一种针对电网杆塔点的气温预报订正系统技术方案

本申请公开一种针对电网杆塔点的气温预报订正系统。所述系统包括格点优选装置用于计算最优格点序号并发送至订正模型装置；数据整理与质检装置用于采集历史气温观测记录并进行数据质控整合；站点重构装置，用于取得更好的站点匹配结果，结合历史气温观测记录的数据整合结果得到杆塔点的重构结果并发送至订正模型装置；订正模型装置，用于将站点重构的杆塔点实况与经过地形复杂度筛选出的格点预报值做分析，计算低温判据，建立常态回归模型和低温回归模型，将低温判据、订正系数和订正格点号运用到对应的模型预报结果中，得到考虑低温事件，考虑站点稀疏、海拔变化较大地区的杆塔点气温订正模型。采用本申请技术方案，能够提高气温预报的准确度。提高气温预报的准确度。提高气温预报的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种针对电网杆塔点的气温预报订正系统


[0001]本申请涉及电力生产和气象预测的交叉领域，尤其涉及一种针对电网杆塔点的气温预报订正系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着温室效应加剧，极端天气时间也频发。受低温、冰冻等天气的影响而产生的电线覆冰等灾害影响，导致了电网系统中最关键、但也最易受损坏的架设在杆塔间的输电线路出现线路跳闸、短路等，该类灾害严重影响了区域人民的生活财产安全、且该灾害发生后，由于灾害性低温、冰冻天气的影响，导致了后续的检查、施工、施救等工作的不通畅。因为气温要素是分析会不会产生覆冰、冰冻现象的关键，因此，基于数值预报模式的气温预报分析预判输电线路是否会出现气象灾害的主要参数，也是预判是否会产生覆冰、冰冻现象的关键，同时也成为了新时期电网消灾减排的重中之重。
[0003]现阶段，随着数值模式的多次改进，机器学习技术的引入等，数值模式的精度一次次提高，针对某些城市，甚至能达到1公里精度，但是虽然高精度的数值预报模式能将大型的大气环流转化较好的预测出来，比如冷涡南下，台风北上等，但对单要素的局地单点预报上还是有较大的误差，难以针对某些区域的地形特点做出精准的预测，而当地的气象站点也并不是那么密集，无法满足各个杆塔点的气温预报需求。因此，减少数值预报的预报误差，从而得到更精确的气温预报是目前减少模式误差是得到杆塔点精准的气温预报，从而推出两个杆塔点间的输电线路是否会受到影响，精确的判断覆冰、冰冻等灾害天气发生的关键。
[0004]目前，减少数值模式预报误差一般采用两类方法：(1)针对模式运行前及运行过程的技术调整：通过改进、发展各类同化技术，提高模式的初始场精确度；优化物理参数化方案，减小因参数化而带来的模式误差；这些方法虽然可以一定程度上减少误差，但针对各地的地形地貌不一致，同一方法不能兼顾。因此第二种模式误差订正方法更为常。(2)其主要基于统计学理论对预报结果采用后处理方法进行订正。该方法中最简单有效的是统计模式误差，再用偏差消除方法做订正，但该方法只适用于特定误差比较一致的地区。常用的统计方法还有滤波法，滤波法非常快捷，但是受限于上一个时次的误差，在业务运用时，如果上一个时次实况未到，则会有相应的问题。相比起来，业务上运用较多的是回归法，即通过学习模式预报结果与周围气象站点的误差特征，掌握周围气象站点的变化规律，建立要素预报模型，得到订正后的要素预报，从而减小模式预报的误差。
[0005]现有的多种回归或者基于日误差叠加的订正方法，首先都是选择杆塔点附近的气象站点作为参考点，将杆塔点最近的格点数据插值到该点上，并比较二者的关系，建立回归或者计算误差，并以上述结果构建回归方程或误差加权方程，再反推回格点上，得到订正后的格点(即杆塔点)的结果。
[0006]针对上述提到的订正方法，即将格点(杆塔点)拟合到站点位置，并与站点建立回归或误差加权方程，再反推回格点上的方法。对于气象站密集，海拔变化不明显的平原地
区，订正效果比较显著。但在站点稀疏的地区或者是海拔高度变化较大的地区，订正效果就有明显的缺陷，格点距离站点较远的情况下，已经不能用单独的站点来作为判断格点预报可靠性的标准，且在海拔变化较大的地区，平原地区的站点与高山位置的格点，二者必定有明显的气温差异，用该类方法只会让订正结果与真实值越发偏离。
[0007]其次上述的订正方法，更多的侧重于获取模式和实况长期的误差分布均值，而没有考虑到降温事件或极端低温事件时的实况和模式的误差变化与长年的误差有较大差别这一问题，因此，该类订正方法对降温和极端低温事件预报较差，不利于用来做针对电网服务的气温预报订正。

技术实现思路

[0008]本申请提供了一种针对电网杆塔点的气温预报订正系统，包括：
[0009]格点优选装置，用于计算代替单个杆塔点的最优格点序号，并将最优格点序号发送至订正模型装置；
[0010]数据整理与质检装置，用于采集历史气温观测记录，对历史气温观测记录进行数据质控整合，将数据整合结果发送至站点重构装置；
[0011]站点重构装置，用于通过杆塔点附近的站点考虑地形等条件的筛选和优选，取得更好的站点匹配结果，结合历史气温观测记录的数据整合结果得到杆塔点的重构结果，将杆塔点的重构结果发送至订正模型装置；
[0012]订正模型装置，用于将站点重构的杆塔点实况与经过地形复杂度筛选出的格点预报值做分析，计算低温判据，建立常态回归模型和低温回归模型，将低温判据、订正系数和订正格点号运用到对应的模型预报结果中，得到考虑低温事件，考虑站点稀疏、海拔变化较大地区的杆塔点气温订正模型。
[0013]如上所述的气温预报订正系统，其中，格点优选装置具体包括距离权重系数模块、高度权重系数模块和综合复杂度模块；
[0014]距离权重系数模块，具体用于根据杆塔点的经纬度与周围最近的n个格点，计算反距离权重系数，得到其距离权重系数，并发送至综合地形复杂度模块；
[0015]高度权重系数模块，具体用于根据杆塔点的海拔高度，以及各个格点的海拔高度，计算杆塔点附近的n个格点的高度权重系数，并发送至综合地形复杂度模块；
[0016]综合地形复杂度模块，具体用于根据距离权重系数模块发送的距离权重系数、以及高度权重系数模块发送的高度权重系数计算综合相似度。
[0017]如上所述的气温预报订正系统，其中，在距离权重系数模块中，以每个杆塔点的经纬度和周围的格点计算距离，计算距离的公式如下：
[0018][0019]其中，lon
i
为格点i的经度，lat
i
为格点i的纬度，glon和glat分别是杆塔点的经度和纬度，d
i
为杆塔点和格点的距离；
[0020]然后选择和杆塔点距离最小的n个格点计算的各个格点的距离权重系数计算公式如下：
[0021][0022]其中，n为选取的距离杆塔点最近的格点数目，Z
i
为第i点的距离权重系数，d
i
为第i个格点到杆塔点的距离。
[0023]如上所述的气温预报订正系统，其中，在高度权重模块中，每个杆塔点周围n个最近格点的高度权重系数计算公式如下：
[0024][0025]其中，n为选取的距离杆塔点最近的格点数目，H
i
为第i点的高度权重系数，h
g
为杆塔点的海拔高度，h
i
为第i个格点的海拔高度。
[0026]如上所述的气温预报订正系统，其中，在综合地形复杂度模块中，区域内的格点从西往东，从南往北做循环递增排序，即第一行第一列的格点序号为1，第一行第二列的格点序号为2，以此类推至最后一行最后一列的格点序号为M；
[0027]其中，综合相似度公式如下：
[0028]E
i
＝Z
i
+H
i
[0029]其中，E
i
表示格点综合相似度，Z
i
为距离权重系数，H
i...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对电网杆塔点的气温预报订正系统，其特征在于，包括：格点优选装置，用于计算代替单个杆塔点的最优格点序号，并将最优格点序号发送至订正模型装置；数据整理与质检装置，用于采集历史气温观测记录，对历史气温观测记录进行数据质控整合，将数据整合结果发送至站点重构装置；站点重构装置，用于通过杆塔点附近的站点考虑地形条件的筛选和优选，取得更好的站点匹配结果，结合历史气温观测记录的数据整合结果得到杆塔点的重构结果，将杆塔点的重构结果发送至订正模型装置；订正模型装置，用于将站点重构的杆塔点实况与经过地形复杂度筛选出的格点预报值做分析，计算低温判据，建立常态回归模型和低温回归模型，将低温判据、订正系数和订正格点号运用到对应的模型预报结果中，得到考虑低温事件，考虑站点稀疏、海拔变化较大地区的杆塔点气温订正模型。2.如权利要求1所述的针对电网杆塔点的气温预报订正系统，其特征在于，格点优选装置具体包括距离权重系数模块、高度权重系数模块和综合复杂度模块；距离权重系数模块，具体用于根据杆塔点的经纬度与周围最近的n个格点，计算反距离权重系数，得到其距离权重系数，并发送至综合地形复杂度模块；高度权重系数模块，具体用于根据杆塔点的海拔高度，以及各个格点的海拔高度，计算杆塔点附近的n个格点的高度权重系数，并发送至综合地形复杂度模块；综合地形复杂度模块，具体用于根据距离权重系数模块发送的距离权重系数、以及高度权重系数模块发送的高度权重系数计算综合相似度。3.如权利要求2所述的针对电网杆塔点的风速预报订正系统，其特征在于，在距离权重系数模块中，以每个杆塔点的经纬度和周围的格点计算距离，计算距离的公式如下：其中，lon
i
为格点i的经度，lat
i
为格点i的纬度，glon和glat分别是杆塔点的经度和纬度，d
i
为杆塔点和格点的距离；然后选择和杆塔点距离最小的n个格点计算的各个格点的距离权重系数计算公式如下：其中，n为选取的距离杆塔点最近的格点数目，Z
i
为第i点的距离权重系数，d
i
为第i个格点到杆塔点的距离。4.如权利要求2所述的针对电网杆塔点的风速预报订正系统，其特征在于，在高度权重模块中，每个杆塔点周围n个最近格点的高度权重系数计算公式如下：
其中，n为选取的距离杆塔点最近的格点数目，H
i<...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩乐琼，闫春江，谭磊，张永山，赵留学，全利红，齐伟强，张晓鑫，曹倩，吕瑞，赵东，
申请(专利权)人：北京玖天气象科技有限公司，
类型：发明
国别省市：