【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷电预测技术，尤其涉及一种雷电预警方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、雷电具有危害大、随机性强等特征，在电力行业雷击是造成输电线路跳闸的首要因素，但由于雷电的复杂性很多问题至今还没有得到切实的解决，目前对雷电的防护，被动防雷仍占主导地位。
2、我国电网防雷工作主要以评估输电线路雷电灾害风险为主，而针对实时雷击预警方面的研究很少，对于雷电形成的物理过程及相关物理参数未完全掌握，无法通过已知参数高效准确重现雷击过程，受限于参数获取方式，部分参数的分辨率和雷电预警实际需求的分辨率不一致。
3、现有的雷电预警系统存在以下几点不足：（1）在定位和时间精度上存在一定的误差，难以准确预测雷电发生的具体位置和时间，预警范围过大，无法有效指导具体的防雷措施；（2）对雷电监测数据的实时获取和处理能力不足，无法快速响应和提供及时的预警信息；（3）大部分的雷电预警系统为单一数据源，对多源数据（如气象雷达、卫星数据、地面监测数据）的整合与分析能力有限，影响预警的准确性和时效性；（4）传统的雷电预警模型和算法在处理复杂天气现象和多变量分析方面存在局限，难以应对多变的气象条件，而机器学习在雷电预警中的应用仍处于初步阶段。总的来说，电网防雷工作中对雷电活动的实时预警技术存在效率低下，精度较低等问题，仍有很大提升空间。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术旨在提出一种基于关联参数数据区间划分的雷电预警方法、装置、电子设备及存储介质，通过对强关联参数区间的挖掘分析评估
2、第一方面，本专利技术提出一种雷电预警方法，包括：
3、获取目标地区的气象数据和雷电活动数据；
4、把目标地区划分为若干时空网格，确定各时空网格的气象数据和雷电活动数据；
5、基于气象数据和雷电活动数据利用关联性分析法提取各气象参数的强关联数据区间，所述强关联数据区间表示各气象参数与发生雷电活动关联性最大的数据区间；
6、根据各时空网格对应的气象数据统计各时空网格落入强关联数据区间的气象参数个数，得到各时空网格的气象参数统计结果；
7、根据气象参数统计结果确定各时空网格内发生雷电活动的可能性。
8、进一步地，匹配各时空网格的气象数据和雷电活动数据包括：
9、根据时空网格的划分精度对各气象数据进行时空分辨率统一；
10、基于时空分辨率统一后的气象数据确定同一时空网格的气象数据；
11、根据雷电活动数据中的时空数据把雷电活动数据与各时空网格匹配。
12、进一步地，根据时空网格的划分精度对各气象数据进行时空分辨率统一包括：
13、利用空间插值法和时间插值法统一各气象数据的时空分辨率，其中空间插值法的步长为1km，时间插值法的步长为15min。
14、进一步地，空间插值法包括薄板样条插值法。
15、进一步地，基于气象数据和雷电活动数据利用关联性分析法挖掘各气象参数的强关联数据区间包括：
16、对于同一气象参数，根据其对应的气象数据的分布划分等距的若干数据区间，利用apriori算法挖掘与雷电活动关联的各气象参数的强关联数据区间。
17、进一步地，根据气象参数统计结果确定各时空网格内发生雷电活动的可能性包括：
18、建立各所述时空网格内的气象参数统计结果与该时空网格内发生雷电活动的概率的正相关关系，当同一时空网格内落入强关联数据区间的气象参数越多，该时空网格发生雷电活动的概率越高。
19、进一步地，该方法还包括：
20、对各时空网格的气象参数统计结果进行预验证；
21、若同一时空网格内落入强关联数据区间的气象参数包括不同高度大气层的气象参数以及不同类型的气象参数，则进入所述根据所述气象参数统计结果确定各所述时空网格内发生雷电活动的可能性的步骤。
22、第二方面，本专利技术提供一种雷电预警装置，包括：
23、数据获取模块，用于获取目标地区的气象数据和雷电活动数据；
24、数据匹配模块，用于把目标地区划分为若干时空网格，确定各时空网格的气象数据和雷电活动数据；
25、关联性挖掘模块，用于基于气象数据和雷电活动数据利用关联性分析法提取各气象参数的强关联数据区间，所述强关联数据区间表示各气象参数与发生雷电活动关联性最大的数据区间；
26、参数统计模块，用于根据各时空网格对应的气象数据统计各时空网格落入强关联数据区间的气象参数个数，得到各时空网格的气象参数统计结果；
27、雷电活动预警模块，用于根据气象参数统计结果确定各时空网格内发生雷电活动的可能性。
28、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器，当计算机可执行指令被所述处理器执行时使得该设备执行第一方面提供的雷电预警方法的各个步骤。
29、第四方面，本专利技术提供一种可读存储介质，存储有计算机可执行程序，当该程序被执行时可实现第一方面提供的雷电预警方法的各个步骤。
30、从以上技术方案可以看出，本专利技术具有如下有益效果：
31、本专利技术提出一种雷电预警方法、装置、电子设备及存储介质，对目标区域进行时空网格划分，以确定各时空网格对应的气象数据和雷电活动数据，从而形成输入参数集，通过关联性挖掘分析获取和雷电活动具有强关联性的气象参数数据区间，区别于传统的关联规则挖掘方法只获取了强关联参数，本专利技术考虑了不同气象参数对雷电活动的影响，挖掘每个气象参数与雷电活动具有强关联性的数据区间，进而统计各时空网格落入强关联数据区间的参数个数，利用该参数统计结果预测各时空格点发生雷电活动的可能性，相较于现有的雷电预警方法提升了预测的时空分辨率和雷电预警的计算效率。
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1.一种雷电预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的雷电预警方法，其特征在于，所述匹配各所述时空网格的气象数据和雷电活动数据包括：
3.根据权利要求2所述的雷电预警方法，其特征在于，所述根据所述时空网格的划分精度对所述气象数据进行时空分辨率统一包括：
4.根据权利要求3所述的雷电预警方法，其特征在于，所述空间插值法包括薄板样条插值法。
5.根据权利要求1所述的雷电预警方法，其特征在于，所述基于所述气象数据和雷电活动数据利用关联性分析法挖掘各气象参数的强关联数据区间包括：
6.根据权利要求1所述的雷电预警方法，其特征在于，所述根据所述气象参数统计结果确定各所述时空网格内发生雷电活动的可能性包括：
7.根据权利要求1所述的雷电预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种雷电预警装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器，当计算机可执行指令被所述处理器执行时使得该设备执行如权利要求1~7任一项所述的雷电预警方法。
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...【技术特征摘要】
1.一种雷电预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的雷电预警方法，其特征在于，所述匹配各所述时空网格的气象数据和雷电活动数据包括：
3.根据权利要求2所述的雷电预警方法，其特征在于，所述根据所述时空网格的划分精度对所述气象数据进行时空分辨率统一包括：
4.根据权利要求3所述的雷电预警方法，其特征在于，所述空间插值法包括薄板样条插值法。
5.根据权利要求1所述的雷电预警方法，其特征在于，所述基于所述气象数据和雷电活动数据利用关联性分析法挖掘各气象参数的强关联数据区间包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：胡泰山，胡上茂，廖民传，屈路，邬蓉蓉，刘刚，赵林杰，贾磊，陈喜鹏，刘浩，梅琪，姚成，孟森，陈怀飞，蔡汉生，黄志都，吴泳聪，田松，胡健，王玉贺，李珊，崔志美，姚露露，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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