【技术实现步骤摘要】
本申请涉及气象预测，具体地涉及一种用于覆冰预测的方法、处理器、装置及存储介质。
技术介绍
1、冬季，受冷暖空气影响，处于特殊微地形区域的输电线路极易发生覆冰。极端天气条件下，覆冰持续增长并可能超过输电线路最大设计冰厚，进而引发断线、倒塔等设备主体故障。
2、数值天气预测是开展天气预测的重要手段。目前中短期(未来3～7天)天气预报主要为确定性预报，通过多个全球数值模式集合平均后获得未来一段时间的温度、降水定量预测。然而，由于开展高分辨率数值预报需要消耗大量的计算时间，因此能够给出未来1个月的月度数值模型通常采用的模型分辨率较粗，仅为几十至几百公里，难以满足精细化预测的要求。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种可以对未来长期一段时间内进行覆冰预测的用于覆冰预测的方法、处理器、装置及存储介质。
2、为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种用于覆冰预测的方法，方法包括：
3、获取历史时间段内的全球气象观测值；
4、根据全球气象观测值和全球天气预报模型确定预设未来时间段内全球的第一气象预报数据；
5、根据第一气象预报数据确定目标区域的预测覆冰时间段，其中，预测覆冰时间段处于预设未来时间段内；
6、确定第一气象预报数据中处于预测覆冰时间段内的第二气象预报数据；
7、将第二气象预报数据输入预先针对目标区域构建的精细化天气预报模型，以输出预测覆冰时间段内目标区域的第三气象预报数据；
8、根据
9、在本申请实施例中，根据全球气象观测值和全球天气预报模型确定预设未来时间段内全球的第一气象预报数据包括：获取历史时间段内的全球历史气象预测数据；将全球历史气象预测数据和全球气象观测值进行数值同化，以确定精细化历史气象预测数据；将精细化历史气象预测数据作为全球天气预报模型的初始场数据，以通过全球天气预报模型输出预设未来时间段内全球的第一气象预报数据。
10、在本申请实施例中，方法还包括：在存在多个预测覆冰时间段的情况下，针对每个预测覆冰时间段，根据与预测覆冰时间段对应的第三气象预报数据和覆冰预测模型确定目标区域在预测覆冰时间段内的覆冰厚度情况；根据全部预测覆冰时间段对应的覆冰厚度情况确定预设未来时间段内的预测覆冰情况，其中，预测覆冰情况包括预测覆冰时间以及与预测覆冰时间对应的覆冰厚度。
11、在本申请实施例中，方法还包括：根据动力降尺度模式和天气预报模式区域模型构建目标区域内的精细化天气预报模型。
12、在本申请实施例中，根据动力降尺度模式和天气预报模式区域模型构建目标区域内的精细化天气预报模型包括：获取全球天气预报模型针对目标区域的多个第一历史气象预报数据和目标区域的历史气象数据；根据目标区域对应的预设分辨率调整天气预报模式区域模型的网格参数；依次将每个第一历史气象预报数据输入调整后的天气预报模式区域模型，以输出与每个第一历史气象预报数据对应的第二历史气象预报数据；对调整后的天气预报模式区域模型中的大气物理参数进行调节，并通过泰勒图筛选出使输出的第二历史气象预报数据与历史气象数据偏差最小的大气物理参数，以得到精细化天气预报模型，其中，大气物理参数至少包括辐射、对流、边界层。
13、在本申请实施例中，覆冰预测模型包括creel模型和/或jones模型，根据第三气象预报数据和覆冰预测模型确定目标区域在预测覆冰时间段内的覆冰厚度情况包括：
14、将第三气象预报数据输入creel模型和/或jones模型，其中，creel模型如公式(1)所示，jones模型如公式(2)所示；
15、
16、其中，req为等效覆冰厚度，n为冻雨过程时间，p为过程降水率，ρ0为水的密度，ρ为雨凇的密度，v为垂直于导线的水平风速，w为液态水含量；
17、
18、其中，n为冻雨过程时间，j为时间变量，pj为过程降水率，k为单位调整系数，ρi为雨凇的密度，vj为垂直于导线的水平风速，wj为液态水含量。
19、本申请第二方面提供一种处理器，被配置成执行上述实施例中任意一项的覆冰预测的方法。
20、本申请第三方面提供一种覆冰预测的装置，装置包括：
21、获取模块，用于获取历史时间段内的全球气象观测值；
22、气象数据确定模块，用于根据全球气象观测值和全球天气预报模型确定预设未来时间段内全球的第一气象预报数据；
23、覆冰时间确定模块，用于根据第一气象预报数据确定目标区域的预测覆冰时间段，其中，预测覆冰时间段处于预设未来时间段内；
24、气象数据确定模块，还用于确定第一气象预报数据中处于预测覆冰时间段内的第二气象预报数据；
25、气象数据确定模块，还用于将第二气象预报数据输入预先针对目标区域构建的精细化天气预报模型，以输出预测覆冰时间段内目标区域的第三气象预报数据；
26、覆冰预测模块，用于根据第三气象预报数据和覆冰预测模型确定目标区域在预测覆冰时间段内的覆冰厚度情况。
27、在本申请实施例中，气象数据确定模块，用于根据全球气象观测值和全球天气预报模型确定预设未来时间段内全球的第一气象预报数据包括：获取全球历史时间段内的全球历史气象预测数据；将历史气象预测数据和全球气象观测值进行数值同化，以确定精细化历史气象预测数据；将精细化历史气象预测数据作为全球天气预报模型的初始场数据，以通过全球天气预报模型输出预设未来时间段内全球的第一气象预报数据。
28、在本申请实施例中，覆冰预测的装置还包括：覆冰预测分析模块，用于在存在多个预测覆冰时间段的情况下，针对每个预测覆冰时间段，根据与预测覆冰时间段对应的第三气象预报数据和覆冰预测模型确定目标区域在预测覆冰时间段内的覆冰厚度情况；根据全部预测覆冰时间段对应的覆冰厚度情况确定预设未来时间段内的预测覆冰情况，其中，预测覆冰情况包括预测覆冰时间以及与预测覆冰时间对应的覆冰厚度。
29、在本申请实施例中，覆冰预测的装置还包括：模型建立模块，用于根据动力降尺度模式和天气预报模式区域模型构建所述目标区域内的精细化天气预报模型。
30、在本申请实施例中，覆冰预测的装置还包括：模型建立模块，用于根据动力降尺度模式和天气预报模式区域模型构建目标区域内的精细化天气预报模型包括：获取全球天气预报模型针对目标区域的多个第一历史气象预报数据和目标区域的历史气象数据；根据目标区域对应的预设分辨率调整天气预报模式区域模型的网格参数；依次将每个第一历史气象预报数据输入调整后的天气预报模式区域模型，以输出与每个第一历史气象预报数据对应的第二历史气象预报数据；对调整后的天气预报模式区域模型中的大气物理参数进行调节，并通过泰勒图筛选出使输出的第二历史气象预报数据与历史气象数据偏差最小的大气物理参数，以得到精细化天气预报模型，其中，大气物理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于覆冰预测的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述根据所述全球气象观测值和全球天气预报模型确定预设未来时间段内全球的第一气象预报数据包括：
3.根据权利要求1所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述根据动力降尺度模式和天气预报模式区域模型构建所述目标区域内的精细化天气预报模型包括：
6.根据权利要求1所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述覆冰预测模型包括CREEL模型和/或Jones模型，所述根据所述第三气象预报数据和覆冰预测模型确定所述目标区域在所述预测覆冰时间段内的覆冰厚度情况包括：
7.一种处理器，其特征在于，被配置成执行权利要求1至6任意一项所述的覆冰预测的方法。
8.一种覆冰预测的装置，其特征在于，所述装置包括：
9.根据权利要求8所述的覆冰预测的装置，其特征在于，所述气象数据确
10.根据权利要求8所述的覆冰预测的装置，其特征在于，所述装置还包括：
11.根据权利要求8所述的覆冰预测的装置，其特征在于，所述装置还包括：
12.根据权利要求11所述的覆冰预测的装置，其特征在于，所述模型建立模块，用于根据动力降尺度模式和天气预报模式区域模型构建所述目标区域内的精细化天气预报模型包括：
13.根据权利要求8所述的覆冰预测的装置，其特征在于，所述覆冰预测模型包括CREEL模型和/或Jones模型，所述覆冰预测模块，用于根据所述第三气象预报数据和覆冰预测模型确定所述目标区域在所述预测覆冰时间段内的覆冰厚度情况包括：
14.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据权利要求1至6中任一项所述的覆冰预测的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于覆冰预测的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述根据所述全球气象观测值和全球天气预报模型确定预设未来时间段内全球的第一气象预报数据包括：
3.根据权利要求1所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述根据动力降尺度模式和天气预报模式区域模型构建所述目标区域内的精细化天气预报模型包括：
6.根据权利要求1所述的覆冰预测的方法，其特征在于，所述覆冰预测模型包括creel模型和/或jones模型，所述根据所述第三气象预报数据和覆冰预测模型确定所述目标区域在所述预测覆冰时间段内的覆冰厚度情况包括：
7.一种处理器，其特征在于，被配置成执行权利要求1至6任意一项所述的覆冰预测的方法。
8.一种覆冰预测的装置，其特征在于，所述装置包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，冯涛，李丽，李波，徐勋建，唐洁，怀晓伟，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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