基于多要素動態(tài)權(quán)重算法的雷電風險智能預警技術研究
孫世軍，韓 洪
（國網(wǎng)山東省電力公司，山東省 濟南市，250000）
Research on Intelligent Lightning Risk Early Warning Technology Based on Multi-factor Dynamic Weight Algorithms
SUN ShiJun,HAN Hong
(State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan City, Shandong Province, 250000)
Abstract: Intelligent lightning risk early warning technology based on multi-factor dynamic weight algorithm is studied. Real-time atmospheric electric field data are accessed to realize the standardized access of real-time data of atmospheric electric field meter. Through the multi-factor dynamic weight algorithm based on incremental data, the lightning location data, atmospheric electric field meter data and Doppler radar data are fused rapidly and intelligent early warning is realized. Through the lightning early warning area, monitoring location and power grid facilities analysis and judgment technology of power grid GIS, combined with real-time meteorological monitoring data on site, it is associated with power grid equipment of power grid GIS platform, which can be accurately labeled as follows: In the area where lightning will occur, the moving trend of thunderclouds will be judged, and lightning-prone poles and towers will be quickly located, which will provide technical support for better monitoring system of transmission and distribution lines and disaster prevention and mitigation in the future.
Key words: multi-factor;dynamic weight algorithm;lightning early warning; risk analysis;intelligent early warning
摘要：基于多要素動態(tài)權(quán)重算法的雷電風險智能預警技術研究，接入實時大氣電場數(shù)據(jù)，實現(xiàn)大氣電場儀實時數(shù)據(jù)的規(guī)范化接入。通過基于增量數(shù)據(jù)的多要素動態(tài)權(quán)重算法，實現(xiàn)雷電定位數(shù)據(jù)+大氣電場儀數(shù)據(jù)+多普勒雷達數(shù)據(jù)的快速融合及智能預警；通過電網(wǎng) GIS的雷電預警區(qū)域、監(jiān)測定位及電網(wǎng)設施分析研判技術，結(jié)合現(xiàn)場實時氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)，與電網(wǎng)GIS平臺的電網(wǎng)設備進行關聯(lián)，準確標注即將發(fā)生閃電的區(qū)域，判斷雷云的移動趨勢，快速定位易受雷擊桿塔，為今后更優(yōu)化的輸配電線路監(jiān)控體系及防災減災提供技術支撐。
關鍵詞：多要素；動態(tài)權(quán)重算法；雷電預警；風險分析；智能預警
0 引言
山東省位于中緯度，屬暖溫帶大陸性季風氣候，受冷暖空氣和海陸相互作用的共同影響，強對流天氣活動頻繁。據(jù)歷年氣象資料統(tǒng)計，山東省年平均雷暴日數(shù)在16~38天之間，屬于雷暴活動較頻繁的多雷區(qū)。雷電的高電壓、大電流、時間短和強電磁輻射等特征，使其具有很強的破壞性，在三維空間對一切微電子設備、供配電系統(tǒng)、通信網(wǎng)絡等構(gòu)成威脅，給各行各業(yè)造成重大破壞，被國際電工委員會（IEC）稱為“電子化時代的一大公害”。加強雷電及雷電防護、預警等相關的研究，防御和減輕雷電災害顯得非常重要。
開展多要素動態(tài)權(quán)重算法的雷電風險智能預警技術的研究，通過雷電預警主動研判，綜合利用雷電定位數(shù)據(jù)+大氣電場儀數(shù)據(jù)+多普勒雷達數(shù)據(jù)，能夠增強電網(wǎng)運行、電網(wǎng)檢修、電網(wǎng)防汛、電網(wǎng)營銷、電網(wǎng)建設、電網(wǎng)應急等各專業(yè)精準管控能力，最大限度減少雷電災害對電網(wǎng)的影響，對提高山東電網(wǎng)防災減災綜合監(jiān)測預警技術水平具有重要意義。
1 國內(nèi)外現(xiàn)狀
國內(nèi)外傳統(tǒng)的雷電監(jiān)測手段是通過現(xiàn)有的閃電定位網(wǎng)來進行觀測，目前國內(nèi)的閃電定位技術均是采用磁場定向法（MDF）與基于GPS授時的時差法（TOA）兩種技術相融合，但其只能觀測到閃電發(fā)生后的數(shù)據(jù)，不能預先對即將發(fā)生雷電的區(qū)域進行預警預告，且定位坐標也時有較大的偏差，容易對應急搶修造成誤導。
開展基于多要素動態(tài)權(quán)重算法的雷電風險智能預警技術研究可實現(xiàn)提前5-30分鐘左右的進行雷電預警，通過對電場強度的連續(xù)觀測，可判斷云團移動趨勢和方向，為電網(wǎng)雷電監(jiān)測預警體系建設提供了重要的技術保障手段。當前電網(wǎng)GIS平臺與山東省氣象局專業(yè)氣象信息數(shù)據(jù)的深度結(jié)合應用，使得山東電網(wǎng)災害性天氣監(jiān)測和預警能力得到了很大的提高，但針對強對流雷擊雷暴災害監(jiān)測預警能力較弱，不能提前進行有針對性的精細預警及趨勢分析。開展多要素動態(tài)權(quán)重算法的雷電風險智能預警技術研究可實現(xiàn)提前5-30分鐘左右的雷電預警，準確告知某桿塔附近電場異常、是否易接閃或已接閃，通過對電場強度的連續(xù)觀測，可判斷云團移動趨勢和方向，實現(xiàn)基于大氣電場儀的數(shù)據(jù)采集、分析、基于電網(wǎng)GIS的智能雷電預警、基于電網(wǎng)GIS的強對流預警等功能。
2 研究內(nèi)容
多要素是由預警區(qū)域的實測可信賴要素數(shù)據(jù)、該要素物理模型理論推斷的數(shù)據(jù)、相關氣象要素數(shù)據(jù)組成。動態(tài)權(quán)重根據(jù)不同時空條件下歷史數(shù)據(jù)分析得出，并在一次預警算法結(jié)果經(jīng)歷史數(shù)據(jù)的概率和密度進行回歸驗證后動態(tài)調(diào)整。大氣電場因子：以0.25kV/M為一個步長，取64個步長，超過16kV/M統(tǒng)一級別為64；雷達強回波因子：對應雷達色標為一個步長，總共1至16個步長；閃電定位數(shù)據(jù):以該格點周圍35公里內(nèi)閃電計數(shù)，表達式為1+n/5。為解決雷電預警涉及要素多、精度要求高等困難，創(chuàng)新應用多要素動態(tài)權(quán)重算法，在實時觀測中，只有大氣電場才能對雷電的起始、發(fā)展、活躍、消散四個過程全程進行數(shù)值跟蹤，閃電定位數(shù)據(jù)體現(xiàn)在雷電發(fā)生以后的事件，雷達資料又有時間上的到達差異（一般數(shù)據(jù)時差在12分鐘），故在預警模型建立的時候，確定了以大氣電場為核心建模。
多要素動態(tài)權(quán)重算法的雷電風險智能預警技術研究與應用包括雷電風險智能預警技術研究，大氣電場儀實時監(jiān)測數(shù)據(jù)與雷電實時定位數(shù)據(jù)、多普勒雷達數(shù)據(jù)的多要素動態(tài)融合，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸技術在電網(wǎng)監(jiān)測中的應用等內(nèi)容，主要內(nèi)容如下：
2.1雷電風險智能預警技術研究
雷電預警是指在雷擊發(fā)生前的10~30分鐘左右發(fā)出警告訊號，提醒或告知那些在野外作業(yè)的人員，及時采取適當?shù)拇胧┍芾?。IEC研究認為，“雷電預警”主要有三個方面的作用：提醒野外作業(yè)人員及時停止火暫停室外作業(yè)，進入安全地帶避雷，防止雷擊傷害；對某些可能造成重大危害的作業(yè)，雷擊前及時采取適當措施，防止重大雷擊事故發(fā)生。比如：易燃易爆場所的室外作業(yè)，此時必須停止或暫停；采取自動分合閘系統(tǒng)使供電線路隔離雷電，對一些重要設備進行保護。
在雷雨云層形成或靠近的時候，對地靜電場的電場強度開始急劇變化，測量此電場強度可以在第一個雷電產(chǎn)生前偵測到雷雨的出現(xiàn)，測量的實現(xiàn)是依靠電場風車類型的偵測探頭。此偵測探頭根據(jù)配置可以偵測到20公里以外靠近的雷雨云層并能夠靈敏的偵測到電場強度的提升。
圖1-大氣電場儀監(jiān)測波形分析
2.2大氣電場儀實時監(jiān)測數(shù)據(jù)與雷電實時定位數(shù)據(jù)、多普勒雷達數(shù)據(jù)的多要素動態(tài)融合
通過雷電預警主動研判，綜合利用雷電定位數(shù)據(jù)+大氣電場儀數(shù)據(jù)+多普勒雷達數(shù)據(jù)，實現(xiàn)基于大氣電場儀數(shù)據(jù)采集、分析、基于電網(wǎng)GIS的智能雷電預警、基于電網(wǎng)GIS的強對流預警等功能。結(jié)合多普勒雷達及雷電監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行強對流及雷電預警識別及分級預警。根據(jù)電場強度、距離，結(jié)合多普勒雷達數(shù)據(jù)及雷電監(jiān)測定位數(shù)據(jù)進行雷電風險因子評估。雷電預警風險因子=大氣電場因子*雷達回波因子*閃電定位預警因子*核心建模計算方程式。
當電場儀測量點周圍55公里以內(nèi)連續(xù)出現(xiàn)2次閃電定位數(shù)據(jù)，則系統(tǒng)將判斷此時測站點周圍可能有雷暴活動，自動根據(jù)閃電定位數(shù)據(jù)繪制閃電移動軌跡圖，并提升預警信號權(quán)重；自動計算出離電場儀監(jiān)測站點40公里以內(nèi)有多少次閃電的發(fā)生，且該閃電距離該電場儀的距離，方便作出數(shù)據(jù)對比。利用閃電定位數(shù)據(jù)資料，形成閃電移動軌跡圖，判斷閃電是否向監(jiān)測點靠近還是遠去，適時的提升預警系統(tǒng)的靈敏度，當判斷出閃電向我方移動，此時電場有微弱的變化，即使沒到達電場儀雷電預警設定的門檻閾值，也可根據(jù)閃電定位數(shù)據(jù)庫中設定的觸發(fā)預警模式時的閃電定位數(shù)據(jù)資料及時報警，起到防災減災的作用。
以電網(wǎng)GIS地圖為基礎，疊加衛(wèi)星圖、地形圖、平面圖等各種地圖模式，同時集成地圖測距、地圖邊界繪制等功能。疊加多普勒雷達組合拼圖數(shù)據(jù)，手動選擇雷達回波強度，進行綜合展示分析。疊加雷電監(jiān)測定位數(shù)據(jù)，直觀展示受影響范圍及程度。結(jié)合多普勒雷達及雷電監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行強對流及雷電預警識別及分級預警。
半徑圓內(nèi)顯示綠色：無雷電活動
半徑圓內(nèi)顯示黃色：雷電一級預警、遠方雷電活動
半徑圓內(nèi)顯示橙色：雷電二級預警、近處雷電活動、預計5-20分鐘后到達
半徑圓內(nèi)顯示紅色：雷電三級預警、本地雷電活動、隨時會發(fā)生雷電。
圖2-多要素動態(tài)權(quán)重雷電風險預警
2.4物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸技術在電網(wǎng)監(jiān)測預警中的應用研究
在本項目中物聯(lián)網(wǎng)技術主要應用于大氣電場數(shù)據(jù)傳輸、輸電線路監(jiān)控、桿塔防護、遠程控制等方面。傳感器網(wǎng)絡作為智能電網(wǎng)末梢信息感知不可或缺的基礎環(huán)節(jié)，可以全方位提高智能電網(wǎng)各個環(huán)節(jié)的信息感知深度、廣度以及密度，為實現(xiàn)電力系統(tǒng)的智能化以及“信息流、業(yè)務流、電力流的高度融合”提供基礎數(shù)據(jù)支持。物聯(lián)網(wǎng)的相應技術和產(chǎn)品將可以廣泛應用于電力系統(tǒng)的發(fā)、輸、變、配、用環(huán)節(jié)，并產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。
利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸技術可以實現(xiàn)預警實時監(jiān)測與應急精準搶修的融合，根據(jù)大氣電場強度具有的數(shù)據(jù)實時性，能準確區(qū)分出雷電危害的高中低區(qū)域；綜合線路故障測距與雷電監(jiān)測預警數(shù)據(jù)，準確判斷線路跳閘是否是因雷擊引起；依托LBS位置定位與物聯(lián)設備支持的視頻監(jiān)控，進一步確認故障現(xiàn)場。
3 結(jié)語
基于多要素動態(tài)權(quán)重算法的雷電風險智能預警技術研究，接入實時大氣電場數(shù)據(jù)，實現(xiàn)大氣電場儀實時數(shù)據(jù)的規(guī)范化接入。通過基于增量數(shù)據(jù)的多要素動態(tài)權(quán)重算法，實現(xiàn)雷電定位數(shù)據(jù)+大氣電場儀數(shù)據(jù)+多普勒雷達數(shù)據(jù)的快速融合及智能預警；通過電網(wǎng) GIS的雷電預警區(qū)域、監(jiān)測定位及電網(wǎng)設施分析研判技術，結(jié)合現(xiàn)場實時氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)，與電網(wǎng)GIS平臺的電網(wǎng)設備進行關聯(lián)，準確標注即將發(fā)生閃電的區(qū)域，判斷雷云的移動趨勢，快速定位易受雷擊桿塔，為今后更優(yōu)化的輸配電線路監(jiān)控體系及防災減災提供技術支撐。
多要素動態(tài)權(quán)重算法的雷電風險智能預警技術在電網(wǎng)運行監(jiān)測、線路巡視、應急搶修、保障電網(wǎng)安全平穩(wěn)運行等方面具有重要意義。該研究可提前優(yōu)化電網(wǎng)運行方式，提高故障后巡線效率，減少經(jīng)濟損失，提高公司社會形象和客戶滿意度，具有良好的經(jīng)濟和社會效應。具體體現(xiàn)在提高電網(wǎng)雷電監(jiān)測預警精細化程度，加強電網(wǎng)雷電災害的主動預警及研判，有效提高雷電監(jiān)測的技術手段，提前預警可能遭受雷擊桿塔位置，對優(yōu)化電網(wǎng)運行方式，正確快速應急處置，合理分配各種資源，保障主動精準服務，有力提升公司日常生產(chǎn)工作及應急處置效率。
參考文獻
陳林. 雷電全時空監(jiān)測系統(tǒng)在超高壓電網(wǎng)應用中的關鍵技術研究[D].重慶大學,2011.
朱奇. 基于多因素權(quán)重分析的輸電線路災害預警評估模型研究[D].武漢大學,2018.
潘家利,王明亮,吳海,張茂華,徐力泉.基于大氣電場的雷電監(jiān)測預警技術研究[J].氣象研究與應用,2012,33(03):94-97+115.
谷山強,陳家宏,陳維江,馮萬興,郭鈞天,曾瑜.架空輸電線路雷擊閃絡預警方法[J].高電壓技術,2013,39(02):423-429.
劉宇,田妍,熊俊,周自強,陳玥.廣州電網(wǎng)雷電預警方法研究[J].陜西電力,2015,43(07):88-91+97.
朱男男,宮全勝,易笑園.地面大氣電場資料在強對流天氣預報中的應用[J].氣象科技,2010,38(04):423-426.
孟德東. 保定地區(qū)雷電預警方法探討[A]. 中國氣象學會.S13 第十屆防雷減災論壇——雷電災害與風險評估[C].中國氣象學會:中國氣象學會,2012:7.
羅林艷,祝燕德,王智剛,郭在華,羅宇.基于大氣電場與閃電資料的雷電臨近預警方法[J].成都信息工程學院學報,2010,25(05):524-530.
鄭棟,張義軍,呂偉濤,孟青,何平.大氣不穩(wěn)定度參數(shù)與閃電活動的預報[J].高原氣象,2005(02):196-203.
高太長,黃子洋,張鵬,楊波.大氣電場資料與雷達回波融合的一種方法[J].解放軍理工大學學報(自然科學版),2006(03):302-306.
孟青,呂偉濤,姚雯,何平,張義軍,劉強,李林,張曼,常晨.地面電場資料在雷電預警技術中的應用[J].氣象,2005(09):30-33.
吳健,陳毅芬,曾智聰.利用地面電場儀與閃電定位資料進行短時雷電預警的方法[J].氣象與環(huán)境科學,2009,32(01):47-50.
宋豫曉.基于大氣電場與閃電定位技術的雷電預警方法在民用航空中的應用[J].現(xiàn)代電子技術,2013,36(21):152-154.
評論