如何強化氣象預警能力以提升電網設備災害防御能力

在極端天氣頻發的當下，暴雨、大風、暴雪等氣象災害正成為電網安全穩定運行的“頭號大敵”。山火、覆冰、舞動等災害引發的電網設備故障停運事件屢見不鮮，嚴重影響電力供應可靠性。冀北地區具備大海、草原、高山峻嶺交織的多樣地貌，氣候特征復雜多變，使得精準分析和及時掌控氣象信息，成為電網安全生產、高效運行亟待解決的關鍵問題。

近年來，極端天氣頻發，對電網設備的安全穩定運行構成嚴重威脅。當前，氣象預警技術難以有效防御。針對這一問題，冀北電科院高電壓技術研究所組建電網設備災害防御及氣象預警技術攻關團隊，創新探索“電力 + 氣象”融合模式：建立氣象預警保障機制，實現多源氣象數據融合；深入開展電網設備災害規律研究，精準識別引發設備故障的關鍵氣象特征參數；持續完善氣象預警模型，全面提升電力氣象預警水平，為增強電網設備災害防御能力提供有力支撐。

氣象災害對電網的威脅不容小，每一次設備故障都可能導致大面積停電，影響千家萬戶的正常生活和企業的生產運營。強化氣象預警能力，提升電網設備災害防御能力，不僅關乎冀北地區電網自身的安全穩定，更是為全國電網在復雜氣象條件下的運行提供可借鑒的經驗，推動電力行業在氣象災害防御領域的整體進步。

在電力氣象預警保障機制的建設上，團隊融合多源氣象數據，將國網覆冰預測預警中心、國網舞動監測預警中心、國網臺風監測預警中心等七個中心的預告警數據、電網氣象監測數據、氣象服務機構的實況與預測數據以及衛星遙感數據進行深度整合。運用先進的數據融合技術與信息技術，構建起一套全面、高效的電力氣象預警保障機制。該機制就像電網的“氣象哨兵”，能夠實時監測氣象信息，通過精準分析快速傳遞預警，為電力系統的安全運行提供全方位服務。自該機制運行以來，電力氣象預警的及時性和準確性大幅提升，提前預警為電網運維人員爭取了寶貴的處置時間，有效降低了因氣象災害導致的設備故障風險。

在探索電網設備災害規律方面，團隊聚焦冀北地區覆冰、洪澇和山火災害，進行深入研究。在覆冰預警方面，團隊基于多源高分辨率衛星影像構建精細化數字高程模型，借助機器學習算法精準識別埡口型、高山分水嶺型等微地形，融合卷積神經網絡與圖卷積網絡技術搭建預警模型，實際應用中覆冰災害預測準確率顯著提升，助力運維人員提前部署融冰設備。洪澇預警模型研發中，團隊搭建微地形識別技術模型與特征數據庫，結合物理機理和機器學習算法優化云識別算法，引入多維度影響因素構建動態風險評估模型，經歷史案例驗證后可精準預測洪澇災害。山火監測模型則通過主成分分析優化輸入特征，構建多通道網絡結構并結合聯合概率與粒子群算法優化火點識別權重，有效降低誤報率，為電網設備安全運行提供堅實保障。

技術攻關團隊通過整合歷史氣象資料與災害案例數據，梳理災害發生的脈絡，對不同時空范圍內的覆冰、洪澇和山火災害進行綜合分析，明確了災害發生的時空演變規律，深入解析關鍵氣象參數對災害形成的內在作用機制。同時，對災害發生的驅動力因子進行系統的關聯性及敏感性分析，全面揭示多因素耦合機制。以上技術攻關成果，為后續災害預警模型的構建提供了堅實的理論基礎，使電網運維人員能夠更有針對性地開展災害預防工作。

接下來，技術攻關團隊將在覆冰預警模型優化上，基于前期模型進行風險預測，根據運行反饋數據進行誤差分析并持續優化，提升預測準確率；洪澇預警模型方面，基于預報降雨量數據預測淹沒范圍和深度，設計分級預警機制，進一步優化模型；山火監測模型則研究固定熱源識別技術，完善虛警庫數據，提升監測準確率。

冀北電科院也將繼續深化技術攻關，不斷優化提升氣象災害預警的有效性和針對性，增強災害預測和防控能力，提高電力氣象預警水平，為電網設備筑牢抵御氣象災害的堅固防線，推動電力行業高質量發展。■