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        強對流預警技術在電網(wǎng)生產(chǎn)過程中的應用研究

        2015-11-25 08:50:22崔晶晶
        河南科技 2015年18期
        關鍵詞:強對流反射率風暴

        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(fā)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(wǎng)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(fā)狀況發(fā)生。河南省位于中國中東部,是全國強對流天氣高發(fā)區(qū)之一,夏季強對流天氣對電網(wǎng)穩(wěn)定運行和安全生產(chǎn)的影響較為嚴重,其中影響范圍較大有:2007年夏季開封地區(qū)發(fā)生強對流天氣,造成多基輸電桿塔倒塔;2009年夏季商丘地區(qū)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(qū)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(nèi)外研究現(xiàn)狀

        20世紀八、九十年代,天氣預報的主要服務對象仍以農(nóng)林牧業(yè)和公共服務為主,進入21世紀以來,隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大和延伸,災害性天氣對電網(wǎng)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(nèi)一些科研機構已經(jīng)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(wǎng)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(nèi)方面,近年來各網(wǎng)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(wǎng)生產(chǎn)密切相關的氣象現(xiàn)象的預警技術、預警模型和預警系統(tǒng)的建設:2010年,國網(wǎng)江蘇省電力公司部署了覆蓋江蘇全省的電網(wǎng)氣象監(jiān)測與分析系統(tǒng);2010年,國網(wǎng)福建省電力公司與福建省氣象臺合作開發(fā)了福建電網(wǎng)氣象信息預警系統(tǒng);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(nèi)一些重要氣象部門,如中國氣象局公共氣象服務中心,已經(jīng)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(wǎng)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(jīng)建成的新一代天氣雷達網(wǎng)獲得所需雷達基數(shù)據(jù),將極坐標系下的空間分辨率不均勻的雷達資料插值到統(tǒng)一的笛卡爾坐標系下形成空間分辨率均勻的網(wǎng)格點資料,根據(jù)需求選擇笛卡爾坐標網(wǎng)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(shù)據(jù)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(wǎng)格中任意網(wǎng)格單元的坐標為(αg,βg,hg),其中αg為緯度,βg為經(jīng)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(jīng)度,hr為高度。使用雷達波束傳播和大圓幾何學理論確定網(wǎng)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(nèi)插到笛卡爾坐標系下的經(jīng)緯度高度網(wǎng)格點上。

        2.1.2 三維拼圖方法

        在拼圖網(wǎng)格的很多區(qū)域,有來自多個雷達的資料重疊區(qū),在拼圖網(wǎng)格中的每個網(wǎng)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(wǎng)格單元i的合成反射率值,fna(i)是在網(wǎng)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(wǎng)格單元i處有分析值的總的雷達個數(shù)。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(wǎng)格單元不被任何一個雷達覆蓋,該網(wǎng)格單元的fm(i)被賦一個缺值符號[5]。如果Nrad=1,那么網(wǎng)格單元的值就等于那個雷達在該網(wǎng)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(shù)據(jù)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(tǒng)產(chǎn)生的地面大風。三維拼圖系統(tǒng)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(shù)據(jù),并利用強對流系統(tǒng)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(tǒng)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(tài)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(wǎng)數(shù)據(jù)和地面加密自動站風場資料,統(tǒng)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(tài)含水量、垂直積分液態(tài)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(shù)。根據(jù)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(shù)和權重系數(shù),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(shù)據(jù)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(tǒng)產(chǎn)生的地面冰雹的方法。三維拼圖系統(tǒng)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(shù)據(jù),并利用強對流系統(tǒng)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(tǒng)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(tài)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(tài)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(jù)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(shù)和權重系數(shù),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(lián)合估測局地強降水的方法

        根據(jù)地物遮擋情況,確定每個數(shù)據(jù)點的回波強度,自動站數(shù)據(jù)經(jīng)過質量控制和與雷達數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)點,通過最小二乘擬合得到Z-R關系,再根據(jù)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(jù)計算的當前的雨強,進行0~2h的外推,并經(jīng)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(wǎng)GIS融合

        3.1 強對流預警數(shù)據(jù)預處理

        強對流預警計算模型通過對多普勒雷達基數(shù)據(jù)和實時雷電定位數(shù)據(jù)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(yōu)化數(shù)據(jù)計算過程保障數(shù)據(jù)的即時性和有效性,建立網(wǎng)格數(shù)量和坐標固化機制,將每種預警計算固定為500×500個網(wǎng)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(tài)變化的過程,因此需要在電網(wǎng)GIS的基礎上進行二次開發(fā),增加動態(tài)展示強對流預警的功能。將強對流預警數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)與電網(wǎng)GIS系統(tǒng)相結合,建立基于電網(wǎng)GIS的強對流預警影響設備關聯(lián)計算模型,通過河南電網(wǎng)線路與變電站等設備通過經(jīng)緯度坐標和強對流預警網(wǎng)格進行圖形化匹配計算,從而計算出哪些電網(wǎng)設備會受到強對流預警網(wǎng)格影響,并根據(jù)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(wǎng)設備的影響分析和預警信息發(fā)送

        河南電網(wǎng)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(wǎng)設備進行分析?;陔娋W(wǎng)GIS的強對流預警模型針對每個電網(wǎng)設備所在的強對流預警網(wǎng)格進行計算和判斷,如果電網(wǎng)設備在某一個強對流預警網(wǎng)格內(nèi),或者穿過該網(wǎng)格,則認為電網(wǎng)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(jù)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(fā)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(shù)據(jù),每次有新的強對流預警出現(xiàn)后,通過強對流預警影響設備分析模型計算后,服務會根據(jù)用訂閱條件設置情況,生成訂閱的預警信息,并依據(jù)發(fā)送規(guī)則將短信息發(fā)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(fā)布截圖

        2013年度夏期間,河南省強對流天氣頻發(fā)。全省除許昌外17個地市均出現(xiàn)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(qū)電網(wǎng)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(qū)配網(wǎng)受損嚴重。以下幾個時間對強對流預警系統(tǒng)進行了驗證。

        圖6 8月1日03:36強降雨預警發(fā)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(tǒng)在該地發(fā)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(wǎng)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(nèi)因氣候原因造成的電網(wǎng)故障,影響超過10萬人的達28次,占電網(wǎng)大面積停電事故總量的56%。國內(nèi)也發(fā)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(guī)模電網(wǎng)故障,據(jù)統(tǒng)計本次冰災共造成367萬條線路停運,電網(wǎng)直接經(jīng)濟損失154.5億元。2009年7月1日至5日,廣西出現(xiàn)大范圍強降雨,造成廣西電網(wǎng)10kV以上線路跳閘243條,停運配變(臺區(qū))3362臺,等等。可見加強氣象預警技術在電網(wǎng)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(wǎng)生產(chǎn)結合起來,不但能提升電網(wǎng)防災減災能力和電網(wǎng)企業(yè)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(huán)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(wèi)星、雷達資料的強對流天氣預報預警系統(tǒng)[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(tǒng)[J].廣東氣象,2003(4):29-30.

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