廣西覆冰預報與評估系統設計及應用

郭曉薇，鐘利華，鄭鳳琴，曾 鵬，羅小莉

(廣西壯族自治區氣象服務中心，南寧 520022)

0 引言

覆冰造成高壓架空線路斷線、倒桿(塔)及導線舞動的事故在國內外時有發生。資料統計顯示，2007～2019年廣西每年均發生不同程度冰凍雨雪災害天氣過程，主要集中在北部高寒山區，冰凍現象導致輸電線路覆冰災害，最嚴重的是2008年。陸航波[1]2008年桂北架空線路覆冰的初步分析中描述，北部輸電線路遭受災害范圍之廣、持續時間之長、損失之重，屬歷史罕見，造成廣西電網公司直接經濟損失29.87億元，涉及供電區域內17個縣、工企業759家，停運10 kV以上輸電線路920條，35 kV以上變電站102座。許多受損電網設施位于交通不便的山區，加上雨雪持續，物資運輸極為困難，加大搶修難度。

導線覆冰是非常復雜的天氣過程和微物理過程相結合而形成，按其形成或危害，可分為雨凇、霧凇、混合淞、濕雪，陸航波[1]、周紹毅[2]等根據廣西1969～2008年導線覆冰災害資料及現場導線覆冰測量調查資料進行綜合分析表明，廣西導線覆冰桂東北雨凇為主、桂西北以霧凇為主的混合凍結；覆冰過程的氣溫為0～-5 ℃，伴有小～中凍雨和濃霧，相對濕度在95%以上；風速在2～4 m/s。陳百煉[3]等分析貴州冰凍災害的氣象條件和段旭[4]等分析云南冰凍災害的氣象條件時得到相近的結果。根據以往研究，使用模糊信息分配方法劃分各氣象要素等級并計算概率，基于概率確定氣象要素的閾值[5-6]。根據以往的研究試驗發現[7-11]，多元決策加權集成法對模式預報的修正可獲得最佳的預報效果，應用黃嘉佑[12]氣象統計分析與預報方法中多元分析的回歸分析方法和基本原理，結合王西平等[13]等用氣象臺站常規資料的歐氏距離指標估算梨園冠層露情計算方法建覆冰風險評估模型。

2012年以前，廣西基于高海拔、山區等復雜地形地貌條件下的廣西架空輸電線路覆冰風險區劃指標、評估模型、覆冰定量預報和影響評估等方面的研究較少，給每年電網覆冰災害預報與評估工作帶來困境。本文將利用GIS/GPS技術，采用相關分析、耿貝爾極值等方法，開展致災因子識別、微地理影響因子研究，以及覆冰多模式集成預報方法和預報評估模型的研究，通過研發覆冰預報與評估系統，實現覆冰天氣的實時預報和評估以及業務應用，為廣西電網制定防冰預案、安排融冰工作提供科學合理的參考依據，以保證電網安全穩定的運行。

1 資料處理

利用GIS/GPS技術，收集廣西區和鄰省(云南、貴州、湖南省)氣象臺站的歷史覆冰觀測與氣象要素資料及廣西覆冰災情調查資料，采用相關分析方法，分析覆冰形成與氣象要素及地理位置的關系，確定覆冰氣象條件閾值。

1.1 氣象資料

觀測數據來源于全國綜合氣象信息共享系統(CIMISS平臺)，主要選取氣象要素24 h的降雨量、最低氣溫、相對濕度、風向風速、蒸發、覆冰的厚度和重量等數據，資料時間2007年1月～2014年3月。覆冰觀測數據，廣西覆冰較嚴重區域主要位于北部高海拔地區，與鄰省云南、貴州和湖南等山體較為一致，用這些地形一致區域臺站觀測資料進行建模，從氣候一致性和地理環境相似性角度考慮具備其合理性。引入包含廣西4個、云南2個、貴州43個、湖南18個，共計67個臺站的覆冰觀測數據及對應的氣象觀測數據進入樣本分析和模型建立。

1.2 電力部門災害調查數據

廣西架空輸電線路覆冰災害調查數據來自中國能源集團廣西電力設計研究院和廣西電網公司電力科學研究院，在覆冰災害發生時，通過GPS手持設備進行人工定點觀測，獲取覆冰的地理位置和樣本信息，共收集到6年的災害數據，分別為2008年、2011年、2014～2017年。其中2008年共有171個樣本，覆冰厚度最大達95 mm；2011年共有143個樣本，覆冰厚度最大為48 mm；2016、2017年分別有69、68個樣本，覆冰厚度最大分別為12.59 mm、13.85 mm；2014年10個樣本，只有覆冰長短徑、覆冰重量等，無覆冰厚度；2015年覆冰較輕，最大厚度僅有5.31 mm。

1.3 地理信息數據

利用GIS技術，基于DEM數據，進行故障點地形特征的定量化描述；首先計算廣西常用地形因子數據集，包括海拔高度、坡度、坡向、水體、地形起伏度、坡度變率及坡向變率等7個地形因子，然后根據故障點所在具體空間位置，提取上述地形因子在該位置格點的數值，組成多組故障點覆冰數據與地形因子數據組合，形成覆冰與地形因子的相關分析樣本。

1.4 覆冰氣象條件閾值

電線積冰是雨凇、霧凇凝附在導線上或濕雪凍結在導線上現象，其形成與氣象條件和地形地貌等因素有關，如氣溫、降雨、濕度、風速、蒸發、地形、海拔高度等。綜合分析 陸航波[1]、周紹毅[2]、陳百煉[3]、段旭[4]文獻資料，確定覆冰天氣主要氣象為日最低氣溫、日平均相對濕度、日降雨量總量、日蒸發量總量、日照時數和日平均風速6個要素。

使用模糊信息分配方法劃分各氣象要素等級，計算各等級出現的概率，基于概率劃定出現低溫雨雪冰凍天氣的各氣象要素的閾值，統計2008～2014年13次覆冰過程中覆冰發生當日各氣象要素等級的出現概率，當出現概率在95%時，滿足高濕和較小風速，而持續的低溫陰雨寡照又將加重覆冰天氣條件。最終形成廣西電線覆冰天氣的氣象條件閾值：日最低氣溫、日平均相對濕度、日降雨量總量、日蒸發量總量、日照時數和日平均風速分別為≤0.4 ℃、≥82%、≤17.1 mm、≤1.8 mm、≤2.6 h、≤3.5 m/s。

2 覆冰預報模型研究

不同種類覆冰密度差異很大，且現實情況下覆冰往往是混合結冰，因此，給出具有普遍參考意義的覆冰密度是進行建模的前提。標準冰厚換算的基本條件是某一組觀測實例必須具備冰厚和冰重的數據，才能對密度進行較精確的對比計算，并最終換算為標準冰厚。利用歷史標準冰厚資料，與氣象資料進行相關統計分析，用逐步回歸辦法，建立覆冰預報模型。

2.1 覆冰標準冰厚的換算

根據以往分析經驗，本研究選取觀測覆冰長短徑的標準冰厚換算公式計算；為與電力工程應用保持一致性，參考《電力工程氣象勘測技術規程》(中華人民共和國電力行業標準DL/T5158-2002)對不同離地高度的冰厚換算規定，對不同離地高度的冰厚換算以高度訂正系數的方式給出計算公式，利用該公式換出覆冰標準厚度序列。

2.2 建立覆冰厚度氣象模型

覆冰厚度除了與氣象因素密切相關外，還與微地形有關，利用氣象因子算出覆冰厚度后，還需進行地形訂正。

2.2.1 覆冰厚度氣象模型

覆冰的形成并非由觀測覆冰時的天氣條件所形成，而是與其前期的氣象要素有關，因此，進行氣象建模時，選取與覆冰觀測同一天及前兩天共三天的氣象要素(見表1)進行建模，建模方法為逐步回歸法，并在保證通過信度檢驗的基礎上，盡量選取具有直接影響機制的氣象因子完成模型建立。

經過逐步回歸分析，擬合后得到的氣象模型如式(1)所示：

Y=-9.277-0.343X1+0.09X2+0.104X3+

0.069X4+0.546X5

(1)

Y為標準冰厚，Xi代表的為表中各氣象要素，其中相關系數為0.69。

通過上述模型，利用廣西長年代的臺站氣象要素觀測記錄，即可實現針對歷史覆冰序列的回算。

2.2.2 微地形訂正模型研究

經過氣象模型擬合后，覆冰厚度仍不能較好的與實測值相吻合，由于擬合的模型僅考慮氣象要素本身的影響，因此，可以近似認為，未能擬合部分是由地形因子影響造成的。

圖1 廣西地形覆冰分布圖

3 覆冰厚度短期預報模型

開展覆冰厚度短期預報，需要先確定冰厚氣象模型中的氣象因子，既最低氣溫、相對濕度、降雨量等，而這些氣象因子需通過氣象預報方法提前預報出來。

從業務應用的角度來看，為保證預報資料的穩定性，本研究選用的模式資料為歐洲中心細網格數值預報格點預報產品和日本細網格數值預報產品。通過多元決策加權集成法進行集成預報，得到氣象因子的預報場，再將這些因子預報值回代到覆冰厚度預報模型，計算出覆冰厚度。實況資料采用廣西區域內2 727個自動氣象站的逐小時觀測資料。

對所建立覆冰厚度氣象模型采用多元決策加權集成法開展模型的優化研究；首先通過統計分析得出與覆冰厚度相關性最密切的氣象要素為最低氣溫、相對濕度和降雨量，然后應用均方根誤差(RMSE)和TS評分等方法對氣象要素制定權重系數，再利用歐洲、日本細網格和我國多種數值預報模式產品，基于權重系數建立多模式集成預報的覆冰短期預報模型；為提高預報準確率，根據近段時間內各集成預報成員的預報準確率調整權重系數，這樣能使集成預報模型及時融入最新預報技巧信息，確保集成預報結果有較高準確率，通過對比分析最終選取預報效果最佳時間長度為12天進行權重系數調整。由于各集成預報成員的權重系數不斷調整，因此建立的多模式集成預報模型是動態模型。

4 等權重技術方案的多指標綜合指數覆冰風險評估模型

結合短期預報模型、2008年以來覆冰實況資料以及電力設備狀態，對廣西電網公司的不同電壓等級的輸電線路覆冰進行風險評估。

4.1 建立覆冰多指標綜合指數評估模型

在短期預報模型建立的過程中發現，覆冰的短期過程與覆冰發生前兩天的降雨、前一天的最低氣溫以及覆冰發生當天的相對濕度、降雨和蒸發密切相關，因此覆冰的實時評估也通過這些因子進行評估。評估方法是使用短期模型中相關性較好的因子查找相似的歷史個例，并根據歷史個例出現的覆冰實況及其產生的災情對覆冰過程進行實時評估。

具體計算思路為：計算覆冰發生前兩天的降雨、前一天的最低氣溫以及覆冰發生當天的相對濕度、降雨和蒸發5個氣象因子與歷史樣本相對應氣象要素的歐氏距離[11-12]，將計算得出的歐氏距離進行排序，挑選出距離最短的三個歷史樣本作為相似個例，并查找這3個樣本的覆冰實況，從而評估災情。

歐氏距離的計算公式為：

(2)

其中，dl為第l個供評估的樣本，l=1,2,3...L，L為供評估的總樣本數；yji表示第j個觀測臺站中第i個預報的氣象要素數據；xji表示第j個觀測臺站中第i個實測的歷史氣象要素數據，i=1,2,3...n，n為氣象要素個數，j=1,2,3...m，m為觀測站總個數，計算過程中選取n=5，依據覆冰厚度模型反算出歷史上廣西北部可能出現覆冰的氣象站選取m=43，即進入評估模型的是廣西北部43個站觀測臺站的5個氣象因子，將dl進行排序挑選出距離最短的三個歷史個例，依據個例的災情進行評估。

4.2 不同電壓等級線路覆冰風險的等級標準

依據電力部門提供的2008年以來的輸電線路覆冰實況、災情、中國能源建設集團廣西電力設計研究的設計標準以及主要業務應用單位廣西電網公司的經驗，災情的輕、中、重等級分別以2015年12月5～6日、2011年1月21～25日和2008年1月23日～2月3日這三次過程的災情為基準，由于災情的統計并不十分全面，因此統計這三次覆冰過程電線標準覆冰厚度在0～10 mm、10～20 mm、20 mm以上的桿子數作為災情等級標準。由于500 kV與110 kV、220 kV架空輸電線路的離地高度、設計標準和導線的粗細不同，依據《電力工程氣象勘測技術規程》和廣西電網公司的經驗，500 kV的覆冰厚度的災情標準在110 kV、220 kV的基礎上乘以系數1.2，得出110 kV、220 kV與500 kV的標準覆冰厚度的災情等級見表2、表3。

表2 廣西110、220 kV輸電線路覆冰厚度的災情等級標準

表3 廣西500 kV輸電線路覆冰厚度的災情等級標準

通過第2節提供的計算模型和地形訂正公式反算得到1951～2017年覆冰過程的輸變電線路的標準覆冰厚度，依據表2的標準，對2008年以來的14次覆冰過程110 kV、220 kV輸電線路覆冰情況進行評估，結果發現2次災情為重，10次災情為輕，2次災情為中等，與電網的實際災情相符合，可以為廣西電網公司開展融冰工作提供科學的參考依據。

5 系統建設

采用SOA面向服務的SpringMVC開發架構，GIS技術結合地理信息系統，及其JAVA和C++技術，通過全國綜合氣象信息共享平臺(CIMISS平臺)和數值預報產品的數據對接，研發了基于覆冰預報方法與預報集成、預報產品制作、預報信息發布的廣西覆冰預報與評估系統(圖2)，系統分為覆冰預報、覆冰評估和覆冰資料等3個功能模塊，實現覆冰預報與評估產品實時在線發布。

圖2 覆冰預報與評估系統建設架構

圖3 覆冰預報與評估系統主界面

覆冰預報：以預報冰厚為導向，展示歷史產品信息，對歷史產品進行查看編輯，訂正編輯，然后在線對產品進行制作。按內容和時間，可制作6個產品，即覆冰厚度、覆冰專報、覆冰過程、旬預報、月預報、季度預報。其中覆冰過程根據覆冰預報指標計算預報是否有覆冰天氣，根據時次，時段查詢高度、氣溫、地面氣壓、風向等要素預報信息在gis上展示格點和等值線圖。

覆冰評估：制作兩個產品。評估報告，展示歷史產品信息，對歷史產品進行查看編輯，訂正編輯；個例分析，選擇日期、查詢預報數據，計算查詢三個歷史最相近的相似個例。

覆冰資料：分為三方面內容。輸電線路覆冰厚度，查詢歷史塔桿發生覆冰的數據在GIS上展示，右側展示覆冰厚度對應的塔桿數和每條線路對應的覆冰厚度。氣象臺站覆冰厚度，根據日期查詢發生覆冰天氣的實況數據在GIS上展示，右側列表展示覆冰厚度對應的站點個數和站點對應的覆冰厚度。雨雪天氣實況，選擇日期查詢，雪、雨凇、霧凇等的實況或歷史數據，在GIS展示，右側展示雪、雨凇、霧凇發生時對應的站點個數和每個站點對應的數據。災情信息，選擇日期查詢歷史災情信息，列表展示。

6 業務應用實例

從2017年開始，覆冰預報模型和評估模型在為電力部門服務上應用，覆冰預報與評估系統每日自動運行兩次(08時與20時)，給出未來24 h～72 h的覆冰厚度格點預報產品和24 h預評估產品。

2018年：1月24日20時，覆冰模型預報未來48 h～72 h，廣西北部部分地區將會出現覆冰，厚度為1～15 mm，主要出現在桂林、柳州、河池北部的部分地區；1月25日～29日的逐日預報表明此次過程將繼續維持。從電力部門提供的實況資料顯示，覆冰主要在桂林北部的金中旺線、南旺I線、三上牽線、旺梅線和柳州北部的三上牽線，各線路最大覆冰厚度在15～20 mm之間。

2019年：12月30日20時，覆冰模型預報未來24～72小時，廣西北部部分地區將會出現覆冰，覆冰厚度為1～10 mm，主要出現在桂林、柳州、河池北部的部分地區；12月31日～1月1日的逐日預報表明過程將繼續維持；且持續發布3份覆冰天氣專報。實況顯示覆冰出現在金中旺線和三上牽線，程度較輕。

對2018年和2019年冬季覆冰天氣過程進行檢驗評估，結果表明：預報模型對覆冰持續時間和落區預報效果較好，而對特殊地形區域的最大量級覆冰預報略偏輕；對2018年覆冰過程評估檢驗，結果表明：對于較明顯覆冰天氣過程，評估模型預報效果較好。

7 結語

本文利用GIS/GPS技術，采用相關分析、耿貝爾極值等方法，開展致災因子識別、微地理影響因子研究，制定了覆冰氣象條件閾值；利用歐洲中心細網格、日本細網格和我國多種數值預報模式產品，采用多模式集成等預報方法，根據各成員的預報準確率，動態調整權重系數，建立覆冰厚度短期預報模型；采用歐氏距離計算方法，結合電力部門覆冰實況與災情資料，建立了覆冰多指標綜合指數評估模型；建立了基于覆冰預報方法與預報集成、預報產品制作、預報信息發布的廣西覆冰預報與評估系統，實現覆冰預報與評估產品實時在線發布，并在電力部門應用。

研發的預報和評估模型對覆冰過程開始時間、持續時間、覆冰厚度、災情評估等級均具有較好預報評估效果，應用已發揮較大作用，由于覆冰氣象觀測臺站資料較少、覆冰觀測設備不統一，加之預報模型是通過對不同離地高度、地形、密度等因子作出標準冰厚的換算，與電力部門通過張力換算的實測覆冰資料及實地調研的覆冰資料差別較大，導致預報與實況有差異。 因此需在廣西架空輸電線路特殊地形區域增設覆冰氣象觀測站，充實資料；跟隨數值預報產品性能不斷提高，繼續優化覆冰氣象預報與評估模型，提高預報準確率。

本文建立的覆冰短期預報和評估模型，經過適應性分析和訂正，可形成超高壓局輸電線路覆冰預報評估產品或風電場風機覆冰開始、消融預報產品，滿足電力用戶生產和防災減災工作的需求。其成果可在電網公司、各市供電局、超高壓局和風電場推廣應用。