[发明专利]一种电力气象观测数据质量控制方法、系统、设备和介质

说明书

本发明提供了一种电力气象观测数据质量控制方法、系统、设备和介质，包括：基于验证站和参考站的电力气象观测数据，对电力气象观测数据进行识别，得到异常数据；从所述电力气象观测数据中剔除识别出的异常数据，作为得到质量控制的电力气象观测数据；本发明通过设定电力气象预报区域和同化时间窗口，筛选符合气象预报区域和同化时间的观测数据，有效剔除观测数据中的突出异常值。通过数据横向对比、动力协调性和连续性计算进行观测数据的质量控制，有效剔除观测数据中不符合动力协调性约束的数据，构建出更适用于电力气象预报模式同化的观测数据。相较于传统同化方法，利用本发明得到的观测数据进行气象预报，能够提高电力气象预报的准确性。

技术领域

本发明属于气象监测领域，具体涉及一种电力气象观测数据质量控制方法、系统、设备和介质。

背景技术

随着以新能源为主体的电力系统建设不断推进，新能源发电占比的逐渐提升，电力供给侧和需求侧的不确定性激增，电力系统的气象依赖性不断增强，气象环境条件已成为电力系统的核心影响因素，气象环境影响将覆盖新型电力系统的源网荷储全环节。因此，电力系统对于精准气象预报的需求不断增加，目前，实现精准气象预报主要依赖于数值天气预报技术，在数值天气预报过程中，将观测数据通过牛顿松弛逼近、三维变分等方法融合到模式数据中，从而得到准确的模式初始场的过程称为数据同化。数据同化是影响数值天气预报精度的主要因素，而观测数据的质量则是影响数据同化效果的主要因素，因此对观测数据在同化前进行质量控制很有必要。

目前在电力气象数值预报的同化过程中，使用的观测数据，特别是来自于新能源场站和电力设备等的电力气象观测数据，由于缺乏观测设备的定期维护校准，数据质量较差，异常值较多。在进行数据同化时，由同化系统直接读取并吸收全部的观测数据及误差信息，而目前的同化使用的little_r格式的气象观测数据产品在数据质量方面只考虑了数据的缺测、更新中断、前后重复等基本信息，未对数据的数值进行验证、质量控制及质量标记，易导致异常观测数据被同化至模式初始场中，从而干扰模式的动力平衡，造成模式预报准确性下降等问题。因此，当前亟需针对电力气象数值预报系统所使用的观测数据，在同化前开展质量控制，得到更加准确并符合模式动力平衡约束的电力气象观测数据，从而为数值预报提供更加准确的初始场信息。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种电力气象观测数据质量控制方法，包括：

基于验证站和参考站的电力气象观测数据，对电力气象观测数据进行识别，得到异常数据；

从所述电力气象观测数据中剔除识别出的异常数据，作为得到质量控制的电力气象观测数据；

其中，所述观测数据是通过电力气象观测站获取的；所述验证站，为需要进行异常数据识别的电力气象观测站；所述参考站，为所述验证站周围设定范围内的若干电力气象观测站。

优选的，所述对电力气象观测数据进行识别，得到异常数据，包括：

对电力气象观测数据进行横向对比，得到横向对比结果；

对电力气象观测数据进行动力协调性计算，得到动力协调性计算结果；

对电力气象观测数据进行连续性计算，得到连续性计算结果；

基于设定的阈值，分别确定导致横向对比结果、动力协调性计算结果和连续性计算结果中大于设定阈值的观测数据，作为异常数据；

所述横向对比，用于验证观测数据间的差异性；所述动力协调性计算，用于验证观测数据在时间和空间的动力协调性；所述连续性计算，用于验证观测数据在空间上的连续性。

优选的，所述对电力气象观测数据进行横向对比，得到横向对比结果，包括：

采用反距离权重插值法，将参考站关于横向对比的观测数据插值至验证站中，作为验证站横向对比参考标准值；