[发明专利]基于地面自动气象站数据的台风有偏风眼半径计算方法

说明书

本发明提供了一种基于地面自动气象站数据的台风有偏风眼半径计算方法。步骤包括：筛选适用于有偏台风眼扇区半径辨识的地面自动气象站；获取台风最大风速半径处风速特征点方位；根据风速特征点对台风风眼进行四扇区划分；基于地面气象站数据与扇区划分，计算不同扇区台风眼半径。本辨识方法利用台风路径覆盖范围内已安装的地面自动气象站数据实现短期内风眼半径的实时估算，可以避免电网公司为应对小概率高风险的台风灾害而做出额外投资，降低了设备成本，进一步提高风圈半径辨识的精度，可以基本满足电力系统对于台风天气下输电通道结构安全评估的需要，可以快速计算高风险线路，适用于电网部门防灾减灾的实时性要求。

技术领域

本发明涉及台风眼半径辨识，具体说就是一种基于地面自动气象站数据的台风有偏风眼半径计算方法。

背景技术

台风作为一种广泛分布于我国东南沿海地区的极端自然灾害，会对电网造成巨大的结构性破坏：由于台风具有强风速、强湍流等特征，可能导致输电线路出现倒塔、线路断线等严重故障，此外伴随台风发生的强降雨会导致高电压设备的老化、绝缘失效，从而导致孤岛的产生，造成大规模经济损失。为达到减少经济损失的目的，电力调度部门需要结合气象信息进行台风天气下的电力系统运行安全评估。

通过分析台风模型可知，其最大风速一般出现于台风最大风速半径的附近区域。结合台风作用下的输电杆塔失效概率—风速模型与实际倒塔发生情况，可知此位置对输电线路损害也最为显著。因此建立合理的台风风眼半径辨识计算方法对于极端天气下的电力系统安全运行具有重要的指导意义。

对于台风风眼半径辨识问题，研究人员已提出多种计算方法：(1)根据经验模型，将其他风速等级风圈半径归算至风眼半径；(2)根据台风中心、海平面等位置气压数据，通过求解较为复杂的气压场模型求解风眼圈半径；(3)基于地面自动气象站等实测数据和经验模型，利用统计手段计算近地面台风风眼半径。以上方法中第(1)类方法由于采用了较低风速风圈半径，测量精度难以保证，且由于低风速风圈半径数据长时间保持为定值，因此根据经验模型转换而成的风眼半径难以较好的体现台风的动态特性；第(2)类方法根据气压模型进行风场建模，通常考虑到了风场气压分布的非对称性，精度较高。但由于其需要的数据总量和种类较多，且风场模型往往包含偏微分方程求解，计算较为复杂，难以满足实时电力系统反应的要求；第(3)类方法利用地面自动气象站实测数据进行计算，方法简单且计算速度较快，相较于前两类方法可以更好的体现近地面台风状态和满足电力系统对于数据快速处理的需求。但是由于该方法中将台风风场设定为理想的圆形风场，与台风实际风圈分布的有偏性不符，当台风近岸后可能导致风圈半径辨识可能存在一定的误差。

发明内容

针对当前基于地面实测风速数据的风眼半径辨识方法中存在的问题，为提高风眼半径辨识的准确度和效率，本发明根据台风眼为非理想圆、而是偏“椭圆”的自然特性，提出了一种基于地面自动气象站数据的台风有偏风眼半径计算方法。该算法按照不同合成风速将风眼划分为四个扇区，根据地面气象站实测数据快速辨识各扇区台风眼最大风速半径，可用于台风天气下沿海地区电网输电杆塔的结构安全评估。与仅考虑台风环流风速的理想圆形风场的风眼半径辨识方法相比，本发明的方法可以获得更加合理准确的非对称台风风眼分布，可为强台风状况下的风速估计与电力系统安全风险评估提供一种有效工具，可以快速计算高风险线路，适用于电网部门防灾减灾的实时性要求。

本发明的目的是这样实现的：一种基于地面自动气象站数据的台风有偏风眼半径计算方法，包括以下步骤：

步骤一：筛选适用于有偏台风眼扇区半径辨识的地面自动气象站在台风中心距离陆地小于等于50km时，筛选合适的地面自动气象站用以后续步骤的有偏台风眼半径辨识，这些自动气象站应满足以下条件：

(1)地面自动气象站j距台风中心距离大于40km并小于120km；

(2)在全部满足条件(1)的气象站形成集合Ω_pre，将集合Ω_pre中气象站按L_j由大到小进行排序，再取前70％成员，形成集合Ω_s；