基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供了一种基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质，包括：基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的地表二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别；将所述波数气象场中的异常波数剔除，并进行反傅里叶变换，得到精度提升的观测同化场，进一步提升输电线路区域的气象预报精度；本发明专利技术通过对输电线路区域气象预报的观测同化场进行二维傅里叶变换，并基于得到的波数气象场识别异常波动，剔除对应的异常波数，能够有效去除因带状加密特征带来的异常波动和物理不平衡问题。本发明专利技术提供的基于带状数据的预报精度提升方法，可提升输电线路区域的气象预报精度。气象预报精度。气象预报精度。

【技术实现步骤摘要】
基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术属于气象预报领域，具体涉及一种基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]数值天气预报是开展输变电设备气象灾害预警防治工作的基础参考数据。数值天气预报的准确性，很大程度上取决于对当前大气状态的估计初值和合适的地面及侧边界条件，初值估计的越精确，预报的质量就越好。数据同化，就是利用现有的观测数据改变模拟网格场，使其逼近真实观测场，从而为数值天气预报提供精确的初值。
[0003]现有的数据同化方法，主要包括最优插值、三维变分、四维变分、卡曼滤波、松弛逼近等方法，一般均基于气象部门的观测站点进行预报。然而，输电线路的气象观测数据具有带状加密的特征，不同于气象部门观测数据的分散、稀疏的特征。其中，气象部门观测站点的距离一般在10km至30km左右，而输电线路气象观测装置的距离一般在300m至700m左右。由此可见，输电线路气象观测数据的密度远大于气象部门站点观测数据。同时由于输电线路气象观测装置缺少定期校准，导致观测数据方差较大。气象部门散点观测数据和电网带状观测数据，虽然在观测种类上差别较小，但带来的同化效果差别很大。气象部门散点观测数据在同化过程中，能够均匀的将模拟场逼近观测场；而带状数据在同化过程中，由于数据密集、方差较大，会引起输电线路带状区域模拟场的局地突变，使得输电线路局地气象场物理不平衡，进一步导致模拟场不吻合大气动力学预报方程，在预报过程中产生虚假波动，进而降低输电线路局地的预报精度。因此需要提出一种适用于带状加密气象观测数据同化后的数据精度提升方法，以便于为输电线路气象灾害预警防治工作的开展提供精确的数据基础。

技术实现思路

[0004]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提出一种基于带状数据的预报精度提升方法，包括：
[0005]基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；
[0006]对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别；
[0007]将所述波数气象场中的异常波数剔除，并进行反傅里叶变换，得到精度提升的观测同化场；
[0008]所述观测同化场，为观测时间内输电线路微气象监测装置的带状加密气象观测数据和气象部门观测数据的同化结果，用于进行气象预报；所述波数气象场，为观测同化场二维傅里叶变换后的形式。
[0009]优选的，所述对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别，包括：
[0010]基于波动幅值和波动幅值的数量，逐波数对波数气象场的波动进行识别，确定所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数。
[0011]优选的，所述异常波数包括：
[0012]波动幅值达到设定阈值，且波动幅值持续出现的次数达到设定次数的波数。
[0013]优选的，所述得到波数气象场之后，对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别之前，还包括：
[0014]确定需要进行异常波数识别的波数气象场的波数范围；
[0015]选择波数范围确定的波数气象场中，设定时长内且为同一高度的波数气象场，作为需要进行异常波数识别的波数气象场；
[0016]其中，所述波数范围为可覆盖中小尺度气象的波数。
[0017]优选的，所述基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域的观测同化场进行分解的方式，包括：Python的np.fft.fft2函数。
[0018]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种基于带状数据的预报精度提升系统，包括：分解模块、识别模块、剔除模块和预报模块；
[0019]所述分解模块，用于基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；
[0020]所述识别模块，用于对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别；
[0021]所述剔除模块，用于将所述波数气象场中的异常波数剔除，并进行反傅里叶变换，得到精度提升的观测同化场；
[0022]所述预报模块，用于将所述精度提升的观测同化场进行数值积分，并对未来天气开展预测；
[0023]其中，所述观测同化场，为观测时间内输电线路微气象监测装置的带状加密气象观测数据和气象部门观测数据的同化结果，用于进行气象预报；所述波数气象场，为观测同化场二维傅里叶变换后的形式。
[0024]优选的，所述对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别，包括：
[0025]基于波动幅值和波动幅值的数量，逐波数对波数气象场的波动进行识别，确定所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数。
[0026]优选的，所述异常波数包括：
[0027]波动幅值达到设定阈值，且波动幅值持续出现的次数达到设定次数的波数。
[0028]优选的，所述得到波数气象场之后，对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别之前，还包括：
[0029]确定需要进行异常波数识别的波数气象场的波数范围；
[0030]选择波数范围确定的波数气象场中，设定时长内且为同一高度的波数气象场，作为需要进行异常波数识别的波数气象场；
[0031]其中，所述波数范围为可覆盖中小尺度气象的波数。
[0032]优选的，所述基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域的观测同化场进行分解的方式，包括：Python的np.fft.fft2函数。
[0033]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；
[0034]所述处理器，用于存储一个或多个程序；
[0035]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现所述基于带状数据的预报精度提升方法。
[0036]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现所述基于带状数据的预报精度提升方法。
[0037]与最接近的现有技术相比，本专利技术具有的有益效果如下：
[0038]本专利技术提供了一种基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质，包括：基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别；将所述波数气象场中的异常波数剔除，并进行反傅里叶变换，得到精度提升的观测同化场；所述观测同化场，为观测时间内输电线路微气象监测装置的带状加密气象观测数据和气象部门观测数据的同化结果，用于进行气象预报；所述波数气象场，为观测同化场二维傅里叶变换后的形式。本专利技术通过对输电线路区域气象预报所需的观测同化场进行二维傅里叶变换，并基于得到的波数气象场识别由加密数据引起的异常波动，通过从波数气象场中剔除异常波动对应的异常波数，能够有效去除因观测数据带状加密特征带来的异常波动，以及因异常波动导致的物理不平衡问题。
[0039]利用本专利技术提供的精度提升方法，对输电线路区域的微气象本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于带状数据的预报精度提升方法，其特征在于，包括：基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别；将所述波数气象场中的异常波数剔除，并进行反傅里叶变换，得到精度提升的观测同化场；所述观测同化场，为观测时间内输电线路微气象监测装置的带状加密气象观测数据和气象部门观测数据的同化结果，用于进行气象预报；所述波数气象场，为观测同化场二维傅里叶变换后的形式。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别，包括：基于波动幅值和波动幅值的数量，逐波数对波数气象场的波动进行识别，确定所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述异常波数包括：波动幅值达到设定阈值，且波动幅值持续出现的次数达到设定次数的波数。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到波数气象场之后，对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别之前，还包括：确定需要进行异常波数识别的波数气象场的波数范围；选择波数范围确定的波数气象场中，设定时长内且为同一高度的波数气象场，作为需要进行异常波数识别的波数气象场；其中，所述波数范围为可覆盖中小尺度气象的波数。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域的观测同化场进行分解的方式，包括：Python的np.fft.fft2函数。6.一种基于带状数据的预报精度提升系统，其特征在于，包括：分解模块、识别模块、剔除模块和预报模块；所述分解模块，用于基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；所述识别模块，用于对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋宗朋，冯双磊，王勃，靳双龙，刘晓琳，胡菊，郭于阳，滑申冰，马振强，张艾虎，甄妍，王铮，车建峰，王钊，张菲，赵艳青，姜文玲，韩振永，
申请(专利权)人：国家电网有限公司国网山东省电力公司，
类型：发明
国别省市：