[发明专利]雷电预测的方法和装置

说明书

本发明提出了一种雷电预测方法，包括：基于雷达反射率数据识别空气放电载体目标天气区域TWLC；由所识别的空气放电载体目标天气区域TWLC预测未来的空气放电载体目标天气区域TWLC状态；基于空气放电SDA观测数据及检测的空气放电载体目标天气区域TWLC状态相关数据建立或更新SDA模型；以及根据SDA模型计算所述预测的未来的空气放电载体目标天气区域TWLC中产生空气放电SDA的概率。

技术领域

本发明涉及雷电预测的领域，具体涉及一种雷电预测的方法和装置。

背景技术

随着电网电压的提高（例如，在中国为100KV），电网安全对于社会安全起着越来越重要的作用。极端天气的出现会影响电网和传输线路的安全，甚至会带来灾难。与雷电相关的电网设备故障不仅会带来经济上的巨大损失，而且会危及人的生命。因此，存在对雷电预测技术的极大需求。

目前存在如下几种雷电预测方法：

一种是统计方法。该方法是使用历史气象数据和空气放电（Spark Discharge ofthe Air，SDA）数据来建立和训练线性模型，然后基于该模型并使用来自气象组织的预测变量来进行预测。这种技术的缺点是不够精确，无法预测SDA的强度，且线性模型无法很好地进行预测。

另一种方法是使用雷达并根据经验来预测SDA。该方法例如假设在-15℃下大于35db的雷达反射率（radar reflectivity）具有产生SDA的很大概率。该方法实际上只能表明当前天气条件下产生SDA的概率，而无法预测未来一段时间产生SDA的概率。

再一种方法是天气模型。该方法使用高分辨率的天气模型来预测SDA载体目标天气区域（Targeted Weather of SDA Carrier，TWLC），然后基于对流参数来计算SDA指数。这种方法的缺点是使用天气模型来预测TWLC时存在很大的误差。

显然，本领域中需要一种更有效的雷电预测方法。

发明内容

在本发明的一个方面，提供了一种雷电预测方法，包括：基于所检测的雷达反射率数据识别空气放电载体目标天气区域（TWLC）；由所识别的TWLC预测未来的TWLC状态；基于空气放电（SDA）观测数据及检测的TWLC状态相关数据建立或更新SDA模型；以及根据所述SDA模型计算所述预测的未来的TWLC中产生SDA的概率。

在本发明的另一个方面，提供了一种雷电预测装置，包括：TWLC识别模块，被配置为基于所检测的雷达反射率数据识别空气放电载体目标天气区域（TWLC）；TWLC预测模块，被配置为由所识别的TWLC预测未来的TWLC状态；SDA模型建立模块，被配置为基于空气放电（SDA）观测数据及检测的TWLC状态相关数据建立或更新SDA模型；以及SDA预测模块，被配置为根据所述SDA模型计算所述预测的未来的TWLC中产生SDA的概率。

本发明的技术方案可以较好地实现短期（例如，约30分钟到约1小时）的SDA预测，从而有效地预防雷电造成的电网设备故障。

附图说明

图1示意性地示出了根据本发明的实施例的雷电预测方法的流程；

图2示出了根据本发明的实施例步骤2可包括的子步骤；

图3示出了根据本发明的实施例的雷电预测装置；

图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。

具体实施方式

在附图中显示了本公开的一些优选实施方式，下面将参照附图更详细地描述这些优选实施方式。然而，可以以各种形式实现本公开，其不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。