采集模块用于采集天气数据和地形数据；
所述预测模块用于将所述天气数据和地形数据输入预先建立的电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果；
所述预警模块基于所述电网台风灾损预测结果进行预警处理；
其中，所述电网台风灾害预警模型包括：电网台风灾损事故和所述天气数据以及地形数据的映射关系。
本发明提供的第七优选技术方案，其改进之处在于，还包括建模模块，所述建模模块用于建立所述电网台风灾害预警模型，包括：格点数据单元和建模单元；
所述格点数据单元用于根据历史数据中，同期的天气数据、地形数据和电网台风灾损数据，得到气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据；
所述建模单元用于依据所述电网台风灾损格点数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和与灾损同期的气象要素格点预报数据建立电网台风灾害预警模型。
本发明提供的第八优选技术方案，其改进之处在于，所述格点数据单元包括混合格点数据子单元和提取统计子单元；
所述混合格点数据子单元用于根据天气数据和地形数据，生成混合格点数据；
所述提取统计子单元用于根据所述混合格点数据提取气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，并统计每个网格内同期出现的电网台风灾损格点数据。
本发明提供的第九优选技术方案，其改进之处在于，所述建模单元包括门限值子单元、映射子单元和建模子单元；
所述门限值子单元用于根据电网台风灾损格点数据以及与所述电网台风灾损格点数据同期且同网格内的气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，统计发生电网台风灾损事故的下垫面属性格点数据、地形高度格点数据以及气象要素格点预报数据，得到发生电网台风灾损事故的下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值；
所述映射子单元用于根据所述下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值进行参数化建模得到电网台风灾损事故与下垫面属性、地形高度和气象要素之间的映射；
所述建模子单元用于根据所述映射，建立电网台风灾害预警模型。
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
本发明通过将采集的天气数据和地形数据输入电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预警结果并进行处理，综合考虑了天气和地形，相对于现有技术，预警更加精确。
同时，本发明实现了气象要素、下垫面属性、地形高度和电网台风灾损数据的网格化，建立融合气象、下垫面、地形和电网等不同特征参数的电网台风灾害预警模型，并可以根据电网灾损记录动态优化模型，有效支撑电网台风灾害网格化的预警模型且网格距可调。
附图说明
图1为本发明提供的一种电网台风灾害预警方法流程示意图；
图2为本发明提供的一种电网台风灾害预警方法详细流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
本发明提供的一种电网台风灾害预警方法流程示意图如图1所示，包括：
采集天气数据和地形数据；
将天气数据和地形数据输入预先建立的电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果；
基于电网台风灾损预测结果进行预警处理；
其中，电网台风灾害预警模型包括：电网台风灾损事故和天气数据以及地形数据的映射关系。
具体的，一种电网台风灾害预警方法如图2所示，包括：
步骤1：将天气数据和地形数据作为WRF(Weather Research Forecasting)模式输入，设置好模式运行参数，通过运行WRF模式生成混合格点数据。
WRF模式系统是由美国国家大气研究中心中小尺度气象处、美国国家环境预报中心的环境模拟中心及预报研究室和俄克拉荷马大学的风暴分析预报中心联合开发的，并得到国家自然科学基金和NOAA的共同支持。
获取天气数据和地形数据，将其作为WRF模式的输入，依据所研究的时间和空间范围，设定WRF模式的运行参数，生成包含气象要素、下垫面属性以及地形高度的混合格点数据。其中，天气数据可以是GFS(Global Forecast System)数据。以某区域为例，设定时间为3天，区域内共250(东西)×250(南北)个网格，每个网格分辨率设为3km，然后运行WRF模式，配置文件如下：
Figure BDA0001555961410000051
其中，WRF模式时空分辨率是可调的，通过调整获取天气数据、地形数据和电网台风灾损数据的时间间隔调整时间分辨率，通过调整网格的范围调整空间分辨率，通过调整WRF模式时空分辨率，即可调整电网台风灾害预警模型的时空分辨率。
步骤2：提取气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，并记录每个网格内同期出现的电网台风灾损事故。
利用WRF后处理软件，如NCL和ARWpost等，提取所在区域每个网格内的气象要素、下垫面属性和地形高度，并输出每个网格的经纬度范围，以此为依据统计出每个网格内同期出现的电网台风灾损事故，得到气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据。
步骤3：依据步骤2中每个网格内出现的气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据进行参数化建模。
根据每个网格内的电网台风灾损格点数据，提取相应网格内同期的风、雨等气象要素、下垫面类型和地形高度，统计电网台风灾损事故历史同期的风和雨等气象要素、下垫面类型及地形高度的特征参数，统计得出每个网格内特征参数的门限值，进行参数化建模得出电网台风灾损事故与不同特征参数之间的映射关系，即
Lkij＝f(x1kij,x2kij,…,xnkij)
其中，Lkij代表电网台风灾损事故，xnkij代表同期特征参数，特征参数包括下垫面属性、地形高度和气象要素；k表示第k次电网台风灾损事故，ij表示网格编号，n代表第n个特征参数。
步骤4：利用测试样本集对建立的参数化模型进行离线预报仿真检验，若检验通过则发布模型，若检验不通过则返回进行模型优化。
通过测试样本集的离线方式进行预报仿真检验，分析模型的可靠性，若检验通过则发布模型；若不通过，则依据模型预警失效的测试样本，通过增加或删除特征参数的方式对特征参数的组合进行调整，优化模型，直到检验通过。
步骤5：采集天气数据和地形数据。
步骤6：将天气数据和地形数据输入电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果。
步骤7：基于电网台风灾损预测结果进行预警处理。
即根据模型的预测结果发布预警信息。
基于同一发明构思，本发明还提供了一种电网台风灾害预警系统，由于这些设备解决技术问题的原理与电网台风灾害预警方法相似，重复之处不再赘述。
该系统包括：
数据采集模块、预测模块和预警模块；
其中，数据采集模块用于采集天气数据和地形数据；
预测模块用于将天气数据和地形数据输入预先建立的电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果；
预警模块基于电网台风灾损预测结果进行预警处理；
其中，电网台风灾害预警模型包括：电网台风灾损事故和天气数据以及地形数据的映射关系。
其中，该系统还包括建模模块，建模模块用于建立电网台风灾害预警模型，包括：格点数据单元和建模单元；
格点数据单元用于根据历史数据中，同期的天气数据、地形数据和电网台风灾损数据，得到气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据；
建模单元用于依据电网台风灾损格点数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和与灾损同期的气象要素格点预报数据建立电网台风灾害预警模型。
其中，格点数据单元包括混合格点数据子单元和提取统计子单元；
混合格点数据子单元用于根据天气数据和地形数据，生成混合格点数据；
提取统计子单元用于根据混合格点数据提取气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，并统计每个网格内同期出现的电网台风灾损格点数据。
其中，建模单元包括门限值子单元、映射子单元和建模子单元；
门限值子单元用于根据电网台风灾损格点数据以及与电网台风灾损格点数据同期且同网格内的气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，统计发生电网台风灾损事故的下垫面属性格点数据、地形高度格点数据以及气象要素格点预报数据，得到发生电网台风灾损事故的下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值；
映射子单元用于根据下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值进行参数化建模得到电网台风灾损事故与下垫面属性、地形高度和气象要素之间的映射；
建模子单元用于根据映射，建立电网台风灾害预警模型。
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:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (7)

1.一种电网台风灾害预警方法，其特征在于：
采集天气数据和地形数据；
将所述天气数据和地形数据输入预先建立的电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果；
基于所述电网台风灾损预测结果进行预警处理；
其中，所述电网台风灾害预警模型包括：电网台风灾损事故和所述天气数据以及地形数据的映射关系；
所述电网台风灾害预警模型的建立，包括：
根据历史数据中，同期的天气数据、地形数据和电网台风灾损数据，得到气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据；
依据所述电网台风灾损格点数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和与灾损同期的气象要素格点预报数据建立电网台风灾害预警模型；
所述依据所述电网台风灾损格点数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和与灾损同期的气象要素格点预报数据建立电网台风灾害预警模型，包括：
根据电网台风灾损格点数据以及与所述电网台风灾损格点数据同期且同网格内的气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，统计发生电网台风灾损事故的下垫面属性格点数据、地形高度格点数据以及气象要素格点预报数据，得到发生电网台风灾损事故的下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值；
根据所述下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值进行参数化建模得到电网台风灾损事故与下垫面属性、地形高度和气象要素之间的映射；
根据所述映射，建立电网台风灾害预警模型；
所述根据所述下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值进行参数化建模得到电网台风灾损事故与下垫面属性、地形高度和气象要素之间的映射如下式：
Lkij＝f(x1kij,x2kij,…,xnkij)
其中：Lkij表示电网台风灾损事故；xnkij表示与所述电网台风灾损事故同期的特征参数，所述特征参数包括下垫面属性、地形高度和气象要素；下标k表示第k次事故；ij表示网格编号；n表示第n个特征参数；
所述建立电网台风灾害预警模型，还包括：
利用预设的测试样本集对建立的模型进行离线预报仿真检验，若检验通过则发布所述模型，否则依据预警失效的测试样本，通过增加或删除特征参数的方式对所述特征参数的组合进行调整，优化所述模型，直到检验通过。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据天气数据、地形数据和电网台风灾损数据，得到气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据，包括：
根据天气数据和地形数据，生成混合格点数据；
根据所述混合格点数据提取气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，并统计每个网格内同期出现的电网台风灾损格点数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电网台风灾害预警模型通过调整获取天气数据、地形数据和电网台风灾损数据的时间间隔调整时间分辨率，通过调整网格的范围调整空间分辨率。
4.一种用于如权利要求1-3任一项所述电网台风灾害预警方法的电网台风灾害预警系统，其特征在于，包括：数据采集模块、预测模块和预警模块；
所述数据采集模块用于采集天气数据和地形数据；
所述预测模块用于将所述天气数据和地形数据输入预先建立的电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果；
所述预警模块基于所述电网台风灾损预测结果进行预警处理；
其中，所述电网台风灾害预警模型包括：电网台风灾损事故和所述天气数据以及地形数据的映射关系。
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，还包括建模模块，所述建模模块用于建立所述电网台风灾害预警模型，包括：格点数据单元和建模单元；
所述格点数据单元用于根据历史数据中，同期的天气数据、地形数据和电网台风灾损数据，得到气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和电网台风灾损格点数据；
所述建模单元用于依据所述电网台风灾损格点数据、下垫面属性格点数据、地形高度格点数据和与灾损同期的气象要素格点预报数据建立电网台风灾害预警模型。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述格点数据单元包括混合格点数据子单元和提取统计子单元；
所述混合格点数据子单元用于根据天气数据和地形数据，生成混合格点数据；
所述提取统计子单元用于根据所述混合格点数据提取气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，并统计每个网格内同期出现的电网台风灾损格点数据。
7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述建模单元包括门限值子单元、映射子单元和建模子单元；
所述门限值子单元用于根据电网台风灾损格点数据以及与所述电网台风灾损格点数据同期且同网格内的气象要素格点预报数据、下垫面属性格点数据和地形高度格点数据，统计发生电网台风灾损事故的下垫面属性格点数据、地形高度格点数据以及气象要素格点预报数据，得到发生电网台风灾损事故的下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值；
所述映射子单元用于根据所述下垫面属性、地形高度和气象要素的门限值进行参数化建模得到电网台风灾损事故与下垫面属性、地形高度和气象要素之间的映射；
所述建模子单元用于根据所述映射，建立电网台风灾害预警模型。
CN201810063489.5A 2018-01-23 2018-01-23 一种电网台风灾害预警方法和系统 Active CN110070199B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810063489.5A CN110070199B (zh) 2018-01-23 2018-01-23 一种电网台风灾害预警方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810063489.5A CN110070199B (zh) 2018-01-23 2018-01-23 一种电网台风灾害预警方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110070199A CN110070199A (zh) 2019-07-30
CN110070199B true CN110070199B (zh) 2022-11-11

Family

ID=67365073

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810063489.5A Active CN110070199B (zh) 2018-01-23 2018-01-23 一种电网台风灾害预警方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110070199B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111639865B (zh) * 2020-06-02 2021-03-19 中国气象局气象探测中心 一种高铁沿线气象灾害发生风险分析方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102254239A (zh) * 2011-06-01 2011-11-23 福建省电力有限公司 基于微地形风场分布及台风叠加效应的电网风灾预警系统
CN103033855B (zh) * 2012-12-12 2013-12-11 江苏省电力公司电力科学研究院 电网气象灾害监测预警系统
CN104951585B (zh) * 2014-09-04 2017-10-03 国网山东省电力公司应急管理中心 一种基于电网设备的台风预警方法及装置
CN104950349A (zh) * 2014-09-04 2015-09-30 国网山东省电力公司应急管理中心 一种基于电网gis的卫星云图实时预警方法及装置
CN105184492B (zh) * 2015-09-10 2019-04-26 国网福建省电力有限公司 基于三维数字地球的电网抵御台风灾害仿真分析预警系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110070199A (zh) 2019-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109447315B (zh) 一种基于多时空尺度的电力气象数值天气预报方法和装置
Roberts et al. The XWS open access catalogue of extreme European windstorms from 1979 to 2012
CN110019595B (zh) 一种多源气象数据集成方法及系统
Wu et al. MJO prediction skill, predictability, and teleconnection impacts in the Beijing Climate Center Atmospheric General Circulation Model
CN111897030A (zh) 一种雷暴预警系统及方法
CN110633818B (zh) 一种配电网台风风灾预警方法及系统
CN110399634B (zh) 一种基于天气系统影响的预报区域确定方法及系统
CN114049545B (zh) 一种基于点云体素的台风定强方法、系统、设备及介质
CN110826231A (zh) 一种气象站点多源数据整合方法
CN104182594A (zh) 一种电力系统风区图的绘制方法
CN109543870B (zh) 一种基于邻域保持嵌入算法的输电线路杆塔雷击预警方法
CN111260154B (zh) 基于cnn-lstm的短期太阳辐射预测方法及装置
CN108632832B (zh) 网络覆盖分析方法及系统
CN117332291B (zh) 一种面向分布式光伏的区域资源监测布局方法及系统
CN110070199B (zh) 一种电网台风灾害预警方法和系统
Das et al. An efficient storm surge forecasting tool for coastal Mississippi
CN103886177A (zh) 一种基于空间网格预测雷击火日发生概率的方法
CN111222662A (zh) 一种电网台风洪涝灾害预警方法和装置
CN113255962A (zh) 一种多模式海浪集成预报系统及方法
CN104361528A (zh) 一种不同海拔高度架空输电线路覆冰厚度计算方法
KR20170069396A (ko) Wise-r 실시간 초단기 미세기상 예측 모델
Wada et al. Benchmark for the sources of uncertainty in extreme wave analysis
CN115983478A (zh) 分布式光伏发电功率预测分析方法、系统、终端及介质
CN103886386A (zh) 一种基于空间网格预测人为火日发生概率的方法
Bruneau et al. The impact of extra-tropical transitioning on storm surge and waves in catastrophe risk modelling: application to the Japanese coastline

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant