[發明專利]基于地面自動氣象站數據的臺風有偏風眼半徑計算方法有效
| 申請號: | 202010933299.1 | 申請日: | 2020-09-08 |
| 公開(公告)號: | CN112036046B | 公開(公告)日: | 2022-09-06 |
| 發明(設計)人: | 張靖瑞;張偉駿;方日升;張慧瑜;王松巖;郁琛;常康 | 申請(專利權)人: | 哈爾濱工業大學;國網福建省電力有限公司電力科學研究院;國電南瑞科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F30/20 | 分類號: | G06F30/20;G01W1/00;G06F113/08 |
| 代理公司: | 哈爾濱市哈科專利事務所有限責任公司 23101 | 代理人: | 吳振剛 |
| 地址: | 150000 黑龍江省哈爾濱市*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 地面 自動氣象站 數據 臺風 有偏風眼 半徑 計算方法 | ||
本發明提供了一種基于地面自動氣象站數據的臺風有偏風眼半徑計算方法。步驟包括:篩選適用于有偏臺風眼扇區半徑辨識的地面自動氣象站;獲取臺風最大風速半徑處風速特征點方位;根據風速特征點對臺風風眼進行四扇區劃分;基于地面氣象站數據與扇區劃分,計算不同扇區臺風眼半徑。本辨識方法利用臺風路徑覆蓋范圍內已安裝的地面自動氣象站數據實現短期內風眼半徑的實時估算,可以避免電網公司為應對小概率高風險的臺風災害而做出額外投資,降低了設備成本,進一步提高風圈半徑辨識的精度,可以基本滿足電力系統對于臺風天氣下輸電通道結構安全評估的需要,可以快速計算高風險線路,適用于電網部門防災減災的實時性要求。
技術領域
本發明涉及臺風眼半徑辨識,具體說就是一種基于地面自動氣象站數據的臺風有偏風眼半徑計算方法。
背景技術
臺風作為一種廣泛分布于我國東南沿海地區的極端自然災害,會對電網造成巨大的結構性破壞:由于臺風具有強風速、強湍流等特征,可能導致輸電線路出現倒塔、線路斷線等嚴重故障,此外伴隨臺風發生的強降雨會導致高電壓設備的老化、絕緣失效,從而導致孤島的產生,造成大規模經濟損失。為達到減少經濟損失的目的,電力調度部門需要結合氣象信息進行臺風天氣下的電力系統運行安全評估。
通過分析臺風模型可知,其最大風速一般出現于臺風最大風速半徑的附近區域。結合臺風作用下的輸電桿塔失效概率—風速模型與實際倒塔發生情況,可知此位置對輸電線路損害也最為顯著。因此建立合理的臺風風眼半徑辨識計算方法對于極端天氣下的電力系統安全運行具有重要的指導意義。
對于臺風風眼半徑辨識問題,研究人員已提出多種計算方法:(1)根據經驗模型,將其他風速等級風圈半徑歸算至風眼半徑;(2)根據臺風中心、海平面等位置氣壓數據,通過求解較為復雜的氣壓場模型求解風眼圈半徑;(3)基于地面自動氣象站等實測數據和經驗模型,利用統計手段計算近地面臺風風眼半徑。以上方法中第(1)類方法由于采用了較低風速風圈半徑,測量精度難以保證,且由于低風速風圈半徑數據長時間保持為定值,因此根據經驗模型轉換而成的風眼半徑難以較好的體現臺風的動態特性;第(2)類方法根據氣壓模型進行風場建模,通常考慮到了風場氣壓分布的非對稱性,精度較高。但由于其需要的數據總量和種類較多,且風場模型往往包含偏微分方程求解,計算較為復雜,難以滿足實時電力系統反應的要求;第(3)類方法利用地面自動氣象站實測數據進行計算,方法簡單且計算速度較快,相較于前兩類方法可以更好的體現近地面臺風狀態和滿足電力系統對于數據快速處理的需求。但是由于該方法中將臺風風場設定為理想的圓形風場,與臺風實際風圈分布的有偏性不符,當臺風近岸后可能導致風圈半徑辨識可能存在一定的誤差。
發明內容
針對當前基于地面實測風速數據的風眼半徑辨識方法中存在的問題,為提高風眼半徑辨識的準確度和效率,本發明根據臺風眼為非理想圓、而是偏“橢圓”的自然特性,提出了一種基于地面自動氣象站數據的臺風有偏風眼半徑計算方法。該算法按照不同合成風速將風眼劃分為四個扇區,根據地面氣象站實測數據快速辨識各扇區臺風眼最大風速半徑,可用于臺風天氣下沿海地區電網輸電桿塔的結構安全評估。與僅考慮臺風環流風速的理想圓形風場的風眼半徑辨識方法相比,本發明的方法可以獲得更加合理準確的非對稱臺風風眼分布,可為強臺風狀況下的風速估計與電力系統安全風險評估提供一種有效工具,可以快速計算高風險線路,適用于電網部門防災減災的實時性要求。
本發明的目的是這樣實現的:一種基于地面自動氣象站數據的臺風有偏風眼半徑計算方法,包括以下步驟:
步驟一:篩選適用于有偏臺風眼扇區半徑辨識的地面自動氣象站在臺風中心距離陸地小于等于50km時,篩選合適的地面自動氣象站用以后續步驟的有偏臺風眼半徑辨識,這些自動氣象站應滿足以下條件:
(1)地面自動氣象站j距臺風中心距離大于40km并小于120km;
(2)在全部滿足條件(1)的氣象站形成集合Ωpre,將集合Ωpre中氣象站按Lj由大到小進行排序,再取前70%成員,形成集合Ωs;
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