基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法、装置和存储介质，该方法包括以下步骤：S10、分析大气电场强度和雷达回波，当满足预设条件时，启动雷电预警过程；S20、采集卫星云图数据和雷电定位数据，结合卫星云图和雷电定位数据并进行判别修正，再对雷电数据进行聚类分析，得到雷暴团移动的速度和方向；S30、根据当前得到的雷暴团分布，采用线性回归方法求出雷暴团移动的速度和方向，预测下一时刻雷电发生位置和数量；S40、将区域划分为不同的网格，根据预测的雷达位置和数量进行相应级别的雷电预警。本发明专利技术的雷电预警方法具有预警时间短，准确率高的优点，降低了雷电检测网整体的误警率，提升其雷电预警准确率，减小雷电预警空间误差。

【技术实现步骤摘要】
基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法、装置和存储介质
本专利技术属于雷电预警
，具体涉及一种雷电预警方法、装置和存储介质。
技术介绍
雷电以其强大的电流、炙热的高温、猛烈的冲击波以及强烈的电磁辐射等物理效应，使其在瞬间产生巨大的破坏作用，从而造成财产和人员伤亡。近年来，我国逐步加大特高压输电线路的建设力度，实施以特高压电网为核心、各级电网协调发展的坚强智能电网战略，随着电压等级的升高，输电线路遭受雷电绕击的风险也更大，若线路发生故障，不能及时恢复供电需求，会给国民经济带来巨大的损失。雷电现象目前还是人类尚未完全解释机理、掌握规律的一种自然现象，其具有功率大、数量多、随机性强、分布不均匀、发生发展过程快等特点。长期以来人类一直在不停探索采用各种技术手段实现对雷电的测量和监测，包括多普勒气象雷达、气象卫星、甚高频干涉法、甚低频方向时差综合定位法、高速摄像技术等。目前全世界范围应用比较广泛的是采用甚低频方向时差综合定位法的雷电监测系统，其可对覆盖范围每一次雷电地闪信息实时监测。我国在雷电防护投入了大量的资源，随着雷电综合业务平台的建立和完善，数据充分共享，雷电数据库将日益地积累和扩大。雷电数据以多种形式保存在数据库中，而对于这些数据的使用一直停留在查阅与统计的阶段，传统的数据查询和分析无法有效地挖掘雷电监测的数据库。过去对雷电的观测主要采用目测，无法对雷电强度、陡度等重要物理参量进行统计分析，对雷电发生的频繁程度也只能根据雷暴日进行统计分析。如今电力系统雷电定位与预警系统信息监测能力日趋增加，大量复杂的数据信息被采集到系统数据库，形成庞大的信息远远超过了工作人员的处理能力，不能精准的对这些故障进行判断、分析。当代信息社会已经步入了大数据时期，大数据迅速发展成长并得到了大量的运用。大数据分析为雷电数据挖掘，找出潜藏的模式和其中的规则，可为维护、检修等工作者提供相应策略帮助。基于大数据的雷电数据挖掘实现雷电预警，预警结果将为防雷减灾创造不菲的价值，能为调度员处理事件提供协助作用，能够有效起到降低事故处理的时耗，并防止事故进一步扩张的作用。目前，很多单位实行的雷电预警的方法是通过地面电场仪探测的大气电场数据、闪电定位仪监测的闪电定位数据、雷达探测的相关数据以及从气象局数据中心获得的数据信息直观反映，但是其预警效果不够理想。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法、装置和存储介质，能够快速、准确对与区域内短时雷电进行预警。技术方案：根据本专利技术的第一方面，提供一种基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法，包括以下步骤：S10、分析大气电场强度和雷达回波，当满足预设条件时，启动雷电预警过程；S20、采集卫星云图数据和雷电定位数据，结合卫星云图和雷电定位数据并进行判别修正，再对雷电数据进行聚类分析，得到雷暴团移动的速度和方向；S30、根据当前得到的雷暴团分布，采用线性回归方法求出雷暴团移动的速度和方向，预测下一时刻雷电发生位置和数量；S40、将区域划分为不同的网格，根据预测的雷达位置和数量进行相应级别的雷电预警。优选地，所述步骤S10中，当所在区域的大气电场达到4kV/m且40dBz回波顶高度突破并维持在0℃层结高度之上时，开始进入预警过程。优选地，所述步骤S20中对卫星云图的处理包括：利用均值滤波法对云图进行平滑处理，然后使用FCM模糊聚类算法对云图聚类，再对云图的RGB通道进行聚类分析，获得多通道相交的聚类云团区域，最终合成出分割后的云团图像，然后对云图作短时外推预测。优选地，对雷电定位数据的处理包括：采用聚类分析方法对雷电探测站收集到的站址坐标数据、雷电波形数据、到达时间数据进行分析，通过将离散的单次雷电聚焦成不同的雷暴团，结合卫星云图雷暴云团区域轮廓，剔除不符合要求的雷暴团。优选地，所述步骤S20中使用改进的k-中心点聚类分析算法对雷电数据进行聚类分析，其过程为：将一个样本点周围指定邻域半径ε范围内包含的其他样本的个数定义为该样本点的密度，基于样本的密度将样本分为高密度和低密度两组，从高密度组中选择密度大且距离远的样本点作为初始中心点，通过计算数据集中样本点间的距离，确定相异度矩阵，计算选取高密度样本点组成高密度样本集，从而将离散的雷电自动分成不同的雷暴团，相同颜色、距离相近的点组成一个雷暴团。优选地，所述步骤S40将关注区域用方形网格划分，统计各网格预测雷电数量，将符合设定雷电数量的网格作为预警区域，将雷电活动预测与输电线路空间地理位置进行拓扑分析，并根据雷电数量划分预警程度等级。根据本专利技术的第二方面，提供一种计算机可读存储介质，该介质上存储有计算机程序，在处理器执行所述计算机程序时可实现上述的方法。根据本专利技术的第三方面，提供一种基于雷电数据挖掘实现雷电预警的装置，所述装置包括分析模块、数据处理模块、预测模块和预警模块，其中，所述分析模块用于分析大气电场强度和雷达回波，当满足预设条件时，向数据处理模块发送启动信号，开始雷电综合预警过程；所述数据处理模块结合卫星云图数据和雷电定位数据并进行判别修正，再对雷电数据进行聚类分析，得到雷暴团移动的速度和方向；所述预测模块根据当前得到的雷暴团分布采用线性回归方法预测下一时刻雷电发生位置和数量；所述预警模块将区域划分为不同的网格，根据预测的雷达位置和数量进行相应级别的雷电预警。有益效果：本专利技术采用统计分析、数据挖掘等大数据分析方法，雷电检测数据融入了大气电场、卫星云图、气象雷达数据，采用数据挖掘技术预测雷暴团运动趋势、雷暴云运动路径，实现雷电预警。本专利技术预警时间短，准确率高，降低了雷电检测网整体的误警率，提升雷电预警准确率，减小雷电预警空间误差。附图说明图1为根据本专利技术实施例的雷电预警方法流程图；图2为根据本专利技术实施例的改进k-中心点聚类分析算法流程图；图3为根据本专利技术实施例的雷电预警装置结构框图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步说明。参照图1，基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法包括以下步骤：S10、分析大气电场强度和雷达回波，监测所在区域的大气电场是否达到预定阈值，雷达40dBz回波顶高度是否突破并维持在0℃层结高度之上。当雷雨云来临时，大气电场强度会发生变化，通过监测雷雨云与大地间的电场极性、强度、发展演变，采用基于大气电场动态自适应阈值的雷电预警方法，可实现在雷暴发展初期提前15～30min发出雷电预警。在具体实施过程当中，当所关注区域大气电场达到设定起始预警阈值(如4kV/m)时，可以认为是达到雷电发生的初步判断条件。这里所述的动态自适应阈值的雷电预警方法，指的是采用历史数据与实际发生的雷电定位数据进行对比分析的过程，它是通过雷电预警参数统计计算程序先将变差值的范围计算出来，然后等差划分为100个取值范围，再通过不同范围阈值选取反演雷电预警过程并对这些取值进行评估，计算雷电预警的漏报率(1-预警准确率)和预警误报率，并定义评估目标函数，f(x,y)＝μx+(1-μ)y，其中x为漏报率(漏报率＝1-准确率)，y为虚报率，μ∈(0,1)为平衡因子，是依据预警效率评判标准调整的值，若则以漏报率为主要评判标准，否则则以虚报率为主要标准。对应的阈值就是最优雷电预警阈值，该阈值将更新至历史阈值数据库，以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、分析大气电场强度和雷达回波，当满足预设条件时，启动雷电预警过程；S20、采集卫星云图数据和雷电定位数据，结合卫星云图和雷电定位数据并进行判别修正，再对雷电数据进行聚类分析，得到雷暴团移动的速度和方向；S30、根据当前得到的雷暴团分布，采用线性回归方法求出雷暴团移动的速度和方向，预测下一时刻雷电发生位置和数量；S40、将区域划分为不同的网格，根据预测的雷达位置和数量进行相应级别的雷电预警。

【技术特征摘要】
1.一种基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、分析大气电场强度和雷达回波，当满足预设条件时，启动雷电预警过程；S20、采集卫星云图数据和雷电定位数据，结合卫星云图和雷电定位数据并进行判别修正，再对雷电数据进行聚类分析，得到雷暴团移动的速度和方向；S30、根据当前得到的雷暴团分布，采用线性回归方法求出雷暴团移动的速度和方向，预测下一时刻雷电发生位置和数量；S40、将区域划分为不同的网格，根据预测的雷达位置和数量进行相应级别的雷电预警。2.根据权利要求1所述的基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法，其特征在于：所述步骤S10中，当所在区域的大气电场达到4kV/m且40dBz回波顶高度突破并维持在0℃层结高度之上时，开始进入预警过程。3.根据权利要求1所述的基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法，其特征在于：所述步骤S20中，对卫星云图的处理如下：利用均值滤波法对云图进行平滑处理，然后使用FCM模糊聚类算法对云图聚类，再对云图的RGB通道进行聚类分析，获得多通道相交的聚类云团区域，最终合成出分割后的云团图像，然后对云图作短时外推预测。4.根据权利要求1所述的基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法，其特征在于：所述步骤S20中对雷电定位数据的处理包括：采用聚类分析方法对雷电探测站收集到的站址坐标数据、雷电波形数据、到达时间数据进行分析，通过将离散的单次雷电聚焦成不同的雷暴团，结合卫星云图雷暴云团区域轮廓，剔除不符合要求的雷暴团。5.根据权利要求1所述的基于雷电数据挖掘实现雷电预警的方法，其特征在于：所述步骤S20中使用改进的k-中心点聚类分析算法对雷电数据进行聚类分析，其过程为：将一个样本点周围指定邻域半径ε范围内包含的其他样本的个数定义为该样本点的密度，基于样本的密度将样本分为高密度和低密度两组，从高密度组中选择密度大且距离远的样本点作为初始中心点，通过计算数据集中样本点间的距离，确定相异度矩阵，计算选取高密度样本点组成高密度样本集，从而将离散的雷电自动分成不同的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈舒，张照辉，路永玲，胡成博，刘洋，刘子全，赵恒，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32