[发明专利]一种电网台风灾害特征相关性分析方法及系统

说明书

一种电网台风灾害特征相关性分析方法，所述方法包括：将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理，采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析，得到相关系数，对所述相关系数进行显著性检验，并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量。本发明提供一种电网台风灾害特征相关性分析方法与系统，通过将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理，采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析，得到相关系数，有助于提高电网台风灾害的预警技术水平，提高了区域台风灾害发生前事故预判的准确性，丰富电网台风灾害预警参考信息。

技术领域

本发明主要实现电网所在区域的台风灾害特征分析，属于电力气象领域，提供一种电网台风灾害特征相关性分析方法及系统。

背景技术

随着全球气候变暖和海平面上升，异常天气和气候引发的多种自然灾害不断增多。其中，台风由于其发生频繁、强度大、路径预测难、影响范围广，致灾程度巨大，对受灾区域构成极大破坏。我国是世界上受台风影响最严重的国家之一，平均每年有7个台风或热带气旋在沿海各省登陆，使这些地区受到台风袭击的频率和影响程度居于各种自然灾害之首，每年因台风损失超过百亿元。

近年来，随着电力事业的飞速发展和高新技术在气象上的不断运用以及越来越频繁的突发性气象灾害对电力系统形成的越来越大的危害，电力与气象的合作越来越密切。台风状况对电网系统的安全稳定运行有着极为重要的影响，恶劣的气象条件常常会导致输变电设备灾害事故，给电网运行带来灾难性的破坏，之前的研究不能准确的预警电网台风灾害。

发明内容

为解决恶劣的气象条件常常会导致输变电设备灾害事故，给电网运行带来灾难性的破坏，之前的研究不能准确的预警电网台风灾害问题，本申请提供一种电网台风灾害特征相关性分析方法，所述方法包括：

将预先获取的电网台风灾损数据和NCEP再分析数据进行网格化处理；

采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析，得到相关系数；

对所述相关系数进行显著性检验，并将通过检验的相关系数所对应的气象要素场作为影响电网台风灾损特征的环境变量。

优选的，所述采用奇异值分解方法将所述处理后的数据进行相关性分析，得到相关系数包括：

基于网格处理后的电网台风灾损数据构建至少两种空间分辨率的灾损数据场矩阵；

基于网格处理后的NCEP再分析数据构建至少两种空间分辨率的气象要素场矩阵；

采用奇异值分解法对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到时间系数项；

对所述时间系数项由大到小进行排序，基于前N对时间系数项进行计算得到相关系数，其中，所述N为正整数。

优选的，所述灾损数据场矩阵如下所示：

其中，S代表灾损数据场矩阵，N_s代表区域范围内的不同分辨率的网格总数，t代表分析时段内的自然天数，各矩阵元素经方差标准化处理。

优选的，所述气象要素场矩阵如下所示：

其中，Z代表气象要素场矩阵，N_z为区域范围内某一分辨率的网格数量，t为分析时段内的自然天数，各矩阵元素同样经方差标准化处理。

优选的，所述采用奇异值分解法对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到时间系数项，包括：

采用奇异值分解法分别对所述灾损数据场矩阵和所述气象要素场矩阵进行转换得到灾损数据场矩阵S的时间系数和气象要素场矩阵Z的时间系数；