基于不均匀权重的一体化电网通道暴雨监测方法和系统

    公开(公告)号:CN112526637A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN202011287628.6

    申请日:2020-11-17

    Abstract: 本发明涉及电力工程技术领域,公开一种基于不均匀权重的一体化电网通道暴雨监测方法和系统,以提高监测的精度和广度。本发明方法包括:步骤S1、电网通道区域划定,收集电网通道内地面气象台站信息、覆盖到电网通道的气象雷达信息及同步卫星降水数据;步骤S2、构建同步卫星、气象雷达、地面气象台站降水三类降水的网格化数据,并基于不均匀权重对同步卫星、气象雷达、地面气象台站降水信息进行融合;步骤S3、将融合后得到的网格实时降水数据与电网通道信息进行快速匹配,得到电网通道内实时降水信息;步骤S4、根据电网通道内不同位置已经发生的降水、实时降水量进行暴雨灾害实时监测预警。

    微地形覆冰循环校正的数值预测方法及系统

    公开(公告)号:CN112182821A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011140170.1

    申请日:2020-10-22

    Abstract: 本发明公开了一种微地形覆冰循环校正的数值预测方法及系统,包括:将待预测区域划分为三维空间网格;收集待预测区域内多个观测点的位置信息,获取覆冰的观测值;根据多个观测点的初始时刻覆冰观测数据集合,获得在初始时刻的覆冰空间分布;经过多次观测,构建覆冰观测数据集合与三维空间网格的关系模型,获得观测点的观测值到各网格点的覆冰厚度的映射值;将初始时刻的各网格点的覆冰厚度输入至微地形覆冰数值计算模型进行预测,设定多个过程数据的输出时间,得到各网格点的覆冰的预测过程数据;根据映射值对预测过程数据进行循环更新,从而使得计算结果与观测结果偏差最小。本发明克服单次校正模型预报的局限性,可实现微地形覆冰的精准校正。

    基于机器学习的电网午后雷阵雨的短临预警方法及系统

    公开(公告)号:CN110632681A

    公开(公告)日:2019-12-31

    申请号:CN201910876786.6

    申请日:2019-09-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的电网午后雷阵雨的短临预警方法及系统,该方法包括:获取历年午后雷阵雨事件及对应的卫星遥感观测数据、雷达监测数据和地面自动站的地面观测数据;并收集中尺度数值模式预测数据;从四类数据中选取与午后雷阵雨过程直接相关的低空动力场和水气条件相关的因子作为特征因子,建立预测模型;计算特征因子在历年的平均观测或预测值,在午后雷阵雨事件中的观测或预测值,在持续稳定晴好事件中的观测或预测值,分别输入预测模型进行预测,将预测结果分别与实际午后雷阵雨发生情况进行对比,修正预测模型;采用修正后的预测模型进行午后雷阵雨预报。本发明可以有效延长威胁电网安全的午后雷阵雨的短临预警提前时长。

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