短历时降水变电站淹没风险预测方法技术

本公开涉及一种短历时降水变电站淹没风险预测方法

【技术实现步骤摘要】
短历时降水变电站淹没风险预测方法、装置和系统


[0001]本公开涉及气象预报及工程
，尤其涉及一种短历时降水变电站淹没风险预测方法
、
装置和系统
。

技术介绍

[0002]在全球变暖的背景下，极端降水尤其是短时强降水变得频发，其带来的影响也越发剧烈
。
研究表明，我国大部分地区的短时强降水持续时间不足3小时
(
约占
80
％以上
)
，近年来短时强降水的极端性也有所增强，例如：在某些城市或地区曾出现一小时内的降雨量超过
50
毫米
、
达到
100
毫米甚至最大降雨量达到
201.9
毫米的情况，已经超出城市化发展以来全球所有城市的设计和应对极限，导致该城市电力多处变电站发生淹没并受损，为此，准确的灾害预测成为电网防灾减灾的第一道防线
。
[0003]在淹没预测方面，常用的预测模型主要是水文水动力模型和统计模型，而两类模型的建模过程中大多以日降水作为输入以开展未来1天的淹没预测，难以直接用于短时强降水
(
如小时极端降水和3小时极端降水
)
引起的变电站淹没预测及预警，从而无法快速应对短时强降水给变电站带来的淹没风险
。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种短历时降水变电站淹没风险预测方法
、
装置和系统
。
[0005]本公开提供了一种短历时降水变电站淹没风险预测方法，包括：
[0006]确定待预警区域内变电站的类型；
[0007]获取每个所述变电站对应的短历时降水不同重现期的降水强度；
[0008]获取不同类型的变电站对应的初始淹没风险预测模型；
[0009]针对每个所述变电站，基于所述变电站的类型
、
所述短历时降水不同重现期的降水强度以及所述初始淹没风险预测模型，确定目标淹没风险预测模型；
[0010]获取短历时预测降水数据，并基于所述短历时预测降水数据和所述目标淹没风险预测模型，得到短历时降水变电站淹没风险预测结果
。
[0011]可选的，所述确定待预警区域内变电站的类型，包括：
[0012]获取所述待预警区域内变电站的数据集；所述数据集至少包括经纬度坐标和积水事件信息；
[0013]基于所述数据集，对所述待预警区域内的变电站进行地形和
/
或排水速度分类
。
[0014]可选的，所述获取每个所述变电站对应的短历时降水不同重现期的降水强度，包括：
[0015]获取所述待预警区域内针对每个所述变电站的短历时历史降水数据；
[0016]基于所述短历时历史降水数据，得到短历时降水强度
‑
频率分布曲线图；
[0017]基于所述短历时降水强度
‑
频率分布曲线图，得到每个所述变电站对应的短历时
降水不同重现期的降水强度
。
[0018]可选的，所述短历时降水不同重现期的降水强度至少包括短历时降水
10
年一遇的降水强度
、
短历时降水
20
年一遇的降水强度
、
短历时降水
50
年一遇的降水强度以及短历时降水
100
年一遇的降水强度
。
[0019]可选的，所述得到短历时降水强度
‑
频率分布曲线图，包括：
[0020]获取所述短历时历史降水数据中的最大降水量和最小降水量；
[0021]基于所述最大降水量和所述最小降水量，确定不同档距范围的降水量；
[0022]计算对应所述不同档距范围的降水量的发生频率，得到短历时降水强度
‑
频率分布曲线图
。
[0023]可选的，所述获取不同类型的变电站对应的初始淹没风险预测模型包括：
[0024]获取模型输入数据集和模型输出数据集；其中，所述模型输入数据集至少包括针对每个所述变电站的短历时历史降水数据和每个所述变电站的所述排水速度，所述模型输出数据集包括每个所述变电站的历史淹没情况；
[0025]基于所述模型输入数据集和模型输出数据集，开展模型训练得到目标模型参数；
[0026]基于所述目标模型参数验证模型性能，得到不同类型的变电站对应的初始淹没风险预测模型
。
[0027]可选的，所述确定目标淹没风险预测模型包括：
[0028]将所述短历时降水不同重现期的降水强度代入至每个所述变电站对应的初始淹没风险预测模型，确定目标淹没风险预测模型
。
[0029]可选的，所述得到短历时降水变电站淹没风险预测结果之后，还包括：
[0030]向所述待预警区域发送针对所述短历时降水变电站淹没风险预测结果的预警信息
。
[0031]本公开还提供了一种短历时降水变电站淹没风险预测装置，包括：
[0032]类型确定模块，用于确定待预警区域内变电站的类型；
[0033]第一获取模块，用于获取每个所述变电站对应的短历时降水不同重现期的降水强度；
[0034]第二获取模块，用于获取不同类型的变电站对应的初始淹没风险预测模型；
[0035]模型确定模块，用于针对每个所述变电站，基于所述变电站的类型
、
所述短历时降水不同重现期的降水强度以及所述初始淹没风险预测模型，确定目标淹没风险预测模型；
[0036]风险预测模块，用于获取短历时预测降水数据，并基于所述短历时预测降水数据和所述目标淹没风险预测模型，得到短历时降水变电站淹没风险预测结果
。
[0037]本公开还提供了一种短历时降水变电站淹没风险预测系统，包括：
[0038]处理器；
[0039]用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0040]所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述任一种短历时降水变电站淹没风险预测方法
。
[0041]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0042]本公开实施例提供的短历时降水变电站淹没风险预测方法，包括：确定待预警区域内变电站的类型；获取每个变电站对应的短历时降水不同重现期的降水强度；获取不同
类型的变电站对应的初始淹没风险预测模型；针对每个变电站，基于变电站的类型
、
短历时降水不同重现期的降水强度以及初始淹没风险预测模型，确定目标淹没风险预测模型；获取短历时预测降水数据，并基于短历时预测降水数据和目标淹没风险预测模型，得到短历时降水变电站淹没风险预测结果
。
如此，使短历时降水不同重现期的降水强度和初始淹没风险预测模型进行关联，得到针对每个变电站的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种短历时降水变电站淹没风险预测方法，其特征在于，包括：确定待预警区域内变电站的类型；获取每个所述变电站对应的短历时降水不同重现期的降水强度；获取不同类型的变电站对应的初始淹没风险预测模型；针对每个所述变电站，基于所述变电站的类型
、
所述短历时降水不同重现期的降水强度以及所述初始淹没风险预测模型，确定目标淹没风险预测模型；获取短历时预测降水数据，并基于所述短历时预测降水数据和所述目标淹没风险预测模型，得到短历时降水变电站淹没风险预测结果
。2.
根据权利要求1所述的短历时降水变电站淹没风险预测方法，其特征在于，所述确定待预警区域内变电站的类型，包括：获取所述待预警区域内变电站的数据集；所述数据集至少包括经纬度坐标和积水事件信息；基于所述数据集，对所述待预警区域内的变电站进行地形和
/
或排水速度分类
。3.
根据权利要求2所述的短历时降水变电站淹没风险预测方法，其特征在于，所述获取每个所述变电站对应的短历时降水不同重现期的降水强度，包括：获取所述待预警区域内针对每个所述变电站的短历时历史降水数据；基于所述短历时历史降水数据，得到短历时降水强度
‑
频率分布曲线图；基于所述短历时降水强度
‑
频率分布曲线图，得到每个所述变电站对应的短历时降水不同重现期的降水强度
。4.
根据权利要求3所述的短历时降水变电站淹没风险预测方法，其特征在于，所述短历时降水不同重现期的降水强度至少包括短历时降水
10
年一遇的降水强度
、
短历时降水
20
年一遇的降水强度
、
短历时降水
50
年一遇的降水强度以及短历时降水
100
年一遇的降水强度
。5.
根据权利要求3所述的短历时降水变电站淹没风险预测方法，其特征在于，所述得到短历时降水强度
‑
频率分布曲线图，包括：获取所述短历时历史降水数据中的最大降水量和最小降水量；基于所述最大降水量和所述最小降水量，确定不同档距范围的降水量；计...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，冯涛，李丽，蔡泽林，徐勋建，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：