強對流預警技術在電網生產過程中的應用研究

李 帥 李 哲 梁 允 崔晶晶

（河南省電力公司電力科學研究院，河南 鄭州 450052）

強對流天氣指的是發生突然、天氣劇烈、破壞力極大，常伴有雷雨大風、冰雹、龍卷風、局部強降雨等強烈對流性的災害天氣，是具有重大殺傷性的災害天氣之一。對電網而言，強對流天氣可能導致變電站停運、倒塔、線路雷擊跳閘、導線舞動等突發狀況發生。河南省位于中國中東部，是全國強對流天氣高發區之一，夏季強對流天氣對電網穩定運行和安全生產的影響較為嚴重，其中影響范圍較大有：2007年夏季開封地區發生強對流天氣，造成多基輸電桿塔倒塔；2009年夏季商丘地區強對流天氣風速達11級，造成10kV以上電壓等級多條輸電線路跳閘；2012年7月開封地區強對流天氣造成多條線路跳閘等。因此如何建立一種有效的強對流預警運行機制顯得尤為重要［1-2］。

1 國內外研究現狀

20世紀八、九十年代，天氣預報的主要服務對象仍以農林牧業和公共服務為主，進入21世紀以來，隨著電網規模的不斷擴大和延伸，災害性天氣對電網安全運行的影響越來越大，電力氣象服務也逐漸受到電力部門和氣象部門的重視。

對于電力氣象領域的研究，全球范圍內一些科研機構已經開展了電力與氣象相結合的研究。如美國Northeast Regional Climate Center，利用天氣預報模型（WRF）和Ramer降水型算法對電網進行了短期積冰預測。加拿大等國家研究部門也利用天氣因素進行負荷預測等工作。國內方面，近年來各網省電力公司加強與氣象部門合作，積極開展針對強降水、雷電、大風、冰雹、覆冰、舞動、地質災害等與電網生產密切相關的氣象現象的預警技術、預警模型和預警系統的建設：2010年，國網江蘇省電力公司部署了覆蓋江蘇全省的電網氣象監測與分析系統；2010年，國網福建省電力公司與福建省氣象臺合作開發了福建電網氣象信息預警系統；2010年，北京市電力公司調通中心氣象展示平臺正式投入運行等。目前國內一些重要氣象部門，如中國氣象局公共氣象服務中心，已經前瞻性地將電力氣象預測預警作為一個重要方向，嘗試前期研究及氣象信息在電網中的應用［3-4］。

2 基于多普勒氣象雷達的夏季強對流預警方法介紹

2.1 基于多普勒氣象雷達的三維拼圖技術介紹

通過已經建成的新一代天氣雷達網獲得所需雷達基數據，將極坐標系下的空間分辨率不均勻的雷達資料插值到統一的笛卡爾坐標系下形成空間分辨率均勻的網格點資料，根據需求選擇笛卡爾坐標網格的分辨率和范圍，并將笛卡爾坐標反算成球面坐標，以便將獲得的雷達基數據和其他觀測資料進行拼圖處理。

2.1.1 笛卡爾坐標反算球坐標

設三維網格中任意網格單元的坐標為（αg，βg，hg），其中αg為緯度，βg為經度，hg為高度。雷達天線所在點的坐標為（αr，βr，hr），其中αr為緯度，βr為經度，hr為高度。使用雷達波束傳播和大圓幾何學理論確定網格單元相對于雷達點的極坐標位置（r，a，e），其中r為斜距，a為方位角，e為仰角。然后將球坐標系下的雷達反射率因子值內插到笛卡爾坐標系下的經緯度高度網格點上。

2.1.2 三維拼圖方法

在拼圖網格的很多區域，有來自多個雷達的資料重疊區，在拼圖網格中的每個網格單元的反射率因子值可以通過下面公式得到：

其中fm（i）是網格單元i的合成反射率值，fna（i）是在網格單元i處來自第n個雷達的分析值，wn是給分析值fna（i）的權重，Nrad是在網格單元i處有分析值的總的雷達個數。為了避免噪聲的干擾，反射率小于0dBZ的格點被認為是無回波的點。如果Nrad=0，那么網格單元不被任何一個雷達覆蓋，該網格單元的fm（i）被賦一個缺值符號［5］。如果Nrad=1，那么網格單元的值就等于那個雷達在該網格單元的值。如果Nrad＞1，那么就使用多個雷達分析值的權重平均。

2.2 利用新一代天氣雷達數據識別地面大風的方法

在新一代天氣雷達三維拼圖基礎上，利用雷達回波三維結構特征及其變化來預警強對流系統產生的地面大風。三維拼圖系統對河南省多部雷達進行三維拼圖，計算得到回波強度的三維格點數據，并利用強對流系統回波分塊跟蹤方法（SCIT），將雷達回波進行分塊，并計算出每塊對流系統的回波面積、體積、風暴最大反射率因子MCR、風暴最大垂直積分液態含水量MVIL、回波頂高ET、VIL隨時間變率DVIL（相鄰兩個體掃VIL變化）、風暴體移動速度SPEED、VIL密度VILD：MVIL/（風暴頂-風暴底）和風暴最大反射率因子下降高度DCRH等參量。應用雷達三維組網數據和地面加密自動站風場資料，統計分析了對流性地面大風的6個主要雷達識別指標：風暴最大反射率因子、風暴最大垂直積分液態含水量、垂直積分液態含水量（VIL）隨時間變率、風暴最大反射率因子下降高度、風暴體移動速度和VIL密度等參數。根據雷達識別指標和地面大風的相關性，給出了識別指標的隸屬函數和權重系數，建立了具有模糊邏輯的對流性地面大風識別方法。

圖1 地面大風識別算法框圖

2.3 利用新一代天氣雷達數據識別冰雹的方法

與地面大風類似，該方法是在新一代天氣雷達三維拼圖基礎上，利用雷達回波三維結構特征及其變化來預警強對流系統產生的地面冰雹的方法。三維拼圖系統對河南省多部雷達進行三維拼圖，計算得到回波強度的三維格點數據，并利用強對流系統回波分塊跟蹤方法（SCIT），將雷達回波進行分塊，并計算出每塊對流系統的回波面積、體積、風暴最大反射率因子MCR、風暴最大垂直積分液態含水量MVIL、回波頂高ET、VIL隨時間變率DVIL（相鄰兩個體掃VIL變化）、風暴體移動速度SPEED、VIL密度VILD：MVIL/（風暴頂-風暴底）和風暴最大反射率因子下降高度DCRH等參量。與地面大風不同的是，冰雹識別的物理量為如下5個參量：風暴最大反射率因子MCR；風暴最大垂直積分液態含水量MVIL；回波頂高ET；VIL密度VILD：MVIL/（風暴頂-風暴底）；風暴質心高度HMCR：強回波高度相對于0℃和-20℃等溫線高度的位置［6］。根據雷達識別指標和冰雹的相關性，給出了識別指標的隸屬函數和權重系數，建立了具有模糊邏輯的冰雹識別方法。

2.4 雷達和自動站聯合估測局地強降水的方法

根據地物遮擋情況，確定每個數據點的回波強度，自動站數據經過質量控制和與雷達數據進行時間和空間匹配后，形成一一對應的雨量和回波強度數據點，通過最小二乘擬合得到Z-R關系，再根據混合掃描回波強度，計算得到瞬時的雨強，通過時間累計得到1h雨量。

利用回波跟蹤方法，計算得到每個回波塊的移動方向和速度，根據計算的當前的雨強，進行0～2h的外推，并經過時間累計，即可得到降水量的預報結果。

圖2 雷達自動站降水估測模塊框圖

3 強對流預警技術與河南電網GIS融合

3.1 強對流預警數據預處理

強對流預警計算模型通過對多普勒雷達基數據和實時雷電定位數據的計算，分別得到強降水預警計算結果、大風預警計算結果和冰雹預警計算結果。為優化數據計算過程保障數據的即時性和有效性，建立網格數量和坐標固化機制，將每種預警計算固定為500×500個網格點，覆蓋河南全境。

3.2 強對流預警信息GIS地圖展示

強對流預警是一個實時動態變化的過程，因此需要在電網GIS的基礎上進行二次開發，增加動態展示強對流預警的功能。將強對流預警數據采用分等級合并的方式通過Flex方法繪制到GIS地圖圖層上。強對流預警數據與電網GIS系統相結合，建立基于電網GIS的強對流預警影響設備關聯計算模型，通過河南電網線路與變電站等設備通過經緯度坐標和強對流預警網格進行圖形化匹配計算，從而計算出哪些電網設備會受到強對流預警網格影響，并根據預警等級來定義影響等級。

圖3 強對流天氣預警GIS展示界面

3.3 強對流預警對電網設備的影響分析和預警信息發送

河南電網覆蓋范圍廣、設備眾多、運行維護工作量大，目前只對220kV及以上電網設備進行分析。基于電網GIS的強對流預警模型針對每個電網設備所在的強對流預警網格進行計算和判斷，如果電網設備在某一個強對流預警網格內，或者穿過該網格，則認為電網設備受到強對流天氣的影響，否則認為沒有受到影響。

圖4 影響設備列表

根據生成的預警信息，設計靈活的強對流預警短信息訂閱、生成和發送機制。強對流預警短信息生成服務實時偵測強對流預警數據，每次有新的強對流預警出現后，通過強對流預警影響設備分析模型計算后，服務會根據用訂閱條件設置情況，生成訂閱的預警信息，并依據發送規則將短信息發送至訂閱用戶手機。

4 基于多普勒氣象雷達三維拼圖的夏季強對流預警技術驗證

圖5 8月1日1：00雷電預警發布截圖

2013年度夏期間，河南省強對流天氣頻發。全省除許昌外17個地市均出現7級以上大風，最高風力達到9～10級。8月份以來，全省落雷14.89萬次，是2012年同期的2.8倍。僅8月1日一天，全省落雷5.4萬次，為近五年來最高值。8月1日強對流過程對河南焦作、三門峽地區電網設備造成很大影響，大風造成的異物碰線和雷擊等故障共造成220kV及以上輸電線路跳閘3條次，郊區配網受損嚴重。以下幾個時間對強對流預警系統進行了驗證。

圖6 8月1日03:36強降雨預警發布截圖

表1 線路跳閘時刻氣象預警信息匯總表

表2 跳閘線路匯總表

在8月1強對流過程中，3條線路在跳閘前均通過系統在該地發布了“大風、強降水、雷電”等強對流預警信息。有效地改變了原來氣象預報時間不準確、地理位置不精確等關鍵性問題，為電網防災減災，氣象精細化預警提供了技術保障。

5 結語

2009年至今，全球范圍內因氣候原因造成的電網故障，影響超過10萬人的達28次，占電網大面積停電事故總量的56%。國內也發生了多次因氣象原因導致的大面積停電事故，其中影響范圍較大有：2008年以湖南省為主的冰災，造成大規模電網故障，據統計本次冰災共造成367萬條線路停運，電網直接經濟損失154.5億元。2009年7月1日至5日，廣西出現大范圍強降雨，造成廣西電網10kV以上線路跳閘243條，停運配變（臺區）3362臺，等等。可見加強氣象預警技術在電網中的研究與應用是十分必要的，準確有效地將氣象預警信息與電網生產結合起來，不但能提升電網防災減災能力和電網企業運營效益，而且能保障廣大居民用電可靠性。

［1］周寧，熊小伏.電力氣象技術及應用［M］.北京：中國電力出版社，2015.

［2］大氣科學辭典編委會.大氣科學辭典［M］.北京：氣象出版社.1994.

［3］常越，陳德生.多普勒天氣雷達與雷電預警關系研究［J］.氣象與環境科學，2010，33（1）:36-39.

［4］俞小鼎.強對流天氣的多普勒天氣雷達探測和預警［J］.氣象科技進展，2012，1（3）：72-73.

［5］陳秋萍，陳齊川，劉錦繡，等.應用衛星、雷達資料的強對流天氣預報預警系統［J］.氣象科技，2012，39（5）:545-551.

［6］吳國銳，李淑清，馮小劍.暴雨及強對流天氣預警系統［J］.廣東氣象，2003（4）:29-30.