CN110806606B - 一种电力气象精细化预报预警系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电力气象精细化预报预警系统级方法,包括:雷达数据接入模块,将非结构化雷达矩阵数据接入电网GIS平台;雷达数据网格化模块,进行雷达空间拼图,逐个将单站数据从其自身的球坐标系转到地球为坐标的球面坐标系中,对每个雷达在垂直方向上计算其最大反射率,形成雷达回波组合反射率产品,并通过最大值法进行雷达数据拼图;形成雷达格点数据后,显示到电网GIS中;基于电网GIS平台的雷达矢量化关联模块,根据多普勒雷达拼图数据及相应定位信息,提供给电网GIS平台;精细化预报预警模块,通过对雷达数据的解析并结合电网GIS平台展示,雷达矢量化网格信息与电网GIS平台中的各种资源进行矢量关联。
Description
技术领域
本发明属于电力气象预报预警技术领域,具体涉及一种电力气象精细化预报预警系统及方法;将电网设备与雷达矢量化气象要素信息结合,实现电网设备、电网运行方式与气象数据关联,进行准确分析研究。
背景技术
近年来,雨雪冰冻、台风、强对流等极端天气频繁发生,给电网设施及电网运行造成了严重的危害和损失。气象灾害的地域性强,判断时间短,其强弱度、影响时间、影响范围对电网设备、运行等影响也各不同。
气象信息尤其是雷达监测数据,不能与电网GIS平台系统关联,不能及时准确获得气象灾害对电网设备,运行带来的影响,使得气象对电网的起不到相应的预警作用。
雷达图像是雷达信息显示系统中重要的一部分,也是数据量最大的部分,用于在各雷达之间以及雷达与传感器之间共享。雷达数据占用内存空间比较大,占用带宽比较宽,传输的成本比较高。由于雷达图像是位图图像,对位图图像放大、缩小等操作非常不方便;同时雷达数据与电网GIS存在于不同的数据平台。此为现有技术的不足之处。
有鉴于此,本发明提供一种电力气象精细化预报预警系统及方法;以解决现有技术中存在的上述缺陷,是非常有必要的。
发明内容
本发明的目的在于,针对上述现有技术存在的缺陷,提供设计一种电力气象精细化预报预警系统及方法,以解决上述技术问题。
为实现上述目的,本发明给出以下技术方案:
一种电力气象精细化预报预警系统,包括:
雷达数据接入模块,跨越气象局专网与电力内网,将非结构化雷达矩阵数据接入电网GIS平台;
多普勒天气雷达矢量化的网格数据,精确覆盖电网设施,根据雷达回波强度以及分辨率为1KM的网格范围,分析不同雷达回波下强对流天气出现的精准位置,通过极值域算法,对相同雷达回波强度的网格进行域化划分,并对划分的不同回波强度网格域进行电网设施、危化品企业、地质隐患点、重要用户、防汛信息、医院、应急物资各种资源的分析查找,关联域范围中气象监测站信息,查找历史出现的气象监测极值信息,为强对流天气的设备重点防范部位研判以及精准设备关联,提供重要的基础研判信息。
雷达数据网格化模块,进行雷达空间拼图,逐个将单站数据从其自身的球坐标系转到地球为坐标的球面坐标系中,并且保证其水平格距为0.01度,垂直格距为1km,然后对每个雷达在垂直方向上计算其最大反射率,形成雷达回波组合反射率产品,并通过最大值法进行雷达数据拼图;形成雷达格点数据后,通过使用基于像素分析的技术将雷达数据标色后,显示到电网GIS中。
由于极坐标系有靠近极点区域的空间分辨率高、远离极点区域的空间分辨率低的特点,使得远离雷达站区域直接采用坐标转换公式计算得到的雷达资料非常稀疏,甚至可能会漏掉体扫资料中原有的反射率结构特征。为了解决这一问题,提出了雷达资料的网格化,其主要思路是在雷达资料的极坐标平面内叠加网格,每个网格点的值由周围雷达距离库的值(即极坐标系的探测值)确定。
基于电网GIS平台的雷达矢量化关联模块,根据多普勒雷达拼图数据及相应定位信息,以时间分辨率10分钟,空间分辨率1km的多谱勒4M矩阵数据文件数据提供给电网GIS平台。
精细化预报预警模块,通过对雷达数据的解析并结合电网GIS平台展示,当灾害天气发生时,分析强对流天气走势已经影响的设备,雷达矢量化网格信息与电网GIS平台中的各种资源进行矢量关联,直观精准复合关联各种电网与资源信息,为应急处置、态势研判、物资调拨、应急支援点的确认各方面提供有力的技术支撑。
作为优选,雷达数据网格化模块中,单个仰角平面内雷达资料网格化的方法是临近法和双线性插值法。
以雷达测站点为中心,建立分辨率为1km(可更改)格距的网格系统,再将雷达极坐标系的探测资料叠加至该网格上。网格系统中的每个格点的值根据周围的雷达极坐标探测值推算得到,这就是雷达资料的网格化。在雷达资料网格化过程中,雷达资料从极坐标向网格点推算的方法主要有两种,即临近法和双线性插值法。
双线性插值法是利用格点四周最近的4个极坐标点的雷达探测值进行双线性插值获取该格点的值。
如图3所示,A、c是穿越点E的弧线与半径的交点,B、D是穿越点E半径与弧线的交点。格点的值根据其周围最近的4个极坐标点(P(r(),(-1))、F(r(n+1),0(-1))、(r(),0(i))、G(r(n+1),(i)))和AE、EC、BE、DE、AC、BD的距离,将4个极坐标点的探测值,采用双线性插值法获得,设格点E的极坐标为(rE,OE),则
B D=r(n+1)-r(),
BE=r(+1)-FE,DE=rE-r(n),AE/AC=(0E-0(i-1)),
EC/AC=((i)-0E)/((i)-(i-1))。
可见,采用双线性插值法,先要判断给定的格点位于哪个弧底梯形中,还要计算出该格点到弧底梯形四边的距离。
作为优选,所述基于电网GIS平台的雷达矢量化关联模块中,电网GIS平台将矩阵数据转换成等边正方形网格,根据每一个网格中的雷达回波强度dBZ值,将网格进行色斑渲染。
本发明还提供一种电力气象精细化预报预警方法,包括以下步骤:
S1:雷达数据接入GIS平台的步骤,跨越气象局专网与电力内网,将非结构化雷达矩阵数据接入电网GIS平台;
S2:雷达数据网格化的步骤,进行雷达空间拼图,逐个将单站数据从其自身的球坐标系转到地球为坐标的球面坐标系中,对每个雷达在垂直方向上计算其最大反射率,形成雷达回波组合反射率产品,并通过最大值法进行雷达数据拼图;形成雷达格点数据后,通过使用基于像素分析的技术将雷达数据标色后,显示到电网GIS中;
S3:基于电网GIS平台的雷达矢量化关联的步骤,根据多普勒雷达拼图数据及相应定位信息,以时间分辨率10分钟,空间分辨率1km的多谱勒4M矩阵数据文件数据提供给电网GIS平台;
S4:精细化预报预警的步骤,通过对雷达数据的解析并结合电网GIS平台展示,灾害天气发生时,分析强对流天气走势已经影响的设备,雷达矢量化网格信息与电网GIS平台中的各种资源进行矢量关联,直观精准复合关联各种电网与资源信息,为应急处置、态势研判、物资调拨、应急支援点的确认各方面提供有力的技术支撑。
作为优选,所述步骤S3具体包括以下步骤:
S31:在电网GIS平台建立分辨率为1km的极值域系统,利用双线性插值法,将雷达回波位置数据由球面坐标系转换成平面经纬坐标系,形成雷达格点极值域数据,再通过使用基于像素分析的技术将雷达数据标色后,显示到电网GIS平台;
S32:分析多普勒雷达矢量化范围内电网设施、三跨线路、危化品企业、地质隐患点、重要用户、防汛重点部位、医院、应急资源的步骤;
S33:基于多普勒气象雷达矢量化的电力气象精细化预报预警方法,根据雷达回波变化趋势,提前预警,分析未来可能影响的电网设施;
S34:基于多普勒气象雷达矢量化的灾害性天气灾损范围确定的步骤。
作为优选,所述步骤S4具体包括以下步骤:
S41:建立组合、单站雷达预警模型,对实时监测雷达数据处理,对电网覆盖区内的气象进行准确预测;基于电力GIS平台建立电网雷达评估模型,可以实现灾害气象的预测预报,并对受其影响的线路杆塔分等级预警,以提醒相关人员供其决策处置;
S42:以电网GIS平台为支撑,对各种输、变、配电网设施实现准确定位,建立基础电网地理信息图层;
S42:对多普勒雷达实时监测雷达数据处理,监测预警系统接收到气象信息后,根据气象预报数据和差值数据的处理结果生成灾害数据文件,并计算出处于灾害天气影响范围内的风险电网设备数据;
S43:建立灾害天气影响范围与电网地理图层的精确关联,地域信息与灾害信息有机整合,这样能够直观在电网GIS系统中看到设定区域内的气象状况。实时监控气象信息路径,按照影响范围精确关联不同电网设备,根据当前的雷达实时气象信息做出针对电网的不同等级的灾害预报预警信息,并做出相应的应急处置决策及方法。
本发明的有益效果在于,于多普勒气象雷达矢量化的电力气象精细化预报预警技术研究对提高电网设备及运行方式应对灾害天气预警应急能力,提高应急处置效率,电网设备安全稳定经济运行都具有重要作用:气象雷达自地面向上对云、雨等进行观测,具有更高的时间和空间分辨率,可以及时准确研判各地当前降雨范围、降雨强度以及未来发展趋势等;
通过对单站雷达数据分析,实现对全省发生强对流等灾害性天气的精确分析;
可以提高气象雷达信息在电网设备及运行系统应用领域的实用化水平,为电力系统应急管理与气象防灾减灾、生产运营、调度精细化管理等提供决策支持,最大限度的减少气象灾害对电网运行的影响。
基于多普勒气象雷达矢量化的电力气象精细化预报预警技术研究,将雷达数据与电网GIS平台结合,电网设备及电网运行方式关联雷达数据,准确进行分析研究,通过对雷达数据的应用,提高电网运行预报预警的精度,实现针对电网设备的台风、暴雨、强对流等灾害性天气的发生与发展直观和全方位的实时监测,并追踪这类天气系统的运动和演变,为预测预报灾害性天气提供分析依据。
此外,本发明设计原理可靠,结构简单,具有非常广泛的应用前景。
由此可见,本发明与现有技术相比,具有突出的实质性特点和显著地进步,其实施的有益效果也是显而易见的。
附图说明
图1是本发明提供的一种电力气象精细化预报预警系统的原理框图。
图2是本发明提供的一种电力气象精细化预报预警方法的流程图。
图3是双线性法示意图。
其中,1-雷达数据接入模块,2-雷达数据网格化模块,3-基于电网GIS平台的雷达矢量化关联模块,4-精细化预报预警模块。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施例对本发明进行详细阐述,以下实施例是对本发明的解释,而本发明并不局限于以下实施方式。
实施例1:
如图1所示,本实施例提供的一种电力气象精细化预报预警系统,包括:
雷达数据接入模块1,跨越气象局专网与电力内网,将非结构化雷达矩阵数据接入电网GIS平台;
多普勒天气雷达矢量化的网格数据,精确覆盖电网设施,根据雷达回波强度以及分辨率为1KM的网格范围,分析不同雷达回波下强对流天气出现的精准位置,通过极值域算法,对相同雷达回波强度的网格进行域化划分,并对划分的不同回波强度网格域进行电网设施、危化品企业、地质隐患点、重要用户、防汛信息、医院、应急物资各种资源的分析查找,关联域范围中气象监测站信息,查找历史出现的气象监测极值信息,为强对流天气的设备重点防范部位研判以及精准设备关联,提供重要的基础研判信息。
雷达数据网格化模块2,进行雷达空间拼图,逐个将单站数据从其自身的球坐标系转到地球为坐标的球面坐标系中,并且保证其水平格距为0.01度,垂直格距为1km,然后对每个雷达在垂直方向上计算其最大反射率,形成雷达回波组合反射率产品,并通过最大值法进行雷达数据拼图;形成雷达格点数据后,通过使用基于像素分析的技术将雷达数据标色后,显示到电网GIS中。单个仰角平面内雷达资料网格化的方法是临近法和双线性插值法。
以雷达测站点为中心,建立分辨率为1km(可更改)格距的网格系统,再将雷达极坐标系的探测资料叠加至该网格上。网格系统中的每个格点的值根据周围的雷达极坐标探测值推算得到,这就是雷达资料的网格化。在雷达资料网格化过程中,雷达资料从极坐标向网格点推算的方法主要有两种,即临近法和双线性插值法。
双线性插值法是利用格点四周最近的4个极坐标点的雷达探测值进行双线性插值获取该格点的值。
如图3所示,A、c是穿越点E的弧线与半径的交点,B、D是穿越点E半径与弧线的交点。格点的值根据其周围最近的4个极坐标点(P(r(),(-1))、F(r(n+1),0(-1))、(r(),0(i))、G(r(n+1),(i)))和AE、EC、BE、DE、AC、BD的距离,将4个极坐标点的探测值,采用双线性插值法获得,设格点E的极坐标为(rE,OE),则
B D=r(n+1)-r(),
BE=r(+1)-FE,DE=rE-r(n),AE/AC=(0E-0(i-1)),
EC/AC=((i)-0E)/((i)-(i-1))。
可见,采用双线性插值法,先要判断给定的格点位于哪个弧底梯形中,还要计算出该格点到弧底梯形四边的距离。
由于极坐标系有靠近极点区域的空间分辨率高、远离极点区域的空间分辨率低的特点,使得远离雷达站区域直接采用坐标转换公式计算得到的雷达资料非常稀疏,甚至可能会漏掉体扫资料中原有的反射率结构特征。为了解决这一问题,提出了雷达资料的网格化,其主要思路是在雷达资料的极坐标平面内叠加网格,每个网格点的值由周围雷达距离库的值(即极坐标系的探测值)确定。
基于电网GIS平台的雷达矢量化关联模块3,根据多普勒雷达拼图数据及相应定位信息,以时间分辨率10分钟,空间分辨率1km的多谱勒4M矩阵数据文件数据提供给电网GIS平台。电网GIS平台将矩阵数据转换成等边正方形网格,根据每一个网格中的雷达回波强度dBZ值,将网格进行色斑渲染。
精细化预报预警模块4,通过对雷达数据的解析并结合电网GIS平台展示,当灾害天气发生时,分析强对流天气走势已经影响的设备,雷达矢量化网格信息与电网GIS平台中的各种资源进行矢量关联,直观精准复合关联各种电网与资源信息,为应急处置、态势研判、物资调拨、应急支援点的确认各方面提供有力的技术支撑。
实施例2:
如图2所示,本实施例提供的一种电力气象精细化预报预警方法,包括以下步骤:
S1:雷达数据接入GIS平台的步骤,跨越气象局专网与电力内网,将非结构化雷达矩阵数据接入电网GIS平台;
S2:雷达数据网格化的步骤,进行雷达空间拼图,逐个将单站数据从其自身的球坐标系转到地球为坐标的球面坐标系中,对每个雷达在垂直方向上计算其最大反射率,形成雷达回波组合反射率产品,并通过最大值法进行雷达数据拼图;形成雷达格点数据后,通过使用基于像素分析的技术将雷达数据标色后,显示到电网GIS中;
S3:基于电网GIS平台的雷达矢量化关联的步骤,根据多普勒雷达拼图数据及相应定位信息,以时间分辨率10分钟,空间分辨率1km的多谱勒4M矩阵数据文件数据提供给电网GIS平台;
S4:精细化预报预警的步骤,通过对雷达数据的解析并结合电网GIS平台展示,灾害天气发生时,分析强对流天气走势已经影响的设备,雷达矢量化网格信息与电网GIS平台中的各种资源进行矢量关联,直观精准复合关联各种电网与资源信息,为应急处置、态势研判、物资调拨、应急支援点的确认各方面提供有力的技术支撑。
所述步骤S3具体包括以下步骤:
S31:在电网GIS平台建立分辨率为1km的极值域系统,利用双线性插值法,将雷达回波位置数据由球面坐标系转换成平面经纬坐标系,形成雷达格点极值域数据,再通过使用基于像素分析的技术将雷达数据标色后,显示到电网GIS平台;
S32:分析多普勒雷达矢量化范围内电网设施、三跨线路、危化品企业、地质隐患点、重要用户、防汛重点部位、医院、应急资源的步骤;
S33:基于多普勒气象雷达矢量化的电力气象精细化预报预警方法,根据雷达回波变化趋势,提前预警,分析未来可能影响的电网设施;
S34:基于多普勒气象雷达矢量化的灾害性天气灾损范围确定的步骤。
所述步骤S4具体包括以下步骤:
S41:建立组合、单站雷达预警模型,对实时监测雷达数据处理,对电网覆盖区内的气象进行准确预测;基于电力GIS平台建立电网雷达评估模型,可以实现灾害气象的预测预报,并对受其影响的线路杆塔分等级预警,以提醒相关人员供其决策处置;
S42:以电网GIS平台为支撑,对各种输、变、配电网设施实现准确定位,建立基础电网地理信息图层;
S42:对多普勒雷达实时监测雷达数据处理,监测预警系统接收到气象信息后,根据气象预报数据和差值数据的处理结果生成灾害数据文件,并计算出处于灾害天气影响范围内的风险电网设备数据;
S43:建立灾害天气影响范围与电网地理图层的精确关联,地域信息与灾害信息有机整合,这样能够直观在电网GIS系统中看到设定区域内的气象状况。实时监控气象信息路径,按照影响范围精确关联不同电网设备,根据当前的雷达实时气象信息做出针对电网的不同等级的灾害预报预警信息,并做出相应的应急处置决策及方法。
以上公开的仅为本发明的优选实施方式,但本发明并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的没有创造性的变化,以及在不脱离本发明原理前提下所作的若干改进和润饰,都应落在本发明的保护范围内。
Claims (2)
1.一种电力气象精细化预报预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:雷达数据接入GIS平台的步骤,跨越气象局专网与电力内网,将非结构化雷达矩阵数据接入电网GIS平台;
S2:雷达数据网格化的步骤,进行雷达空间拼图,逐个将单站数据从其自身的球坐标系转到地球为坐标的球面坐标系中,对每个雷达在垂直方向上计算其最大反射率,形成雷达回波组合反射率产品,并通过最大值法进行雷达数据拼图;形成雷达格点数据后,显示到电网GIS中;
S3:基于电网GIS平台的雷达矢量化关联的步骤,根据多普勒雷达拼图数据及相应定位信息,以时间分辨率10分钟,空间分辨率1km的多谱勒4M矩阵数据文件数据提供给电网GIS平台;
S4:精细化预报预警的步骤,通过对雷达数据的解析并结合电网GIS平台展示,灾害天气发生时,分析强对流天气走势已经影响的设备,雷达矢量化网格信息与电网GIS平台中的各种资源进行矢量关联;
所述步骤S3具体包括以下步骤:
S31:在电网GIS平台建立分辨率为1km的极值域系统,利用双线性插值法,将雷达回波位置数据由球面坐标系转换成平面经纬坐标系,形成雷达格点极值域数据,再通过使用基于像素分析的技术将雷达数据标色后,显示到电网GIS平台;
S32:分析多普勒雷达矢量化范围内电网设施、三跨线路、危化品企业、地质隐患点、重要用户、防汛重点部位、医院、应急资源的步骤;
S33:基于多普勒气象雷达矢量化的电力气象精细化预报预警方法,根据雷达回波变化趋势,提前预警,分析未来可能影响的电网设施;
S34:基于多普勒气象雷达矢量化的灾害性天气灾损范围确定的步骤。
2.根据权利要求1所述的一种电力气象精细化预报预警方法,其特征在于,所述步骤S4具体包括以下步骤:
S41:建立组合、单站雷达预警模型,对实时监测雷达数据处理,对电网覆盖区内的气象进行准确预测;基于电力GIS平台建立电网雷达评估模型,可以实现灾害气象的预测预报,并对受其影响的线路杆塔分等级预警,以提醒相关人员供其决策处置;
S42:以电网GIS平台为支撑,对各种输、变、配电网设施实现准确定位,建立基础电网地理信息图层;
S42:对多普勒雷达实时监测雷达数据处理,监测预警系统接收到气象信息后,根据气象预报数据和差值数据的处理结果生成灾害数据文件,并计算出处于灾害天气影响范围内的风险电网设备数据;
S43:建立灾害天气影响范围与电网地理图层的精确关联,地域信息与灾害信息有机整合,这样能够直观在电网GIS系统中看到设定区域内的气象状况;根据当前的雷达实时气象信息做出针对电网的不同等级的灾害预报预警信息,并做出相应的应急处置决策及方法。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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