气象大数据在运检智能管控中的应用
气象数据智能分析与应用
气象数据智能分析与应用气象是工程、贸易、农业、交通等领域中一个重要的因素，也是每个人生活中不可或缺的一部分。
数据是当今社会的核心，通过对气象数据的精确分析和应用，可以为各行各业提供有力的决策支持和风险控制。
一、气象数据的种类和获取方式气象数据种类繁多，主要包括温度、相对湿度、大气压力、风速、降水量、辐射等多种指标。
传统的气象观测覆盖范围有限，数据更新速度慢，因此，现代气象研究中的数据采集方式更多地采用自动化和遥感技术，经由设备上的传感器进行数据采集，通过网络传输实时发送气象数据，可以充分利用数据处理和分析的优势。
二、气象数据智能分析气象数据的智能分析利用人工智能和大数据技术，在加强对气象信息的处理和分析的基础上，加速了对气象规律的发现和认知，为各行各业提供了更加合理，有效的决策支持和风险控制。
现今，气象智能分析主要包含数据处理、数据分析、气象模型、气象预测、气象成像等几个环节。
1、数据预处理由于气象数据本身包含时序性和空间性，因此对数据预处理要进行压缩、清洗、增量提取、采样、噪音过滤以适应不同的应用场景。
同时，气象数据预处理还需要通过节点压缩和数据上载方式来提高采集网络的效率。
2、数据分析将数据进行分类、聚类，通过机器学习和数据挖掘技术，提取出气象数据的特征，以有效支持决策制定和预测分析。
常用的技术包括结构分析、关联分析、聚类分析、分类判别等。
3、气象模型气象模型是对气象环境进行数学模拟的一种方法，也是计算机技术与气象学的结合产品。
它是一种描述大气运动和样本解析的物理过程的研究方法。
气象模型的准确性高，能够近似预测接下来的气候和天气情况。
最常见的气象模型包括数值模型、统计模型和经验模型。
4、气象预测根据历史气象数据分析结果，预测未来气象发展趋势，以便对未来气象情况做出准确预测。
目前，主流的气象预测方法包括统计分析法、物理模型法、区域模型法和综合百分比法。
5、气象成像气象成像是通过扫描或观测天空和海洋，使用可见光，红外和微波等光谱光波进行气象观测的一种技术。
气象数据在智能城市建设中的应用
气象数据在智能城市建设中的应用在当今科技飞速发展的时代，智能城市建设已成为城市发展的重要方向。
气象数据作为一种重要的信息资源，在智能城市建设中发挥着日益关键的作用。
它不仅能够为城市的规划、管理和运营提供有力的支持，还能提升城市居民的生活质量和城市的可持续发展能力。
气象数据对于智能交通系统的优化至关重要。
在城市中，交通拥堵是一个常见且令人头疼的问题。
恶劣的天气条件，如暴雨、大雪、浓雾等，往往会导致交通流量的变化、道路状况的恶化以及交通事故的增加。
通过实时获取和分析气象数据，交通管理部门可以提前制定应对策略。
例如，在暴雨来临前，及时调整交通信号灯的时间，增加交警在易积水路段的部署，提醒驾驶员选择合适的路线。
此外，气象数据还能与智能导航系统相结合，为出行者提供更精准的路况和行程时间预测。
当遇到恶劣天气时，导航系统可以根据实时气象信息和道路状况，为用户规划出避开积水路段、拥堵区域的最佳路线，从而减少出行时间和提高出行安全性。
气象数据在能源管理方面也具有显著的应用价值。
城市的能源消耗与天气状况密切相关。
在炎热的夏季，空调用电需求会大幅增加；而在寒冷的冬季，供暖需求则会显著上升。
通过对气象数据的分析，能源供应部门可以更准确地预测能源需求的变化趋势，提前做好能源储备和调配工作。
同时，气象数据还能帮助优化能源设施的布局和运行。
例如，在规划太阳能和风能发电设施时，充分考虑当地的日照时间、风速等气象因素，能够提高能源的产出效率。
此外，对于建筑能耗管理，气象数据也能发挥作用。
根据不同季节和天气条件，智能调节建筑物的供暖、通风和空调系统，实现节能减排的目标。
在城市规划和建设中，气象数据同样不可或缺。
城市的布局和建筑物的设计需要考虑到当地的气候条件。
例如，在风资源丰富的地区，合理规划建筑物的布局可以利用自然风来改善城市的通风状况，减少热岛效应。
在暴雨频发的地区，城市排水系统的设计需要充分考虑降雨量和降水强度等因素，以避免内涝的发生。
大数据在气象服务中的应用探微
大数据在气象服务中的应用探微随着大数据技术的发展和应用，气象服务领域也探索着如何充分利用大数据来提升气象预报和服务的精确性和准确性。
下面将从数据采集、数据处理和数据应用三个方面来讨论大数据在气象服务中的应用。
首先，大数据在气象服务中的应用从数据采集角度来看，主要体现在通过多种传感器和设备来采集大气、海洋和地面的实时和历史气象数据。
例如，卫星、雷达、观测站等传感器可以实时地获取大气温度、湿度、风速、降雨量等数据；浮标和船只等设备可以获取海洋温度、盐度、洋流等数据；同时，地面观测站可以采集地面温度、气压、降雪量等数据。
这些大量的实时和历史数据提供了基础，为后续的气象预测和服务奠定了坚实的基础。
其次，大数据在气象服务中的应用从数据处理角度来看，主要包括数据清理、数据存储和数据挖掘等工作。
数据清理是指对采集到的原始数据进行校正、筛选和去除异常值等操作，以提高数据质量和准确性。
数据存储是指将处理后的气象数据进行结构化存储，以方便后续的数据分析和挖掘。
数据挖掘是指利用机器学习和数据分析等技术，从海量的气象数据中挖掘出有用的信息和规律。
例如，可以利用数据挖掘技术对历史气象数据进行分析，找出不同气象要素之间的关系和影响，以提高气象预测的准确性和可靠性。
最后，大数据在气象服务中的应用从数据应用角度来看，主要体现在气象预测和气象服务两个方面。
在气象预测方面，大数据可以帮助提高气象预测的时间精度和空间分辨率。
通过利用大数据分析历史气象数据和实时观测数据，结合先进的气象模型和算法，可以更加准确地预测未来的天气情况。
另外，大数据还可以提供个性化的气象预报和服务。
通过分析用户的位置、兴趣和需求等信息，可以为用户提供定制化的气象预报和服务，例如提醒用户天气变化、推荐出行路线等。
在气象服务方面，大数据可以用于天气预警和灾害监测等方面。
通过对实时气象数据进行分析和处理，可以及时发出天气预警，保护人们的生命和财产安全。
另外，大数据还可以用于灾害监测和应急响应。
气象大数据分析及应用研究
气象大数据分析及应用研究随着气候变化的日趋严重和频繁，对气象数据的需求量越来越大。
气象大数据的分析和应用研究成为了一个备受关注的领域。
通过对气象大数据的深入分析和应用，我们可以更好地了解天气变化的规律，预测天气趋势以及提供有效的应对措施。
在本文中，我们将探讨气象大数据分析及应用的重要性以及一些实际应用案例。
首先，气象大数据分析是指通过运用数据科学和统计学的方法，对气象数据进行深入研究和分析。
这些数据包括气温、降水、风速等多个气象要素，可以覆盖全球各地区的不同时间段。
通过对这些数据进行分析，我们可以发现一些隐藏的规律和趋势，对天气变化进行预测，并为决策者提供重要的参考依据。
其次，气象大数据的应用在多个领域中起到了重要作用。
在农业领域，农民可以根据气象数据来安排种植计划、施肥和灌溉，以提高农作物的产量和质量。
在能源行业，电力公司可以根据天气预测，合理调整发电计划，以确保电力供应的稳定性。
在城市规划领域，政府可以利用气象数据来预测城市气候变化，并制定相应的防灾减灾措施。
此外，气象大数据还可以应用在交通、航空、环境保护等多个领域中，为相关行业提供决策支持和风险评估。
在实际应用中，气象大数据的分析和处理往往需要借助数据科学和机器学习的技术。
通过分析历史气象数据，我们可以建立模型来预测未来的气象变化。
同时，大数据技术的应用可以加快数据处理的速度，提高数据的精确性，为决策者提供更准确的预测结果。
此外，还可以通过数据可视化的方式将复杂的数据呈现出来，帮助决策者更好地理解和利用这些数据。
举一个实际的应用案例来说明气象大数据的重要性。
在日本，由于台风带来的破坏性影响越来越大，政府决定利用气象大数据来进行灾害预防和减灾工作。
他们通过分析历史台风的路径和强度数据，建立了台风移动模型和强度预测模型。
这些模型可以提前几天预测台风的路径和强度，帮助政府和民众做好防范措施。
该项目的成功应用，使得日本在台风期间的准备工作更加有针对性和高效性。
大数据技术在气象学中的应用
大数据技术在气象学中的应用近年来，随着互联网和移动智能设备的普及，我们的生活逐渐数字化。
而伴随数字化的进程，大数据技术在各行各业中的应用也变得越来越广泛。
其中，气象学是大数据技术应用的领域之一。
本文将重点探讨大数据技术在气象学中的应用。
1. 数据采集技术在气象学中，数据采集是非常重要的一步。
大气环境中的数据非常庞大，需要在各种环境下进行收集。
以往的气象数据采集多采用人工观测，效率低下，且准确性不高。
但是，随着大数据技术的不断发展，现在已经可以通过各种传感器、遥感卫星等方式进行更加精确的数据采集。
在实时气象监测方面，露天气象站会收集到大量的关于空气温度、湿度、大气压力、风速和风向、降雨量等信息数据。
以往，数量庞大的数据需要专业工作人员进行处理，并存放在指定的存储设备中。
然而，大数据处理技术可以帮助气象数据处理员更快速地处理大量的数据量。
通过采用高效的大数据采集、处理和分析技术，气象学家现在能够更加准确地描述大气环境并分析天气趋势。
2. 预测技术气象预报是一项非常复杂的任务，因为天气现象具有较高的不确定性。
但是，大数据技术可以通过对历史气象数据和实时数据的分析，更好地预测天气趋势。
气象学家通过大数据处理技术可以建立更加准确的模型，实现精准的气象预测，还可以提供高分辨率的天气预报动态图像。
与此同时，人工智能技术的应用，例如机器学习，也可以帮助改进气象预测的准确性。
3. 气象应急响应天气灾害对人们日常生活和生产经济带来严重损失。
因此，在气象应急响应方面，大数据技术也发挥着越来越重要的作用。
气象应急响应需要进行实时监测和有效预测。
利用大数据技术，气象学家可以进行远程监控，并快速响应气象灾害。
例如，在即将到来的台风、暴雨、雪灾和干旱等自然灾害情况下，通过大数据技术可以实时监测气象数据，及时制定应急计划和采取有效的行动。
这使得在紧急情况下，能够更快地提供救援行动并救助灾民。
4. 气象数据分析大数据技术不仅可以帮助气象学家更好地进行气象预测，还可以帮助分析气象数据，确定气象变化趋势及其对人类生活和天然环境的影响。
气象数据分析在智能城市建设中的作用
气象数据分析在智能城市建设中的作用在当今快速发展的时代，智能城市的建设正逐渐成为提升城市生活质量、优化资源配置和推动可持续发展的关键举措。
而在这一进程中，气象数据分析扮演着至关重要的角色。
气象数据不再仅仅是简单的天气信息，它已经成为智能城市规划、运营和管理的重要依据。
气象数据对于城市交通的优化有着显著的影响。
在恶劣天气条件下，如暴雨、大雾、冰雪等，道路的通行能力会大幅下降，交通事故的发生率也会显著上升。
通过对气象数据的精准分析，交通管理部门可以提前制定应对策略。
比如，在暴雨来临前，增加道路排水设施的检查和维护，调整交通信号灯的时长，提前发布交通拥堵预警，引导市民选择合适的出行路线和方式。
此外，气象数据还能为自动驾驶技术提供重要的参考。
自动驾驶汽车需要实时获取准确的气象信息，以便及时调整行驶速度和路径，保障行车安全。
在能源管理方面，气象数据分析同样不可或缺。
城市的能源消耗在很大程度上受到气象条件的影响。
夏季的高温天气会导致空调用电量剧增，冬季的寒冷天气则会使供暖需求大幅上升。
通过对历史气象数据和能源消耗数据的综合分析，能源供应部门可以更准确地预测不同季节、不同天气条件下的能源需求，从而优化能源的生产和调配。
例如，在预计到高温天气即将来临的时候，提前增加电力供应，或者在阳光充足的日子里，合理安排太阳能发电的输出，提高能源利用效率，降低能源成本。
气象数据对于城市的应急管理也具有重要意义。
当面临台风、洪水、地震等自然灾害时，及时、准确的气象数据能够为救援工作提供关键的决策支持。
救援队伍可以根据气象预报提前部署人力和物力，选择最佳的救援时机和路线。
同时，气象数据还能帮助评估灾害的影响范围和程度，为灾后的重建工作提供科学依据。
例如，在洪水过后，根据气象数据预测未来的降水情况，合理安排排水和清淤工作，加快城市恢复正常运转的速度。
在城市规划和建设中，气象数据分析同样发挥着关键作用。
城市的建筑布局、通风设计、绿化规划等都需要考虑当地的气象条件。
智能气象监测数据处理及应用研究
智能气象监测数据处理及应用研究随着科技的发展，气象监测的方法也在不断地革新。
传统的气象监测方法往往需要人力和物力的投入，而今天，人们可以借助先进的科技手段来获取气象数据，其中智能气象监测系统扮演了极为重要的角色。
智能气象监测系统不仅能够提供更为精确更为全面的数据，还能够帮助人们更好地应用气象信息来进行生产和生活的规划。
本文旨在从智能气象监测数据的处理及应用研究角度来探讨这一主题。
一、智能气象监测数据的获取与处理智能气象监测系统的基本组成部分包括传感器阵列、数据存储设备、通信网络和数据处理平台等。
其中，传感器阵列是系统的核心部分，对于气象信息的获取和处理具有至关重要的作用。
在现代智能气象监测系统的构建中，常采用的传感器设备包括风速风向传感器、气压传感器、气温湿度传感器、空气质量传感器等。
这些传感器可以通过种种方式实现数据采集，如通过有线或无线传输方式将气象数据传输至数据处理平台。
针对这些数据，常见的数据处理方式包括数据清洗、数据转换、数据仿真等。
数据清洗指的是数据无效值排除、重复数据去除、异常数据检测等操作。
同时，针对数据格式的不同和数据量的大，还需要有数据转换的部分，如将输入和输出的数据格式统一、将数据进行分段、分层等。
此外，在模拟环境下的部分操作，比如在暴雨天气下数据的仿真等，也是智能气象监测数据处理的关键环节之一。
二、智能气象监测数据的应用研究在气象数据的处理成为可用的数据之后, 便可将其运用于实际的工作和生产中。
智能气象监测数据的应用领域非常广泛。
以下为部分常见的应用场景。
（一）气象预报与预警智能气象监测系统可以通过传感器获取到气象信息，并根据数据分析出天气变化趋势。
通过对数据进行特定算法的处理，可为政府部门和企事业单位实现气象预报和气象预警等服务。
智能气象监测系统的数据可以较为准确地预测出风暴和暴雨等自然灾害的来临，获得宝贵的时间，进行有效应对。
（二）农业生产智能气象监测系统可以通过实时监测天气情况，为农业生产提供有效的预测和监测。
气象大数据在智慧物流中的应用前景如何
气象大数据在智慧物流中的应用前景如何嘿，您知道吗？如今这气象大数据呀，在智慧物流领域那可是有着相当广阔的应用前景呢！先来说说为啥气象大数据对智慧物流这么重要。
就拿我前段时间遇到的一件事儿来说吧。
我有个朋友在一家物流公司工作，有一次他们要运输一批生鲜水果。
按照原计划，这批水果应该能按时、新鲜地送达目的地。
可没想到，运输途中突然遭遇了一场暴雨，道路变得泥泞不堪，车辆行驶速度大幅下降。
而且因为湿度太大，水果还出现了部分腐烂的情况。
这可把他们给愁坏了，不仅损失了货物，还影响了公司的声誉。
要是能提前掌握准确的气象大数据，那情况可就大不一样啦！比如说，可以提前规划更合理的运输路线，避开那些可能出现恶劣天气的区域。
或者提前调整运输时间，在天气良好的时候加快运输进度。
气象大数据能帮助智慧物流进行更精准的需求预测。
通过分析不同地区、不同季节的气象情况，物流公司就能大概知道什么时候某些商品的需求量会增加，从而提前做好库存准备。
比如说，在炎热的夏季，冷饮的需求量肯定会大增。
如果提前知道某个地区即将迎来高温天气，物流公司就能提前把冷饮运送到当地的仓库，保证及时供应。
还有啊，气象大数据能够优化物流配送的调度。
想象一下，在一个刮大风的天气里，轻型货物的运输车辆可能会受到更大的影响。
这时候，系统就可以根据气象数据，优先安排重型车辆或者更稳定的运输方式来保障货物的安全和及时送达。
另外，气象大数据对于物流成本的控制也起着关键作用。
比如说，在冬季，如果预计会有大雪天气，物流公司可能需要为车辆配备防滑链、增加保暖设备等，这些都是额外的成本。
但如果能提前通过气象大数据做好准确的预测，就可以避免不必要的成本支出。
在未来，随着技术的不断进步，气象大数据在智慧物流中的应用肯定会越来越广泛和深入。
比如说，通过与人工智能、物联网等技术的结合，实现更加实时、精准的气象数据获取和分析。
也许未来的某一天，物流公司的调度员不再需要盯着电脑屏幕发愁，因为智能系统会根据气象大数据自动调整所有的运输计划，确保每一件货物都能在最合适的时间、以最安全的方式送达目的地。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
东北电力技术ＮＯＲＴＨＥＡＳＴＥＬＥＣＴＲＩＣＰＯＷＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ２０１８年气象大数据在运检智能管控中的应用郑一博１，王㊀馨１，赵㊀盟２，王㊀辉２，沈彦伶１（１．国网冀北电力有限公司电力科学研究院，北京㊀１０００４５；２．国网冀北电力有限公司，北京㊀１０００５３）摘要：气象综合展示功能作为冀北智能运维管控系统的一个功能模块，以ＧＩＳ平台为前端，通过对气象数据㊁监测数据㊁运维数据等大数据集成分析，建立气象灾害预测预警模型，将气象局的数值预报与其它信息相结合，进行综合分析，自动生成气象预警和告警信息，用于指导冀北电网线路运维防灾减灾工作㊂关键词：气象综合展示；多源信息；数据融合；防灾减灾［中图分类号］ＴＭ７３２㊀［文献标志码］Ａ㊀［文章编号］１００４－７９１３（２０１８）０３－００５６－０４ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＤａｔａｉｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＯｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄＭａｉｎｔｅｎａｎｃｅＣｏｎｔｒｏｌＺＨＥＮＧＹｉｂｏ１，ＷＡＮＧＸｉｎ１，ＺＨＡＯＭｅｎｇ２，ＷＡＮＧＨｕｉ２，ＳＨＥＮＹａｎｌｉｎｇ１（１．ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｔａｔｅＧｒｉｄＪｉｂｅｉＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４５，Ｃｈｉｎａ；２．ＳａｔａｔｅＧｒｉｄＪｉＢｅｉＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏ ，Ｌｔｄ ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００５３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｓａｆｕｎｃｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｏｆｔｈｅＪｉｂｅｉｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ｉｔｔａｋｅｓＧＩＳｐｌａｔｆｏｒｍａｓｔｈｅｆｒｏｎｔｅｎｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａ，ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｄａｔａｓｕｃｈａｓｄａｔａｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｎｕｍｅｒｉｃａｌｆｏｒｅｃａｓｔａｎｄｏｔｈｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｖｉｄｅｄｂｙｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｇｅｎ⁃ｃｙ，ｉｔｍａｋｅｓａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ，ａｕｔｏｍａｔｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇａｎｄａｌａｒｍｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ＩｔｉｓｕｓｅｄｔｏｇｕｉｄｅＪｉｂｅｉｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｏｆｄｉｓａｓｔｅｒｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｍｉｔｉｇａｔｉｏｎｗｏｒｋ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｄｉｓｐｌａｙ；ｍｕｌｔｉ⁃ｓｏｕｒｃｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｄａｔａｆｕｓｉｏｎ；ｄｉｓａｓｔｅｒｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ灾害性天气常常造成电力设备受损，引发停电事故，给人们的生活和社会经济发展带来较大影响，受到国内外电力公司的高度关注㊂因此，研究和分析本地区气象灾害特征，建立气象预警系统，对灾害性天气可能造成的电网影响进行预警，从而提前采取措施，防止灾害发生㊂电网的安全运行事关国家经济发展，电力气象预警系统的建设工作显得尤为迫切㊂气象综合展示模块作为冀北智能运维管控系统的重要组成部分，利用微气象在线监测数据［１］和公网气象预报信息，结合电网ＧＩＳ平台［２］㊁ＰＭＳ２ ０［３］㊁数据中心等多源信息，进行集成和融合，实现多元气象信息的综合展示㊁分析和预警告警功能，为冀北运检部门提供及时㊁可靠的气象预警信息，为防灾减灾工作提供科学的预警依据［４］㊂１㊀数据来源目前气象综合展示模块的数据信息包括输电线路设备空间信息㊁输电设备台账信息㊁在线监测微气象信息㊁雷电数据㊁气象数据等㊂电网ＧＩＳ平台提供设备空间数据；ＰＭＳ２ ０提供设备台账信息㊁运行管理信息；从状态监测系统接入微气象数据；调度系统Ｄ５０００提供雷电数据；从公网接入气象局的气象数据㊂数据中心是调度系统㊁ＰＭＳ２ ０㊁电网ＧＩＳ平台相关数据的汇聚地，各系统向其推送相应的数据，供气象综合展示模块使用㊂模块数据来源如图１所示㊂图１㊀模块数据来源２０１８年郑一博，等：气象大数据在运检智能管控中的应用２㊀关键技术研究由于系统数据来源多，涉及多个基础平台和业务系统，面对如此庞大的海量数据如何进行数据融合和检索，如何将大数据转换成图形，如何将图形融合到电网ＧＩＳ平台中进行一体化展示，这是实现气象综合展示功能的关键所在㊂２ １㊀数据融合检索技术目前在电力领域，数据融合检索技术还没有非常成熟的案例可以遵循，系统在研究开发过程中，主要参考百度㊁腾讯㊁阿里以及ＥＳＲＩ公司的研究成果进行应用改进㊂主要解决途径是参照上述公司的相关文档和例子，在相关的业务表之间创建连接关系和索引，形成多维索引数据检索机制，支持多表连接与多维查询功能［５－６］；另外按照系统的功能需求，对ｎｅｔＣＤＦ［７］网络通用数据格式进行扩展，将文字㊁图像㊁空间图形打包到一起，不仅实现了不同数据信息融合，还利用了ｎｅｔＣＤＦ数据格式的优点，实现了数据的高效存储㊁管理和读取操作㊂为了降低客户端进行页面查询检索数据的响应时间，系统将查询检索结果转换成ｊｓｏｎ串，借助其在网络上的高速传输效率，从而达到快速检索的效果㊂２ ２㊀大数据可视化技术由于气象数据的可视化是基于电网ＧＩＳ平台的，因此所有的图形化必需得到ＧＩＳ平台的支撑㊂电网ＧＩＳ平台虽然提供了标准的空间信息服务和Ｆｌｅｘ开发包，但不能完全满足系统的功能需求，需要对ＧＩＳ图形化接口进行扩展，满足气象数据按点㊁线㊁面㊁标注等形式进行可视化展示，进行空间计算和分析的要求㊂虽然电网ＧＩＳ平台提供了Ｆｌｅｘ开发包，但开放性不够，用它做应用开发不够方便，因此，系统采用ＡｒｃＧＩＳ平台提供的Ｆｌｅｘ开源开发包进行接口扩充开发，形成了一套基于电网ＧＩＳ平台空间信息服务的二次图形开发组件，很好地解决了气象数据与地图叠加显示㊁进行空间计算和空间分析的技术问题㊂３㊀总体设计３ １㊀应用平台应用平台有ＡｒｃＧＩＳＦｌｅｘ［８］地图组件和Ｏｒａｃｌｅ１１ｇ数据库㊂前者是一套免费地图开发组件，用来对电网ＧＩＳ平台提供的空间信息服务进行封装，扩展应用接口，实现在地图上叠加电网资源㊁绘制气象和灾害图形，标注相关信息，进行空间计算和气象数据可视化分析等应用功能；后者用来存储状态监测系统和气象数据服务器定时和准实时传送过来的数据，另外还存储系统配置和初始化数据信息㊂３ ２㊀架构设计基于电网ＧＩＳ平台［９］的气象综合展示模块按照系统的总体功能和架构要求，提取ＰＭＳ２ ０中的台账信息与电网ＧＩＳ平台的空间图形数据，结合微气象在线监测和气象大数据，进行数据融合，建立气象预测预警分析模型，进行空间分析计算和数据挖掘，完成气象信息的综合展示和预警信息发布㊂模块架构由数据存储层㊁数据访问层㊁业务逻辑层㊁表现层四大部分组成，与系统总体架构一致，如图２所示㊂图２㊀气象综合展示模块架构３ ２ １㊀数据存储层数据存储层以关系型数据库为基础，对接入的微气象数据㊁公网气象数据㊁雷电数据㊁系统配置信息，包括图形㊁属性等，进行统一存储和管理㊂数据存储层主要存储微气象在线监测数据和气象数据，以及气象灾害预警量化指标㊁灾害等级分类阀值信息㊂３ ２ ２㊀数据访问层数据访问层对外提供数据访问接口，完成对在线监测系统㊁生产管理系统㊁调度管理系统㊁气象服务器数据的访问和存储入库工作，实现了与其它业务系统数据集成和融合㊂３ ２ ３㊀业务逻辑层系统使用ｊａｖａ㊁Ｆｌｅｘ开发语言将业务处理逻辑封装成业务组件，包括微气象组件㊁气象业务组件㊁雷电业务组件㊁告警业务组件㊁气象格网组件等；每类组件负责一类业务数据的逻辑处理工作㊂３ ２ ４㊀表现层㊀东北电力技术２０１８年表现层集中将业务逻辑和功能模块封装到前台，供用户交互操作㊂用户可通过各种浏览器访问服务器上的应用系统，进行电网图形查看㊁气象信息查询和历史数据统计分析等交互式操作㊂４㊀功能设计与实现气象综合展示模块在地理图上显示线路走廊及其沿途的风力㊁气温㊁雨量㊁雷击信息，并对线路周边的微天气情况进行实时分析，对恶劣天气及气象灾害时进行告警和发布风险预警信息㊂主要功能包括微气象展示㊁气象综合展示㊁告警信息查询㊁历史统计分析，实现输电线路气象信息的全方位管理㊁可视化展示和预告警提示㊂系统功能设计如图３所示㊂４ １㊀微气象展示微气象展示的数据内容是微气象监测点的观测量，包括气温㊁气压㊁风速㊁风向㊁相对湿度和降雨量，实时监测输电线路周边气象环境的变化情况㊂该模块按需求设计了实时监测㊁监测趋势㊁统计分析㊁台账相关４个小模块，每个小模块又包括若干功能㊂４ ２㊀气象综合展示气象综合展示模块来源于气象局或公网的气象数据，结合雷电信息㊁设备坐标和ＧＩＳ空间分析功能完成以下业务功能㊂ａ．将气象数据以气象图标叠加到电网分布图上，展示当日天气情况及未来２４ｈ㊁４８ｈ㊁７２ｈ的天气预报㊂ｂ．将温度㊁湿度㊁降雨量㊁风速㊁雷电等实时天气数据或预报值与设备地理坐标进行空间分析，实时计算出设备周边发生的环境变化，将计算分析结果与输电运维关心的恶劣雷电㊁气象阈值进行匹配，形成告警信息，再遵循实时优先于预警，大风㊁雷电优先于温度和降雨的基本原则，将告警区段在地图进行显示㊂ｃ．对雷电信息提供实时播放和历史回放功能㊂ｄ．展示气象局发布的气象专题图，包括温度㊁降雨㊁风力㊁雷电㊁山火㊁覆冰等栅格专题图㊂气象综合展示模块包括气象概况㊁预告警展示㊁图形展示㊁气象专题图４个子模块，每个子模块包括若干功能，分别完成不同的业务功能㊂４ ３㊀告警信息查询告警信息是设备运行的安全隐患，严重影响供电的可靠性，是运维检修人员关心的焦点内容㊂为了方便运维检修人员及时发现和了解告警信息，提前采取预防措施，专门将气象告警信息查询功能单独列出来作为一个独立的模块，从而提高对告警信息快速了解和定位㊂告警信息查询提供按气象类型㊁按告警等级㊁按时间㊁按线路以及综合其它条件等５种查询方式，查处告警信息后，还提供详情查看和地图定位功能，使用户从内容和空间两方面全面了解告警信息，从而把握输电线路受灾害影响的空间分布情况㊂图３㊀气象综合展示模块功能设计２０１８年郑一博，等：气象大数据在运检智能管控中的应用４ ４㊀历史统计分析系统数据库存储了大量的历史数据，对其进行查询㊁统计，开展基于历史数据的图形展示与分析，看出气象变化趋势，灾害空间分布情况，发现潜在规律，从而提升输电线路维护的水平㊂此模块提供了丰富的查询和统计功能，可查询和统计所有气象相关的历史数据，生成不同的统计图表，另外提供统计信息和图表导出功能，方便用户作为资料在文档和报告中使用㊂４ ５㊀气象预警信息生成机制气象预警信息的自动生成是系统的核心功能，体现了系统的智能化水平㊂要实现这个预警功能，需要建立相应的知识库及阀值条件，以及配合这些条件自行处理业务数据的流程步骤和数据分析手段㊂下面以气象预警为例来说明气象预警信息的生成过程㊂４ ５ １㊀建立气象灾害预警量化指标库通过分析多年来由气象灾害引发的电网故障及其发生的原因，通过数据分析，提炼和总结故障发生时的气象条件，初步确定各类气象灾害可能发生的量化的气象指标条件㊂为了使规则库的修改维护方便和灵活，这些气象灾害类型㊁等级以及气象指标条件可以进行自定义㊂气象预警量化指标库的建立为气象预报数据的实时自动化批量处理与实时在线决策分析提供了基础㊂４ ５ ２㊀建立智能气象灾害预警机制气象灾害预警机制是处理气象预报数据，生成气象灾害预警信息的一套流程，如图４所示，主要分为数据接收㊁数据处理㊁指标判定㊁预警记录生成㊁预警区域图形生成㊁预警区域图形融合㊁预警影响范围分析㊁提炼预警信息和发送预警信息９个步骤㊂系统每天自动接收气象局提供的未来３天的气象预报信息，经过统计分析后根据预警类型指标定义自动提取预警区域和受影响的范围，通过邮件或短信自动将预警信息发给生产一线专责㊂整个过程无需人工参与，不但节省人力物力，还大幅提升了数据的处理效率和可靠性㊂图４㊀气象灾害预警机制４ ５ ３㊀气象灾害预警信息确认由系统自动生成的预警信息经人工检验后，在预警记录信息上添加确认标签和注释信息㊂通过信息确认统计出预警的准确度，准确度低则表明指标库存在改进的需求㊂指标的调整需要不断观察和总结，需要不断修改，逐步提高灾害预警的准确度㊂５㊀结束语基于电网ＧＩＳ平台的气象综合展示模块，以图文并茂的方式在电网背景图上实现了当前和预测气象信息的综合展示，通过地图看气象，信息表达更为丰富和具体；二是系统可根据当前气象和预测值，进行空间分析和计算，得出气象灾害可能影响的范围，并自动生成告警和预警信息；历史统计分析功能可从时间和空间两方面对气象变化趋势，灾害空间分布情况进行跟踪和对比，从而发现潜在规律㊂不管是系统自动生成的气象预告警信息，还是通过历史统计分析发现的潜在规律，系统旨在通过这些功能，将气象多源数据信息有机融合到一起，多维度㊁多角度展示给运维检修人员，提供一套电力气象灾害预警的信息化手段，让运维人员提前做好预防措施，减灾防灾，从而提高电网运行的安全水平㊂参考文献：［１］㊀李㊀智，张学敏，陈启源．电站状态监测及检修系统［Ｊ］．东北电力技术，２００１，２２（４）：９－１１．［２］㊀雷振江，李㊀鹏．海量历史／准实时数据管理平台的建设与应用［Ｊ］．电力信息与通信技术，２０１３，１１（９）：６８－７３．［３］㊀刘佳鑫，杜㊀威．基于ＰＭＳ２ ０的带电检测数据管理系统［Ｊ］．东北电力技术，２０１５，３６（４）：４６－４９．［４］㊀虢㊀韬，沈㊀平，杨㊀恒，等．基于ＧＩＳ的输电线路防灾减灾分析系统设计［Ｊ］．贵州电力技术，２０１５，１８（１０）：３８－４０．［５］㊀孙柏林． 大数据 技术及其在电力行业中的应用［Ｊ］．电气时代，２０１３，３３（８）：１８－２３．［６］㊀彭小圣，邓迪元，程时杰，等．面向智能电网应用的电力大数据关键技术［Ｊ］．中国电机工程学报，２０１５，３５（３）：５０３－５１０．［７］㊀孙建伟，孙昭晨，陈㊀轩，等．ＮｅｔＣＤＦ格式数据的创建及应用［Ｊ］．交通标准化，２０１０，３５（１５）：３１－３４．［８］㊀何贞铭，胡小夏，刘学峰，等．基于Ｆｌｅｘ的ＷｅｂＧＩＳ客户端及其应用［Ｊ］．地理空间信息，２０１４，１２（２）：１０４－１０６．［９］㊀姜㊀勇，丁㊀锋，朱㊀红．基于ＧＩＳ平台的配电网调度管理系统［Ｊ］．东北电力技术，２００６，２７（４）：２２－２４．作者简介：郑一博（１９８５），男，博士，工程师，主要从事输电线路运维管理工作㊂（收稿日期㊀２０１７－１１－０１）。