用于预测雷电的方法、控制器、雷电预测系统及存储介质与流程

1.本技术涉及天气预报技术领域，具体地涉及一种用于预测雷电的方法、控制器、雷电预测系统及存储介质。


背景技术：

2.春夏时节降水集中、雷电高发。雷击易引发输电线路跳闸，随着电网规模的发展，输电线路雷击跳闸还容易触发电网连锁故障，造成局部或大范围停电的危险增加。
3.但是，现有技术中利用大气电场仪和雷达回波进行雷电临近预报的时限只有3小时，仅能开展短临雷电预警，难以支撑3天以上的区域雷电短期预测预警。针对3天及以上的雷电短期预测，目前采用基于数值模式的动力降尺度雷电预测方法，但预报空间分辨率粗，一般为10公里，而雷电的发生往往局地性很强，难以精细描述雷电发生的物理过程。因此，现有技术存在不能实现对雷电的精细化预测的问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例的目的是提供一种用于预测雷电的方法、控制器、雷电预测系统及存储介质，用以解决现有技术中不能对雷电进行短期预测和精细化预测的问题。
5.为了实现上述目的，本技术第一方面提供一种用于预测雷电的方法，应用于雷电预测系统，雷电预测系统包括闪电成像仪，该方法包括：
6.判断云顶温度是否大于第一预设温度值；
7.在云顶温度不大于第一预设温度值的情况下，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率；
8.通过闪电成像仪获取电闪参数和降水雷达反射率；
9.根据电闪参数和降水雷达反射率确定电闪密度的函数关系式；
10.根据成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率和电闪密度的函数关系式确定电闪密度；
11.根据电闪密度进行雷电预测。
12.在本技术实施例中，电闪密度的函数关系式满足公式(1)：
13.f＝arm brn c；
ꢀꢀꢀꢀꢀ(i)14.其中，f为电闪密度，rm和rn分别表示成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率，a、b、c为根据闪电成像仪的参数确定的函数关系系数。
15.在本技术实施例中，该方法还包括：
16.采用多重嵌套的动力降尺度模拟，使得空间分辨率达到目标空间分辨率。
17.在本技术实施例中，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率包括：
18.获取环境温度，并判断环境温度是否小于第二预设温度值；
19.在环境温度小于第二预设温度值的情况下，以冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。
20.在本技术实施例中，在环境温度小于第二预设温度值的情况下，以冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率包括：
21.获取冰相降水量；
22.根据冰相降水量确定冰晶粒子的反射率，并以冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。
23.在本技术实施例中，冰相降水量满足公式(2)：
[0024][0025]
其中，m为冰相降水量，ρi为在温度为0℃的情况下的空气密度，n0为复合截距参数，z为冰晶粒子的反射率。
[0026]
在本技术实施例中，该方法还包括：
[0027]
在云顶温度大于第一预设温度值的情况下，确定电闪密度为预设值。
[0028]
本技术第二方面提供一种控制器，包括：
[0029]
存储器，被配置成存储指令；以及
[0030]
处理器，被配置成从存储器调用指令以及在执行指令时能够实现上述的用于预测雷电的方法。
[0031]
本技术第三方面提供一种雷电预测系统，包括：
[0032]
上述的控制器；
[0033]
闪电成像仪，与控制器通信，被配置成获取电闪参数和降水雷达反射率。
[0034]
本技术第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的用于预测雷电的方法。
[0035]
本技术通过判断云顶温度是否大于第一预设温度值，在云顶温度不大于第一预设温度值的情况下，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。并通过闪电成像仪获取电闪参数和降水雷达反射率，根据电闪参数和降水雷达反射率确定电闪密度的函数关系式。根据成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率和电闪密度的函数关系式确定电闪密度，再根据电闪密度进行雷电预测。本技术通过以云顶温度作为物理约束条件，并根据电闪密度进行雷电预测，能够实现对雷电的短期预测和精细化预测。
[0036]
本技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0037]
附图是用来提供对本技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本技术实施例，但并不构成对本技术实施例的限制。在附图中：
[0038]
图1示意性示出了根据本技术实施例的一种用于预测雷电的方法的流程图；
[0039]
图2示意性示出了根据本技术实施例的一种控制器的结构框图。
具体实施方式
[0040]
为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解的是，此处所描
述的具体实施方式仅用于说明和解释本技术实施例，并不用于限制本技术实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0041]
需要说明，若本技术实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
[0042]
另外，若本技术实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本技术要求的保护范围之内。
[0043]
图1示意性示出了根据本技术实施例的一种用于预测雷电的方法的流程图。如图1所示，本技术实施例提供一种用于预测雷电的方法，该方法可以包括下列步骤。
[0044]
步骤101、判断云顶温度是否大于第一预设温度值；
[0045]
步骤102、在云顶温度不大于第一预设温度值的情况下，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率；
[0046]
步骤103、通过闪电成像仪获取电闪参数和降水雷达反射率；
[0047]
步骤104、根据电闪参数和降水雷达反射率确定电闪密度的函数关系式；
[0048]
步骤105、根据成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率和电闪密度的函数关系式确定电闪密度；
[0049]
步骤106、根据电闪密度进行雷电预测。
[0050]
在本技术实施例中，处理器可以根据电闪密度进行雷电预测。由于仅在达到一定高度时闪电才会发生，通过电闪密度进行雷电预测存在具有误差的可能性。因此，本技术实施例可以在气象研究与预报模式(the weather research and forecasting model，wrf)中设置云顶温度作为物理约束条件，以减少因无效的电闪密度而造成的预测偏差。云顶温度是指地球表面的一个区域被云覆盖时、水平空间区域平均的云顶有效辐射温度。云顶温度代表云最高处的顶部温度。处理器可以驱动气象研究与预报模式。在驱动气象研究与预报模式的情况下，处理器可以获取云顶温度，并判断云顶温度是否大于第一预设温度值。第一预设温度值需要根据实际情况确定。在云顶温度不大于第一预设温度值的情况下，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率是指成电通道内不同高度回波的反射率。成电通道是指雷电在放电时经过的路径。
[0051]
同时，处理器可以通过闪电成像仪获取电闪参数和降水雷达反射率。降水雷达反射率即发生降水时的雷达反射率。根据电闪参数和降水雷达反射率，处理器可以确定电闪密度的函数关系式。结合成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率和电闪密度的函数关系式，处理器可以确定电闪密度。在确定电闪密度的情况下，处理器可以根据电闪密度进行雷电预测。这样，可以实现对雷电的短期预测。
[0052]
本技术通过判断云顶温度是否大于第一预设温度值，在云顶温度不大于第一预设温度值的情况下，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。并通过闪电成像仪获
取电闪参数和降水雷达反射率，根据电闪参数和降水雷达反射率确定电闪密度的函数关系式。根据成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率和电闪密度的函数关系式确定电闪密度，再根据电闪密度进行雷电预测。本技术通过以云顶温度作为物理约束条件，并根据电闪密度进行雷电预测，能够实现对雷电的短期预测和精细化预测。
[0053]
在本技术实施例中，电闪密度的函数关系式可以满足公式(1)：
[0054]
f＝arm brn c；
ꢀꢀꢀꢀꢀ(i)[0055]
其中，f为电闪密度，rm和rn分别表示成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率，a、b、c为根据闪电成像仪的参数确定的函数关系系数。
[0056]
具体地，处理器可以根据电闪参数和降水雷达反射率确定电闪密度的函数关系式。其中，rm和rn分别表示成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。在本技术实施例中，以闪电观测数据和成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率进行算法匹配，处理器可以确定准确率最高的方案，并根据准确率最高的方案选择成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率，即选择rm和rn。此外，由于电闪参数和降水雷达反射率需要通过闪电成像仪获取，因此，a、b、c需要根据闪电成像仪的参数确定。这样，处理器可以确定电闪密度。
[0057]
在本技术实施例中，该方法还可以包括：
[0058]
采用多重嵌套的动力降尺度模拟，使得空间分辨率达到目标空间分辨率。
[0059]
具体地，现有技术中通常采用基于数值模式的动力降尺度雷电预测方法，而基于数值模式的动力降尺度雷电预测方法存在空间分辨率低的问题。为解决这一问题，本技术实施例可以采用多重嵌套的动力降尺度模拟，使得空间分辨率可以达到目标空间分辨率。处理器可以根据实际情况选取需要进行多重嵌套的动力降尺度模拟的初始场。同时，处理器可以通过数据同化改善输入气象研究与预报模式的初始场。由于每一层嵌套的分辨率呈倍数降低，多重嵌套的层数需要根据初始场的大小和目标空间分辨率确定。在一个示例中，初始场的大小为27公里*27公里，目标空间分辨率为1公里*1公里，因此，处理器可以采用三重嵌套的动力降尺度模拟，使得第一层的分辨率为1公里*1公里，第二层的分辨率为3公里*3公里，第三层的分辨率为9公里*9公里。这样，可以提高雷电预测的精度。
[0060]
在本技术实施例中，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率可以包括：
[0061]
获取环境温度，并判断环境温度是否小于第二预设温度值；
[0062]
在环境温度小于第二预设温度值的情况下，以冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。
[0063]
具体地，雷电通常发生于对流层。在对流层，由于环境温度低于0摄氏度，成电通道内回波的高反射区主要由冰晶粒子产生，云和雨滴的影响可以忽略不计。因此，处理器可以获取环境温度，并判断环境温度是否小于第二预设温度。在环境温度小于第二预设温度值的情况下，处理器可以根据冰相降水量确定冰晶粒子的反射率，并用冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。在本技术实施例中，第二预设温度值的取值为0摄氏度。这样，处理器可以确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。
[0064]
在本技术实施例中，在环境温度小于第二预设温度值的情况下，以冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率包括：
[0065]
获取冰相降水量；
[0066]
根据冰相降水量确定冰晶粒子的反射率，并以冰晶粒子的反射率替代成电通道内
高回波区不同高度的雷达反射率。
[0067]
具体地，处理器可以获取冰相降水量。冰相降水量是指雪、冰雹等现象的降水量。根据冰相降水量，处理器可以确定冰晶粒子的反射率。在确定冰晶粒子的反射率的情况下，处理器可以用冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。这样，可以便于后续确定电闪密度。
[0068]
在本技术实施例中，冰相降水量满足公式(2)：
[0069][0070]
其中，m为冰相降水量，ρi为在温度为0℃的情况下的空气密度，n0为复合截距参数，z为冰晶粒子的反射率。
[0071]
具体地，在本技术实施例中，处理器可以获取冰相降水量。在确定冰相降水量的情况下，处理器可以通过该公式得到冰晶粒子的反射率。通过确定冰晶粒子的反射率，可以便于处理器确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率，从而使得处理器可以得到电闪密度。
[0072]
在本技术实施例中，该方法还包括：
[0073]
在云顶温度大于第一预设温度值的情况下，确定电闪密度为预设值。
[0074]
具体地，云顶温度是指地球表面的一个区域被云覆盖时、水平空间区域平均的云顶有效辐射温度。云顶温度代表云最高处的顶部温度。处理器可以获取云顶温度，并判断云顶温度是否大于第一预设温度值。第一预设温度值需要根据实际情况确定。在云顶温度大于第一预设温度值的情况下，处理器可以将电闪密度确定为预设值。在本技术实施例中，预设值为0，以此减少因无效的电闪密度造成的预测偏差。
[0075]
在本技术一具体实施例中，处理器可以建立多重嵌套的数值预报模式，结合通过卫星资料同化和改进的云微物理参数化方案。并且，处理器可以通过在wrf模式中设置云顶温度的物理约束条件。在处理器驱动wrf模式的情况下，进行多重嵌套的动力降尺度模拟，使得wrf模式的计算最小空间分辨率达1km。进一步地，处理器可以基于闪电成像仪获取的电闪参数与降水雷达反射率数据，确定电闪密度的函数关系式。根据wrf模式输出的冰相降水量，处理器可以反推得到成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。将wrf模式确定的成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率参数带入电闪密度的函数关系式，处理器可以得到电闪密度，进而实现未来3天的电闪密度的精细化预测，并根据电闪密度的精细化预测实现对雷电的精细化预测。经实验确定，根据本技术实施例进行的雷电预测与实际情况一致。
[0076]
首先，本技术在wrf模式中增加了云顶温度的物理约束条件，以抑制无效的电闪密度的发展，能够提高电闪密度的计算精度；其次，建立多重嵌套的动力降尺度模拟，使得计算最小空间分辨率达1km；最后，可实现未来3天的电闪密度的精细化预测，能够支撑电网提前应对雷电灾害。
[0077]
图2示意性示出了根据本技术实施例的一种控制器的结构框图。如图2所示，本技术实施例提供一种控制器，可以包括：
[0078]
存储器210，被配置成存储指令；以及
[0079]
处理器220，被配置成从存储器210调用指令以及在执行指令时能够实现上述的用
于预测雷电的方法。
[0080]
具体地，在本技术实施例中，处理器220可以被配置成：
[0081]
判断云顶温度是否大于第一预设温度值；
[0082]
在云顶温度不大于第一预设温度值的情况下，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率；
[0083]
通过闪电成像仪获取电闪参数和降水雷达反射率；
[0084]
根据电闪参数和降水雷达反射率确定电闪密度的函数关系式；
[0085]
根据成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率和电闪密度的函数关系式确定电闪密度；
[0086]
根据电闪密度进行雷电预测。
[0087]
在本技术实施例中，电闪密度的函数关系式满足公式(1)：
[0088]
f＝arm brn c；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(i)[0089]
其中，f为电闪密度，rm和rn分别表示成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率，a、b、c为根据闪电成像仪的参数确定的函数关系系数。
[0090]
进一步地，处理器220还可以被配置成：
[0091]
采用多重嵌套的动力降尺度模拟，使得空间分辨率达到目标空间分辨率。
[0092]
进一步地，处理器220还可以被配置成：
[0093]
获取环境温度，并判断环境温度是否小于第二预设温度值；
[0094]
在环境温度小于第二预设温度值的情况下，以冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。
[0095]
进一步地，处理器220还可以被配置成：
[0096]
获取冰相降水量；
[0097]
根据冰相降水量确定冰晶粒子的反射率，并以冰晶粒子的反射率替代成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。
[0098]
在本技术实施例中，冰相降水量满足公式(2)：
[0099][0100]
其中，m为冰相降水量，ρi为在温度为0℃的情况下的空气密度，n0为复合截距参数，z为冰晶粒子的反射率。
[0101]
进一步地，处理器220还可以被配置成：
[0102]
在云顶温度大于第一预设温度值的情况下，确定电闪密度为预设值。
[0103]
本技术通过判断云顶温度是否大于第一预设温度值，在云顶温度不大于第一预设温度值的情况下，确定成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率。并通过闪电成像仪获取电闪参数和降水雷达反射率，根据电闪参数和降水雷达反射率确定电闪密度的函数关系式。根据成电通道内高回波区不同高度的雷达反射率和电闪密度的函数关系式确定电闪密度，再根据电闪密度进行雷电预测。本技术通过以云顶温度作为物理约束条件，并根据电闪密度进行雷电预测，能够实现对雷电的短期预测和精细化预测。
[0104]
本技术实施例还提供一种雷电预测系统，可以包括：
[0105]
上述的控制器；
[0106]
闪电成像仪，与控制器通信，被配置成获取电闪参数和降水雷达反射率。
[0107]
具体地，闪电成像仪是一种静止轨道闪电探测仪器，与控制器通信。通过闪电成像仪获取电闪参数和降水雷达反射率，控制器可以根据电闪参数和降水雷达反射率确定电闪密度的函数关系式，以便确定电闪密度。
[0108]
本技术实施例还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的用于预测雷电的方法。
[0109]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0110]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0111]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0112]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0113]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0114]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。存储器是计算机可读介质的示例。
[0115]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0116]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的
包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0117]
以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。