本發明涉及一種基于數值模擬和SVD模型的配電網大風災害停電預報方法，包括如下步驟：匹配大風災害情況下停電故障發生時的本體參數、氣象參數、運行狀態參數、故障發生后的停電概率和時長數據，建立配電網歷史氣象參數樣本庫A和配電網大風故障樣本庫B；基于上述樣本庫，采用SVD方法，構建大風災害對配電網停電故障影響的SVD模型；采用區域數值模式，結合全球氣象預報數據提供的初邊界場，進行數值模擬，得到目標區域的氣象參數預報值；基于上述的SVD模型和氣象參數預報值，對配電網大風災害下的停電概率和停電時長進行預報。本發明實現基于數值模擬和統計方法的精細化大風災害預報，適用于各種情況復雜的配電網的防災減災。

技術領域

本發明屬于電網防災技術領域，具體涉及一種基于數值模擬和SVD模型的配電網大風災害停電預報方法。

背景技術

電網是與國計民生息息相關的重要基礎產業，但因其自身的結構和運行特點，其相關硬件設施的平穩運行會受到周圍氣象要素的顯著影響。在全球變暖的背景下，災害性氣象氣候事件頻發，大風、暴雨和雷電等自然災害使配電網等硬件設施的正常運行環境受到嚴峻的挑戰。其中，大風災害出現的概率較高，其影響范圍較廣、危害較大，可直接造成電力設備的斷線、倒塔和風偏閃絡等故障，也可使樹枝、布條、氣球等雜物纏繞電線，對輸電線路造成間接破壞。若能及時發布相關預警，提前做出準備，為受大風影響地區線路的搶修保供電工作爭取充裕時間，對確保區域電網安全可靠供電是至關重要的。因此，提出一種配電網大風災害停電預報方法迫在眉睫。

在氣象領域，隨著數值天氣預報模式的不斷發展，對天氣尺度各氣象要素預報的準確率得到很大的提升，相應地也形成了公里級的大風預報產品。但由于配電網所處的地形地貌復雜多樣，普遍存在微地形、微氣象特征，若要針對區域內各配電網進行大風預警，目前數值預報產品的水平分辨率還難以滿足要求。與此同時，各配電網也缺乏有效的強風監測手段，難以基于單個配電網構造出有效的統計預報模型。因此亟待研究面向配電網的精細化氣象預報及災害預警技術。若能基于數值預報產品和配電網故障數據集，將粗分辨率氣象要素與區域內配電網歷史故障數據相結合，建立起兩者時空上的聯系，對實現配電網的精細化大風災害預報和預警具有重要的意義。

發明內容

針對現有方法的不足，本發明一種基于數值模擬和SVD模型的配電網大風災害停電預報方法，實現基于數值模擬和統計方法的精細化大風災害預報，適用于各種情況復雜的配電網的防災減災。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于數值模擬和SVD模型的配電網大風災害停電預報方法，包括如下步驟：

收集歷史氣象參數數據集，并獲取配電網的本體參數、運行狀態參數，建立配電網運行狀態數據集；

匹配大風災害情況下停電故障發生時的本體參數、氣象參數、運行狀態參數、故障發生后的停電概率和時長數據，建立配電網歷史氣象參數樣本庫A和配電網大風故障樣本庫B；

基于歷史氣象參數樣本庫A和配電網大風故障樣本庫B，采用SVD方法，構建大風災害對配電網停電故障影響的SVD模型；

采用區域數值模式，結合全球氣象預報數據提供的初邊界場，進行數值模擬，得到目標區域的氣象參數預報值；

基于構建的大風災害對配電網停電故障影響的SVD模型和目標區域的氣象參數預報值，對配電網大風災害下的停電概率和停電時長進行預報。

優選地，所述的本體參數包括配電網的桿塔信息和線路信息。

優選地，所述的桿塔信息包括桿塔類型、編號、經度、緯度、海拔高度、制造廠家、安裝位置、地質環境信息、水平檔距、垂直檔距、耐張塔轉以及桿塔的絕緣子串型號、串數、絕緣子片數角。

優選地，所述的線路信息包括線路序號、電壓等級、線路編號、線路名稱、起止地點、線路規格、線路類型、回路數量、輸電長度、設計風速、設計冰厚、分裂數和分裂間隙。