CN112835965A - 基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法 - Google Patents

基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，包括以下步骤：获取电网设备地理信息、获取强对流多普勒雷达数据、对多普勒雷达数据进行解析、电网预警故障设备定位和强对流及电网预警设备可视化。本发明提出的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，实现了基于强对流天气的电网设备故障的提前预警功能，让电网调度运行人员及时了解强对流天气发展趋势，为调度及时采取预控措施、制定事故处理预案赢得先机，为应对恶劣天气能够提前开展电网事前应急处理提供技术支撑，切实提升电网防控能力，最大限度确保了电网安全供电。

Description

基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法
技术领域
本发明涉及电网运行安全分析技术领域，尤其涉及基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法。
背景技术
极端自然灾害对我国电网安全运行生产构成了越来越严重的威胁，因恶劣天气、自然灾害等多种复杂因素造成局部故障波及全网的风险增大，尤其局部强对流天气对电网影响最为明显。
随着气象预报和地理信息技术的发展，电网气象预警信息可很好应用于开展电网运行风险预警分析，将强对流多普勒雷电信息与电网设备地理信息进行融合，可提前给出电网中受强对流天气影响的设备，让电网调度运行人员及时了解强对流天气发展趋势，为调度及时采取预控措施、制定事故处理预案赢得先机，最大限度确保了电网安全供电，上述方法如何实现亟需本领域人员进行创造解决。
发明内容
本发明的目的是为了提升电网预警预控能力，做到事前防控，为电网调度运行人员应对强对流天气造成的影响赢取时间，提供一种基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法来解决上述问题。
本发明是通过以下技术方案实现：
基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，包括以下步骤：
步骤一：获取电网设备地理信息；
步骤二：获取强对流多普勒雷达数据；
步骤三：对多普勒雷达数据进行解析；
步骤四：电网预警故障设备定位；
步骤五：强对流及电网预警设备可视化。
进一步的，步骤一中，获取电网设备地理信息的具体方法为：从电力地理信息系统中获取厂站位置、杆塔位置以及杆塔所属线路信息，以空间数据格式存储于数据库中。
进一步的，所述数据库为PostgreSQL系统数据库。
进一步的，步骤二中，获取强对流多普勒雷达数据的具体方法为：从气象局获取强对流多普勒雷达的栅格数据，数据以文本形式存储，其中每个栅格范围大小精细度为经度0.01度×纬度0.01度，存储每个栅格点的数值代表强对流雷达回波强度(单位：dBZ)，分为15个等级区间，分别为(0，5]、(5，10]、(10，15]、(15，20]、(20，25]、(25，30]、(30，35]、(35，40]、(40，45]、(45，50]、(50，55]、(55，60]、(60，65]、(65，70]、(70，∞)。
进一步的，采用专用通信通道从气象局获取强对流多普勒雷达的栅格数据。
进一步的，步骤三中，对多普勒雷达数据进行解析的具体方法如下：基于python语言，对步骤一中获取强对流的栅格文本数据进行按行读取解析，通过调用python的shapefile内库将强对流多普勒雷达数据转换为矢量数据格式的shape文件，以空间矢量数据格式存储于PostgreSQL数据库中，同时通过调用PIL内库将强对流多普勒雷达数据按15个等级进行着色，通过python中的plt.pcolormesh将数据转换为800*900分辨率的图片，其中每个等级的颜色按照RGB配色表进行分类形成15种不同的颜色进行区分。
进一步的，所述PIL内库为python的第三方图像处理库。
进一步的，通过python中的plt.pcolormesh将数据转换成的图片格式为PNG格式。
进一步的，步骤四中，电网预警故障设备定位的具体方法如下：将步骤三中存储于PostgreSQL数据库中强对流影响的地理空间信息进行处理，将强对流雷达回波强度在45dBZ及以上的区域与步骤一中的电网设备及站点地理信息求交集计算，通过调用PostgreSQL数据库中ST_Intersects(A，B)函数，给出两者交集C，其中交集C为受影响的电网设备，A为强对流影响范围，B为电网设备或厂站位置。
进一步的，步骤五中，强对流及电网预警设备可视化的具体方式如下：基于电力地理信息系统，通过按时间循环播放方式将步骤三中转换的强对流图片叠加到地理信息上，将步骤四中定位出电网预警设备在地理信息上进行直观定位标注，实现图片播放与预警设备标注做到展示，并提供播放暂停和开始功能，方便电网调度运行人员直观分析评估电网运行风险。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，实现了基于强对流天气的电网设备故障的提前预警功能，让电网调度运行人员及时了解强对流天气发展趋势，为调度及时采取预控措施、制定事故处理预案赢得先机，为应对恶劣天气能够提前开展电网事前应急处理提供技术支撑，切实提升电网防控能力，最大限度确保了电网安全供电。
附图说明
图1为本发明基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法的流程图；
图2为实施例中的多普勒雷达的原始栅格数据文件图；
图3为实施例中的多普勒雷达的栅格数据转换后生成的shape文件示意图；
图4为实施例中的多普勒雷达的栅格数据转换后生成png格式的图片示意图；
图5为实施例中的基于地理信息系统强对流可视化及预警设备的可视化示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，图1为本发明基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法的流程图。
基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，包括以下步骤：
步骤一：获取电网设备地理信息。
从电力地理信息系统中获取厂站位置、杆塔位置以及杆塔所属线路信息，以空间数据格式存储于数据库中，所述数据库为PostgreSQL系统数据库。
步骤二：获取强对流多普勒雷达数据。
采用专用通信通道从气象局获取强对流多普勒雷达的栅格数据，数据以文本形式存储，其中每个栅格范围大小精细度为经度0.01度×纬度0.01度，相当于经度1km×纬度1.113km，存储每个栅格点的数值代表强对流雷达回波强度(单位：dBZ)，分为15个等级区间，分别为(0，5]、(5，10]、(10，15]、(15，20]、(20，25]、(25，30]、(30，35]、(35，40]、(40，45]、(45，50]、(50，55]、(55，60]、(60，65]、(65，70]、(70，∞)。
步骤三：对多普勒雷达数据进行解析。
基于python语言，对步骤一中获取强对流的栅格文本数据进行按行读取解析，通过调用python的shapefile内库将强对流多普勒雷达数据转换为矢量数据格式的shape文件，以空间矢量数据格式存储于PostgreSQL数据库中。
同时通过调用PIL内库将强对流多普勒雷达数据按15个等级进行着色，所述PIL内库为python的第三方图像处理库，通过python中的plt.pcolormesh将数据转换为800*900分辨率的图片，图片格式为PNG格式最佳，其中每个等级的颜色按照RGB配色表进行分类形成15种不同的颜色进行区分。
RGB配色表中的R代表红色、G代表绿色、B代表蓝色三原色，多普勒雷达数据的15个等级分别对应的RGB配色如下表：
Figure BDA0002961956020000041
Figure BDA0002961956020000051
步骤四：电网预警故障设备定位。
将步骤三中存储于PostgreSQL数据库中强对流影响的地理空间信息进行处理，将强对流雷达回波强度在45dBZ及以上的区域与步骤一中的电网设备及站点地理信息求交集计算，通过调用PostgreSQL数据库中ST_Intersects(A，B)函数，给出两者交集C，其中交集C为受影响的电网设备，A为强对流影响范围，B为电网设备或厂站位置。
雷达回波强度在45dBZ及以上代表有大雨到暴雨、大暴雨、大风或冰雹甚至龙卷风等极端天气。
步骤五：强对流及电网预警设备可视化。
基于电力地理信息系统，通过按时间循环播放方式将步骤三中转换的强对流图片叠加到地理信息上，将步骤四中定位出电网预警设备在地理信息上进行直观定位标注，实现图片播放与预警设备标注做到展示，并提供播放暂停和开始功能，方便电网调度运行人员直观分析评估电网运行风险。
实施例：
(1)获取电网设备地理信息。
基于PostgreSQL数据库存储厂站、线路和杆塔位置信息如下表所示。
线路和杆塔位置信息：
序号 线路名称 杆塔 经度 纬度
1 500kV关涂5323线 #111 118.449 31.516
2 500kV关涂5323线 #112 118.449 31.517
3 500kV关涂5323线 #114 118.455 31.519
4 500kV当关5324线 #001 118.570 31.569
5 500kV当关5324线 #003 118.570 31.563
6 500kV当关5324线 #013 118.545 31.531
7 …… …… …… ……
厂站信息：
序号 电压等级 经度 纬度 站点名称
1 500kV 118.571 31.571 500kV当涂变电站
2 500kV 118.009 31.676 500kV昭关变电站
(2)获取强对流多普勒雷达数据。
以2019年3月20日强对流多普勒雷达数据为例，从气象局获取到强对流多普勒雷达的原始栅格数据文件和内容，具体内容如图2所示，图2为实施例中的多普勒雷达的原始栅格数据文件图，图中的每份文件中，包含多普勒雷达的原始栅格数据内容。
(3)对多普勒雷达数据进行解析。
将图中的每份文件中的多普勒雷达的原始栅格数据通过python的解析生成shape文件、PostgreSQL存储矢量数据和图片。多普勒雷达的栅格数据转换后生成的shape文件如图3所示，图3为实施例中的多普勒雷达的栅格数据转换后生成的shape文件示意图。
多普勒雷达的栅格数据转换后生成png格式的图片，如图4所示，图4为实施例中的多普勒雷达的栅格数据转换后生成png格式的图片示意图。
多普勒雷达的栅格数据存储入PostgreSQL库空间数据，如下表所示：
Figure BDA0002961956020000071
(4)电网预警故障设备定位。
将PostgreSQL库中的矢量强对流数据与电网资源线路、杆塔、厂站数据通过postgis的空间计算函数st_intersects对数据进行求交集，定位后电网故障信息如下表所示：
Figure BDA0002961956020000081
(5)强对流及电网预警设备可视化
以2019年3月20日强对流多普勒雷达数据为例，基于地理信息系统强对流可视化及预警设备的可视化展示如图5所示，图5为实施例中的基于地理信息系统强对流可视化及预警设备的可视化示意图。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，实现了基于强对流天气的电网设备故障的提前预警功能，让电网调度运行人员及时了解强对流天气发展趋势，为调度及时采取预控措施、制定事故处理预案赢得先机，为应对恶劣天气能够提前开展电网事前应急处理提供技术支撑，切实提升电网防控能力，最大限度确保了电网安全供电。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：获取电网设备地理信息；
步骤二：获取强对流多普勒雷达数据；
步骤三：对多普勒雷达数据进行解析；
步骤四：电网预警故障设备定位；
步骤五：强对流及电网预警设备可视化。
2.根据权利要求1所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，步骤一中，获取电网设备地理信息的具体方法为：从电力地理信息系统中获取厂站位置、杆塔位置以及杆塔所属线路信息，以空间数据格式存储于数据库中。
3.根据权利要求2所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，所述数据库为PostgreSQL系统数据库。
4.根据权利要求2所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，步骤二中，获取强对流多普勒雷达数据的具体方法为：从气象局获取强对流多普勒雷达的栅格数据，数据以文本形式存储，其中每个栅格范围大小精细度为经度0.01度×纬度0.01度，存储每个栅格点的数值代表强对流雷达回波强度(单位：dBZ)，分为15个等级区间，分别为(0，5]、(5，10]、(10，15]、(15，20]、(20，25]、(25，30]、(30，35]、(35，40]、(40，45]、(45，50]、(50，55]、(55，60]、(60，65]、(65，70]、(70，∞)。
5.根据权利要求4所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，采用专用通信通道从气象局获取强对流多普勒雷达的栅格数据。
6.根据权利要求4所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，步骤三中，对多普勒雷达数据进行解析的具体方法如下：基于python语言，对步骤一中获取强对流的栅格文本数据进行按行读取解析，通过调用python的shapefile内库将强对流多普勒雷达数据转换为矢量数据格式的shape文件，以空间矢量数据格式存储于PostgreSQL数据库中；
同时通过调用PIL内库将强对流多普勒雷达数据按15个等级进行着色，通过python中的plt.pcolormesh将数据转换为800*900分辨率的图片，其中每个等级的颜色按照RGB配色表进行分类形成15种不同的颜色进行区分。
7.根据权利要求6所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，所述PIL内库为python的第三方图像处理库。
8.根据权利要求6所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，通过python中的plt.pcolormesh将数据转换成的图片格式为PNG格式。
9.根据权利要求6所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，步骤四中，电网预警故障设备定位的具体方法如下：将步骤三中存储于PostgreSQL数据库中强对流影响的地理空间信息进行处理，将强对流雷达回波强度在45dBZ及以上的区域与步骤一中的电网设备及站点地理信息求交集计算，通过调用PostgreSQL数据库中ST_Intersects(A，B)函数，给出两者交集C，其中交集C为受影响的电网设备，A为强对流影响范围，B为电网设备或厂站位置。
10.根据权利要求9所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法，其特征在于，步骤五中，强对流及电网预警设备可视化的具体方式如下：基于电力地理信息系统，通过按时间循环播放方式将步骤三中转换的强对流图片叠加到地理信息上，将步骤四中定位出电网预警设备在地理信息上进行直观定位标注，实现图片播放与预警设备标注做到展示，并提供播放暂停和开始功能，方便电网调度运行人员直观分析评估电网运行风险。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102279424A (zh) * 2011-05-12 2011-12-14 福建省电力有限公司 电网气象灾害预警系统
CN104050518B (zh) * 2014-07-04 2017-02-22 国家电网公司 一种基于多普勒天气雷达的电网对流致灾大风预警方法
CN207337594U (zh) * 2017-07-11 2018-05-08 国网福建省电力有限公司 一种基于气象雷达扫描的输电线路山火预警系统
CN109541602A (zh) * 2018-10-18 2019-03-29 国网山东省电力公司应急管理中心 一种多普勒雷达气象矢量化电网精细预警及调控系统
CN110806606A (zh) * 2019-11-14 2020-02-18 国网山东省电力公司聊城供电公司 一种电力气象精细化预报预警系统及方法
CN111221925A (zh) * 2018-11-26 2020-06-02 中国电力科学研究院有限公司 一种配电网风涝灾害监测组网方法和装置
CN111323782A (zh) * 2020-04-16 2020-06-23 内蒙古工业大学 一种基于模糊逻辑的雷达同步监测方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102279424A (zh) * 2011-05-12 2011-12-14 福建省电力有限公司 电网气象灾害预警系统
CN104050518B (zh) * 2014-07-04 2017-02-22 国家电网公司 一种基于多普勒天气雷达的电网对流致灾大风预警方法
CN207337594U (zh) * 2017-07-11 2018-05-08 国网福建省电力有限公司 一种基于气象雷达扫描的输电线路山火预警系统
CN109541602A (zh) * 2018-10-18 2019-03-29 国网山东省电力公司应急管理中心 一种多普勒雷达气象矢量化电网精细预警及调控系统
CN111221925A (zh) * 2018-11-26 2020-06-02 中国电力科学研究院有限公司 一种配电网风涝灾害监测组网方法和装置
CN110806606A (zh) * 2019-11-14 2020-02-18 国网山东省电力公司聊城供电公司 一种电力气象精细化预报预警系统及方法
CN111323782A (zh) * 2020-04-16 2020-06-23 内蒙古工业大学 一种基于模糊逻辑的雷达同步监测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴迪: "基于气象指标的安徽电网负荷特性分析及研究", 《东北电力技术》, vol. 41, no. 2 *

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