一种配电网络雷电预报订正方法、系统及存储介质与流程

1.本发明涉及雷电预报技术领域，尤其涉及一种配电网络雷电预报订正方法、系统及存储介质。


背景技术：

2.雷电天气是一种自然界中频繁发生的强对流天气，因其强大的电流、炙热的高温、强烈的电磁辐射以及猛烈的高压冲击波等物理效应，给电力、铁路、航空等领域带来了巨大的损失，在配电网络中，雷电一般会引起线路闪络跳闸，从而对于电网设施的运行造成严重的影响，因此，需要开展雷电的预报预警工作以减少雷电对电网设备运行的影响，并对配电网络进行相应的保护。目前，在进行雷电的预报预警工作时，大多采用天气预报模式来对雷电进行预报预警，在利用天气预报模式进行雷电预报时，由于缺乏物理模型的支持，雷电预报预警在时空层面上准确度并不高。可见，现有的雷电预报方法存在准确度较低的问题。


技术实现要素：

3.本发明提供了一种配电网络雷电预报订正方法、系统及存储介质，以解决现有的雷电预报方法准确度较低的问题。
4.为了实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：
5.第一方面，本发明提供一种配电网络雷电预报订正方法，包括：
6.获取预报区域的雷电观测数据、气象要素数据和雷电预报数据，并基于气象要素数据得到目标特征变量；
7.根据所述目标特征变量构建雷电预报网络模型，并通过所述雷电观测数据和所述雷电预报数据对所述雷电预报网络模型进行订正，得到目标预报网络模型；
8.通过目标预报网络模型对预报区域进行雷电预报，得到目标预报数据，并对所述目标预报数据进行检验评估，当所述目标预报数据满足检验评估标准时，将所述目标预报数据作为预报区域的雷电预报进行输出。
9.可选的，所述获取预报区域的气象要素数据，包括：
10.获取预报区域的天气预报数据，输出所述天气预报数据中与雷电预报相关的天气预报数据作为气象要素数据。
11.可选的，所述获取预报区域的雷电预报数据，包括：
12.通过多分类回归分析法构建雷电潜势预报模型，并将雷电观测数据输入所述雷电潜势预报模型得到雷电预报数据。
13.可选的，所述基于气象要素数据得到目标特征变量，包括：
14.利用相关系数判别的方法根据气象要素数据与雷电预报的相关系数绝对值大小选取目标特征变量，相关系数公式如下所示：
15.16.其中，r(x,y)为目标特征变量，cov(x,y)为x与y的协方差，var[x]为x的方差，var[y]为y的方差，x指与雷电有关联性的物理量，y指雷电预报情况。
[0017]
可选的，所述对所述目标预报数据进行检验评估，包括：
[0018]
对所述目标预报数据中的命中率、漏报率、误报率和空报率进行计算，得到所述目标预报数据的第一命中率、第一漏报率、第一误报率和第一空报率；
[0019]
对雷电预报数据中的命中率、漏报率、误报率和空报率进行计算，得到雷电预报数据的第二命中率、第二漏报率、第二误报率和第二空报率；
[0020]
将第一命中率与第二命中率进行比较，将第一漏报率与第二漏报率进行比较，将第一误报率和第二误报率进行比较，将第一空报率与第二空报率进行比较；
[0021]
当第一命中率大于第二命中率、第一漏报率小于第二漏报率、第一误报率小于第二误报率、第一空报率小于第二空报率时，判定所述目标预报数据满足检验评估标准，反之，判定所述目标预报数据不满足检验评估标准。
[0022]
可选的，所述命中率、漏报率、误报率和空报率的计算方法如下式所示：
[0023][0024][0025][0026][0027]
其中，na表示正确预报的格点数，nb表示漏报的格点数，nc表示空报的格点数，nd表示未发生雷电的格点数。
[0028]
第二方面，本技术实施例提供一种配电网络雷电预报订正系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一所述方法的步骤。
[0029]
第三方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法步骤。
[0030]
有益效果：
[0031]
本发明提供的配电网络雷电预报订正方法，通过获取预报区域的雷电观测数据、气象要素数据和雷电预报数据，并基于气象要素数据得到目标特征变量，得到目标预报网络模型，并通过目标预报网络模型对预报区域进行雷电预报，得到目标预报数据，并对所述目标预报数据进行检验评估，当所述目标预报数据满足检验评估标准时，将所述目标预报数据作为预报区域的雷电预报进行输出；通过将雷电预报数据与雷电观测数据一起组合进行偏差订正，能够有效提高目标预报模型输出结果的准确性，提高目标预报数据对雷电预报的准确率。
附图说明
[0032]
图1为本发明优选实施例的配电网络雷电预报订正方法的流程图之一；
[0033]
图2为本发明优选实施例的配电网络雷电预报订正方法的流程图之二。
具体实施方式
[0034]
下面对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035]
除非另作定义，本发明中使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也相应地改变。
[0036]
实施例1，请参见图1-2：
[0037]
本技术实施例提供一种配电网络雷电预报订正方法，包括：
[0038]
获取预报区域的雷电观测数据、气象要素数据和雷电预报数据，并基于气象要素数据得到目标特征变量；
[0039]
根据所述目标特征变量构建雷电预报网络模型，并通过所述雷电观测数据和所述雷电预报数据对所述雷电预报网络模型进行订正，得到目标预报网络模型；
[0040]
通过目标预报网络模型对预报区域进行雷电预报，得到目标预报数据，并对所述目标预报数据进行检验评估，当所述目标预报数据满足检验评估标准时，将所述目标预报数据作为预报区域的雷电预报进行输出。
[0041]
在上述实施例中，通过获取预报区域的雷电观测数据、气象要素数据和雷电预报数据，并基于气象要素数据得到目标特征变量，得到目标预报网络模型，并通过目标预报网络模型对预报区域进行雷电预报，得到目标预报数据，并对所述目标预报数据进行检验评估，当所述目标预报数据满足检验评估标准时，将所述目标预报数据作为预报区域的雷电预报进行输出；通过将雷电预报数据与雷电观测数据一起组合进行偏差订正，能够有效提高目标预报模型输出结果的准确性，提高目标预报数据对雷电预报的准确率。
[0042]
可选的，所述获取预报区域的气象要素数据，包括：
[0043]
获取预报区域的天气预报数据，输出所述天气预报数据中与雷电预报相关的天气预报数据作为气象要素数据。
[0044]
可选的，所述获取预报区域的雷电预报数据，包括：
[0045]
通过多分类回归分析法构建雷电潜势预报模型，并将雷电观测数据输入所述雷电潜势预报模型得到雷电预报数据。
[0046]
可选的，所述基于气象要素数据得到目标特征变量，包括：
[0047]
利用相关系数判别的方法根据气象要素数据与雷电预报的相关系数绝对值大小选取目标特征变量，相关系数公式如下所示：
[0048]
[0049]
其中，r(x,y)为目标特征变量，cov(x,y)为x与y的协方差，var[x]为x的方差，var[y]为y的方差，x指与雷电有关联性的物理量，y指雷电预报情况。
[0050]
在上述实施例中，r大于0表示正相关，r小于0表示负相关，r等于0表示不相关，r的绝对值越大表示相关性越高，其绝对值的最大值不超过1；
[0051]
x指与雷电有关联性的物理量，包括k指数，修正指数，a指数，tt指数，抬升指数，沙氏指数，深对流指数，大气可降水量，700～400平均相对湿度，y指雷电预报情况。
[0052]
可选的，所述对所述目标预报数据进行检验评估，包括：
[0053]
对所述目标预报数据中的命中率、漏报率、误报率和空报率进行计算，得到所述目标预报数据的第一命中率、第一漏报率、第一误报率和第一空报率；
[0054]
对雷电预报数据中的命中率、漏报率、误报率和空报率进行计算，得到雷电预报数据的第二命中率、第二漏报率、第二误报率和第二空报率；
[0055]
将第一命中率与第二命中率进行比较，将第一漏报率与第二漏报率进行比较，将第一误报率和第二误报率进行比较，将第一空报率与第二空报率进行比较；
[0056]
当第一命中率大于第二命中率、第一漏报率小于第二漏报率、第一误报率小于第二误报率、第一空报率小于第二空报率时，判定所述目标预报数据满足检验评估标准，反之，判定所述目标预报数据不满足检验评估标准。
[0057]
可选的，所述命中率、漏报率、误报率和空报率的计算方法如下式所示：
[0058][0059][0060][0061][0062]
其中，na表示正确预报的格点数，nb表示漏报的格点数，nc表示空报的格点数，nd表示未发生雷电的格点数。
[0063]
在上述实施例中，具体如表所示：
[0064][0065]
比较订正结果与预报结果的命中率、漏报率、误报率和空报率计算结果，若订正结果相关数据均优于预报结果，则该订正方法具备可靠性。
[0066]
实施例2：
[0067]
本实施例中，首先收集预报区域内电网自建或气象局的雷电定位等历史雷电观测
资料；并将历史雷电观测资料标准化插值至3*3km的标准化网格，利用wrf模式进行数值天气预报计算与雷电相关的气象因素，通过多分类logistic回归分析法建立雷电预报模型，输入历史雷电观测资料，得到雷电预测数据，通过相关系数判别的方法，根据气象因素与雷电的相关性选取特征变量，结合预报数据、实时观测数据，通过构建fuse-cunet网络模型进行相应的预报订正，最终通过检验评估，确定训练出配网雷电预报订正模型。
[0068]
本实施例中，具体筛选出最高的7个相关物理量，并依据k指数、沙式指数si、a指数、700hpa温度露点差、850hpa温度露点差、925hpa温度露点差、850hpa和500hpa温度差，将数据输入cu-net网络中制作该预报时刻的有效补偿特征图，将其与雷电实测数据、雷电预报数据一起组合进行偏差订正。
[0069]
本技术实施例还提供一种配电网络雷电预报订正系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述配电网络雷电预报订正方法中任一所述方法的步骤。
[0070]
上述的配电网络雷电预报订正系统，可以实现上述的配电网络雷电预报订正方法的各个实施例，且能达到相同的有益效果，此处，不做赘述。
[0071]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法步骤。
[0072]
该可读存储介质可以实现上述的配电网络雷电预报订正方法的各个实施例，且能达到相同的有益效果，此处，不做赘述。
[0073]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。