一种电网台风灾害特征相关性分析方法及系统技术方案

技术编号:22330929 阅读:37 留言:0更新日期:2019-10-19 12:25
一种电网台风灾害特征相关性分析方法,所述方法包括:将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理,采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数,对所述相关系数进行显著性检验,并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量。本发明专利技术提供一种电网台风灾害特征相关性分析方法与系统,通过将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理,采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数,有助于提高电网台风灾害的预警技术水平,提高了区域台风灾害发生前事故预判的准确性,丰富电网台风灾害预警参考信息。

A correlation analysis method and system of typhoon disaster characteristics in power grid

【技术实现步骤摘要】
一种电网台风灾害特征相关性分析方法及系统
本专利技术主要实现电网所在区域的台风灾害特征分析,属于电力气象领域,提供一种电网台风灾害特征相关性分析方法及系统。
技术介绍
随着全球气候变暖和海平面上升,异常天气和气候引发的多种自然灾害不断增多。其中,台风由于其发生频繁、强度大、路径预测难、影响范围广,致灾程度巨大,对受灾区域构成极大破坏。我国是世界上受台风影响最严重的国家之一,平均每年有7个台风或热带气旋在沿海各省登陆,使这些地区受到台风袭击的频率和影响程度居于各种自然灾害之首,每年因台风损失超过百亿元。近年来,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。台风状况对电网系统的安全稳定运行有着极为重要的影响,恶劣的气象条件常常会导致输变电设备灾害事故,给电网运行带来灾难性的破坏,之前的研究不能准确的预警电网台风灾害。
技术实现思路
为解决恶劣的气象条件常常会导致输变电设备灾害事故,给电网运行带来灾难性的破坏,之前的研究不能准确的预警电网台风灾害问题,本申请提供一种电网台风灾害特征相关性分析方法,所述方法包括:将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理;采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数;对所述相关系数进行显著性检验,并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量。优选的,所述采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数包括:基于网格处理后的电网台风灾损数据构建至少两种空间分辨率的灾损数据场矩阵;基于网格处理后的NCEP再分析数据构建至少两种空间分辨率的气象要素场矩阵;采用奇异值分解法对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到时间系数项;对所述时间系数项由大到小进行排序,基于前N对时间系数项进行计算得到相关系数,其中,所述N为正整数。优选的,所述灾损数据场矩阵如下所示:其中,S代表灾损数据场矩阵,Ns代表区域范围内的不同分辨率的网格总数,t代表分析时段内的自然天数,各矩阵元素经方差标准化处理。优选的,所述气象要素场矩阵如下所示:其中,Z代表气象要素场矩阵,Nz为区域范围内某一分辨率的网格数量,t为分析时段内的自然天数,各矩阵元素同样经方差标准化处理。优选的,所述采用奇异值分解法对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到时间系数项,包括:采用奇异值分解法分别对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到灾损数据场矩阵S的时间系数和气象要素场矩阵Z的时间系数;基于所述S的时间系数和Z的时间系数间的关系获得到相关系数。优选的,按下式计算所述灾损数据场矩阵S的时间系数A=LTS其中,A为灾损数据场S的时间系数矩阵;L为左场的正交线性变换矩阵;按下式计算所述气象要素场矩阵Z的时间系数:B=RTZ,其中,B为气象要素场Z的时间系数矩阵,R为右场的正交线性变换矩阵。优选的,所述左场的正交线性变换矩阵L和右场的正交线性变换矩阵R由下式得到:cov(LTS,RTZ)=LTCszR=MAX其中表示协交叉方差阵,cov表示协方差,MAX为极大协方差,Σ为对角矩阵,Σ=diag(σ1,σ2,…,σn)(n≤min{Ns,Nz}),且σ1≥σ2≥…≥σn>0,σi(i=1,2...n)称为CSZ的奇异值;所述左场的正交线性变换矩阵L如下式所示:所述右场的正交线性变换矩阵R如下式所示:优选的,所述基于所述S的时间系数和Z的时间系数间的关系获得到相关系数的计算式如下:其中,lik和rik为:第i对时间系数的第k列向量(k≤N),i=min(Ns,Nz),正交线性变换矩阵L和R的第k列向量lk和rk(k=1,2,…,n)分别称为第k列左、右奇异向量。优选的,所述对所述相关系数进行显著性检验,并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量包括:对所述基于S的时间系数和Z的时间系数的相关系数中的一组所述相关系数采用蒙特卡罗检验相关关系的显著性,并将通过显著性检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量,否则,重新进行网格化处理寻找代表电网台风灾损特征环境变量的相关系数,直到满足显著性检验。优选的,所述显著性检验包括:将打乱时间次序的气象要素场与灾损数据场的协方差进行奇异值分解,并记录随机协方差和;重复所述随机记录,并将随机记录的所述协方差和从大到小顺序排列;用所述随机记录的协方差和与真实所述一组气象要素场和灾损数据场作协方差奇异值分解得到的协方差和进行比较;当从大到小顺序排列的所述随机重复记录的第百分之五个协方差和小于所述真实气象要素场和灾损数据场作协方差奇异值分解得到的协方差和时,通过检验,否则,不通过检验。优选的,所述分辨率包括:将数据通过网格法处理成3km×3km、9km×9km、27km×27km三种不同空间分辨率的电网灾损密度和NCEP气象格点气象场。一种电网台风灾害特征相关性分析系统,包括:处理模块:用于将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理;分析模块:用于采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数;检验模块:用于对所述相关系数进行显著性检验,并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量。优选的,所述分析模块包括:电网台风灾损数据构建单元:用于基于网格处理后的电网台风灾损数据构建至少两种空间分辨率的灾损数据场矩阵;NCEP再分析数据构建单元:用于基于网格处理后的NCEP再分析数据构建至少两种空间分辨率的气象要素场矩阵;转换单元:用于采用奇异值分解法对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到时间系数项;计算单元:用于对所述时间系数项由大到小进行排序,基于前N对时间系数项进行计算得到相关系数,其中,所述N为正整数。优选的,所述检验模块包括显著性检验单元;所述显著性检验单元用于对所述基于S的时间系数和Z的时间系数的相关系数中的一组所述相关系数采用蒙特卡罗检验相关关系的显著性,并将通过显著性检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量,否则,重新进行网格化处理寻找代表电网台风灾损特征环境变量的相关系数,直到满足显著性检验。与最接近的现有技术相比,本申请还具有如下有益效果:1、本专利技术提供的一种电网台风灾害特征相关性分析方法与系统,通过将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理,采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数,对所述相关系数进行显著性检验,并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量,有助于提高电网台风灾害的预警技术水平,提高了区域台风灾害发生前事故预判的准确性,丰富电网台风灾害预警参考信息;2、本专利技术提供的一种电网台风灾害特征相关性分析方法与系统,考虑了电网台风灾损数据与各类气象要素观测和分析数据的相关关系,对于电网灾损特征的气象背景进行针对性的分析,得出影响电网灾损类型的各类物理量特征,可为电网台风灾害预警系统提供区域电网台风灾损特征的气象学条件甄别方法,促进电网防台抗台能力建设。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,所述方法包括:将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理;采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数;对所述相关系数进行显著性检验,并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量。

【技术特征摘要】
1.一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,所述方法包括:将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理;采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数;对所述相关系数进行显著性检验,并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量。2.如权利要求1所述的一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,所述采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析,得到相关系数包括:基于网格处理后的电网台风灾损数据构建至少两种空间分辨率的灾损数据场矩阵;基于网格处理后的NCEP再分析数据构建至少两种空间分辨率的气象要素场矩阵;采用奇异值分解法对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到时间系数项;对所述时间系数项由大到小进行排序,基于前N对时间系数项进行计算得到相关系数,其中,所述N为正整数。3.如权利要求2所述的一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,所述灾损数据场矩阵如下所示:其中,S代表灾损数据场矩阵,Ns代表区域范围内的不同分辨率的网格总数,t代表分析时段内的自然天数,各矩阵元素经方差标准化处理。4.如权利要求2所述的一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,所述气象要素场矩阵如下所示:其中,Z代表气象要素场矩阵,Nz为区域范围内某一分辨率的网格数量,t为分析时段内的自然天数,各矩阵元素同样经方差标准化处理。5.如权利要求2所述的一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,所述采用奇异值分解法对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到时间系数项,包括:采用奇异值分解法分别对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到灾损数据场矩阵S的时间系数和气象要素场矩阵Z的时间系数;基于所述S的时间系数和Z的时间系数间的关系获得到相关系数。6.如权利要求5所述的一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,按下式计算所述灾损数据场矩阵S的时间系数A=LTS其中,A为灾损数据场S的时间系数矩阵;L为左场的正交线性变换矩阵;按下式计算所述气象要素场矩阵Z的时间系数:B=RTZ,其中,B为气象要素场Z的时间系数矩阵,R为右场的正交线性变换矩阵。7.如权利要求6所述的一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,所述左场的正交线性变换矩阵L和右场的正交线性变换矩阵R由下式得到:cov(LTS,RTZ)=LTCszR=MAX其中表示协交叉方差阵,cov表示协方差,MAX为极大协方差,Σ为对角矩阵,Σ=diag(σ1,σ2,…,σn)(n≤min{Ns,Nz}),且σ1≥σ2≥…≥σn>0,σi(i=1,2...n)称为CSZ的奇异值;所述左场的正交线性变换矩阵L如下式所示:所述右场的正交线性变换矩阵R如下式所示:8.如权利要求5所述的一种电网台风灾害特征相关性分析方法,其特征在于,所述基于所述S的时间系数和Z的时间系数间的关系获得到相关系数的计算式如下:其中,lik和rik为:第i对时间系数的第k列向量(k...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈卫东程序周海崔方丁煌朱想王知嘉李登宣吴骥
申请(专利权)人:中国电力科学研究院有限公司
类型:发明
国别省市:江苏,32

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