基于WebGIS的雷暴天氣的電網防災研究

李文路 季 民 孫 勇 楊 凡

(1.山東科技大學 測繪科學與工程學院，山東 青島 266590;2.青島市氣象局，山東 青島 266590)

基于WebGIS的雷暴天氣的電網防災研究

李文路1季 民1孫 勇1楊 凡2

(1.山東科技大學 測繪科學與工程學院，山東 青島 266590;2.青島市氣象局，山東 青島 266590)

改進氣象服務技術是中國氣象局重點發展的技術之一。利用氣象部門的多普勒天氣雷達、大氣電場儀、閃電定位儀和自動氣象站等實時監測數據，采用雷達回波外推方法，以提高局地雷暴天氣對電網影響的預測水平為目標，建立了切實可行的災害應急方案和有效應對措施，構建了一個基于WebGIS的雷暴天氣安全防護系統。該系統在氣象服務中具有較高應用價值。

雷暴天氣 WebGIS 電網 防災 預警

1 引言

隨著全球氣候的變化，電力系統面臨著各種高敏感性天氣災害的嚴重挑戰，如雷電、暴雨、臺風、洪澇、低溫冰凍以及高溫高濕等，這些天氣嚴重影響到資源利用率以及電力工業可持續發展的問題[1]。青島市作為沿海開放城市，近二十年來國民經濟建設得到了迅猛發展，電力建設也有了飛速發展。但由于我市地處沿海丘陵地帶，氣象條件復雜，惡劣的氣候條件和天氣現象對電網設備的破壞是非常大的，需要將氣象信息融入電網規劃建設中，雖然很多城市已經構建了氣象在電網中應用系統，但國內主要開展的是關于冰凍天氣對電力行業的影響評估分析等，對其它高敏感性天氣研究不多，未涉及雷暴天氣下電網的全面安全防護。

WebGIS是Internet與GIS(地理信息系統)的結合產物，在海洋、農業、交通等領域都得到了廣泛的應用，在氣象服務中更是得到了高度的重視[2]-[6]。但是傳統WebGIS大多以SOAP(Simple Object Access Protocol簡單對象獲取協議技術)為核心，對于服務間的互操作實現十分不利且沒有考慮地理信息數據具有空間參考海量存儲等特點[7]。而Flex是一種在Web上創建并豐富Internet程序(RIA)的技術，能夠很好地與服務器和數據庫結合，具有高度互動性和豐富的用戶體驗。

因此，根據以上分析，結合Flex和WebGIS的優點，針對青島市建立了電力氣象服務系統，系統利用氣象部門的多普勒天氣雷達、大氣電場儀、閃電定位儀和自動氣象站等實時監測數據，采用目前較為先進的雷達回波外推方法，特別針對電力方面建立天氣災害預警功能，并預測和顯示電力負荷趨勢、天氣趨勢、天氣極值等功能，重點提高局地雷暴天氣對電網影響的預測水平，形成一個基于WebGIS的雷暴天氣安全防護系統，降低氣象及衍生災害對電網的破壞程度，提高城市電網預防氣象災害的能力。

2 系統總體框架

系統主要是基于WebGIS技術、圖像技術、計算機技術、數據庫技術、Flex技術等，采用B/S的方式進行系統的研制開發。系統在GIS服務器上發布地圖服務，實現地圖訪問和空間定位功能，使用SQL數據庫管理氣象信息和電力信息數據，通過數據交換平臺抽取氣象數據庫的數據，部分氣象數據需要通過FTP服務器、通信數據庫、青島市氣象臺中轉數據庫抽取，利用Flex整合地理信息與電網信息，進行綜合展示。系統主要分為三大模塊：基礎模塊、分析模塊、預警模塊。這些模塊功能采用了Flex富客戶端界面展示方式，提高了用戶體驗的滿意度。通過氣象數據監測及雷達實時數據的變化產生的相關預警信息，以高亮顯示或發送短信提醒的方式完成對電力數據的警示功能，使用戶能夠對電力保障和線路維護做出及時的決策和調度。

青島市電力氣象服務系統采用三層軟件結構，包括數據層、中間層和應用層，如圖1所示。

數據層的主要內容為基礎地理信息數據、基本氣象數據數據、雷達基本數據和雷達衍生數據、電力數據等，所有數據的處理在規范上一致，保證數據的各個標準的統一，從而實現不同數據的疊加。

中間層主要包括可視化服務、數據服務、應用分析服務和管理服務。利用Flex和ArcGIS Server軟件實現數據的組織、數據查詢、數據顯示控制等相關功能和服務，滿足管理的需求。

應用層是系統用戶即青島市電力部門的實際操作的界面，在本系統中應用層為瀏覽器，使用通用瀏覽器顯示該系統的相關功能，主要包括：顯示基于GIS的基礎地理數據、電力部門重要設施、線路等信息；對雷暴等高敏感性氣象的顯示、統計與分析；使用雷達回波外推算法，預警雷電、局地強對流天氣發展的趨勢，能夠實現各類高敏感性天氣的提前預警功能。

3 系統主要模塊

3.1 系統基礎模塊建設

利用網絡地理信息(WebGIS)系統，建設青島地區電力氣象地理信息支撐平臺，利用精確經緯度定位數據，實時顯示青島地區電力系統重要設施、線路等，同時疊加顯示多普勒雷達圖中有關的氣象信息(如降水強度、移動方向等)，電力設施周邊自動站監測數據(如氣溫、濕度、風向、風力等)，大氣電場儀、閃電定位儀等雷電監測信息。信息數據地圖分GIS地理信息層、自動站實況數據層、報警數據層、雷達數據層、雷電監測數據層五個圖層設計，可根據需要選擇其中的一個或多個圖層突出顯示，完成對電力設施的外部運行環境，尤其針對敏感氣象要素進行實時監控，并根據疊加的多普勒雷達等實時探測資料對短期內的天氣變化進行預測，利用實況和預測信息，為電力用戶提供有力的氣象依據和決策支持。

3.2 系統分析模塊建設

采用C#編程，應用傳統電力負荷預測方法[8]，自動調用數據庫中的氣象預報要素值，計算出短期電力負荷預測值，并存入負荷預測值數據表中以待前臺頁面調用。建立基于青島地區氣象條件的負荷預測分析模式，能夠分析、判斷和評估各種雷暴天氣對電網運行的影響程度，輸出應對措施的建議產品。根據青島地區電力負荷和氣象要素歷史數據資料，建立負荷預測背景數據分析表，并運用回歸法等負荷預測方法，在后臺獲取輸入的短期預報要素數據后，在前臺Web應用頁面自動生成短期用電負荷預測曲線，負荷曲線可根據實況要素數據進行修訂。形成雷暴天氣[9](如：雷電、暴雨、寒潮、冰雪、大風等)的重點區域分布圖，并在系統中進行調用，便于在電網設施建設和設計時提供應對雷暴天氣的決策。

3.3 系統預警模塊建設

依據災害評估結果和對相關的歷史數據進行分析，建立雷暴氣象要素與電力設施影響程度等級之間的關系模型，在后臺數據庫建立雷暴氣象要素臨界值與電力設施受影響等級關聯數據表。當一個或多個復合氣象要素達到臨近值時，電力調度人員在終端Web頁面會接收到聲光形式的提醒信息并輸出作業建議信息，提示災害性天氣所影響到的電力設施和應該采取的防御措施。

4 天氣電力負荷評估方法

針對青島地區氣象特點，研究電力雷暴天氣的分布情況和預警條件(如暴雨、風力、雷電等符合何種條件，易導致電力線路出現舞動、損壞現象)，并提前發出預警，在相關系統中標注出可能發生災害或損失的重點區域。

通過氣象與電力部門的密切聯動，對災后受損情況進行定性分析，并進行災害性氣象因子與電力運行及設施受災關系的模型化分析研究，劃分不同的電力受損等級，如表1所示，并確定對應的n(n>=1)個綜合氣象敏感值的要素值范圍。

表1 電力受損等級

選取青島地區近10年的電力負荷和氣象要素歷史資料，在分離氣象敏感負荷的基礎上，運用多元線性自回歸算法、逐步回歸分析方法等多種預測方法，進行短期用電量預測和日最大用電量預測，建立數學模型和數學方程式，并進行C#程序編程。應用組合預測的思想，建立最優組合預測模型和遞歸等權組合預測模型，進行中長期(如每周、每月)用電峰值的預測。并根據周期性理論和信息增益法所顯示的“節假日”屬性對結果所造成的負面影響，進行數據預處理，來有效避免節假日數據對整體準確率的影響。

5 系統功能運行效果

5.1 雷達數據查詢與顯示

雷達數據查詢包括雷達基本數據(回波頂高(基數據)、組合反射率、組合反射率(基數據)、0.5度仰角R、1.5度仰角R、2.4度仰角R、垂直液態水含量、垂直液態水含量密度、垂直液態水含量(基數據)、降水估計等)和雷達衍生數據(降水預報、反射率因子回波預報、風暴追蹤等)的查詢。這些數據的查詢方式以實時最新數據和選擇歷史文件查看為主。以雷達回波基數據為例，顯示效果如圖2所示，該圖為多種要素圖層疊加效果圖，其中，彩色面狀圖層代表回波頂高基數據，紫色線要素圖層代表輸電線和配電線數據，不同顏色(根據風場數據的大小以不同顏色如藍色、橙色、紅色等高亮顯示預警)的點要素圖層為實時的風場數據。

5.2 TITAN電力預警

TITAN電力預警是使用雷達回波外推算法[11]，預警雷電、局地強對流天氣的發展趨勢。通過顯示TITAN數據，將當前風暴、未來30分鐘風暴、未來60分鐘風暴與電力數據、地理空間信息疊加顯示，輸出不同編號的電線的作業建議信息和預警信息，電線的作業建議信息是針對當前風暴，提示需要對該信息中的電線編號作出調度調整，以便減少風暴對其的破壞程度；作業預警信息顯示的內容是針對未來30分鐘、60分鐘風暴所影響到的電線作出預警提示，促使電業部門提前做好調度工作，減少或避免風暴災害的發生。如圖3所示(若選中輸出產品的電線編號所在行，在地圖上將該電線以高亮閃爍的形式顯示)。

5.3 電力負荷趨勢

電力負荷趨勢以曲線圖的表達形式展示，調用電力負荷預測方法計算的電力負荷數據表，將青島市近一個月的電力負荷表示出來，其中橫軸代表時間，縱軸代表電力負荷數。如圖4所示，在當前氣象條件下，通過該曲線圖為用戶直觀地呈現近一個月的電力負荷的變化趨勢，為電力部門的電網管理提供依據，為電力部門下一步的調度提供信息基礎。

5.4 雷暴天氣災害統計

天氣現象統計主要包括：5年暴雨次數、閃電定位、大霧天數、平均降雪量、降雪天數、大于32℃、32-35℃、28-32℃、<-10℃、<-5℃、-5-0℃、<= 0℃、0-3℃等可選項。以閃電定位為例，系統以格網的形式顯示青島市近5年的閃電次數，每個格網中的值代表該格網所在區域近五年的閃電次數的統計。如圖5所示：

閃電往往會使輸電線路和變電站不斷地發生“閃絡跳閘”，所以極易造成大面積停電或者擊壞電器設備等重大事故。通過統計歷史數據和與輸電線在地理位置的疊加顯示，直觀顯示出易發閃電的電線區域。這樣，方便電力部門提前對該區域電線的調度和管理工作。

暴雨對供電系統的危害也很大。處在河網沼澤、水土流失地段和跨越江河輸電線路的桿塔基礎常被洪水沖蝕，發生桿塔倒塌、線路斷線。而雨雪冰凍天氣給電網帶來的危害最為巨大，凍雨、大雪和冰凌有可能壓斷輸電線纜。如2010年1月2日(北京時)，青島地區出現寒潮天氣，由于溫度低、濕度大，輸電線路結冰嚴重，以及冷空氣帶來的大風，使電網線路出現了嚴重的“舞動”現象，極大程度上危害了電網運行安全。

因此，對這些易觸發電力災害的雷暴天氣現象進行統計、高亮顯示重點區域，并對其進行風險評估是十分必要，也是可行的。

6 結論

在青島市電力氣象服務系統中，采用的多普勒雷達、自動站監測數據、閃電定位儀等數據均為自動化采集和存儲，數據源比較可靠，由于保密需要，電力數據為部分測試數據。

(1)系統建立了集中存儲管理的數據庫，便于與電力和氣象聯機分析系統的數據倉庫連接，有利于電力業務系統的集成應用和高效率工作。

(2)基于Flex的WebGIS系統，通過Web Service方式和Web網頁兩種方式顯示實時氣象監測數據和雷暴天氣安全防護信息。

(3)整個系統框架采用多層分布式架構，平臺運行穩定、負載平衡，客戶端基本不用維護，系統維護成本相對較低，安全性較高。

(4)結合全市電網及重點設施信息數據，根據雷達回波外推算法，輸出未來時間內電網及重點設施預警和建議信息。

(5)根據雷暴天氣的特點劃出重點區域，并進行相應的風險評估。

由于電力數據不足，系統還需要根據不同情況的電力數據反復運行檢驗，以提高電網防護的安全性、準確性。實踐表明，電網的穩定運行，是經濟穩定快速發展的基礎。因此，在此基礎上加強我市電網雷暴等高敏感天氣預警方法的研究和軟件系統的構建，具備良好的外部條件和推動經濟發展的重要意義。

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Research of Disaster Prevention of Power Network Based on Web GIS for Thunderstorm Weather

LI Wen-lu1, JI Min1, SUN Yong1, YANG Fan2

(1.College of Surveying Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao Shandong 266590，China;2. Qingdao Municipal Meteorological Bureau of Shandong Province, Qingdao Shandong 266003,China)

The improvement of the meteorological service technology is one of the hot pursuit for China Meteorological Bureau .The purpose of this paper is to focus on improving the forecast level of local thunderstorm weather for power network and establishing practical disaster emergency plans and effective response measures, by using real time monitoring data of doppler weather radar, atmospheric electric field meter, lightning locator and automatic weather station of meteorological department, and adopting the advanced radar echo extrapolation method. Finally, thunderstorm weather for power network security system based on WebGIS has been formed. It has high application value in meteorological service.

thunderstorm weather; WebGIS; power network; disaster prevention; early warning

2016-06-24

P208

B

1007-3000(2016)06-5