本发明属于输电线路在线监测技术领域，具体涉及一种输电线路走廊雪深监测预警方法。
背景技术：
我国是发生输电线路冰雪事故较多的国家之一，冰雪事故已严重威胁了我国电力系统的安全运行，并造成了巨大的经济损失。华中的湖北、湖南、江西、河南等省及三峡地区，西南的云南、贵州、四川，华北的河北、山西及京津唐地区，西北的青海、宁夏等省都发生过输电线路覆冰事故。随着西部大开发、西电东送电力发展战略的实施，特高压1000KV交流电和±800KV直流输电工程等的筹划建设，将会有更多的超高压、特高压输电线路经过峡谷、河流、微气象及雨凇多发地区。如果不加以防治，由输电线路冰雪危害造成的电网事故将不可避免。
冰雪对线路的危害有过负荷、覆冰舞动和脱冰跳跃、绝缘子冰闪等几种，会造成杆塔变形、倒塔、导线断股、金具和绝缘子损坏、绝缘子闪络等事故,导致大面积停电，且事故多发生在严冬季节，大雪封山，公路结冻，难于抢修，造成长时间停电。因此，输电线路冰雪灾害是许多国家电网系统所面临的严重威胁之一。影响输电线路冰雪灾害的因素一般有风速、降水率、过冷却水滴直径、降水时间、导线半径、过冷却水滴捕获系数、空气湿度、冻结系数、空气运动黏度等。在实际应用过程中，很多参数是无法通过监测得到的，并且各参数会随着地理、空间、时间变化而变化，难以获取各个参数的精确值。因此，基于卫星遥感数据的动态雪深反演监测指标可考虑天气、温度、湿度、风速这些参数条件，按照雪深形成的覆冰类型进行预测。使之能够通过可监测参数和实验室经验值，达到实时精确监测地表温度变化的目的，对最不利的输电线路冰雪情况进行预测。
技术实现要素：
本发明构建一种输电线路走廊雪深监测预警方法，针对不同地区，不同季节的积雪，其物理性质的不同，提出动态反演雪深方法，本方法的基本思想是获取“遥感”雪盖和“观测”雪盖，在此基础上获得“融合”雪盖，建立时空动态的雪盖可信度指数，并针对不同指数值，提出“时空距离权重法”计算动态反演系数，从而得到动态反演雪深。这里，需注意两种特殊情况，在测站稀疏的地区或夏季，常出现观测无雪，但遥感反演有雪的情况，此时应该以遥感结果为主要参考依据，即认为有雪，但其反演系数确定可参考该地区一定期限内有雪时的平均反演系数。另一种情况是，当观测有雪时，不管遥感反演是否有雪，这样的区域都应予以保留，即认为该区域格点有雪，确定其反演系数时，可依据该格点与最近有雪站点的距离作为权重，结合该时次用插值方法得到的反演系数及其有雪时的均值来共同决定反演系数。可以精确的反演近地表空气温度。得出想要的各类气象要素数据。
为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种输电线路走廊雪深监测预警方法，包括以下步骤：
步骤1：数据处理
获取初步的观测格点雪深:利用气象学上应用较普遍的Cressman插值方法将测站雪深插到0.225°网格点上,并去除小于0的虚假格点雪深,得到初步的观测格点雪深Do(x,y,t)。这里将负值剔除。
获取初步的格点反演系数及其年均值:首先，利用NSIDC提供的坐标转换工具EASE-Grid投影的SSM/I亮温数据(25km分辨率)转换成等经纬度投影亮温数据(0.225°分辨率)；其次,获取中国范围内各通道逐日(1987年7月一2009年11月)亮温数据,缺测的点用之前时次升轨和降轨数据补齐,并计算19和37GHz水平极化亮温差ΔT(x,y,t)；最后,利用式
A0(x,y,t)＝D0(x,y,t)/ΔT(x,y,t)
获取初步的格点反演系数A0(x,y,t),并进一步得到其年内有雪时的均值A0m(x,y)。这里,保留ΔT(x,y,t)<0即A0(x,y,t)<O的格点,因为实际上亮温差小于0并不意味着一定无雪(尤其在东部地区),初步的格点反演系数暂时先保留这样的格点,后面再使用一定的方法从中筛选出有雪的点,有利于提高东部地区的反演精度。
获取逐日“遥感”雪盖:利用积雪分类树方法(Grody.etal,1996),获取未考虑测站实测数据的逐日纯“遥感”雪盖。
获取逐日“观测”雪盖:根据某日距离某格点最近的站观测雪深是否大于0,来判断该日该格点观测是否有雪,这样,获得未考虑遥感数据的逐日纯“观测”雪盖。这样得到的“观测”雪盖在中东部地区比用空间插值方法得到的雪盖更为合理,而后者会出现许多虚假的有雪区域。而在西部得到的“观测”雪盖往往偏小,但可以根据“遥感”雪盖纠正。
计算每日各格点离最近有雪站的距离r(x,y,t)。
步骤2：计算雪盖可信度指数并获得"融合”雪盖
根据遥感雪盖和观测雪盖的不同组合关系(存在4种组合关系:遥感和观测都有雪,遥感有雪观测无雪,遥感无雪观测有雪以及遥感和观测都无雪),计算出雪盖可信度指数I(x,y,t),以上4种组合关系分别对应I(x,y,t)等于3、2、1和0。将雪盖可信度指数的区域(即“遥感”雪盖和“观测”雪盖),共同组成动态反演方法所需的“融合”雪盖。其中,I(x,y,t)＝3有雪和I(x,y,t)＝0无雪的区域可信度较高,在西部台站稀疏地区的区域I(x,y,t)＝2比I(x,y,t)＝l的区域可信度髙,而在东部台站密集地区I(x,y,t)＝1的区域比I(x,y,t)＝2的区域可信度高。
步骤3：针对不同的雪盖可信度指数,提出“时空距离权重法”获取动态反演所需的权重系数R(x,y,t)
初步的格点反演系数是时空动态变化的,这是其优势,但它是由测站数据空间插值得到的,而在西部地区测站稀少,当日有雪的站就更稀少,致使西部遥感有雪的地区常得不到反演系数或得到的反演系数可信度低(因其距离有雪站的空间距离太远),此时可参考无时间变化的经验值(某时段的平均值)来解决这一问题,即可适当使用初步的格点反演系数A0(x,y,t)年内有雪时的均值A0m(x,y)作为一定参考,因为A0m(x,y)有值的区域要比A0(x,y,t)多而且稳定。某格点距离有雪站的空间距离越远,越应更多地参考该点的“经验值”A0m(x,y),而不是“观测值”A0(x,y,t)。最终使用时空动态变化的A0(x,y,t)及无时间变化的年均值A0m(x,y)共同决定反演系数。权重系数R和1-R实际上代表在多大程度上使用这两者的结果。
A.观测有雪(即I(x,y,t)＝3或I(x,y,t)＝1)时,首先,确定测站数据影响半径r0。:赵亮等(2010)给出了中国境内各格点到相邻最近观测站点的空间距离分布,最大值为403.8km,为了使测站数据充分发挥作用,设定测站数据影响半径＝403.8km；然后,计算权重系数
R(x,y,t)＝r(x,y,t)/r0
其中,r(x,y,t)为之前计算的该日各格点离最近有雪站的距离。由于这里测站数据影响半径r0取为格点离站点的最大可能距离,所以,这里一定满足0≤R(x,y,t)≤1，此时其反演系数将由“观测值”A0(x,y,t)(使用了该日测站雪深插值结果)和“经验值”A0m(x,y)(初步反演系数年均值)共同决定。
B.遥感有雪,观测无雪(I(x,y,t)＝2)且年平均格点反演系数A0m(x,y)〉0时,令权重系数R(x,y,t)＝l,即其反演系数将由"经验值”A0m(x,y)代替。
步骤4、计算动态反演系数
当R(x,y,t)有值时,利用权重法计算动态反演系数
A(x,y,t)＝(1-R(x,y,t))xA0(x,y,t)+R(x,y,t)xA0m(x,y)
式中,存在两种极限情况:当R(x,y,t)＝0时即格点与有雪站点位置重合时,完全由该日该格点初步的反演系数A0(x,y,t)作为动态反演系数A(x,y,t)；而当R(x,y,t)＝l时,即格点位于测站数据影响半径边缘时,完全由该位置的初步反演系数年均值A0m(x,y)作为动态反演系数A(x,y,t)。而在大多数情况下,最终的动态反演系数由初步的反演系数A0(x,y,t)和其年均值A0m(x,y)及该格点离最近有雪站的距离r(x,y,t)(决定权重系数R(x,y,t)大小)来共同决定。
B.对于遥感有雪，观测无雪(I(x,y,t)＝2)，而年平均格点反演系数A0m(x,y)≤0，则动态反演系数由最近有雪格点(x',y')的年均值代替，即A(x,y,t)＝A0m(x',y')。
C.确定为无雪(雪盖可信度I(x,y,t)＝0)的格点，令A(x,y,t)＝0。
步骤5：计算雪深
D(x,y,t)＝A(x,y,t)×ΔT(x,y,t)
本发明的有益效果：
基于卫星遥感的输电线路走廊雪深监测预警方法，通过建立合适的数据融合优化模型，采用地面数据点可以对遥感反演的地表温度结果进行修正，该方法考虑了地表类型与遥感模型中的各种大气参数以及比辐射率的变化影响，不仅可以提升遥感反演的精度，并且通过验证实验和不同间隔取样的结果表明，该方案具有可靠的稳定性，可利用该方法建立地面数据与遥感数据的动态模型，达到实时精确地监测地表温度变化的目的。通过该方法可及时发现和及早干预存在隐患或发生危险的线路，确保电力系统安全稳定运行。
附图说明
图1为本发明输电线路走廊雪深监测预警方法的雪深动态反演流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为本发明输电线路走廊雪深监测预警方法的雪深动态反演流程图。所述方法包括以下步骤：
步骤1：数据处理
获取初步的观测格点雪深:利用气象学上应用较普遍的Cressman插值方法将测站雪深插到0.225°网格点上,并去除小于0的虚假格点雪深,得到初步的观测格点雪深Do(x,y,t)。这里将负值剔除。
获取初步的格点反演系数及其年均值:首先，利用NSIDC提供的坐标转换工具EASE-Grid投影的SSM/I亮温数据(25km分辨率)转换成等经纬度投影亮温数据(0.225°分辨率)；其次,获取中国范围内各通道逐日(1987年7月一2009年11月)亮温数据,缺测的点用之前时次升轨和降轨数据补齐,并计算19和37GHz水平极化亮温差ΔT(x,y,t)；最后,利用式
A0(x,y,t)＝D0(x,y,t)/ΔT(x,y,t)
获取初步的格点反演系数A0(x,y,t),并进一步得到其年内有雪时的均值A0m(x,y)。这里,保留ΔT(x,y,t)<0即A0(x,y,t)<O的格点,因为实际上亮温差小于0并不意味着一定无雪(尤其在东部地区),初步的格点反演系数暂时先保留这样的格点,后面再使用一定的方法从中筛选出有雪的点,有利于提高东部地区的反演精度。
获取逐日“遥感”雪盖:利用积雪分类树方法(Grody.etal,1996),获取未考虑测站实测数据的逐日纯“遥感”雪盖。
获取逐日“观测”雪盖:根据某日距离某格点最近的站观测雪深是否大于0,来判断该日该格点观测是否有雪,这样,获得未考虑遥感数据的逐日纯“观测”雪盖。这样得到的“观测”雪盖在中东部地区比用空间插值方法得到的雪盖更为合理,而后者会出现许多虚假的有雪区域。而在西部得到的“观测”雪盖往往偏小,但可以根据“遥感”雪盖纠正。
计算每日各格点离最近有雪站的距离r(x,y,t)。
步骤2：计算雪盖可信度指数并获得"融合”雪盖
根据遥感雪盖和观测雪盖的不同组合关系(存在4种组合关系:遥感和观测都有雪,遥感有雪观测无雪,遥感无雪观测有雪以及遥感和观测都无雪),计算出雪盖可信度指数I(x,y,t),以上4种组合关系分别对应I(x,y,t)等于3、2、1和0。将雪盖可信度指数的区域(即“遥感”雪盖和“观测”雪盖),共同组成动态反演方法所需的“融合”雪盖。其中,I(x,y,t)＝3有雪和I(x,y,t)＝0无雪的区域可信度较高,在西部台站稀疏地区的区域I(x,y,t)＝2比I(x,y,t)＝l的区域可信度髙,而在东部台站密集地区I(x,y,t)＝1的区域比I(x,y,t)＝2的区域可信度高。
步骤3：针对不同的雪盖可信度指数,提出“时空距离权重法”获取动态反演所需的权重系数R(x,y,t)
初步的格点反演系数是时空动态变化的,这是其优势,但它是由测站数据空间插值得到的,而在西部地区测站稀少,当日有雪的站就更稀少,致使西部遥感有雪的地区常得不到反演系数或得到的反演系数可信度低(因其距离有雪站的空间距离太远),此时可参考无时间变化的经验值(某时段的平均值)来解决这一问题,即可适当使用初步格点反演系数A0(x,y,t)年内有雪时的均值A0m(x,y)作为一定参考,因为A0m(x,y)有值的区域要比A0(x,y,t)多而且稳定。某格点距离有雪站的空间距离越远,越应更多地参考该点的“经验值”A0m(x,y),而不是“观测值”A0(x,y,t)。最终使用时空动态变化的A0(x,y,t)及无时间变化的年均值A0m(x,y)共同决定反演系数。权重系数R和1-R实际上代表在多大程度上使用这两者的结果。
A.观测有雪(即I(x,y,t)＝3或I(x,y,t)＝1)时,首先,确定测站数据影响半径r0。:赵亮等(2010)给出了中国境内各格点到相邻最近观测站点的空间距离分布,最大值为403.8km,为了使测站数据充分发挥作用,设定测站数据影响半径＝403.8km；然后,计算权重系数
R(x,y,t)＝r(x,y,t)/r0
其中,r(x,y,t)为之前计算的该日各格点离最近有雪站的距离。由于这里测站数据影响半径r0取为格点离站点的最大可能距离,所以,这里一定满足0≤R(x,y,t)≤1，此时其反演系数将由“观测值”A0(x,y,t)(使用了该日测站雪深插值结果)和“经验值”A0m(x,y)(初步反演系数年均值)共同决定。
B.遥感有雪,观测无雪(I(x,y,t)＝2)且年平均格点反演系数A0m(x,y)〉0时,令权重系数R(x,y,t)＝l,即其反演系数将由"经验值”A0m(x,y)代替。
步骤4、计算动态反演系数
当R(x,y,t)有值时,利用权重法计算动态反演系数
A(x,y,t)＝(1-R(x,y,t))xA0(x,y,t)+R(x,y,t)xA0m(x,y)
式中,存在两种极限情况:当R(x,y,t)＝0时即格点与有雪站点位置重合时,完全由该日该格点初步的反演系数A0(x,y,t)作为动态反演系数A(x,y,t)；而当R(x,y,t)＝l时,即格点位于测站数据影响半径边缘时,完全由该位置的初步反演系数年均值A0m(x,y)作为动态反演系数A(x,y,t)。而在大多数情况下,最终的动态反演系数由初步的反演系数A0(x,y,t)和其年均值A0m(x,y)及该格点离最近有雪站的距离r(x,y,t)(决定权重系数R(x,y,t)大小)来共同决定。
B.对于遥感有雪，观测无雪(I(x,y,t)＝2)，而年平均格点反演系数A0m(x,y)≤0，则动态反演系数由最近有雪格点(x',y')的年均值代替，即A(x,y,t)＝A0m(x',y')。
C.确定为无雪(雪盖可信度I(x,y,t)＝0)的格点，令A(x,y,t)＝0。
步骤5：计算雪深
D(x,y,t)＝A(x,y,t)×ΔT(x,y,t)
通过上述具体操作步骤，能够实现本发明所述输电线路冰雪灾害进行监测，预防因局部微气象因素造成的输电线路覆冰事故，保护电网的安全运行。
通过以下实施例验证本发明的有益效果。
实施例
以某省电力公司为例，将该电力公司某一严重隐患的山区电网为试点，该山区内分布有1000kV重点超高压输电线路，特殊地形分布多条由于微地形微气象引起的冰雪灾害频发的线路，具体构建方法如下：
步骤1：数据处理
获取初步的观测格点雪深:利用气象学上应用较普遍的Cressman插值方法将测站雪深插到0.225°网格点上,并去除小于0的虚假格点雪深,得到初步的观测格点雪深Do(x,y,t)。这里将负值剔除。
获取初步的格点反演系数及其年均值:首先，利用NSIDC提供的坐标转换工具EASE-Grid投影的SSM/I亮温数据(25km分辨率)转换成等经纬度投影亮温数据(0.225°分辨率)；其次,获取中国范围内各通道逐日(1987年7月一2009年11月)亮温数据,缺测的点用之前时次升轨和降轨数据补齐,并计算19和37GHz水平极化亮温差ΔT(x,y,t)；最后,利用式
A0(x,y,t)＝D0(x,y,t)/ΔT(x,y,t)
获取初步的格点反演系数A0(x,y,t),并进一步得到其年内有雪时的均值A0m(x,y)。这里,保留ΔT(x,y,t)<0即A0(x,y,t)<O的格点,因为实际上亮温差小于0并不意味着一定无雪(尤其在东部地区),初步的格点反演系数暂时先保留这样的格点,后面再使用一定的方法从中筛选出有雪的点,有利于提高东部地区的反演精度。
获取逐日“遥感”雪盖:利用积雪分类树方法(Grody.etal,1996),获取未考虑测站实测数据的逐日纯“遥感”雪盖。
获取逐日“观测”雪盖:根据某日距离某格点最近的站观测雪深是否大于0,来判断该日该格点观测是否有雪,这样,获得未考虑遥感数据的逐日纯“观测”雪盖。这样得到的“观测”雪盖在中东部地区比用空间插值方法得到的雪盖更为合理,而后者会出现许多虚假的有雪区域。而在西部得到的“观测”雪盖往往偏小,但可以根据“遥感”雪盖纠正。
计算每日各格点离最近有雪站的距离r(x,y,t)。
步骤2：计算雪盖可信度指数并获得"融合”雪盖
根据遥感雪盖和观测雪盖的不同组合关系(存在4种组合关系:遥感和观测都有雪,遥感有雪观测无雪,遥感无雪观测有雪以及遥感和观测都无雪),计算出雪盖可信度指数I(x,y,t),以上4种组合关系分别对应I(x,y,t)等于3、2、1和0。将雪盖可信度指数的区域(即“遥感”雪盖和“观测”雪盖),共同组成动态反演方法所需的“融合”雪盖。其中,I(x,y,t)＝3有雪和I(x,y,t)＝0无雪的区域可信度较高,在西部台站稀疏地区的区域I(x,y,t)＝2比I(x,y,t)＝l的区域可信度髙,而在东部台站密集地区I(x,y,t)＝1的区域比I(x,y,t)＝2的区域可信度高。
步骤3：针对不同的雪盖可信度指数,提出“时空距离权重法”获取动态反演所需的权重系数R(x,y,t)
初步的格点反演系数是时空动态变化的,这是其优势,但它是由测站数据空间插值得到的,而在西部地区测站稀少,当日有雪的站就更稀少,致使西部遥感有雪的地区常得不到反演系数或得到的反演系数可信度低(因其距离有雪站的空间距离太远),此时可参考无时间变化的经验值(某时段的平均值)来解决这一问题,即可适当使用初步格点反演系数A0(x,y,t)年内有雪时的均值A0m(x,y)作为一定参考,因为A0m(x,y)有值的区域要比A0(x,y,t)多而且稳定。某格点距离有雪站的空间距离越远,越应更多地参考该点的“经验值”A0m(x,y),而不是“观测值”A0(x,y,t)。最终使用时空动态变化的A0(x,y,t)及无时间变化的年均值A0m(x,y)共同决定反演系数。权重系数R和1-R实际上代表在多大程度上使用这两者的结果。
A.观测有雪(即I(x,y,t)＝3或I(x,y,t)＝1)时,首先,确定测站数据影响半径r0。:赵亮等(2010)给出了中国境内各格点到相邻最近观测站点的空间距离分布,最大值为403.8km,为了使测站数据充分发挥作用,设定测站数据影响半径＝403.8km；然后,计算权重系数
R(x,y,t)＝r(x,y,t)/r0
其中,r(x,y,t)为之前计算的该日各格点离最近有雪站的距离。由于这里测站数据影响半径r0取为格点离站点的最大可能距离,所以,这里一定满足0≤R(x,y,t)≤1，此时其反演系数将由“观测值”A0(x,y,t)(使用了该日测站雪深插值结果)和“经验值”A0m(x,y)(初步反演系数年均值)共同决定。
B.遥感有雪,观测无雪(I(x,y,t)＝2)且年平均格点反演系数A0m(x,y)〉0时,令权重系数R(x,y,t)＝l,即其反演系数将由"经验值”A0m(x,y)代替。
步骤4、计算动态反演系数
当R(x,y,t)有值时,利用权重法计算动态反演系数
A(x,y,t)＝(1-R(x,y,t))xA0(x,y,t)+R(x,y,t)xA0m(x,y)
式中,存在两种极限情况:当R(x,y,t)＝0时即格点与有雪站点位置重合时,完全由该日该格点初步的反演系数A0(x,y,t)作为动态反演系数A(x,y,t)；而当R(x,y,t)＝l时,即格点位于测站数据影响半径边缘时,完全由该位置的初步反演系数年均值A0m(x,y)作为动态反演系数A(x,y,t)。而在大多数情况下,最终的动态反演系数由初步的反演系数A0(x,y,t)和其年均值A0m(x,y)及该格点离最近有雪站的距离r(x,y,t)(决定权重系数R(x,y,t)大小)来共同决定。
B.对于遥感有雪，观测无雪(I(x,y,t)＝2)，而年平均格点反演系数A0m(x,y)≤0，则动态反演系数由最近有雪格点(x',y')的年均值代替，即A(x,y,t)＝A0m(x',y')。
C.确定为无雪(雪盖可信度I(x,y,t)＝0)的格点，令A(x,y,t)＝0。
步骤5：计算雪深
D(x,y,t)＝A(x,y,t)×ΔT(x,y,t)
通过上述具体操作步骤，能够实现本发明所述输电线路冰雪灾害进行监测，预防因局部微气象因素造成的输电线路覆冰事故，保护电网的安全运行。
以上所述仅是本发明的优选实施方式和实施例，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。