基于gis分区的水电站流域面雨量气象预报方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于GIS分区的水电站流域面雨量气象预报方法，在气象台预报产品和数值预报产品的基础上，对所辖地区内的各个流域的面雨量进行预报，实现了计算机系统集成，自动数据采集，电网和整个地区的所有水电站进行统一的预报，预报精度高，通过数据库链接实现数据的存取功能，通过web网络，实现气象信息的网站发布和浏览，为电力生产和电力调度提供了科学依据，具有良好的应用前景。
【专利说明】基于GIS分区的水电站流域面雨量气象预报方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电网气象预告【技术领域】，具体涉及一种基于GIS分区的水电站流域面雨量气象预报方法。
【背景技术】
[0002]电网是一个有机的整体，电网内交流电能的生产、输送与使用总量又随时都在变化，但在任何瞬间又都必须保持平衡，这样才能确保电能质量指标符合国家规定的标准，电力调度是为了保证电网安全稳定运行、对外可靠供电、各类电力生产工作有序进行而采用的一种有效的管理手段。而电力生产运行受气象及环境影响越来越明显，对气象信息的需求及应用也越来越广泛，但受到气象技术装备水平及服务方式的限制，电网调度水平受到直接影响，从而增加了购电成本。
[0003]为了确保电网持续安全稳定运行，目前，电网公司会联合当地气象台，由气象台提供一些短中期预报气象信息，电网公司会根据当地气象台的一系列预报产品和部分电厂自建的库区流域雨量自动遥测站点观测的雨量调整各个电厂的生产计划。但是，气象台提供的一些气象预报产品在水电调度及电网生产运行中的实际应用有以下几个缺点:
[0004]1、气象预报产品主要是当地气象台提供的常规预报，预报的范围及天气过程粗广，难以量值化；加上各县市水电站疏散、降水的局地性强，以点代面预测范围过大，代表性不足，难以真正反映各水电站区域的降雨实况；
[0005]2、气象预报产品的数值预报产品针对性不够强，大多数只针对台站或格点的雨量进行预报，没有专门针对电力调度的天气预报为开展梯级区间流量预报、水电优化调度安排、省地大小水电联合优化调度提供决策依据，电力生产常常陷入被动应对局面；
[0006]3、面雨量的预报方法存在局限，以及预报员缺少预报经验，有时会出现强降水过程的预报准确，但面雨量的预报偏差较大，同样影响电力生产；
[0007]4、部分水电站自建的库区流域雨量自动遥测站点疏散，气象信息滞后，难以满足流量预报要求，电网公司所属地县级供电企业和水电厂没有统一的气象预报信息，小水电站来水及发电缺乏计划预测。
【发明内容】
[0008]目前，随着天气预报技术不断发展，各类预报产品也日益增多。预报员在制作天气预报时会面对许多结果有可能不尽相同的预报产品，这无疑会增加预报员分析难度；加上单一的气象预报产品的水平再提高越来越困难，而且存在不确定性、不稳定性，这就需要采用集成预报方法，集各家预报产品之所长，减少单一预报产品的预报准确率起伏不定造成的预报失误。本发明的基于GIS分区的水电站流域面雨量气象预报方法，利用GIS技术，根据各梯级水电站分布情况、水电站河流汇流情况与降雨气候背景分析，确定面雨量预报范围和分区，然后从众多的降雨量预报产品中，选取在实际应用中预报精度较高的预报产品基础上，采用集成预报方法对各分区的面雨量进行预报，形成优化的分区面雨量集成预报产品，实现了针对电网各梯级水电站不同流域分区制作不同等级面雨量的一体化预报产品，为电力生产和电力调度提供了科学依据，具有良好的应用前景。
[0009]为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是:
[0010]一种基于GIS分区的水电站流域面雨量气象预报方法，其特征在于:包括以下步骤，
[0011]步骤(1)，利用GIS，根据流域内各梯级水电站分布情况、水电站河流汇流情况与降雨气候背景分析，确定面雨量预报范围和分区；
[0012]步骤(2)，通过局域网获取的五种预报子产品，五种预报子产品包括气象台降雨量预报、流域强降雨预报、神经网络89站点雨量预报、欧洲ECMWF细网格数值雨量预报和日本数值雨量预报；
[0013]步骤(3)，对于气象台降雨量预报和神经网络89站点雨量预报产品，使用泰森多边形插值法，将各流域内所有气象站点的雨量值插值到对应流域里，分别得到各流域的第一面雨量预报值；对于欧洲细网格数值预报和日本数值预报，将各流域内所含格点雨量总和除以各流域内所含格点个数，分别得到各流域的第二面雨量预报值；
[0014]步骤(4)，将各流域内的第一、第二面预报雨量和流域强降雨预报结合，对各流域内的预报面雨量划分为七个量级；
[0015]步骤(5)，通过模糊综合评分公式(1)，分别计算每个预报子产品内各流域的前η天内的历史评分Mp (i),
[0016]
【权利要求】
1.基于Gis分区的水电站流域面雨量气象预报方法，其特征在于:包括以下步骤， 步骤(1)，利用GIS，根据流域内各梯级水电站分布情况、水电站河流汇流情况与降雨气候背景分析，确定面雨量预报范围和分区； 步骤(2)，通过局域网获取的五种预报子产品，五种预报子产品包括气象台降雨量预报、流域强降雨预报、神经网络89站点雨量预报(局域性太强，故将广西删除)、欧洲ECMWF细网格数值雨量预报和日本数值雨量预报； 步骤(3)，对于气象台降雨量预报和神经网络89站点雨量预报产品，使用泰森多边形插值法，将各流域内所有气象站点的雨量值插值到对应流域里，分别得到各流域的第一面雨量预报值；对于欧洲细网格数值预报和日本数值预报，将各流域内所含格点雨量总和除以各流域内所含格点个数，分别得到各流域的第二面雨量预报值； 步骤(4)，将各流域内的第一、第二面预报雨量和流域强降雨预报结合，对各流域内的预报面雨量划分为七个量级； 步骤(5)，通过模糊综合评分公式(1)，分别计算每个预报子产品内各流域的前η天内的历史评分Mp (i),
2.根据权利要求1所述的基于GIS分区的水电站流域面雨量气象预报方法，其特征在于:步骤(8)各流域的最终预报面雨量的计算方法为， (1)根据步骤(7)计算的各流域对应量级的预报面雨量的集成预报结果，当各流域只有一个预报子产品的降水量级与集成预报结果相同时，取这个子预报产品的预报数值作为最终预报面雨量； (2)当各流域有两个或两个以上预报子产品的降水量级与集成预报结果相同时，利用灰色预测方法来确定最终预报面雨量，建立灰色预测模型，将符合集成预报结果代入灰色预测模型进行计算，得到最终预报面雨量。
3.根据权利要求2所述的基于GIS分区的水电站流域面雨量气象预报方法，其特征在于:所述建立灰色预测模型为采用静态h元灰色预测模型对原始数列只作一次累加生成处理，h的值为2、3、4或5。·
【文档编号】G06F19/00GK103713336SQ201310718035
【公开日】2014年4月9日 申请日期:2013年12月24日 优先权日:2013年12月24日
【发明者】钟利华, 李勇, 陈标, 熊文兵, 曾鹏, 钟仕全, 牟才荣, 李蔚, 刘世学, 罗小莉, 邓英姿, 吴剑锋, 胡宗煜 申请人:广西壮族自治区气象服务中心, 广西电网公司, 广西壮族自治区气象减灾研究所