[发明专利]一种气候环境实验室模拟春夏秋冬四季的方法和装置有效

专利信息
申请号: 201410477739.1 申请日: 2014-09-18
公开(公告)号: CN104375420B 公开(公告)日: 2017-10-24
发明(设计)人: 丁心志;沈鑫;唐标;王恩;陈郑 申请(专利权)人: 云南电网公司电力科学研究院
主分类号: G05B17/02 分类号: G05B17/02
代理公司: 昆明大百科专利事务所53106 代理人: 何健
地址: 650217 云南省昆*** 国省代码: 云南;53
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摘要:
搜索关键词: 一种 气候 环境 实验室 模拟 春夏秋冬 四季 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及气候环境试验领域,特别涉及一种气候环境实验室模拟春夏秋冬四季的方法和装置。

背景技术

最近几年,随着国内的电力需求不断增大,智能电网二次设备的可靠性如何评价成为一个讨论的焦点,特别像电网和电厂、电网和用户决算的关口点电能表的性能如何评价,不同安装时期可靠性如何,根据浴盆曲线的推算,什么时候电能表进入衰老期,可以进行更换,2011年以后南方电网、国家电网采购更新的大批量智能电能表,除了依据国家规程对电能表进行型式试验外,还需进行可靠性试验或验证。

我国与国外智能电网工程最大的不同点是我国地域辽阔,地理、气象环境复杂。并且,随着我国经济高速发展,工业污染日益严重。因此不同地区海拔、使用情况、生产习惯情况有很大差别,再加上高海拔和覆冰的问题,智能电网二次设备可靠性问题必将成为智能电网建设的关键性控制因素之一。因此,提高复杂气象环境下智能电网二次设备可靠性,并通过试验验证这种可靠性,是提高智能电网运行安全的重要保障。

气候环境实验室模拟春夏秋冬四季,用于在实验室内产生与具体现场环境一致的条件,便于考核实验设备在现场使用、应用情况的可靠性和质量。现有的模拟手段是:通过使用气象局多年统计数据得出待施行地区的气象环境,然后在相应的试验设备里面把这些条件参数添加进去,从而仿真一年春夏秋冬四季的情况。

但这种方法,有两个弊端:

1)气象局统计资料都是平均气温,不好在试验设备里面量化到具体的每一天;

2)重点城市有气象统计资料,对于偏远地区或者几个核心区中间位置处,如何分析其气象资料,如河北省保定市某个乡村处于北京市和保定市的中间,仿真环境到底以北京市为准,还是保定市为准,会存在偏差。

例如根据国家统计局近30年来气象资料统计后,总结昆明气候条件如下:

昆明属北纬低纬度亚热带-高原山地季风气候,由于受印度洋西南暖湿气流的影响,日照长、霜期短、年平均气温15℃,年均日照2200小时左右,无霜期240天以上。气候温和,夏无酷暑,冬无严寒,四季如春,气候宜人,年降水量1035mm,具有典型的温带气候特点,城区温度在0~29℃之间,年温差为全国最小,这样的气候特征在全球少有,鲜花常年开放,草木四季常青,是著名的“春城”、“花城”,是休闲、旅游、度假、居住的理想之地。

昆明月温差较小,市区年平均气温在15℃左右,最热时月平均气温19℃左右,最冷时月平均气温8℃左右。历史上年极端气温最高31.2℃,最低-7.8℃。由于温度、湿度适宜,日照长,霜期短,所以鲜花常年不谢,草木四季长青,昆明“春城”的美誉由此得来。

昆明日温差较大,紫外线强度较高,一天之中有四季,有遇雨变成冬之说,在冬、春两季,冬季日温差可达12~20℃,夏季日温差为可达4~10℃。

昆明气候的主要特点有以下几点:1.春季温暖,干燥少雨,蒸发旺盛,日温变化大;2.夏无酷暑,雨量集中,且多大雨、暴雨,降水量占全年的60%以上,故易受洪涝灾害;3.秋季温凉,天高气爽,雨水减少。秋季降温快,天气干燥,多数地区气温要比春季低2℃左右。降水量比夏季减少一半多,但多于冬、春两季,故秋旱较少见;4.冬无严寒,日照充足,天晴少雨。5.干、湿季分明。全年降水量在时间分布上,明显地分为干、湿两季。5~10月为雨季,降水量占全年的85%左右;11月至次年4月为干季,降水量仅占全年的15%左右。

然而,仅根据这些统计气象资料是无法让试验设备产生具体有效的气象环境。

发明内容

针对上述问题,本发明的目的是提供一种成本低、易于模拟各种不同的气候环境,以便于研究、确定智能电网二次设备可靠性影响因素的气候环境实验室模拟春夏秋冬四季的方法和装置。

为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:

一种气候环境实验室模拟春夏秋冬四季的方法,本发明包括以下步骤:

1)数据收集:收集不同模式的成熟地区的地理位置数据、气候数据、环境数据、生产习惯数据;收集待施行地区的海拔数据、气候数据、环境数据、生产习惯数据;

2)模式选择准备:根据所述成熟地区的数据,确定各被分析地点在一设定时间周期的特征信息和指标,其中每个成熟地区的类别对应一个决策单元,所述指标来源于成熟地区中具有可比性的地理位置数据、气候数据、环境数据、生产习惯数据;

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