hpa。本实施例中选取中心点为30.5N，103.7E。
[0021]利用三维变分同化技术同化电网观测资料时，进入同化系统的观测资料质量和数量直接影响同化结果，观测资料的质量主要由观测仪器和观测过程决定，而数量由同化过程的质量控制决定。
[0022]S2、精细化气象预报准确性评估:将电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值进行对比评估，从而选取偏差最小、预报最准确的数值模拟方案。
[0023]所述的步骤S2中具体评估内容包括:
521、风速:计算电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值间的相关系数R、符合指数Ι0Α、均方根误差RMSE、标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME;
522、风向:计算电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值间的相关系数R、符合指数Ι0Α、均方根误差RMSE;
523、温度:计算电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值间的相关系数R、符合指数1A、均方根误差RMSE、标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME;
524、相对湿度:计算电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值间的相关系数R、符合指数10A、均方根误差RMSE、标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME;
525、根据S21?S24得到的结果，分析评估数值模拟结果与电网沿线实测站点实测值的偏差程度，从而选取偏差最小、预报最准确的数值模拟方案。
[0024]本实施例中，根据电网沿线实测站点风速、风向、温度及相对湿度15分钟的实测值与WRF模式的模拟值进行对比评估，电网沿线实测站点的分布位置如图3所示，图4是本实施例的WRF模式模拟风速结果与实测值的统计指标对比，图5本实施例的WRF模式模拟风向结果与实测值的统计指标对比，图6本实施例的WRF模式模拟温度结果与实测值的统计指标对比，图7本实施例的WRF模式模拟相对湿度结果与实测值的统计指标对比。
[0025](1)风速
如图4所示，方案1 -3的相关系数R、符合指数Ι0Α、均方根误差RMSE、标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME的值几乎相等，说明方案2及方案3的风速模拟对控制试验的影响不明显。方案4的相关系数提高到了 0.51，符合指数达到了将近0.7，均方根误差RMSE也降至1.32m/s，说明模式在加入电网微气象观测资料同化全时段时，模拟值与观测值的变化趋势更加吻合，程度优于其它三种方案的50%左右。
[0026](2)风向
如图5所示，由于风向是按照360度顺时针方向考虑的，所以风向的评估不考虑标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME统计参数，所以在NMB和NME在表6中设置为Null。与风速相似，方案1-3的模拟结果非常相似，变化较小，但总体的相关系数R及符合指数Ι0Α都较高，与观测值的变化趋势较吻合。相比三种方案，方案4对模拟结果有所改进，同样优于其它三种方案。
[0027](3)温度
如图6所示，4种方案的相关系数都超过了 0.7，符合指数都达到了 0.8以上，均方根误差RMSE也仅仅在3°C左右，标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME都较低，且4种方案统计参数都较相似，说明对温度的模拟效果较好，能够准确捕捉温度的变化趋势及温度值。同化方案对温度的影响并不明显，在该区域预报及模拟过程中可考虑关闭温度同化功能。
[0028](4)相对湿度
如图7所示，4种方案对相对湿度的模拟都显示了良好的变化趋势以及对峰值的捕捉能力。方案2和方案3对控制试验的影响不大，其中方案2与方案1的统计参数相等，方案3有所改变，但幅度较小，方案4改变幅度较大，相关系数及符合指数分别达到0.7及0.82，标准化平均偏差NMB也达到了较低值-0.01，说明观测资料全时段同化对相对湿度的影响较明显。
[0029]上述结果显示:方案4优于方案1、2、3，选取方案4为数值模拟方案。且上述结果同样显示了各项评价指标具有一致性，考虑评价指标的实用性，标准化平均偏差NMB显示出预报与观测的偏差程度，具有更强的指导意义。
[0030]如上所述，可较好的实现本发明。
【主权项】
1.电网气象监测数据应用于精细化气象预报的评估方法，其特征在于，包括以下步骤: S1、实验方案设计:包括以下4个方案: 方案1:以NCEP预报场资料做背景场，不做任何观测资料同化，利用数值天气预报模式模拟电网沿线气象； 方案2:以NCEP预报场资料做背景场，并同化气象探空资料，利用数值天气预报模式模拟电网沿线气象，同化时段为96小时； 方案3:以NCEP预报场资料做背景场，并同化气象探空资料和电网气象观测资料，利用数值天气预报模式模拟电网沿线气象，同化时段为24小时； 方案4:以NCEP预报场资料做背景场，并同化气象探空资料和电网气象观测资料，利用数值天气预报模式模拟电网沿线气象，同化时段为96小时； S2、精细化气象预报准确性评估:将电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值进行对比评估，从而选取偏差最小、预报最准确的数值模拟方案。2.根据权利要求1所述的电网气象监测数据应用于精细化气象预报的评估方法，其特征在于，所述的NCEP预报场资料是指美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心提供的FNL全球分析资料，从美国国家大气研究中心管理的研究数据档案库中下载获得； 所述的电网气象观测资料为电网沿线实测站点的输变电设备状态监测系统采集的电网气象数据。3.根据权利要求1所述的电网气象监测数据应用于精细化气象预报的评估方法，其特征在于，所述的数值天气预报模式为WRF模式。4.根据权利要求3所述的电网气象监测数据应用于精细化气象预报的评估方法，其特征在于，WFR模式的具体设置为:采用三重嵌套，其最外层网格格点数为90 X 60，水平格距为.27km，中间层网格格点数为72 X 72，水平格距为9km，最内层网格格点数为90 X90，水平格距为3km，垂直方向都分成层37层，模式顶气压为lOOhpa。5.根据权利要求1所述的电网气象监测数据应用于精细化气象预报的评估方法，其特征在于，所述的步骤S2中具体评估内容包括: S21、风速:计算电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值间的相关系数R、符合指数10A、均方根误差RMSE、标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME; S22、风向:计算电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值间的相关系数R、符合指数10A、均方根误差RMSE; S23、温度:计算电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值间的相关系数R、符合指数10A、均方根误差RMSE、标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME; S24、相对湿度:计算电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值间的相关系数R、符合指数10A、均方根误差RMSE、标准化平均偏差NMB及标准化平均误差NME; S25、根据S21?S24得到的结果，分析评估数值模拟结果与电网沿线实测站点实测值的偏差程度，从而选取偏差最小、预报最准确的数值模拟方案。
【专利摘要】本发明公开了电网气象监测数据应用于精细化气象预报的评估方法，包括以下步骤：S1、实验方案设计；S2、精细化气象预报准确性评估：将电网沿线实测站点实测值与上述设计的实验方案的模拟值进行对比评估，从而选取偏差最小、预报最准确的数值模拟方案。本发明的有益效果是：将输变电设备状态监测系统采集的电网气象数据，应用到精细化气象预报技术中，一方面作为气象预报的基础同化数据，另一方面，利用电网气象监测数据检验精细化气象预报准确性。
【IPC分类】G06Q50/06
【公开号】CN105447770
【申请号】CN201510908969
【发明人】曹永兴
【申请人】国网四川省电力公司电力科学研究院, 北京国网富达科技发展有限责任公司, 国家电网公司
【公开日】2016年3月30日
【申请日】2015年12月10日