申请/专利权人：北京玖天气象科技有限公司;中国气象局公共气象服务中心;国网河南省电力公司电力科学研究院;国家电网公司

申请日：2017-02-28

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN107066689B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2017.09.12#实质审查的生效;2017.08.18#公开

摘要：本发明公开了一种输电线路风偏闪络故障的气象风险预警方法,鉴于导致风偏闪络的强风与强天气过程的关系密切，通过对历史风偏闪络故障发生前后的天气过程、地面、高空气象要素和天气指标的分析，提出了与风偏闪络故障相关联的整层大气综合模型。此模型中除了考虑风速本身的变化外，还考虑了与强天气过程密切相关的温度、气压等要素的变化和高空天气指标的指示意义。并在此基础上进一步结合数值模式预报结果，对整层大气综合模型进行调整，使之适应数值模式预报结果，在时间和空间上的精度也可显著提高。

主权项：1.一种输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于：建立与风偏闪络故障关联的整层大气综合模型和风偏闪络气象风险预警模型；所述建立与风偏闪络故障关联的整层大气综合模型，包括以下步骤：1分析风偏闪络故障发生前后的天气过程特征；2确定地面气象因子；3确定高空气象因子；4确定气象因子阈值；所述分析风偏闪络故障发生前后的天气过程特征包括：结合历史风偏闪络故障发生前后的天气图、雷达图，初步分析与风偏闪络故障对应的高低空形势和地面天气形势、天气现象，总结风偏闪络故障发生前后天气过程的变化特征，根据不同的天气系统估计用来刻画天气过程特征的地面、高空气象要素和指标；所述确定地面气象因子包括：收集历史风偏闪络故障发生前后线路附近的气象站观测资料，分析风速、风向、气温、气压、相对湿度、降水量要素在风偏闪络故障发生前后以及整天气过程中的时空变化；根据天气系统进行分类，总结同一类天气系统导致的风偏闪络故障地面气象要素的变化规律，并从中挑选出最具代表性的地面气象因子，选取各次风偏故障记录对应的要素变化较大的值作为模型的地面指标阈值；具体如下：风偏故障前后3小时内地面温度下降不小于8℃，气压上升不小于2hPa，相对湿度增大不小于20％，风偏发生时1小时降水量不小于10mm，风向与线路夹角不小于45°；确定高空气象因子包括：收集历史风偏闪络故障发生前后的探空资料，分析不同等压面风速、风向、气温、气压、露点要素以及天气指标在风偏闪络故障发生前后以及整个天气过程中的变化；根据天气系统进行分类，总结同一类天气系统导致的风偏闪络故障的高空气象要素变化规律，并从中挑选出最具代表性的高空气象因子；确定气象因子阈值包括：考虑气象站与线路故障点的距离，观测时间与故障时间的差异，以及各风偏闪络故障对应的地面、高空气象因子的值，初步确定气象因子阈值；在确定气象因子阈值时，选择站要素变化大的站作为参考，并增大；由观测资料确定的与风偏闪络故障关联的整层大气综合模型只是一个初步的模型，时空精度较粗，在用于预警前需结合模式预报的结果进一步调整细化；以中尺度数值模式预报或回算结果为基础资料，进一步建立风偏闪络气象风向预警模型；所述建立风偏闪络气象风险预警模型，包括以下步骤：1确定高空气象因子阈值利用逐时数值预报结果计算高空天气指标，分析高空天气指标的变化，如果与整层大气综合模型结果一致，则可确定高空气象因子模型不变，若与整层大气综合模型结果有差异，则需重新总结天气指标和气象要素的变化规律，对整层大气综合模型进行修正，重新确定高空气象因子及其阈值；2确定地面气象因子阈值由于数值预报模式格距比观测站点间距离小，因此，需要对地面气象因子阈值进行比较分析，分析数值预报结果与观测站点在风速、风向、气压、气温、相对湿度、降水量基本要素之间的差异，调整整层大气综合模型中的地面气象因子阈值；3高空、地面气象因子匹配由于天气系统的高低空的变化和地面要素的变化具有一定的时间和空间差异，因此，以上高空、地面气象因子的匹配需考虑时间的差异，通过分析高空气象因子时间变化与地面气象因子时间变化之间的差异，确定最可能发生风偏闪络故障的气象因子组合。

全文数据：一种输电线路风偏故障的气象风险预警方法技术领域[0001]本发明涉及输电线路风偏故障预警技术领域，具体涉及一种针对输电线路夏季风偏故障的气象风险预警方法。背景技术[0002]由于输电线路中的架空线路常年暴露在室外，经常受到风力的作用发生摆动，至使导线-杆塔或导线-周围树木间电气距离减小，当此间隙距离的电气强度不能耐受系统最高运行电压时便会发生击穿放电，这种现象一般称为线路的风偏闪络现象。风偏闪络不同于雷击闪络和操作冲击闪络，它多发生在工作电压下，且由于风的连续性和持续性，风偏闪络一旦发生一般是不可能重合闸成功的，这将直接导致线路的非计划停运，严重影响国家电力系统的正常安全运行。自从我国输电线路第二代塔杆投入运行，输电线路风偏闪络事故频繁发生，给我国国家电网带来了严重的影响和重大的经济损失。[0003]强风是发生风偏闪络最直接的原因，它使绝缘子串向杆塔方向倾斜，减小了导线和塔的空气间隙距离。大风时伴随的大暴雨或冰雹可使放电电压降低。如果对恶劣天气估计不足，设计风速比实际风速小，则容易发生风偏闪络事故。因此，一直以来强风都是电网关注的重点。虽然日常的天气预报中也有大风的预报预警，但是，这种针对公众的预报通常关注的是城市人口密集区，而且预警范围较大，精度不够。而输电线路很多都在人烟稀少或地形影响显著的地区。因此，天气预报的大风预报预警不能满足电网运行维护的需求。[0004]过去关于风偏闪络的研究只考虑了近地面风速的大小，未曾关注强风的发生机理，因此，在风偏闪络预警模型中对风速的考虑过于简单，预警效果不佳。以夏季为例，夏季是风偏闪络故障多发时期，而夏季的强风多与强对流天气有关。强对流天气通常局地性非常强，强风持续时间不长，发生的范围可能也不大，因此，存在某些地方实际风速很大，但是邻近的气象站未曾观测到很大的风速的现象，单从气象站记录的风速资料来判断强风可能会导致线路风速估计值偏小。此外，导致风偏闪络的天气系统在不同的季节不同的地区影响不同，强风的特征也存在显著差异。冬春季大风导致的风偏闪络事故可能与瞬时风速、大气的垂直运动有关，气象站记录的平均风速不能反映出这些风况特征。另一方面，并非所有的强风都会导致风偏闪络。例如，2009年6月3日出现了大范围飑线，但是，河南没有风偏闪络故障记录。因此，需要深入研究强风天气系统与风偏闪络故障之间的联系，才能提高风偏闪络预警模型的效果。[0005]强风与强天气系统密切相关，而强天气系统通常还伴随着气压、气温、降水的显著变化，整层大气也会出现明显的稳定性变化，流场、温湿度场的变化也非常明显。综合这些特征可以判断导致风偏闪络故障的天气特征，从而实现对风偏闪络故障的气象风险预警。发明内容[0006]本发明的目的是提供一种输电线路风偏闪络的气象风险预警方法，能够深度揭示与风偏闪络关联的强天气过程高空地面气象特征，建立风偏闪络故障与整层大气运动特征间的关联模型，对可能发生风偏闪络的气象条件进行预警，有助于针对性地管控电网运行风险、提高电力系统的运行可靠性水平。[0007]为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是:本发明采用的技术方案为：1建立与风偏闪络故障关联的整层大气综合模型1分析风偏闪络故障发生前后的天气过程特征结合历史风偏闪络故障发生前后的天气图、雷达图，初步分析与风偏闪络故障对应的高低空形势和地面天气形势、天气现象，总结风偏闪络故障发生前后天气过程的变化特征。根据不同的天气系统估计用来刻画天气过程特征的地面、高空气象要素和指标。[0008]2确定地面气象因子收集历史风偏闪络故障发生前后线路附近的气象站观测资料，分析风速、风向、气温、气压、相对湿度、降水量要素在风偏闪络故障发生前后以及整天气过程中的时空变化。根据天气系统进行分类，总结同一类天气系统导致的风偏闪络故障地面气象要素的变化规律，并从中挑选出最具代表性的地面气象因子。[0009]3确定高空气象因子收集历史风偏闪络故障发生前后的探空资料，分析不同等压面风速、风向、气温、气压、露点要素以及各种天气指标在风偏闪络故障发生前后以及整个天气过程中的变化。根据天气系统进行分类，总结同一类天气系统导致的风偏闪络故障的高空气象要素变化规律，并从中挑选出最具代表性的高空气象因子。[0010]4确定气象因子阈值综合考虑气象站与线路故障点的距离，观测时间与故障时间的差异，以及各风偏闪络故障对应的地面、高空气象因子的值，初步确定气象因子阈值。[0011]早期的气象站分布较稀疏，气象站距故障线路可能较远，随着气象站的布设越来越密集，气象站与故障线路间的距离可能越来越近，两者更可能处在同一天气过程中。因此，在确定气象因子阈值时，选择站要素变化较大的站作为参考，并可适当增大。[0012]高空观测一天2次，与故障时间可能存在几个小时的差异，实际风偏故障发生时天气过程很强烈，因此，高空气象因子的值也需要适当增大。[0013]2建立风偏闪络气象风险预警模型由观测资料确定的只是一个初步的模型，时空精度较粗，在用于预警前需结合模式预报的结果进一步调整细化。[0014]以中尺度数值模式预报或回算结果为基础资料，进一步建立风偏闪络气象风向预警模型。[0015]1确定高空气象因子阈值利用逐时数值预报结果计算高空天气指标，分析高空天气指标的变化。如果与整层大气综合模型结果一致，则可确定高空气象因子模型不变。若与整层大气综合模型结果又差异，则需重新总结天气指标和气象要素的变化规律，对整层大气综合模型进行修正，重新确定高空气象因子及其阈值。[0016]2确定地面气象因子阈值由于数值预报模式格距比观测站点间距离小，因此，需要对地面气象因子阈值进行比较分析。分析数值预报结果与观测站点在风速、风向、气压、气温、相对湿度、降水量基本要素之间的差异，调整整层大气综合模型中的地面气象因子阈值。[0017]3高空、地面气象因子匹配由于天气系统的高低空的变化和地面要素的变化具有一定的时间和空间差异，因此，以上高空、地面气象因子的匹配需考虑时间的差异。通过分析高空气象因子时间变化与地面气象因子时间变化之间的差异，确定最可能发生风偏闪络故障的气象因子组合。[0018]本发明的优点有：1从整层大气的特征综合判断与风偏闪络关联的气象条件。以往对风偏闪络的研究只关注风速预报结果。由于数值模式对大风和强对流天气的预报准确性有限，天气预报精度也不够，因此，风偏闪络预警模型效果较差。本发明从造成风偏闪络的天气过程特征入手，通过对整层大气的综合研究来确定造成风偏闪络的气象条件，物理意义更明确。而且，本发明考虑了天气预报模式对高空天气形势预报准确度较高，充分利用高低空气象要素和天气指标预报优势弥补了地面要素预报额不足。[0019]2时空高分辨率。风偏闪络故障的气象风险模型可嵌入数值预报模型之后，可以输出逐时的各格点的气象要素和天气指标的值，以及风险预警指标值。目前，数值预报模型空间分辨率可以达到lkm。[0020]3与数值预报结果结合更紧密。本方法考虑了数值预报模式对强风预报结果偏小的可能，对风速、温度、气压、高空天气指标阈值的确定直接根据数值预报结果，而不是观测结果，更能与数值模式匹配。附图说明[0021]下面结合附图对本发明作进一步描述：图1是本发明的结构示意图；图2林州站风、气压、气温、相对湿度、降水量时间序列；图3某格点（32.4805°N，111.7442°ESWEAT指数、K指数、垂直切变指数时间序列；图4为19-22时预报风速分布；图5为19-22时预报气温分布；图6为19-22时预报气压分布；图7某格点32.48°N，111.74°E预报风速、气温、气压序列；图8风偏闪络气象风险预警模型预报风偏闪络气象风险区域分布。具体实施方式[0022]如图1-8所示，本发明采用的技术方案为：1建立与风偏闪络故障关联的整层大气综合模型1分析风偏闪络故障发生前后的天气过程特征结合历史风偏闪络故障发生前后的天气图、雷达图，初步分析与风偏闪络故障对应的高低空形势和地面天气形势、天气现象，总结风偏闪络故障发生前后天气过程的变化特征。根据不同的天气系统估计用来刻画天气过程特征的地面、高空气象要素和指标。[0023]2确定地面气象因子收集历史风偏闪络故障发生前后线路附近的气象站观测资料，分析风速、风向、气温、气压、相对湿度、降水量要素在风偏闪络故障发生前后以及整天气过程中的时空变化。根据天气系统进行分类，总结同一类天气系统导致的风偏闪络故障地面气象要素的变化规律，并从中挑选出最具代表性的地面气象因子。[0024]3确定高空气象因子收集历史风偏闪络故障发生前后的探空资料，分析不同等压面风速、风向、气温、气压、露点要素以及各种天气指标在风偏闪络故障发生前后以及整个天气过程中的变化。根据天气系统进行分类，总结同一类天气系统导致的风偏闪络故障的高空气象要素变化规律，并从中挑选出最具代表性的高空气象因子。[0025]4确定气象因子阈值综合考虑气象站与线路故障点的距离，观测时间与故障时间的差异，以及各风偏闪络故障对应的地面、高空气象因子的值，初步确定气象因子阈值。[0026]早期的气象站分布较稀疏，气象站距故障线路可能较远，随着气象站的布设越来越密集，气象站与故障线路间的距离可能越来越近，两者更可能处在同一天气过程中。因此，在确定气象因子阈值时，选择站要素变化较大的站作为参考，并可适当增大。[0027]高空观测一天2次，与故障时间可能存在几个小时的差异，实际风偏故障发生时天气过程很强烈，因此，高空气象因子的值也需要适当增大。[0028]2建立风偏闪络气象风险预警模型由观测资料确定的只是一个初步的模型，时空精度较粗，在用于预警前需结合模式预报的结果进一步调整细化。[0029]以中尺度数值模式预报或回算结果为基础资料，进一步建立风偏闪络气象风向预警模型。[0030]1确定高空气象因子阈值利用逐时数值预报结果计算高空天气指标，分析高空天气指标的变化。如果与整层大气综合模型结果一致，则可确定高空气象因子模型不变。若与整层大气综合模型结果又差异，则需重新总结天气指标和气象要素的变化规律，对整层大气综合模型进行修正，重新确定高空气象因子及其阈值。[0031]2确定地面气象因子阈值由于数值预报模式格距比观测站点间距离小，因此，需要对地面气象因子阈值进行比较分析。分析数值预报结果与观测站点在风速、风向、气压、气温、相对湿度、降水量基本要素之间的差异，调整整层大气综合模型中的地面气象因子阈值。[0032]3高空、地面气象因子匹配由于天气系统的高低空的变化和地面要素的变化具有一定的时间和空间差异，因此，以上高空、地面气象因子的匹配需考虑时间的差异。通过分析高空气象因子时间变化与地面气象因子时间变化之间的差异，确定最可能发生风偏闪络故障的气象因子组合。[0033]下面以实际案例介绍本发明的具体实施过程。以河南省为例。[0034]1建立与风偏闪络故障关联的整层大气综合模型1天气过程分析分析了河南省12次夏季6-8月）风偏闪络故障记录对应的天气现象，在线路附近都出现了强对流天气，高低空天气形势呈现出明显的辐合和切变，地面也存在辐合带，风偏故障出现在辐合带区域。地面风偏故障区域附近存在低温、高湿、低压中心的快速移动或变化。风偏故障发生前后低温、高湿中心位置发生变化，辐合带在风偏故障发生后减弱或消失。因此，初步判断地面气压、气温、相对湿度、降水量、风向变化以及高空用于描述辐合、切变和稳定性的天气指标均成为相关的气象因子。[0035]2地面要素变化特征分析12次风偏闪络故障记录时间前后故障线路附近气象站的风速、风向、气压、气温、相对湿度、降水量的变化，总结得出风偏闪络发生区域有明显的温度下降、气压上升、相对湿度增大、出现降水现象如图2所示）。鉴于气象站与故障线路之间存在一定的距离，而且观测时间并不是故障发生时间，因此，选取各次风偏故障记录对应的要素变化较大的值作为模型的地面指标阈值，具体如下:风偏故障前后3小时内地面温度下降不小于8°C，气压上升不小于2hPa，相对湿度增大不小于20%，风偏发生时1小时降水量不小于10mm，风向与线路夹角不小于45°。[0036]见图2,图2林州站风、气压、气温、相对湿度、降水量时间序列风偏故障发生在6月2日）3高空天气指标特征分析12次风偏闪络故障记录时间前后故障线路附近探空站风速、风向、气温、气压、露点要素和对流天气指标沙氏指数、抬升指数、SWEAT指数、K指数、全总指数、CAPE、对流抑制指数、总体Richardson数、抬升凝结高度对应的温度、气压、混合层平均位温、IOOOhPa-500hPa厚度、整层可降水量、垂直切变指数、温度露点差）（略），总结出具有相似规律的3个指标，分别是SWEAT指数、K指数、垂直切变指数。三个指数定义如下：SWEAT指数其中，T为全指数：由下式计算：，£»为风向，F为风速，邱为850hpa的温度,¾獅为850hpa的露点。公式⑴中第1项：850hpa露点温度为负时此项为〇;公式（1中第2项:若T〈49，此项为0;公式（1中第3和4项:风速单位为节海里小时），若为ms，则风速Χ2;公式1中第5项:在下列4个条件中任一条件不具备时为0:850hpa风向在130°〜250°之间；500hpa风向在210°〜310°之间，5001^3风向减850hpa风向为正;850hpa和500hpa风速至少有一个不小于15海里小时。[0037]K指数2垂直切变指数统计12次风偏闪络事故前后12时或0时的探空观测资料，得到风偏闪络事故前最近的一次探空观测得到的SWEAT指数彡200，K指数彡30，垂直切变指数彡30。[0038]2建立风偏闪络气象风险预警模型选取了2016年6月5日20-22时的风偏闪络事件，利用BJRUC模式对河南省2016年6月5日地面、高空要素进行了预报，模式设置网格距为9km。[0039]1高空气象因子模型由于探空站资料一天只有2次，以上高空因子模型较粗略，在用于预警模型之前需要结合数值预报结果进一步完善。[0040]分析3个天气指数SWEAT指数、K指数、垂直切变指数在每个格点的时间序列，发现部分地区风偏闪络发生前数小时内SWEAT指数很大大于300，然后迅速下降，下降前K指数和垂直切变指数也很大大于30，如图3所示。统计出现这些现象的格点，确定高空气象因子模型为：3小时内SWEAT指数大于300,第3小时内K指数和垂直切变指数大于30。但是，SWEAT指数变化的时间不是出现在20-22时，而是偏早，在15-19时，见图3。[0041]2地面气象因子模型由于地面气象站距输电线路有一定距离，而且地面气象站观测资料与模式预报结果也会有一些差异，因此，以上地面气象因子模型在用于预警模型前需要结合数值预报结果进行修订。[0042]选取符合高空气象因子模型的格点，分析这些格点的风速、气温、气压、相对湿度、降水量因素的时空特征。[0043]19-22时预报风速、气温、气压分布如图4-6所示，最大风速出现在河南省北部，南阳地区总体风速不大，风速变化也不大;气温的变化比较明显，19-21时南阳地区气温下降3°C左右;南阳地区周边等压线密集，同时出现了高压和低压中心，见图4、5、6。[0044]从各格点的时间序列来看，风速基本上在20-21时达到最大，但是，与线路设计风速相比，最大值仍比较小，不超过9ms，与南阳区域内的气象站观测结果相比，差异不大;气温从18时开始一直下降，而南阳区域观测结果中3小时温度下降基本上都在5°C以上;气压则略有上升，不小于IhPa，见图7。[0045]3高空、地面气象因子匹配参考高空因子的变化时间，确定地面因子模型为：高空因子SWEAT指数陡降时之后5小时内温度下降不低于3°C，气压上升不小于IhPa，风速最大值不低于3ms，风偏故障最可能发生的时间确定为风速最大的时次。根据风速大小判断气象风险等级:在以上指标阈值达到的前提下，风速在3〜4ms为1级，4〜5ms为2级，5〜6ms为3级，6ms以上为4级。级别越高，风险等级越尚。[0046]利用此风偏闪络气象风险预警模型确定的风偏闪络气象风险区域分布如图8所不。[0047]图8风偏闪络气象风险预警模型预报6月5日风偏闪络气象风险区域分布④:4级，③:3级，②:2级，①:1级）本发明鉴于导致风偏闪络的强风与强天气过程的关系密切，通过对历史风偏闪络故障发生前后的天气过程、地面、高空气象要素和天气指标的分析，提出了与风偏闪络故障相关联的整层大气综合模型。此模型中除了考虑风速本身的变化外，还考虑了与强天气过程密切相关的温度、气压等要素的变化和高空天气指标的指示意义。并在此基础上进一步结合数值模式预报结果，对整层大气综合模型进行调整，使之适应数值模式预报结果，在时间和空间上的精度也可显著提高。本方法物理意义明确，与数字模式预报结果融合更好，能够更准确地对可能发生风偏闪络的气象条件进行预警，有助于针对性地管控电网运行风险、提高电力系统的运行可靠性水平。

权利要求：1.一种输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于：1分析风偏闪络故障发生前后的天气过程特征;2建立风偏闪络气象风险预警模型。2.如权利要求1所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:建立与风偏闪络故障关联的整层大气综合模型，包括以下步骤：1分析风偏闪络故障发生前后的天气过程特征；2确定地面气象因子；3确定高空气象因子；4确定气象因子阈值。3.如权利要求1所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:建立风偏闪络气象风险预警模型，包括以下步骤：1确定高空气象因子阈值；2确定地面气象因子阈值；3高空、地面气象因子匹配。4.如权利要求2所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:分析风偏闪络故障发生前后的天气过程特征;结合历史风偏闪络故障发生前后的天气图、雷达图，初步分析与风偏闪络故障对应的高低空形势和地面天气形势、天气现象，总结风偏闪络故障发生前后天气过程的变化特征。5.如权利要求2所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:收集历史风偏闪络故障发生前后线路附近的气象站观测资料，分析风速、风向、气温、气压、相对湿度、降水量要素在风偏闪络故障发生前后以及整天气过程中的时空变化。6.如权利要求2所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:确定高空气象因子，收集历史风偏闪络故障发生前后的探空资料，分析不同等压面风速、风向、气温、气压、露点要素以及天气指标在风偏闪络故障发生前后以及整个天气过程中的变化。7.如权利要求2所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:确定气象因子阈值，考虑气象站与线路故障点的距离，观测时间与故障时间的差异，以及各风偏闪络故障对应的地面、高空气象因子的值，初步确定气象因子阈值。8.如权利要求3所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:确定高空气象因子阈值，利用逐时数值预报结果计算高空天气指标，分析高空天气指标的变化。9.如权利要求3所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:确定地面气象因子阈值，数值预报模式格距比观测站点间距离小，因此，需要对地面气象因子阈值进行比较分析。10.如权利要求3所述的输电线路风偏故障的气象风险预警方法，其特征在于:高空、地面气象因子匹配，天气系统的高低空的变化和地面要素的变化具有时间和空间差异。

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