本發明屬于輸電線路在線監測技術領域，具體涉及一種輸電線路走廊雪深監測預警方法。
背景技術：
我國是發生輸電線路冰雪事故較多的國家之一，冰雪事故已嚴重威脅了我國電力系統的安全運行，并造成了巨大的經濟損失。華中的湖北、湖南、江西、河南等省及三峽地區，西南的云南、貴州、四川，華北的河北、山西及京津唐地區，西北的青海、寧夏等省都發生過輸電線路覆冰事故。隨著西部大開發、西電東送電力發展戰略的實施，特高壓1000KV交流電和±800KV直流輸電工程等的籌劃建設，將會有更多的超高壓、特高壓輸電線路經過峽谷、河流、微氣象及雨凇多發地區。如果不加以防治，由輸電線路冰雪危害造成的電網事故將不可避免。
冰雪對線路的危害有過負荷、覆冰舞動和脫冰跳躍、絕緣子冰閃等幾種，會造成桿塔變形、倒塔、導線斷股、金具和絕緣子損壞、絕緣子閃絡等事故,導致大面積停電，且事故多發生在嚴冬季節，大雪封山，公路結凍，難于搶修，造成長時間停電。因此，輸電線路冰雪災害是許多國家電網系統所面臨的嚴重威脅之一。影響輸電線路冰雪災害的因素一般有風速、降水率、過冷卻水滴直徑、降水時間、導線半徑、過冷卻水滴捕獲系數、空氣濕度、凍結系數、空氣運動黏度等。在實際應用過程中，很多參數是無法通過監測得到的，并且各參數會隨著地理、空間、時間變化而變化，難以獲取各個參數的精確值。因此，基于衛星遙感數據的動態雪深反演監測指標可考慮天氣、溫度、濕度、風速這些參數條件，按照雪深形成的覆冰類型進行預測。使之能夠通過可監測參數和實驗室經驗值，達到實時精確監測地表溫度變化的目的，對最不利的輸電線路冰雪情況進行預測。
技術實現要素：
本發明構建一種輸電線路走廊雪深監測預警方法，針對不同地區，不同季節的積雪，其物理性質的不同，提出動態反演雪深方法，本方法的基本思想是獲取“遙感”雪蓋和“觀測”雪蓋，在此基礎上獲得“融合”雪蓋，建立時空動態的雪蓋可信度指數，并針對不同指數值，提出“時空距離權重法”計算動態反演系數，從而得到動態反演雪深。這里，需注意兩種特殊情況，在測站稀疏的地區或夏季，常出現觀測無雪，但遙感反演有雪的情況，此時應該以遙感結果為主要參考依據，即認為有雪，但其反演系數確定可參考該地區一定期限內有雪時的平均反演系數。另一種情況是，當觀測有雪時，不管遙感反演是否有雪，這樣的區域都應予以保留，即認為該區域格點有雪，確定其反演系數時，可依據該格點與最近有雪站點的距離作為權重，結合該時次用插值方法得到的反演系數及其有雪時的均值來共同決定反演系數。可以精確的反演近地表空氣溫度。得出想要的各類氣象要素數據。
為解決以上技術問題，本發明采用的技術方案如下：
一種輸電線路走廊雪深監測預警方法，包括以下步驟：
步驟1：數據處理
獲取初步的觀測格點雪深:利用氣象學上應用較普遍的Cressman插值方法將測站雪深插到0.225°網格點上,并去除小于0的虛假格點雪深,得到初步的觀測格點雪深Do(x,y,t)。這里將負值剔除。
獲取初步的格點反演系數及其年均值:首先，利用NSIDC提供的坐標轉換工具EASE-Grid投影的SSM/I亮溫數據(25km分辨率)轉換成等經緯度投影亮溫數據(0.225°分辨率)；其次,獲取中國范圍內各通道逐日(1987年7月一2009年11月)亮溫數據,缺測的點用之前時次升軌和降軌數據補齊,并計算19和37GHz水平極化亮溫差ΔT(x,y,t)；最后,利用式
A0(x,y,t)＝D0(x,y,t)/ΔT(x,y,t)
獲取初步的格點反演系數A0(x,y,t),并進一步得到其年內有雪時的均值A0m(x,y)。這里,保留ΔT(x,y,t)<0即A0(x,y,t)<O的格點,因為實際上亮溫差小于0并不意味著一定無雪(尤其在東部地區),初步的格點反演系數暫時先保留這樣的格點,后面再使用一定的方法從中篩選出有雪的點,有利于提高東部地區的反演精度。
獲取逐日“遙感”雪蓋:利用積雪分類樹方法(Grody.etal,1996),獲取未考慮測站實測數據的逐日純“遙感”雪蓋。
獲取逐日“觀測”雪蓋:根據某日距離某格點最近的站觀測雪深是否大于0,來判斷該日該格點觀測是否有雪,這樣,獲得未考慮遙感數據的逐日純“觀測”雪蓋。這樣得到的“觀測”雪蓋在中東部地區比用空間插值方法得到的雪蓋更為合理,而后者會出現許多虛假的有雪區域。而在西部得到的“觀測”雪蓋往往偏小,但可以根據“遙感”雪蓋糾正。
計算每日各格點離最近有雪站的距離r(x,y,t)。
步驟2：計算雪蓋可信度指數并獲得"融合”雪蓋
根據遙感雪蓋和觀測雪蓋的不同組合關系(存在4種組合關系:遙感和觀測都有雪,遙感有雪觀測無雪,遙感無雪觀測有雪以及遙感和觀測都無雪),計算出雪蓋可信度指數I(x,y,t),以上4種組合關系分別對應I(x,y,t)等于3、2、1和0。將雪蓋可信度指數的區域(即“遙感”雪蓋和“觀測”雪蓋),共同組成動態反演方法所需的“融合”雪蓋。其中,I(x,y,t)＝3有雪和I(x,y,t)＝0無雪的區域可信度較高,在西部臺站稀疏地區的區域I(x,y,t)＝2比I(x,y,t)＝l的區域可信度髙,而在東部臺站密集地區I(x,y,t)＝1的區域比I(x,y,t)＝2的區域可信度高。
步驟3：針對不同的雪蓋可信度指數,提出“時空距離權重法”獲取動態反演所需的權重系數R(x,y,t)
初步的格點反演系數是時空動態變化的,這是其優勢,但它是由測站數據空間插值得到的,而在西部地區測站稀少,當日有雪的站就更稀少,致使西部遙感有雪的地區常得不到反演系數或得到的反演系數可信度低(因其距離有雪站的空間距離太遠),此時可參考無時間變化的經驗值(某時段的平均值)來解決這一問題,即可適當使用初步的格點反演系數A0(x,y,t)年內有雪時的均值A0m(x,y)作為一定參考,因為A0m(x,y)有值的區域要比A0(x,y,t)多而且穩定。某格點距離有雪站的空間距離越遠,越應更多地參考該點的“經驗值”A0m(x,y),而不是“觀測值”A0(x,y,t)。最終使用時空動態變化的A0(x,y,t)及無時間變化的年均值A0m(x,y)共同決定反演系數。權重系數R和1-R實際上代表在多大程度上使用這兩者的結果。
A.觀測有雪(即I(x,y,t)＝3或I(x,y,t)＝1)時,首先,確定測站數據影響半徑r0。:趙亮等(2010)給出了中國境內各格點到相鄰最近觀測站點的空間距離分布,最大值為403.8km,為了使測站數據充分發揮作用,設定測站數據影響半徑＝403.8km；然后,計算權重系數
R(x,y,t)＝r(x,y,t)/r0
其中,r(x,y,t)為之前計算的該日各格點離最近有雪站的距離。由于這里測站數據影響半徑r0取為格點離站點的最大可能距離,所以,這里一定滿足0≤R(x,y,t)≤1，此時其反演系數將由“觀測值”A0(x,y,t)(使用了該日測站雪深插值結果)和“經驗值”A0m(x,y)(初步反演系數年均值)共同決定。
B.遙感有雪,觀測無雪(I(x,y,t)＝2)且年平均格點反演系數A0m(x,y)〉0時,令權重系數R(x,y,t)＝l,即其反演系數將由"經驗值”A0m(x,y)代替。
步驟4、計算動態反演系數
當R(x,y,t)有值時,利用權重法計算動態反演系數
A(x,y,t)＝(1-R(x,y,t))xA0(x,y,t)+R(x,y,t)xA0m(x,y)
式中,存在兩種極限情況:當R(x,y,t)＝0時即格點與有雪站點位置重合時,完全由該日該格點初步的反演系數A0(x,y,t)作為動態反演系數A(x,y,t)；而當R(x,y,t)＝l時,即格點位于測站數據影響半徑邊緣時,完全由該位置的初步反演系數年均值A0m(x,y)作為動態反演系數A(x,y,t)。而在大多數情況下,最終的動態反演系數由初步的反演系數A0(x,y,t)和其年均值A0m(x,y)及該格點離最近有雪站的距離r(x,y,t)(決定權重系數R(x,y,t)大小)來共同決定。
B.對于遙感有雪，觀測無雪(I(x,y,t)＝2)，而年平均格點反演系數A0m(x,y)≤0，則動態反演系數由最近有雪格點(x',y')的年均值代替，即A(x,y,t)＝A0m(x',y')。
C.確定為無雪(雪蓋可信度I(x,y,t)＝0)的格點，令A(x,y,t)＝0。
步驟5：計算雪深
D(x,y,t)＝A(x,y,t)×ΔT(x,y,t)
本發明的有益效果：
基于衛星遙感的輸電線路走廊雪深監測預警方法，通過建立合適的數據融合優化模型，采用地面數據點可以對遙感反演的地表溫度結果進行修正，該方法考慮了地表類型與遙感模型中的各種大氣參數以及比輻射率的變化影響，不僅可以提升遙感反演的精度，并且通過驗證實驗和不同間隔取樣的結果表明，該方案具有可靠的穩定性，可利用該方法建立地面數據與遙感數據的動態模型，達到實時精確地監測地表溫度變化的目的。通過該方法可及時發現和及早干預存在隱患或發生危險的線路，確保電力系統安全穩定運行。
附圖說明
圖1為本發明輸電線路走廊雪深監測預警方法的雪深動態反演流程圖。
具體實施方式
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖對本發明進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施方式僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
圖1為本發明輸電線路走廊雪深監測預警方法的雪深動態反演流程圖。所述方法包括以下步驟：
步驟1：數據處理
獲取初步的觀測格點雪深:利用氣象學上應用較普遍的Cressman插值方法將測站雪深插到0.225°網格點上,并去除小于0的虛假格點雪深,得到初步的觀測格點雪深Do(x,y,t)。這里將負值剔除。
獲取初步的格點反演系數及其年均值:首先，利用NSIDC提供的坐標轉換工具EASE-Grid投影的SSM/I亮溫數據(25km分辨率)轉換成等經緯度投影亮溫數據(0.225°分辨率)；其次,獲取中國范圍內各通道逐日(1987年7月一2009年11月)亮溫數據,缺測的點用之前時次升軌和降軌數據補齊,并計算19和37GHz水平極化亮溫差ΔT(x,y,t)；最后,利用式
A0(x,y,t)＝D0(x,y,t)/ΔT(x,y,t)
獲取初步的格點反演系數A0(x,y,t),并進一步得到其年內有雪時的均值A0m(x,y)。這里,保留ΔT(x,y,t)<0即A0(x,y,t)<O的格點,因為實際上亮溫差小于0并不意味著一定無雪(尤其在東部地區),初步的格點反演系數暫時先保留這樣的格點,后面再使用一定的方法從中篩選出有雪的點,有利于提高東部地區的反演精度。
獲取逐日“遙感”雪蓋:利用積雪分類樹方法(Grody.etal,1996),獲取未考慮測站實測數據的逐日純“遙感”雪蓋。
獲取逐日“觀測”雪蓋:根據某日距離某格點最近的站觀測雪深是否大于0,來判斷該日該格點觀測是否有雪,這樣,獲得未考慮遙感數據的逐日純“觀測”雪蓋。這樣得到的“觀測”雪蓋在中東部地區比用空間插值方法得到的雪蓋更為合理,而后者會出現許多虛假的有雪區域。而在西部得到的“觀測”雪蓋往往偏小,但可以根據“遙感”雪蓋糾正。
計算每日各格點離最近有雪站的距離r(x,y,t)。
步驟2：計算雪蓋可信度指數并獲得"融合”雪蓋
根據遙感雪蓋和觀測雪蓋的不同組合關系(存在4種組合關系:遙感和觀測都有雪,遙感有雪觀測無雪,遙感無雪觀測有雪以及遙感和觀測都無雪),計算出雪蓋可信度指數I(x,y,t),以上4種組合關系分別對應I(x,y,t)等于3、2、1和0。將雪蓋可信度指數的區域(即“遙感”雪蓋和“觀測”雪蓋),共同組成動態反演方法所需的“融合”雪蓋。其中,I(x,y,t)＝3有雪和I(x,y,t)＝0無雪的區域可信度較高,在西部臺站稀疏地區的區域I(x,y,t)＝2比I(x,y,t)＝l的區域可信度髙,而在東部臺站密集地區I(x,y,t)＝1的區域比I(x,y,t)＝2的區域可信度高。
步驟3：針對不同的雪蓋可信度指數,提出“時空距離權重法”獲取動態反演所需的權重系數R(x,y,t)
初步的格點反演系數是時空動態變化的,這是其優勢,但它是由測站數據空間插值得到的,而在西部地區測站稀少,當日有雪的站就更稀少,致使西部遙感有雪的地區常得不到反演系數或得到的反演系數可信度低(因其距離有雪站的空間距離太遠),此時可參考無時間變化的經驗值(某時段的平均值)來解決這一問題,即可適當使用初步格點反演系數A0(x,y,t)年內有雪時的均值A0m(x,y)作為一定參考,因為A0m(x,y)有值的區域要比A0(x,y,t)多而且穩定。某格點距離有雪站的空間距離越遠,越應更多地參考該點的“經驗值”A0m(x,y),而不是“觀測值”A0(x,y,t)。最終使用時空動態變化的A0(x,y,t)及無時間變化的年均值A0m(x,y)共同決定反演系數。權重系數R和1-R實際上代表在多大程度上使用這兩者的結果。
A.觀測有雪(即I(x,y,t)＝3或I(x,y,t)＝1)時,首先,確定測站數據影響半徑r0。:趙亮等(2010)給出了中國境內各格點到相鄰最近觀測站點的空間距離分布,最大值為403.8km,為了使測站數據充分發揮作用,設定測站數據影響半徑＝403.8km；然后,計算權重系數
R(x,y,t)＝r(x,y,t)/r0
其中,r(x,y,t)為之前計算的該日各格點離最近有雪站的距離。由于這里測站數據影響半徑r0取為格點離站點的最大可能距離,所以,這里一定滿足0≤R(x,y,t)≤1，此時其反演系數將由“觀測值”A0(x,y,t)(使用了該日測站雪深插值結果)和“經驗值”A0m(x,y)(初步反演系數年均值)共同決定。
B.遙感有雪,觀測無雪(I(x,y,t)＝2)且年平均格點反演系數A0m(x,y)〉0時,令權重系數R(x,y,t)＝l,即其反演系數將由"經驗值”A0m(x,y)代替。
步驟4、計算動態反演系數
當R(x,y,t)有值時,利用權重法計算動態反演系數
A(x,y,t)＝(1-R(x,y,t))xA0(x,y,t)+R(x,y,t)xA0m(x,y)
式中,存在兩種極限情況:當R(x,y,t)＝0時即格點與有雪站點位置重合時,完全由該日該格點初步的反演系數A0(x,y,t)作為動態反演系數A(x,y,t)；而當R(x,y,t)＝l時,即格點位于測站數據影響半徑邊緣時,完全由該位置的初步反演系數年均值A0m(x,y)作為動態反演系數A(x,y,t)。而在大多數情況下,最終的動態反演系數由初步的反演系數A0(x,y,t)和其年均值A0m(x,y)及該格點離最近有雪站的距離r(x,y,t)(決定權重系數R(x,y,t)大小)來共同決定。
B.對于遙感有雪，觀測無雪(I(x,y,t)＝2)，而年平均格點反演系數A0m(x,y)≤0，則動態反演系數由最近有雪格點(x',y')的年均值代替，即A(x,y,t)＝A0m(x',y')。
C.確定為無雪(雪蓋可信度I(x,y,t)＝0)的格點，令A(x,y,t)＝0。
步驟5：計算雪深
D(x,y,t)＝A(x,y,t)×ΔT(x,y,t)
通過上述具體操作步驟，能夠實現本發明所述輸電線路冰雪災害進行監測，預防因局部微氣象因素造成的輸電線路覆冰事故，保護電網的安全運行。
通過以下實施例驗證本發明的有益效果。
實施例
以某省電力公司為例，將該電力公司某一嚴重隱患的山區電網為試點，該山區內分布有1000kV重點超高壓輸電線路，特殊地形分布多條由于微地形微氣象引起的冰雪災害頻發的線路，具體構建方法如下：
步驟1：數據處理
獲取初步的觀測格點雪深:利用氣象學上應用較普遍的Cressman插值方法將測站雪深插到0.225°網格點上,并去除小于0的虛假格點雪深,得到初步的觀測格點雪深Do(x,y,t)。這里將負值剔除。
獲取初步的格點反演系數及其年均值:首先，利用NSIDC提供的坐標轉換工具EASE-Grid投影的SSM/I亮溫數據(25km分辨率)轉換成等經緯度投影亮溫數據(0.225°分辨率)；其次,獲取中國范圍內各通道逐日(1987年7月一2009年11月)亮溫數據,缺測的點用之前時次升軌和降軌數據補齊,并計算19和37GHz水平極化亮溫差ΔT(x,y,t)；最后,利用式
A0(x,y,t)＝D0(x,y,t)/ΔT(x,y,t)
獲取初步的格點反演系數A0(x,y,t),并進一步得到其年內有雪時的均值A0m(x,y)。這里,保留ΔT(x,y,t)<0即A0(x,y,t)<O的格點,因為實際上亮溫差小于0并不意味著一定無雪(尤其在東部地區),初步的格點反演系數暫時先保留這樣的格點,后面再使用一定的方法從中篩選出有雪的點,有利于提高東部地區的反演精度。
獲取逐日“遙感”雪蓋:利用積雪分類樹方法(Grody.etal,1996),獲取未考慮測站實測數據的逐日純“遙感”雪蓋。
獲取逐日“觀測”雪蓋:根據某日距離某格點最近的站觀測雪深是否大于0,來判斷該日該格點觀測是否有雪,這樣,獲得未考慮遙感數據的逐日純“觀測”雪蓋。這樣得到的“觀測”雪蓋在中東部地區比用空間插值方法得到的雪蓋更為合理,而后者會出現許多虛假的有雪區域。而在西部得到的“觀測”雪蓋往往偏小,但可以根據“遙感”雪蓋糾正。
計算每日各格點離最近有雪站的距離r(x,y,t)。
步驟2：計算雪蓋可信度指數并獲得"融合”雪蓋
根據遙感雪蓋和觀測雪蓋的不同組合關系(存在4種組合關系:遙感和觀測都有雪,遙感有雪觀測無雪,遙感無雪觀測有雪以及遙感和觀測都無雪),計算出雪蓋可信度指數I(x,y,t),以上4種組合關系分別對應I(x,y,t)等于3、2、1和0。將雪蓋可信度指數的區域(即“遙感”雪蓋和“觀測”雪蓋),共同組成動態反演方法所需的“融合”雪蓋。其中,I(x,y,t)＝3有雪和I(x,y,t)＝0無雪的區域可信度較高,在西部臺站稀疏地區的區域I(x,y,t)＝2比I(x,y,t)＝l的區域可信度髙,而在東部臺站密集地區I(x,y,t)＝1的區域比I(x,y,t)＝2的區域可信度高。
步驟3：針對不同的雪蓋可信度指數,提出“時空距離權重法”獲取動態反演所需的權重系數R(x,y,t)
初步的格點反演系數是時空動態變化的,這是其優勢,但它是由測站數據空間插值得到的,而在西部地區測站稀少,當日有雪的站就更稀少,致使西部遙感有雪的地區常得不到反演系數或得到的反演系數可信度低(因其距離有雪站的空間距離太遠),此時可參考無時間變化的經驗值(某時段的平均值)來解決這一問題,即可適當使用初步格點反演系數A0(x,y,t)年內有雪時的均值A0m(x,y)作為一定參考,因為A0m(x,y)有值的區域要比A0(x,y,t)多而且穩定。某格點距離有雪站的空間距離越遠,越應更多地參考該點的“經驗值”A0m(x,y),而不是“觀測值”A0(x,y,t)。最終使用時空動態變化的A0(x,y,t)及無時間變化的年均值A0m(x,y)共同決定反演系數。權重系數R和1-R實際上代表在多大程度上使用這兩者的結果。
A.觀測有雪(即I(x,y,t)＝3或I(x,y,t)＝1)時,首先,確定測站數據影響半徑r0。:趙亮等(2010)給出了中國境內各格點到相鄰最近觀測站點的空間距離分布,最大值為403.8km,為了使測站數據充分發揮作用,設定測站數據影響半徑＝403.8km；然后,計算權重系數
R(x,y,t)＝r(x,y,t)/r0
其中,r(x,y,t)為之前計算的該日各格點離最近有雪站的距離。由于這里測站數據影響半徑r0取為格點離站點的最大可能距離,所以,這里一定滿足0≤R(x,y,t)≤1，此時其反演系數將由“觀測值”A0(x,y,t)(使用了該日測站雪深插值結果)和“經驗值”A0m(x,y)(初步反演系數年均值)共同決定。
B.遙感有雪,觀測無雪(I(x,y,t)＝2)且年平均格點反演系數A0m(x,y)〉0時,令權重系數R(x,y,t)＝l,即其反演系數將由"經驗值”A0m(x,y)代替。
步驟4、計算動態反演系數
當R(x,y,t)有值時,利用權重法計算動態反演系數
A(x,y,t)＝(1-R(x,y,t))xA0(x,y,t)+R(x,y,t)xA0m(x,y)
式中,存在兩種極限情況:當R(x,y,t)＝0時即格點與有雪站點位置重合時,完全由該日該格點初步的反演系數A0(x,y,t)作為動態反演系數A(x,y,t)；而當R(x,y,t)＝l時,即格點位于測站數據影響半徑邊緣時,完全由該位置的初步反演系數年均值A0m(x,y)作為動態反演系數A(x,y,t)。而在大多數情況下,最終的動態反演系數由初步的反演系數A0(x,y,t)和其年均值A0m(x,y)及該格點離最近有雪站的距離r(x,y,t)(決定權重系數R(x,y,t)大小)來共同決定。
B.對于遙感有雪，觀測無雪(I(x,y,t)＝2)，而年平均格點反演系數A0m(x,y)≤0，則動態反演系數由最近有雪格點(x',y')的年均值代替，即A(x,y,t)＝A0m(x',y')。
C.確定為無雪(雪蓋可信度I(x,y,t)＝0)的格點，令A(x,y,t)＝0。
步驟5：計算雪深
D(x,y,t)＝A(x,y,t)×ΔT(x,y,t)
通過上述具體操作步驟，能夠實現本發明所述輸電線路冰雪災害進行監測，預防因局部微氣象因素造成的輸電線路覆冰事故，保護電網的安全運行。
以上所述僅是本發明的優選實施方式和實施例，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。