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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112835965A(43)申请公布日2021.05.25(21)申请号202110240305.X(51)Int.Cl.(22)申请日2021.03.04G06F16/248(2019.01)G06F16/28(2019.01)(71)申请人国网安徽省电力有限公司G06F16/29(2019.01)地址230000安徽省合肥市包河区黄山路9G06Q10/04(2012.01)号G06Q10/06(2012.01)申请人国家电网有限公司G06Q50/06(2012.01)安徽继远软件有限公司国网信息通信产业集团有限公司(72)发明人吴迪刘辉章昊田宏强王京景杨铖麦立王磊彭伟丁超徐斌孙飞汪春燕(74)专利代理机构合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙)34144代理人方荣肖权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法(57)摘要本发明公开了基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,包括以下步骤:获取电网设备地理信息、获取强对流多普勒雷达数据、对多普勒雷达数据进行解析、电网预警故障设备定位和强对流及电网预警设备可视化。本发明提出的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,实现了基于强对流天气的电网设备故障的提前预警功能,让电网调度运行人员及时了解强对流天气发展趋势,为调度及时采取预控措施、制定事故处理预案赢得先机,为应对恶劣天气能够提前开展电网事前应急处理提供技术支撑,切实提升电网防控能力,最大限度确保了电网安全供电。CN112835965ACN112835965A权利要求书1/2页1.基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:获取电网设备地理信息;步骤二:获取强对流多普勒雷达数据;步骤三:对多普勒雷达数据进行解析;步骤四:电网预警故障设备定位;步骤五:强对流及电网预警设备可视化。2.根据权利要求1所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,步骤一中,获取电网设备地理信息的具体方法为:从电力地理信息系统中获取厂站位置、杆塔位置以及杆塔所属线路信息,以空间数据格式存储于数据库中。3.根据权利要求2所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,所述数据库为PostgreSQL系统数据库。4.根据权利要求2所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,步骤二中,获取强对流多普勒雷达数据的具体方法为:从气象局获取强对流多普勒雷达的栅格数据,数据以文本形式存储,其中每个栅格范围大小精细度为经度0.01度×纬度0.01度,存储每个栅格点的数值代表强对流雷达回波强度(单位:dBZ),分为15个等级区间,分别为(0,5]、(5,10]、(10,15]、(15,20]、(20,25]、(25,30]、(30,35]、(35,40]、(40,45]、(45,50]、(50,55]、(55,60]、(60,65]、(65,70]、(70,∞)。5.根据权利要求4所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,采用专用通信通道从气象局获取强对流多普勒雷达的栅格数据。6.根据权利要求4所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,步骤三中,对多普勒雷达数据进行解析的具体方法如下:基于python语言,对步骤一中获取强对流的栅格文本数据进行按行读取解析,通过调用python的shapefile内库将强对流多普勒雷达数据转换为矢量数据格式的shape文件,以空间矢量数据格式存储于PostgreSQL数据库中;同时通过调用PIL内库将强对流多普勒雷达数据按15个等级进行着色,通过python中的plt.pcolormesh将数据转换为800*900分辨率的图片,其中每个等级的颜色按照RGB配色表进行分类形成15种不同的颜色进行区分。7.根据权利要求6所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,所述PIL内库为python的第三方图像处理库。8.根据权利要求6所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,通过python中的plt.pcolormesh将数据转换成的图片格式为PNG格式。9.根据权利要求6所述的基于多普勒雷达强对流天气的电网设备故障预警方法,其特征在于,步骤四中,电网预警故障设备定位的具体方法如下:将步骤三中存储于PostgreSQL数据库中强对流影响的地理空间信息进行处理,将强对流雷达回波强度在45dBZ及以上的区域与步骤一中的电网设备及站点地理信息求交集计算,通过调用PostgreSQL数据库中ST_Intersects(A,B)函数