特高压输电线路不平衡度的研究（输电线路风的模拟和统计分析技术）

特高压输电线路不平衡度的研究（输电线路风的模拟和统计分析技术）建立高分辨率地表数据集，根据所述高分辨率地表数据集确定下边界参数；1.一种复杂山地下垫面大风的模拟方法，其特征在于，包括：问题拆分采用WRF模式模拟和大涡模式模拟相结合的方法。将复杂下垫面随时间演变的地表特征参数引入中尺度天气预报系统WRF，结合观测数据进一步同化和订正，再进行降尺度处理，输出高精度时空分辨率的风场。再利用大涡模拟方法，将复杂下垫面地表数据输入大涡模式，以高分辨率的风场作为初始场进行模拟，给出概念模型。将WRF模式模拟和大涡模式模拟的输出结果进行比较，建立风场精细化预测系统。本发明提供的方法及装置，数据获取更加可靠，可以实现复杂山地地貌近地层风的精准预报。本发明提供的方法及装置适用于有地形影响下、复杂下垫面、中、大尺度近地层和高层风的模拟和统计分析。问题解决

风害是造成输电线路运行故障的主要因素之一，防风工作一直受电网运行部门重视。研究电网风害的首要前提是对近地层风的精准预报。然而近地层风速受地形、地表状况、植被覆盖、近地层大气中的湍流以及近地层大气和混合层、残留层、稳定边界层之间夹卷过程等因素的影响，其风速具有较强的波动性、瞬变性和间歇性特点，其时间尺度可以到分钟甚至秒的量级，在短时间内可以发生剧烈的风速风向变化；此外，不同地形、不同下垫面和不同季节对近地层大气的热动力作用有显著的差异，使得近地层风速具有较强的局地性和短时间尺度特点，常产生局地风和阵风。

近地层是大气边界层的最下层，其上界离地面约几十米至一百米。对近地层影响最直接的是下垫面。下垫面是指与大气下层直接接触的地球表面，即大气圈。大气圈以地球的水陆表面为其下界，称为大气层的下垫面。它包括地形、山地、地质、土壤、河流和植被等。下垫面的性质和形状，对大气的热量、水分、干洁度和运动状况有明显的影响，在气候的形成过程中起着重要的影响。

现有技术中，对近地层风速的预报的方法包括两类，一种是基于气象台历史常规观测资料的统计方法，即运用气象台站10m高度处一天4次或24次的常规气象观测数据进行风速预报。但是，其对历史观测数据的可靠性、样本个数以及时效性较差，很难准确预测未来时刻的大风风速，从而导致预测水平的降低，因此该方法不适合用于复杂下垫面条件下的风场风灾预测和评估。第二种是基于测风塔观测资料对风场进行预报，即运用测风塔至少一年以上的测风数据进行风场预测。建立测风塔对风场进行预报需要对不同高度处的风速进行测量，且由于复杂下垫面的影响，需布局多个观测点进行多处风速监测，需要耗费大量的人力、物力，一般很难通过高密度布塔测风来进行区域风场预报和监测。因此测风塔监测一般仅用于风电场尺度的风场预测和评估。

由以上可见，上述方法并不能适用于复杂山地环境，且预报方法中的观测数据的可靠性、时效性很难保证，观测数据的获取也较难，无法实现实时模拟，使模拟结果不准确，进而导致对近地层风的预报结果不精准。

问题拆分

采用WRF模式模拟和大涡模式模拟相结合的方法。将复杂下垫面随时间演变的地表特征参数引入中尺度天气预报系统WRF，结合观测数据进一步同化和订正，再进行降尺度处理，输出高精度时空分辨率的风场。再利用大涡模拟方法，将复杂下垫面地表数据输入大涡模式，以高分辨率的风场作为初始场进行模拟，给出概念模型。将WRF模式模拟和大涡模式模拟的输出结果进行比较，建立风场精细化预测系统。本发明提供的方法及装置，数据获取更加可靠，可以实现复杂山地地貌近地层风的精准预报。本发明提供的方法及装置适用于有地形影响下、复杂下垫面、中、大尺度近地层和高层风的模拟和统计分析。

问题解决

1.一种复杂山地下垫面大风的模拟方法，其特征在于，包括：

建立高分辨率地表数据集，根据所述高分辨率地表数据集确定下边界参数；

根据所述下边界参数，确定下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数；

获取观测数据；以及，根据所述观测数据、高分辨率地表数据集、下边界参数、下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数，利用WRF模式进行风场模拟，建立WRF模拟预报系统；其中，所述观测数据包括：观测风场、气象数据和地理数据；

根据所述观测数据、高分辨率地表数据集、下边界参数、下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数，利用大涡模式进行湍流模拟，建立大涡模拟预报系统；

根据所述WRF模拟预报系统和大涡模拟预报系统，建立风场精细化预测系统；

根据所述风场精细化预测系统，得到近地层风场平均分布图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立高分辨率地表数据集的过程包括：

获取数字地形高程模型、TM影像数据、土地利用类型、地表反照率、叶面积指数和植被覆盖指数；

根据所述植被覆盖指数，得到植被覆盖度；

对所述TM影像数据、地表反照率和叶面积指数进行剔除无效数据处理，得到TM影像数据、地表反照率和叶面积指数的有效数据；

根据所述TM影像数据、地表反照率和叶面积指数的有效数据修正土地利用类型；

根据所述修正后的土地利用类型、数字地形高程模型、TM影像数据的有效数据、地表反照率的有效数据、叶面积指数的有效数据和植被覆盖度，建立基础数据库；

确定WRF模式的地球投影类型、时间分辨率和空间分辨率；将所述基础数据库、WRF模式的地球投影类型、时间分辨率和空间分辨率进行数据转换处理，得到高分辨率地表数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据下边界参数，确定下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数的过程，包括：

根据所述下边界参数，利用风洞试验，建立等比模型，与模拟风速对比，得到下垫面动力学粗糙度参数；

根据所述高分辨率地表数据集，利用涡动系统进行分析，得到下垫面热力学粗糙度参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用WRF模式进行风场模拟的过程，包括：

根据嵌套模拟处理方法，确定模拟方案；

根据下边界参数，对地表反照率、植被覆盖度和叶表面指数进行实时更新，利用所述模拟方案模拟风场分布；

利用WRF同化方法，对所述模拟后的风场分布进行同化观测数据处理，得到输出模拟风场；

对比所述输出模拟风场和观测风场，利用订正处理方法，建立WRF模拟预报系统。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述建立WRF模拟预报系统的过程，包括：

根据降尺度模型，对所述输出模拟风场进行降尺度处理；

根据所述降尺度处理后的输出模拟风场和观测风场，利用线性回归方法进行对比，得到近地层大风分布图，建立WRF模拟预报系统。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用大涡模式进行湍流模拟，建立大涡模拟预报系统的过程，包括：

根据所述观测数据、高分辨率地表数据集、下边界参数、下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数，利用一阶湍流闭合方案进行大气湍流模拟；

根据所述大气湍流模拟的结果得到多个湍流混合强度分布；

将多个所述湍流混合强度分布，利用三维大涡模式进行数值计算，得到微气象数据；其中，所述微气象数据包括温度、湿度、压强、风速和风向；

根据所述微气象数据建立大涡模拟预报系统。

7.一种复杂山地下垫面大风的模拟装置，其特征在于，包括：

数据集建立模块，用于建立高分辨率地表数据集，根据所述高分辨率地表数据集确定下边界参数；

参数确定模块，用于根据所述下边界参数，确定下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数；

WRF模拟模块，用于获取观测数据；以及，根据所述观测数据、高分辨率地表数据集、下边界参数、下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数，利用WRF模式进行风场模拟，建立WRF模拟预报系统；其中，所述观测数据包括：观测风场、气象数据和地理数据；

大涡模拟模块，用于根据所述观测数据、高分辨率地表数据集、下边界参数、下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数，利用大涡模式进行湍流模拟，建立大涡模拟预报系统；

预测系统建立模块，用于根据所述WRF模拟预报系统和大涡模拟预报系统，建立风场精细化预测系统；

平均分布图确定模块，用于根据所述风场精细化预测系统，得到近地层风场平均分布图。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述WRF模拟模块，包括：

模拟方案确定单元，用于根据嵌套模拟处理方法，确定模拟方案；

风场模拟单元，用于根据下边界参数，对地表反照率、植被覆盖度和叶表面指数进行实时更新，利用所述模拟方案模拟风场分布；

同化单元，用于利用WRF同化方法，对所述模拟后的风场分布进行同化观测数据处理，得到输出模拟风场；

WRF模拟预报系统建立单元，用于对比所述输出模拟风场和观测风场，利用订正处理方法，建立WRF模拟预报系统。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述WRF模拟预报系统建立单元包括：

降尺度子单元，用于根据降尺度模型，对所述输出模拟风场进行降尺度处理；

WRF模拟预报系统建立子单元，用于根据所述降尺度处理后的输出模拟风场和观测风场，利用线性回归方法进行对比，得到近地层大风分布图，建立WRF模拟预报系统。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述大涡模拟模块，包括：

湍流模拟单元，用于根据所述观测数据、高分辨率地表数据集、下边界参数、下垫面动力学粗糙度参数和热力学粗糙度参数，利用一阶湍流闭合方案进行大气湍流模拟；

湍流混合强度分布确定单元，用于根据所述大气湍流模拟的结果得到多个湍流混合强度分布；

计算单元，用于将多个所述湍流混合强度分布，利用三维大涡模式进行数值计算，得到微气象数据；其中，所述微气象数据包括温度、湿度、压强、风速和风向；

大涡模拟预报系统建立单元，用于根据所述微气象数据建立大涡模拟预报系统。