一种基于多数据源的动态风区绘制方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于多数据源的动态风区绘制方法及系统，根据历史风速数据，计算风速预测参数值；对气象观测数据进行存储，形成数据集；根据气象观测数据，实时更新当前风速相关参数；根据更新后的当前风速相关参数，基于风速预测参数值，结合数据集大小，利用动态预测模型预测风速；根据预测得到的风速，绘制台风影响区域，在曾经发生过下击暴流区域进行下击暴流的标记，形成风区专题图。本发明专利技术能够实现风区专题图的制作与当前生产情况同步更新，提高绘制风区专题图的时效性和准确性，减少人工计算过程，提高效率，降低成本。降低成本。降低成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多数据源的动态风区绘制方法及系统


[0001]本专利技术属于风区专题图的绘制
，具体涉及一种基于多数据源的动态风区绘制方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]台风、龙卷风等恶劣天气频繁发生，造成输电设备受损严重，威胁着电网的安全运行。因此，做好防风减灾工作，提高抵御各种灾害的能力，保障电力系统的高效、稳定、安全运行显得十分重要。为了有效预防各类灾害，在电网规划当中需要依靠多种区域灾害预警专题图，其中通过制作风区专题图预测极端大风天气对特定区域可能造成的损害，能够有效开展电力领域的防风减灾工作。
[0004]传统风区专题图的绘制方式是基于统计学理论，依靠气象监测站提供的历年风速记录来统计每年的最大风速，并对照监测站的实际监测情况计算有效风速，且该数据是唯一数据来源，然后依靠既定的复杂的数学模型进行计算得出各个气象站的预测风速。
[0005]据专利技术人了解，这种方法存在以下缺点：1.由于模型复杂，需要查询常用参数表，但此类表只能提供几个固定离散值，且数字精确度较低，再加上操作人员水平良莠不齐，导致计算结果容易出现偏差。2.有的监测站为了方便，将预测风速的原始数据限定在近十年到二十年，忽略更早的数据，导致历年记录的资料难以体现在实际生产中，同时不同地区的数据也难以形成统一计算标准。3.受技术条件限制，制作新的风区专题图耗费时间长，成图周期一般在一年左右，且对技术人员的专业水平要求较高，这导致专题图的更新速度落后于当前的生产情况。

技术实现思路

[0006]本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于多数据源的动态风区绘制方法及系统，本专利技术能够实现风区专题图的制作与当前生产情况同步更新，提高绘制风区专题图的时效性和准确性，减少人工计算过程，提高效率，降低成本。
[0007]根据一些实施例，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]一种基于多数据源的动态风区绘制方法，包括以下步骤：
[0009]根据历史风速数据，计算风速预测参数值；
[0010]对气象观测数据进行存储，形成数据集；
[0011]根据气象观测数据，实时更新当前风速相关参数；
[0012]根据更新后的当前风速相关参数，基于风速预测参数值，结合数据集大小，利用动态预测模型预测风速；
[0013]根据预测得到的风速，绘制台风影响区域，在曾经发生过下击暴流区域进行下击暴流的标记，形成风区专题图。
[0014]作为可选择的实施方式，计算风速预测参数值的具体过程包括：风速预测参数值C1、C2的计算公式为：
[0015][0016][0017]其中：n为风速数据集包含的年份的数量，为zi的均值；
[0018][0019]作为可选择的实施方式，对气象观测数据进行存储时，将气象站观测到的数据存储为键值对，并对不规范数据进行标准化处理。
[0020]作为进一步限定的实施方式，不规范数据进行标准化处理的过程包括：
[0021][0022]其中：v为风速，z为风速仪的实际高度，v
z
为风速仪的观测风速，α为地区粗糙度指数。
[0023]作为可选择的实施方式，当前风速相关参数包括风速值和最大风速数据。
[0024]作为可选择的实施方式，利用动态预测模型预测风速时，对于曾经发生过下击暴流区域，不进行风速预测；
[0025]对于其他区域，有观测站的，获取每一个观测站所在观测点的数据观测期、观测点的经纬度和历史最大风速，根据历史最大风速来进行预测；无观测站的利用反距离加权平均算法，计算预测风速；
[0026]获取到所有经纬度区域的预测风速后，将相同的、相邻的风速点连接成等风速线，在地图上标示出来。
[0027]作为可选择的实施方式，利用动态预测模型预测风速时，获取电力数据中的强风倒塔事件的数据，包括线路名称、杆塔序号、倒塔时的风速，将线路、杆塔信息转化为杆塔经纬度信息，获取集经度、纬度、风速的三维信息，在静态图上对应的经纬度位置上绘制强风倒塔标志；
[0028]或，将所述三维信息与该经纬度之前获取的预测风速做比较，如果倒塔风速小于区域预测极大值，则在专题图上标注倒塔位置，不修改预测风速；如果倒塔风速大于区域预测极大值，则标注倒塔位置，并以倒塔位置的风速数据修改预测极大风速。
[0029]作为可选择的实施方式，利用动态预测模型预测风速时，以极值I型分布函数作为概率模型，且模型的相关参数根据实际情况进行动态调整；当数据集大于设定大小时，采用n
‑
1自由度，否则，使用n自由度。
[0030]一种基于多数据源的动态风区绘制系统，包括：
[0031]参数计算模块，被配置为根据历史风速数据，计算风速预测参数值；
[0032]观测数据获取模块，被配置为对气象观测数据进行存储，形成数据集；
[0033]参数更新模块，被配置为根据气象观测数据，实时更新当前风速相关参数；
[0034]动态预测模块，被配置为根据更新后的当前风速相关参数，基于风速预测参数值，结合数据集大小，利用动态预测模型预测风速；
[0035]动态绘制模块，被配置为根据预测得到的风速，绘制台风影响区域，在曾经发生过下击暴流区域进行下击暴流的标记，形成风区专题图。
[0036]一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述方法中的步骤。
[0037]一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法中的步骤。
[0038]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0039]本专利技术可以实时更新数据，展示最新的预测结果，为电力部门做好防风减灾的工作提供更精准的理论依据和数据支持，且绘制速度快，数据准确率高，更新及时。
[0040]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0041]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0042]图1是至少一个实施例的流程示意图。
具体实施方式：
[0043]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0044]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0045]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多数据源的动态风区绘制方法，其特征是：包括以下步骤：根据历史风速数据，计算风速预测参数值；对气象观测数据进行存储，形成数据集；根据气象观测数据，实时更新当前风速相关参数；根据更新后的当前风速相关参数，基于风速预测参数值，结合数据集大小，利用动态预测模型预测风速；根据预测得到的风速，绘制台风影响区域，在曾经发生过下击暴流区域进行下击暴流的标记，形成风区专题图。2.如权利要求1所述的一种基于多数据源的动态风区绘制方法，其特征是：计算风速预测参数值的具体过程包括：风速预测参数值C1、C2的计算公式为：的计算公式为：其中：n为风速数据集包含的年份的数量，为zi的均值；3.如权利要求1所述的一种基于多数据源的动态风区绘制方法，其特征是：对气象观测数据进行存储时，将气象站观测到的数据存储为键值对，并对不规范数据进行标准化处理；或，当前风速相关参数包括风速值和最大风速数据。4.如权利要求3所述的一种基于多数据源的动态风区绘制方法，其特征是：不规范数据进行标准化处理的过程包括：其中：v为风速，z为风速仪的实际高度，v
z
为风速仪的观测风速，α为地区粗糙度指数。5.如权利要求1所述的一种基于多数据源的动态风区绘制方法，其特征是：利用动态预测模型预测风速时，对于曾经发生过下击暴流区域，不进行风速预测；对于其他区域，有观测站的，获取每一个观测站所在观测点的数据观测期、观测点的经纬度和历史最大风速，根据历史最大风速来进行预测；无观测站的利用反距离加权平均算法，计算预测风速；获取到所有经纬度区域的预测风速后，将相同的、相邻的风速点连接成等风速线，在地图上标示出来。6.如权利要求1所述的一种基于多数据源的动态风区绘制方法，其特征是：利用动态预测模型预测风速时，获取电力数据中的强风...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘辉，周超，贾然，秦佳峰，张洋，刘嵘，沈浩，刘传彬，徐峰，孙晓斌，李丹丹，李珊，高成成，蔡英明，陈新，于国强，胡德良，李秀昂，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：