【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷电预警领域，特别是多维数据驱动的雷电智能预警方法及系统。
技术介绍
1、雷电是自然界中的一种常见现象，其强烈的能量释放和突发性给人类的生活、工作和生产带来了很大的威胁。为了减少雷电对人类的危害，及时、准确的雷电预警成为了科研和实践的重要课题。传统的雷电预警方法主要基于单一的数据源，如雷达数据或大气数据，这些方法往往存在预警准确率低、反应时间长等问题。
2、随着科技的发展，多源数据融合技术逐渐被引入到雷电预警中，通过整合雷达数据、大气数据和闪电数据，可以更全面、准确地判断雷电的发生概率和强度。然而，如何有效地融合这些数据，提高预警的准确性和及时性，仍然是一个亟待解决的问题。
3、此外，由于雷电的复杂性和多变性，单一的数据处理和分析方法往往难以满足实际应用的需求。因此，需要研发一种基于多维数据驱动的雷电智能预警方法，能够综合利用各种数据源，通过先进的数据处理和分析技术，实现对雷电的高效、准确预警。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何使雷电预警系统的预警准确度更高。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：多维数据驱动的雷电智能预警方法，其包括，采集雷达数据、大气数据和闪电数据；基于所采集的数据生成每个时段的雷电预警信息，将雷电预警信息按区域定级，根据级别进行相应的动作；动作后采集预测数据，根据预测数据编制混淆矩阵，求出fis指标，结合fis指标对
4、作为本专利技术所述多维数据驱动的雷电智能预警方法的一种优选方案，其中：所述生成每个时段的雷电预警信息包括，逐个时次的基于雷达数据信息的雷电预警信息、逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息和逐个时次的基于闪电数据信息的雷电预警信息。
5、所述逐个时次的基于雷达数据信息的雷电预警信息包括，对所采集到的雷达数据进行坐标变换，将垂直、水平及仰角三个方向上的位置信息进行插值化，求出三个方向上分别对于笛卡尔坐标系的内插权重，根据内插权重把来自各个雷达的反射率场插值到统一的笛卡尔网格后，再进行拼接形成3-d拼图网格，3-d拼图网格可呈现出逐个时次的基于雷达数据信息的雷电预警信息。
6、所述笛卡尔网络表示为，
7、
8、其中，r为斜距，a表示方位角，e表示仰角，we1和we2表示内插权重，e1，e2表示相邻仰角。
9、作为本专利技术所述多维数据驱动的雷电智能预警方法的一种优选方案，其中：所述逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息包括，求出所有大气数据的平均值与标准差，再将每个大气数据与平均值做差，将差值大于二倍标准差的大气数据作为偏离数据，用平均值代替偏离数据，形成新的大气数据集，在对大气数据集进行海拔校正以及降噪处理，最终获得逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息。
10、所述降噪处理包括，对原始含噪信号进行小波变换，确定小波基函数以及分解层数。
11、构建阈值函数对高频小波系数进行处理。
12、使用小波重构得到滤波后的信号。
13、作为本专利技术所述多维数据驱动的雷电智能预警方法的一种优选方案，其中：所述逐个时次的基于闪电数据信息的雷电预警信息包括，对闪电监测数据信息进行预处理。
14、所述预处理包括，对选取闪电空间的经纬度信息、闪电时间、定位站点数、闪电类型、闪电强度信息集s，利用最小二乘插值算法对缺失值进行补缺处理，建立相关数据属性，并消除无用属性，得到数据清洗后的数据集s1。
15、筛选定位站点数大于等于5的数据，记为数据集s2。
16、利用optics聚类对闪电监测数据信息集s2进行聚类，得到各区域、不同时间段的历史闪电簇集合。
17、作为本专利技术所述多维数据驱动的雷电智能预警方法的一种优选方案，其中：所述按区域定级包括，在地理信息系统上叠加逐个时次的基于雷达数据信息的雷电预警信息和逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息，将基于雷达数据信息的雷电预警移动路径和逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警移动路径的重叠区域记作区域a，将非重叠区域中基于雷达数据信息的雷电预警移动路径覆盖区域记作区域b，将非重叠区域中基于大气数据信息的雷电预警移动路径覆盖区域记作区域c。
18、设逐个时次的基于闪电数据信息的雷电预警移动路径经过区域记作区域d，与区域a、b、c进行叠加，对雷电预警区域进行初始化分级，分级原则如下：
19、将区域a与逐个时次的基于闪电监测数据信息的雷电预警移动路径重叠部分构成区域e，初始化为ⅰ级区域。
20、将区域b与逐个时次的基于闪电监测数据信息的雷电预警移动路径重叠部分构成区域f，初始化为ⅱ级区域，将区域a除去区域e，剩下的区域记作区域k，初始化为区域ⅲ级区域。
21、将区域c与逐个时次的基于闪电监测数据信息的雷电预警移动路径重叠部分构成区域g，记作ⅳ级区域。
22、将区域b中除去区域f，剩下的区域记作区域h，记作ⅴ级区域。
23、将区域c中除去区域g，剩下的区域记作区域i，将区域d中除去区域e、f、g，剩下的区域记作区域j，将区域i和区域j记作ⅵ级区域。
24、作为本专利技术所述多维数据驱动的雷电智能预警方法的一种优选方案，其中：所述进行相应的动作包括，当信息路径处于ⅰ级区域内时，发出雷电报警，当信息路径处于ⅳ级区域内时，发出雷电报警并检修雷达系统。
25、当信息路径处于ⅱ级与ⅲ级区域内时进行持续观测，若数据类型仍处于当前区域内没有发生跳区现象则进行雷电报警，若发生跳区现象，当跳至ⅴ级与ⅵ级区域内且数据路径处于稳定时则不报警，当跳至ⅰ级区域内时则进行雷电报警。
26、当信息路径处于ⅴ级与ⅵ级区域内时进行持续观测，若数据类型仍处于当前区域内没有发生跳区现象则不作报警，当发生跳区现象且数据路径处于稳定时则进行雷电报警。
27、所述混淆矩阵包括，将某一坐标点发生雷电事件记作事件a，则混淆矩阵计算方法如下。
28、当周边区域发生雷电，并发出预警，记作tpa；当周边区域发生雷电，但未发出预警，记作fna；当周边区域未发生雷电，但发出预警，记作fpa；当周边区域未发生雷电，也未发出预警，记作tna。
29、计算分类事件识别的精准率和召回率。
30、所述精准率precision，对事件a的具体计算公式如下：
31、
32、所述召回率recall，对事件a的具体计算公式如下：
33、
34、所述f1s包括，
35、
36、所述对预警系统进行修正包括，设定事件a的预警精度阈值为ψa，ψa默认值设置为0.8，随着精度增加ψa也增加，判断fisa连续x周期内是否满足事件a的预警精度阈值ψa，x默认值设置为预设时间，随着精度增加x也增加。
37、当x周期内本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述生成每个时段的雷电预警信息包括，逐个时次的基于雷达数据信息的雷电预警信息、逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息和逐个时次的基于闪电数据信息的雷电预警信息；
3.如权利要求2所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息包括，求出所有大气数据的平均值与标准差，再将每个大气数据与平均值做差，将差值大于二倍标准差的大气数据作为偏离数据，用平均值代替偏离数据，形成新的大气数据集，在对大气数据集进行海拔校正以及降噪处理，最终获得逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息；
4.如权利要求3所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述逐个时次的基于闪电数据信息的雷电预警信息包括，对闪电监测数据信息进行预处理；
5.如权利要求4所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述按区域定级包括，在地理信息系统上叠加逐个时次的基于雷达数据信息的雷电预警信息和逐个时
6.如权利要求5所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述进行相应的动作包括，当信息路径处于Ⅰ级区域内时，发出雷电报警，当信息路径处于Ⅳ级区域内时，发出雷电报警并检修雷达系统；
7.一种采用如权利要求1～6任一所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法的系统，其特征在于：包括雷电数据管理系统、雷电预警算法系统、雷电数据集应用系统、雷电预警校验系统、制作与展示系统、需求定制系统以及管理系统；
8.如权利要求7所述的多维数据驱动的雷电智能预警系统，其特征在于：所述数据加工功能模块包括数据网格化处理模块以及雷达资料拼图处理模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述生成每个时段的雷电预警信息包括，逐个时次的基于雷达数据信息的雷电预警信息、逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息和逐个时次的基于闪电数据信息的雷电预警信息；
3.如权利要求2所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息包括，求出所有大气数据的平均值与标准差，再将每个大气数据与平均值做差，将差值大于二倍标准差的大气数据作为偏离数据，用平均值代替偏离数据，形成新的大气数据集，在对大气数据集进行海拔校正以及降噪处理，最终获得逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息；
4.如权利要求3所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述逐个时次的基于闪电数据信息的雷电预警信息包括，对闪电监测数据信息进行预处理；
5.如权利要求4所述的多维数据驱动的雷电智能预警方法，其特征在于：所述按区域定级包括，在地理信息系统上叠加逐个时次的基于雷达数据信息的雷电预警信息和逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警信息，将基于雷达数据信息的雷电预警移动路径和逐个时次的基于大气数据信息的雷电预警移...
【专利技术属性】
技术研发人员：范强，黄欢，陈园园，吴建蓉，毛先胤，张啟黎，代吉玉蕾，罗鑫，颜康，刘卓娅，文屹，吕黔苏，吕乾勇，张义钊，邹雕，牛唯，曾华荣，彭赤，马晓红，杨旗，陈沛龙，古庭赟，李博文，祝健杨，张英，张大贵，刘君，徐舒蓉，李欣，张露松，杨柳青，张历，吴耀，李鑫卓，张俊杰，黄军凯，赵超，肖书舟，陈佳胜，李长兴，丁江桥，曾蓉，陈晨，袁娴枚，赵圆圆，张洋，冯起辉，唐赛秋，张后谊，毛钧毅，王冕，张迅，陆禹初，梁源晨，万金金，涂心译，郭莉萨，陈亚飞，赵雪娇，曹雷，郑小强，谢扬华，李志杰，黄健，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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