電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

李源林 林忠 尹沁

摘要：為設(shè)計(jì)一種用于電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的系統(tǒng)，綜合營(yíng)配調(diào)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采錄成果和氣象歷史數(shù)據(jù)，深度挖掘電網(wǎng)專業(yè)應(yīng)用與氣象、位置和時(shí)節(jié)之間的關(guān)系，探索電網(wǎng)專業(yè)需求與氣象影響的大數(shù)據(jù)模型，研究電網(wǎng)氣象海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理方法，設(shè)計(jì)電網(wǎng)氣象海量數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲(chǔ)管理技術(shù)，建立一個(gè)以大數(shù)據(jù)處理技術(shù)為基礎(chǔ)的電網(wǎng)氣象數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，并逐步針對(duì)不同電網(wǎng)實(shí)際需求建立相應(yīng)的災(zāi)害監(jiān)測(cè)、預(yù)警分析模塊，為電力行業(yè)各業(yè)務(wù)層用戶提供全兼容數(shù)據(jù)接口和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

關(guān)鍵詞：電網(wǎng)氣象;災(zāi)害監(jiān)測(cè);大數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）22-0246-06

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Design and Implementation For Grid Disaster Monitoring and Precision Forecasting System

LI Yuan-lin1，LIN Zhong 2，YIN Qin 1

（1.Hubei Central China Technology Development of Electric Power CO.LTD，Wuhan 430077， China; 2.MLOGCN（Wuhan）Technology Co.LTD，Wuhan 430074， China）

Abstract： To design a system for grid disaster monitoring and accurate forecasting， comprehensively adjust the basic data acquisition results and meteorological historical data， and deeply explore the relationship between power grid professional application and meteorology， location and time， and explore the professional demand and weather of power grid. The impacted big data model， the real-time processing method of grid meteorological massive data， the design of grid meteorological massive data optimized storage management technology， the establishment of a grid data analysis platform based on big data processing technology， and gradually establish corresponding corresponding to the actual needs of different grids The disaster monitoring and early warning analysis module provides fully compatible data interfaces and data visualization technologies for users in the power industry.

Key words： Grid meteorology; Disaster monitoring; Big Data

隨著電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨完善和電網(wǎng)管理水平不斷提高，電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定水平也大幅度提高，然而雷暴、覆冰等自然災(zāi)害等引發(fā)的電網(wǎng)事故仍時(shí)有發(fā)生，嚴(yán)重的自然災(zāi)害所造成的后果是不容忽視的。近年來(lái)，嚴(yán)重雷暴、覆冰等災(zāi)害給我國(guó)很多地區(qū)造成大面積停電事故，網(wǎng)架結(jié)構(gòu)受到嚴(yán)重破壞，已經(jīng)給我們敲響了潛在危機(jī)的警鐘。

為應(yīng)對(duì)雷暴和覆冰等各種自然災(zāi)害問(wèn)題，我們國(guó)家也在積極尋找有效的方法來(lái)對(duì)氣象災(zāi)害進(jìn)行預(yù)報(bào)預(yù)警。一個(gè)完整的氣象災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)[1]，至少需要由監(jiān)測(cè)、預(yù)警和信息發(fā)布等部分構(gòu)成。

我國(guó)高度重視氣象信息在電力行業(yè)的應(yīng)用[2]。中國(guó)氣象局系統(tǒng)中有完備的氣象預(yù)警信息制作和發(fā)布機(jī)制，并通過(guò)多種手段及時(shí)向社會(huì)發(fā)布，并為電網(wǎng)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。電網(wǎng)系統(tǒng)各級(jí)部門(mén)積極開(kāi)展“電網(wǎng)災(zāi)害預(yù)警”研究[2，3]，在氣象災(zāi)害預(yù)警、電網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)、故障搶修優(yōu)化等方面做了大量有益探索，大大促進(jìn)了生產(chǎn)。主要依托于現(xiàn)代信息技術(shù)，采取更有效的災(zāi)情預(yù)報(bào)技術(shù)和監(jiān)測(cè)技術(shù)[4]，高效地利用與整合有限的資源，提高特高壓輸電通道應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力和緊急事件快速反應(yīng)能力。在國(guó)內(nèi)的沿海發(fā)達(dá)地區(qū)已經(jīng)開(kāi)展輸電線路與氣象條件分析的相關(guān)研究，相關(guān)的服務(wù)系統(tǒng)、預(yù)警和預(yù)報(bào)系統(tǒng)也在逐步建立和完善。

但是在電網(wǎng)災(zāi)害預(yù)警的研究方面，對(duì)特定環(huán)境的特高壓通道電網(wǎng)特有災(zāi)害研究工作（如雷暴和覆冰）偏于籠統(tǒng)，時(shí)效性一般，大部分的研究都集中于電網(wǎng)本身的狀態(tài)或者只是簡(jiǎn)單使用氣象部門(mén)提供的災(zāi)害預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)本身，二者結(jié)合的手段較為單一，也不便于整體統(tǒng)計(jì)評(píng)估。盡管有些研究工作也提到了非電網(wǎng)本身信息對(duì)電網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究的重要性[5，6]，但由于其不可計(jì)量性沒(méi)有形成系統(tǒng)的研究，尚未建立適用于針對(duì)特高壓輸電通道的特定災(zāi)害的監(jiān)測(cè)、分析預(yù)警模型。以上缺陷使得目前的電網(wǎng)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)只能進(jìn)行初步監(jiān)測(cè)、分析和預(yù)警，而不是精確分析預(yù)警。

1 電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 邏輯結(jié)構(gòu)

電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)采用基于MVC的設(shè)計(jì)模式，是由具有統(tǒng)一接口定義方式的組件和一些功能松耦合模塊的架構(gòu)模式。實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的高可用性、高可靠性和高可擴(kuò)展性。

如下圖所示：

采用B/S架構(gòu)，相較于傳統(tǒng)的應(yīng)用系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)一般使用客戶端/服務(wù)器（Client/Server）的結(jié)構(gòu)，這種胖客戶端的模式不易于維護(hù)，且數(shù)據(jù)安全性較低，而瀏覽器/服務(wù)器（Browser/Server）的體系架構(gòu)則很好地克服了這些缺點(diǎn)。在這種架構(gòu)下，用戶界面完全通過(guò)瀏覽器進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和展示，中間的WEB應(yīng)用層則負(fù)責(zé)連通前端瀏覽器展示層以及后端數(shù)據(jù)層，形成所謂的3-tier架構(gòu)體系。

采用上述開(kāi)發(fā)模型，不僅實(shí)現(xiàn)了視圖、控制器與模型的徹底分離，而且還實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)邏輯層與持久層的分離。這樣無(wú)論前端如何變化，模型層只需很少的改動(dòng)，并且數(shù)據(jù)庫(kù)的變化也不會(huì)對(duì)前端有所影響，大大提高了系統(tǒng)的可復(fù)用性。而且由于不同層之間耦合度小。

如圖上圖中所示：

1.客戶端僅需要瀏覽器來(lái)進(jìn)行操作。

2.系統(tǒng)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)安全驗(yàn)證，系統(tǒng)身份驗(yàn)證進(jìn)入下一步操作。

3.登錄至系統(tǒng)（Web應(yīng)用服務(wù)器）后，Web應(yīng)用服務(wù)器再對(duì)其用戶請(qǐng)求作處理后，經(jīng)過(guò)一系列的運(yùn)算控制，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取用戶請(qǐng)求的數(shù)據(jù)。

4.在底層應(yīng)用環(huán)節(jié)中記錄用戶所操作的內(nèi)容，以日志形式存儲(chǔ)。

5.數(shù)據(jù)獲取成功后，返回給用戶請(qǐng)求頁(yè)，以視圖形式呈現(xiàn)出來(lái)。

1.2 技術(shù)架構(gòu)

系統(tǒng)采用目前流行的三層架構(gòu)思想，經(jīng)擴(kuò)展后形成多層架構(gòu)體系，同時(shí)采用Bootstrap前端框架、ORM數(shù)據(jù)對(duì)象模型框架以及 AJAX 等富客戶端（RIA）的先進(jìn)技術(shù)，保持整個(gè)系統(tǒng)的先進(jìn)性、可擴(kuò)展性。

1.Client客戶端，以瀏覽器為載體，應(yīng)用于日常系統(tǒng)管理及維護(hù)。

2.系統(tǒng)從職責(zé)上分為四層：表示層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)持久層和域模塊層，搭建結(jié)構(gòu)清晰、可復(fù)用性好、維護(hù)方便的Web應(yīng)用程序。

視圖層：描述用戶操作的頁(yè)面整體格局與具體操作的內(nèi)容項(xiàng)，涉及首頁(yè)登錄界面、主內(nèi)容頁(yè)、左側(cè)導(dǎo)航菜單頁(yè)等相關(guān)頁(yè)面。

業(yè)務(wù)邏輯層：以服務(wù)類（Service類）為主來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)主要的業(yè)務(wù)邏輯，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的服務(wù)接口（Controller），對(duì)用戶頁(yè)面下相應(yīng)的功能操作及邏輯處理過(guò)程進(jìn)行開(kāi)發(fā)，如登錄需要接收用戶用戶名及密碼，通過(guò)此層來(lái)進(jìn)行調(diào)用后臺(tái)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行加密驗(yàn)證。

數(shù)據(jù)訪問(wèn)層：以解釋數(shù)據(jù)為目標(biāo)，涵蓋業(yè)務(wù)需要的相對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)操作對(duì)象，包括諸多常用的讀寫(xiě)權(quán)限功能操作及對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)操作的安全日志記錄功能。

模型層：通過(guò)ORM（關(guān)系數(shù)據(jù)模型），將系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)及字段進(jìn)行實(shí)體化，便于在上幾層引用其相關(guān)屬性及內(nèi)置方法，為系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及維護(hù)提供更多簡(jiǎn)易性、安全性、規(guī)范性的參考。

1.3 邏輯分層

1.3組件關(guān)聯(lián)

1.4功能組件

1.5 接口組件

接口內(nèi)容如下：

接口組件分項(xiàng)說(shuō)明：

1.6算法實(shí)現(xiàn)

1.6.1 覆冰預(yù)警算法

（1）覆冰預(yù)警等級(jí)

覆冰預(yù)警分為綠、黃、橙、紅四個(gè)級(jí)別，對(duì)應(yīng)采取的措施如下：

綠色：無(wú)覆冰可能，正常監(jiān)視;

黃色：輕微覆冰可能，加強(qiáng)監(jiān)視;

橙色：覆冰可能性較大，密切監(jiān)視，并準(zhǔn)備除冰的相關(guān)人員和設(shè)備;

紅色：線路已經(jīng)覆冰，根據(jù)覆冰增長(zhǎng)情況，適時(shí)安排除冰作業(yè)。

（2）覆冰預(yù)警算法

覆冰預(yù)警算法流程圖如圖7。

本覆冰預(yù)警算法采用高分辨率的數(shù)值模式數(shù)據(jù)。首先判斷濕度條件是否有利于覆冰生成，即降雨量>0或相對(duì)濕度>80%。如果條件不滿足則無(wú)覆冰預(yù)警，條件滿足則進(jìn)入下一階段。

進(jìn)一步判斷過(guò)冷水滴粘附凍結(jié)的環(huán)境氣溫條件，即氣溫是否小于<1℃。如果條件不滿足則無(wú)覆冰預(yù)警，條件滿足則進(jìn)入下一階段。

當(dāng)具備了形成覆冰的氣溫和水汽條件后，空氣中通常存在足量過(guò)冷水滴，此時(shí)風(fēng)速對(duì)于導(dǎo)線對(duì)過(guò)冷水滴的碰撞捕獲率起重要作用。若風(fēng)速小于3m/s，則導(dǎo)線對(duì)過(guò)冷水滴的捕獲率較小，覆冰質(zhì)量較低，發(fā)布覆冰黃色預(yù)警。若風(fēng)速大于3m/s，則覆冰過(guò)程加快，發(fā)布覆冰橙色預(yù)警。

如果上述氣象條件的持續(xù)時(shí)間超過(guò)6小時(shí)，則會(huì)導(dǎo)致覆冰的累積增長(zhǎng)，橙色預(yù)警升級(jí)為紅色預(yù)警。若氣溫回升高于2℃超過(guò)6小時(shí)，則預(yù)警解除。

在發(fā)布預(yù)警后，根據(jù)不同的天氣類型對(duì)覆冰進(jìn)行分類。有降雨或大霧天氣，氣溫<-5℃歸類為霧凇覆冰，氣溫-5～0℃歸類為雨凇覆冰。無(wú)降雨但有降雪天氣，氣溫在0℃附近歸類為雪凇覆冰，且氣溫≥0℃為濕雪覆冰，氣溫<0℃為干雪覆冰。

1.6.2 雷電預(yù)警算法

（1）雷電預(yù)警算法流程

利用EC數(shù)值模式天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品，在大的空間尺度上給出整個(gè)區(qū)域在0-24h內(nèi)發(fā)生雷電活動(dòng)的可能性（雷電活動(dòng)潛勢(shì)預(yù)報(bào)），然后逐步引入時(shí)空分辨率越來(lái)越細(xì)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)和實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)（閃電定位儀和雷達(dá)資料），對(duì)有可能發(fā)生或已經(jīng)發(fā)生閃電的區(qū)域進(jìn)行識(shí)別、跟蹤、外推和預(yù)測(cè)，得出雷電臨近預(yù)報(bào)結(jié)果。

（2）雷電潛勢(shì)預(yù)報(bào)算法說(shuō)明

強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)一般考慮三個(gè)要素：1、抬升條件2、水汽條件3、不穩(wěn)定條件。

從空間分辨率為0.25°×0.25°的EC數(shù)值模式格點(diǎn)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品中選取代表不穩(wěn)定條件的物理量指標(biāo)：SI指數(shù)，K指數(shù)，850hpa假相當(dāng)位溫，500-850hpa溫度差， 500-850hpa假相當(dāng)位溫差值，850hPa假相當(dāng)位溫等;代表水汽條件的物理量指標(biāo)：850hPa比濕，500hPa溫度露點(diǎn)差， 700hPa溫度露點(diǎn)差， 850hPa溫度露點(diǎn)差，925hPa溫度露點(diǎn)差等。根據(jù)2012年湖北地區(qū)78站次一天4個(gè)時(shí)間段的雷暴觀測(cè)資料統(tǒng)計(jì)的4萬(wàn)個(gè)多個(gè)樣本，對(duì)以上各個(gè)指數(shù)與雷暴日進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，提取出10個(gè)雷暴潛勢(shì)預(yù)報(bào)指標(biāo)及其相應(yīng)閾值。

該潛勢(shì)預(yù)報(bào)方法通過(guò)累加所選物理參數(shù)超過(guò)閾值的數(shù)量來(lái)計(jì)算雷電的潛勢(shì)預(yù)報(bào)概率，例如如果超過(guò)7個(gè)物理量滿足所設(shè)定閾值，則雷暴潛勢(shì)概率為70%。

在傳統(tǒng)天氣預(yù)報(bào)中，預(yù)報(bào)通常需要根據(jù)中尺度天氣形勢(shì)對(duì)格點(diǎn)預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行人工修正。在本算法中根據(jù)500hpa和700hpa風(fēng)場(chǎng)的方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient， HOG）特征來(lái)對(duì)中尺度天氣系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。 HOG特征是一種在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理中用來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的特征描述子。它通過(guò)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來(lái)構(gòu)成特征。本算法利用SVM分類器對(duì)2000個(gè)風(fēng)場(chǎng)樣本的HOG特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，識(shí)別槽線、鋒面等天氣形勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)上述格點(diǎn)潛勢(shì)預(yù)報(bào)結(jié)果的自動(dòng)訂正。

（3） 雷電臨近預(yù)警算法說(shuō)明

天氣雷達(dá)是作為強(qiáng)對(duì)流天氣監(jiān)測(cè)最有效的手段之一，該算法根據(jù)2016年長(zhǎng)江中下游地區(qū)的5000個(gè)雷電樣本和雷達(dá)反射率的相關(guān)分析結(jié)果，采用7km高度出現(xiàn)30dBz回波和10km回波頂高作為雷電預(yù)警指標(biāo)。由于我國(guó)現(xiàn)有多普勒雷達(dá)普遍存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，高強(qiáng)度的虛假回波通常會(huì)造成閃電誤報(bào)，因此需要根據(jù)潛勢(shì)預(yù)報(bào)結(jié)果和閃電實(shí)況數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)判斷，減少誤報(bào)率。

（4）雷電外推算法說(shuō)明

光流法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的重要方法，用來(lái)描述相對(duì)于觀察者的運(yùn)動(dòng)所造成的觀測(cè)目標(biāo)、表面或邊緣的運(yùn)動(dòng)。光流法具有高彈性、高靈活性等特點(diǎn)，可以模擬出接近理想的運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)，能準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物的識(shí)別、追蹤和運(yùn)動(dòng)估計(jì)。

光流速度矢量用兩個(gè)分量u，v來(lái)表達(dá)。假設(shè)笛卡爾坐標(biāo)平面上有一點(diǎn)（x，y），該點(diǎn)在時(shí)刻t的灰度值（雷達(dá)回波強(qiáng)度）為I（x，y，z）。假定該點(diǎn)在t+Δt時(shí)運(yùn)動(dòng)到（x+Δx，y+Δy），在一定時(shí)間間隔Δt內(nèi)灰度值保持不變，即

I（x+uΔt，y+vΔt，t+Δt）=I（x，y，z）

上式隨時(shí)間一階展開(kāi)后得到光流約束方程

Ixu+ Iyv+ It=0

由于光流有兩個(gè)未知變量u和v，而光流約束方程只有一個(gè)方程，因此需要引入進(jìn)一步的約束條件才能完全確定光流。因?yàn)榕R近預(yù)報(bào)關(guān)注回波精細(xì)化的局地預(yù)報(bào)，本算法選定Lucas-Kanade局部約束法作為計(jì)算光流的約束條件，利用圖像的Harris角點(diǎn)附近的多個(gè)光流方程的解來(lái)代表圖像的局域光流。

與傳統(tǒng)的交叉相關(guān)法相比，光流法立足于圖像在時(shí)空尺度上的變化，而不是選定不變特征再跟蹤不變特征移動(dòng)的方式。將光流法應(yīng)用于雷電臨近預(yù)報(bào)，不僅可以得到回波的外推預(yù)報(bào)，還可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)的雷暴外推方法（交叉相關(guān)法）的缺陷，提升臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能。

2 結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種用于災(zāi)害監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的系統(tǒng)針對(duì)電網(wǎng)工作構(gòu)建了專有系統(tǒng)，支持對(duì)電網(wǎng)氣象大數(shù)據(jù)平臺(tái)的整體架構(gòu)規(guī)劃設(shè)計(jì)，使其符合氣象和電力數(shù)據(jù)的接入、存儲(chǔ)、查詢和分析，完成電網(wǎng)氣象檢測(cè)預(yù)警大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的搭建，支持對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)的接入、電網(wǎng)和氣象大數(shù)據(jù)的快速存取、不同電網(wǎng)專業(yè)分析模型的掛接、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)查詢計(jì)算和災(zāi)害預(yù)警分析計(jì)算。完成電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)收集并有效利用更加細(xì)密的氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù)、精細(xì)化格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展現(xiàn);分析電網(wǎng)相關(guān)的氣象災(zāi)害，針對(duì)雷暴和覆冰兩種災(zāi)害類型研發(fā)特征氣象災(zāi)害預(yù)警算法，利用高精細(xì)度大氣數(shù)值模擬方法，結(jié)合電網(wǎng)設(shè)備精細(xì)化數(shù)據(jù)與電網(wǎng)特有氣象災(zāi)害分析模型，做出準(zhǔn)確及時(shí)的災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警，從而提前布防，有計(jì)劃的檢修搶修，減少突發(fā)影響、有效提升終端供電服務(wù)質(zhì)量。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】