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多源降水融合技術在電網(wǎng)氣象災害防御中的應用研究

2022-01-03 13:23:54楊學寶趙建利趙建坤
黑龍江電力 2021年4期
關鍵詞:融合產(chǎn)品

楊學寶,趙建利,趙建坤

(1.內蒙古京能雙欣發(fā)電有限公司,內蒙古 烏海 016014;2.內蒙古電力科學研究院,呼和浩特 010020)

0 引 言

近年來極端氣象災害時有發(fā)生,嚴重影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行[1]。內蒙古地區(qū)東西跨度大,氣候復雜多樣,降雨多集中于夏季,且多陣性降水、強度大,在一定條件下出現(xiàn)短時強降水,易形成山洪,造成輸電線路基礎受損甚至倒塔等事故發(fā)生[2]。因此,準確及時掌握精細化降雨預報信息對電網(wǎng)安全運行至關重要。

地面雨量計、雷達和衛(wèi)星觀測是降水監(jiān)測信息獲取的主要途徑。通過雨量計觀測獲得的降水資料雖然單點精度很高,但是存在監(jiān)測站網(wǎng)分布不均勻、輸電線路周邊氣象監(jiān)測站點稀少、強降水的監(jiān)測能力不足等問題。氣象雷達和氣象衛(wèi)星的發(fā)展為降水監(jiān)測提供了新手段。雷達實時探測云和降水結構,可以迅速提供一定區(qū)域內的實時降水情況,但是其覆蓋面積有限,且波瓣寬度、距離衰減、強度衰減、充塞程度等因素使得雷達測量誤差較大,局地降水量的估測精度有待進一步提高。衛(wèi)星可以提供大范圍、高時空分辨率的降水估計,彌補了常規(guī)雨量觀測資料不足及雷達覆蓋范圍小的局限性,但是衛(wèi)星反演降水的精度相對較低[3]。鑒于上述單一來源降水資料的局限性,將不同來源降水資料進行融合,通常被認為是從整體上提高降水觀測質量最有效的途徑之一。融合降水技術在氣候監(jiān)測、氣候變化研究、模式檢驗及水文預報等領域均已得到廣泛應用。周璇等[4]將CMORPH衛(wèi)星-地面自動站融合降水數(shù)據(jù)應用于中國南方短時強降水分析中,認為融合降水數(shù)據(jù)所反映的短時強降水的大尺度特征與站點資料基本一致,并能更好地描述地形的影響。劉碩[5]開展了衛(wèi)星遙感降水與地面雨量站網(wǎng)降水融合研究,并基于融合降水開展了贛江流域水文模擬應用,以期通過高精度的降水數(shù)據(jù)源提高流域水文模擬精度。

該文針對某500 kV線路桿塔涉水、塔基受損事故案例,開展多源降水數(shù)據(jù)融合技術的應用研究,將多源降水融合結果與自動氣象站點監(jiān)測雨量進行效果對比分析,評估多源融合降水產(chǎn)品在電網(wǎng)災害防御中的適用性,為電網(wǎng)危險分析和評估、生產(chǎn)調度提供更為精準的科學依據(jù)。

1 多源降水融合技術原理

通過遙感手段結合雨量計數(shù)據(jù)進行降水融合的方法主要分為全局性和區(qū)域性兩種,全局性的方法就是簡單地全局平均校準,但是不同地區(qū)的降水和地表條件不同,不同區(qū)域的衛(wèi)星反演降水數(shù)據(jù)與地面實測數(shù)據(jù)之間存在不同的空間關系。因此,全局性降水融合存在較大誤差。區(qū)域性方法彌補了全局性方法的不足,其中心思想是首先建立降水的背景場,然后在雨量計實測數(shù)據(jù)的基礎上對背景場進行修正,使降水空間分布和降水量的精度得以提升,更多地展現(xiàn)真實降水信息,從而得到一個降水估計場,用來代表降水的真實信息[6-7]。

利用中國氣象局CMPAS-Hourly V2.1系統(tǒng),將自動氣象站逐時降水監(jiān)測數(shù)據(jù)、雷達定量降水估計數(shù)據(jù)以及CMORPH衛(wèi)星反演降水預測數(shù)據(jù)進行有效融合處理,輸出多源融合降水預報產(chǎn)品,該產(chǎn)品空間分辨率為0.05°×0.05°,時間分辨率為1 h,其融合過程如下:

1)采用概率密度函數(shù)(probability density funtion,PDF)匹配法,以自動氣象站監(jiān)測降水數(shù)據(jù)為基準,修正雷達和衛(wèi)星估測降水產(chǎn)品的系統(tǒng)偏差;

2)采用貝葉斯模型平均(Bayes model averaging,BMA)方法進行雷達和衛(wèi)星降水產(chǎn)品融合,形成0.05°×0.05°分辨率的聯(lián)合降水背景場;

3)采用統(tǒng)計方法量化誤差估計,再采用最優(yōu)插值方法融入地面監(jiān)測[8]。

研究表明,三源融合的CMPAS-Hourly V2.1降水融合產(chǎn)品的精度優(yōu)于任何單一來源的降水產(chǎn)品,特別是在站點稀疏地區(qū)。

1.1 概率密度函數(shù)匹配法

概率密度函數(shù)是描述連續(xù)型隨機變量在某個確定取值點附近的可能性的函數(shù)。雷達估測和衛(wèi)星反演降水的概率密度分布在一定時空范圍內是相對穩(wěn)定的,因此選取適當?shù)臅r空窗口且樣本量足夠大時,可分別得到地面觀測、雷達估測和衛(wèi)星反演降水穩(wěn)定的累積概率密度分布。若相同的降水累積概率密度值對應不同來源降水量值,以地面觀測降水為基準,對相同累積概率密度值下雷達估測和衛(wèi)星反演降水數(shù)據(jù)進行訂正[9]。

1.2 貝葉斯模型平均法

假定降水的PDF服從N(μ,σ2)的正態(tài)分布,即

(1)

式中:μ及σ均為常數(shù);若σ>0,則稱隨機變量x服從正態(tài)分布。

應用最大期望算法(expectation maximization algorithm,EM)進行極大似然估計,求解對數(shù)似然函數(shù),對BMA模型參數(shù)進行率定,即

(2)

1.3 最優(yōu)插值法

將雷達-衛(wèi)星聯(lián)合降水場作為背景場,即初估場。將降水格點分析產(chǎn)品中有站點分布的格點作為觀測值,每個格點上的降水分析值Ak等于該點的初估值Fk加上該格點上觀測值Oi與初估值Fi的偏差的加權估計[10],即

(3)

式中:k為分析格點;i為有站點分布的“有效格點”;Wi為權重函數(shù),表示i點上觀測值與初估值的偏差在估計時分配的權重。

格點分析值的誤差方差為

(4)

式中:Tk為k點的真值。

假設觀測誤差與初估場誤差不相關,即

(5)

則分析值的誤差方差可化為

(6)

利用最小二乘法構建線性方程:

(7)

最終得到分析誤差的最小方差估計:

(8)

2 多源降水融合技術應用

2.1 案例概述

2018年7月19-23日期間,某電網(wǎng)公司500 kV線路244號桿塔段上游地區(qū)連續(xù)出現(xiàn)暴雨,主要降水時段集中在7月19日與7月23日[11]。7月19日,該線路244號桿塔段上游地區(qū)日降水量突破歷史極值,最大站點雨量為175.3 mm。暴雨導致該線路244號桿塔段上游2個水庫水位急速上漲。其中,A水庫水位達101.08 m,洪峰流量700 m3/s,超歷史極值;B水庫庫容量超出警戒水位,為迎接上游A水庫下泄洪水,B水庫緊急泄洪。受洪水沖刷,該線路244號桿塔塔基受損。7月23日,線路244號桿塔段上游地區(qū)再次出現(xiàn)特大暴雨,最大降雨量為130.5 mm。為了預防244號桿塔倒塔事故發(fā)生,利用降水融合產(chǎn)品來彌補244號桿塔線路東北部氣象監(jiān)測站點稀疏不足的問題,密切監(jiān)視該地區(qū)強降水的發(fā)生發(fā)展已顯得尤為必要。244號桿塔段上游線路所在區(qū)域位勢高度及雨量監(jiān)測站點分布見圖1。

圖1采用BJZ54地理坐標系,橫縱坐標分別表示空間位置經(jīng)緯度,黑色實點代表244號桿塔所在位置;圖例中從左至右顏色變化表示位勢高度等級,數(shù)字代表位勢高度,單位:位勢米(gpm)。可以看出,244號桿塔線路東南部地區(qū)雨量監(jiān)測站點比較密集,北部及西南部雨量監(jiān)測站點均較為稀疏,東北部位勢高度卻明顯高于南部地區(qū),處于山脈的迎風坡,當東北部地區(qū)發(fā)生強降水時,極易形成山洪,對線路威脅較大。

圖1 位勢高度及雨量監(jiān)測站點分布圖

2.2 多源降水融合技術應用

圖2為244號桿塔塔段線路地區(qū)2018年07月18日20時-20日20時、07月22日20時-24日20時的多源降水融合產(chǎn)品圖。圖2采用BJZ54地理坐標系,橫縱坐標分別表示空間位置經(jīng)緯度,黑色實點代表244號桿塔所在位置;圖例中從左至右顏色變化表示降水量等級,數(shù)字代表降水量,單位:mm。

圖2(a)、(b)為18日20時-19日20時、19日20時-20日20時多源降水融合產(chǎn)品圖。可以看到,18日20時-19日20時,該244號桿塔塔段線路上游區(qū)域出現(xiàn)了大范圍的降水天氣,存在多個暴雨中心,雨量超過180 mm。19日20時-20日20時,降水范圍明顯減小,但是在244號桿塔塔段線路上游附近仍存在一個雨量超過80 mm的強降水中心。圖2(c)、(d)為22日20時-23日20時、23日20時-24日20時多源降水融合產(chǎn)品圖,可以看出,244號桿塔塔段線路區(qū)域再次形成西南-東北向雨帶,其中上游區(qū)域內出現(xiàn)范圍較大、雨量超過100 mm的暴雨中心。此外,在與圖2(a)最強暴雨中心相同位置仍存在一個強降水中心。23日20時-24日20時,雨帶東移,降雨中心強度較23日明顯減弱。

圖2 244號桿塔塔段線路區(qū)域多源降水融合產(chǎn)品圖

3 應用效果分析

244號桿塔塔段所在區(qū)域自動氣象站點降水量監(jiān)測如圖3所示。圖3采用BJZ54地理坐標系,橫縱坐標分別表示空間位置經(jīng)緯度,黑色實點代表244號桿塔所在位置;圖例中從左至右顏色變化表示降水量等級,數(shù)字代表降水量,單位:mm。

將多源降水融合產(chǎn)品降水量數(shù)據(jù)與圖3所示自動氣象站逐時監(jiān)測降水數(shù)據(jù)進行對比分析,可以看出:18日20時-19日20時圖3與圖2(a)所示244號桿塔塔段線路上游地區(qū)超過100 mm的強降水中心位置與降水強度一致,降水量約為50 mm左右;19日20時-20日20時,自動站監(jiān)測資料的雨帶位置較降水融合產(chǎn)品稍偏西、偏南,降水強度與降水融合產(chǎn)品基本吻合;22日20時-23日20時,自動站監(jiān)測雨量與降水融合產(chǎn)品相似度較高,在244號桿塔塔段線路上游和下游相同位置,各存在一個雨量超過100 mm的暴雨中心。不同的是,自動氣象站點所示降水中心強度較降水融合產(chǎn)品偏弱;23日20時-24日20時,兩者的雨帶位置基本一致,但在244號桿塔塔段線路南部區(qū)域,降水融合產(chǎn)品雨帶強度較自動站監(jiān)測降水偏大。

圖3 244號桿塔塔段所在區(qū)域自動氣象站點降水量監(jiān)測圖

以上對比分析結果表明,多源降水融合產(chǎn)品所顯示的雨帶分布、走勢、強度以及強降水中心位置均與自動站監(jiān)測保持了較高的相似性。因此,可以利用多源降水融合產(chǎn)品為氣象監(jiān)測站點布置較少地區(qū)電網(wǎng)的降水災害預報預警提供技術支持。

4 結 語

降水是影響電網(wǎng)安全運行的重要氣象因素,強降水監(jiān)測在電網(wǎng)災害防御中至關重要。通常情況下,電網(wǎng)輸電線路周邊氣象監(jiān)測站點稀少,強降水的常規(guī)監(jiān)測能力不足,多源降水融合技術可有效融合地面降水監(jiān)測、雷達估測及衛(wèi)星反演等三源降水資料,并生成0.05°×0.05°精細化格點產(chǎn)品。實際案例應用效果表明,降水融合產(chǎn)品能夠較好地反映出雨帶分布、走勢、強降水中心位置、強度等特點,可以作為氣象監(jiān)測站點稀少區(qū)域的降水實況,為電網(wǎng)危險分析和評估、生產(chǎn)調度等提供參考依據(jù)。

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