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公开(公告)号：CN106202935A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610549841.7
申请日：2016-07-13
Applicant: 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种流域径流预报的校正方法及其系统，该方法包括步骤：获取实时流域径流预报数据、对应的降水数据和径流实测数据并提取历史数据，计算每组历史径流过程数据与其他组历史径流过程数据的相关系数向量Vr，将历史径流过程数据按向量大小分为两类，对每类径流过程数据建立非线性预测模型，将实时流域径流预报数据和对应的降水数据与历史径流过程数据进行相关性分析，选择相关系数最大的预测模型作为校正模型，以实时流域径流预报数据和对应的降水数据为所选择校正模型的输入，输出经该所选择校正模型计算出的校正的流域径流预报数据。本发明提高了径流预报校正精度，为水库优化调度提供重要的决策信息指导。
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公开(公告)号：CN106203715B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201610557113.0
申请日：2016-07-15
Applicant: 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于温度垂直廓线的输电线路覆冰类型预测方法，该方法为下述步骤：1.历史探测数据筛选参数设定，2.有效数据记录筛选，3.温度廓线图绘制，4.区域面积比计算，5.覆冰类型面积阈值确定，6.温度廓线面积比和地面参数预测，7.覆冰类型预测。本方法的有益效果为：1、本发明填补了目前尚无基于大气温度垂直廓线分析的输电线路覆冰类型预测技术空白，适用于电网所有类型的覆冰预测，实用性强。2、本发明通过利用预测地区的历史覆冰资料构建该地区阈值，来预测该区域的电网覆冰类型，准确率高。3、本发明预测得到的输电线路覆冰类型，在冬季电网覆冰期间，为开展电网覆冰融冰、除冰工作供了重要的参考依据。
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公开(公告)号：CN106202949A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610564237.1
申请日：2016-07-15
Applicant: 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种ENSO时期覆冰响应程度分析方法，该方法为下述步骤：(1)、数据获取；(2.1)、ENSO指数数据划分；(2.2)、覆冰数据划分；(3)、平均值计算；(4.1)、最大覆冰日数距平值计算；(4.2)、最大覆冰厚度距平值计算；(5.1)、最大覆冰日数与ENSO强度相关性计算；(5.2)、最大覆冰厚度与ENSO强度相关性计算；(6.1)、ENSO时期距平值响应情况；(6.2)、ENSO时期相关性响应情况。本发明的有益效果是：1、可以较为全面的认识ENSO时期输电线路覆冰一般性特征及其对ENSO事件的响应情况；2、可操作性强；3、提高了输电线路覆冰防治工作的针对性。
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公开(公告)号：CN105976550A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610574471.2
申请日：2016-07-20
Applicant: 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
CPC classification number: G08B17/005 , G06K9/00657 , G08B17/12
Abstract: 本发明公开了基于聚类分析去背景场的电网山火卫星火点判识方法，其根据历史积累的卫星过境季节、过境时刻、轨道位置、地面温度、天空云量的数据以及卫星遥感红外亮温数据，使用聚类分析方法得到我国不同地区的温度背景场，在实时卫星监测数据中，剔除温度背景场后，根据温度异常判识山火火点。该方法具有思路清晰、计算量小、操作性强、准确率高、实用性强等优点。
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公开(公告)号：CN105139094B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201510579268.X
申请日：2015-09-11
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明介绍了一种输电线路覆冰长期定量预报方法，该方法为下述步骤：1.收集历史环流指数数据与覆冰资料；2.计算环流指数与平均覆冰日数的相关系数，初步选择覆冰预报因子；3.利用离散粒子群算法，得出可预报性最强的覆冰预报因子；4.以选出的预报因子为基础利用历史数据建立最小二乘回归预测模型；5.利用所建模型对冬季电网覆冰发生程度进行定量预报。本方法的有益效果是：1、可提前一个月对未来一个季度(冬季)的电网覆冰进行定量预测；2、本发明可操作性强；3、预报输电线路电网覆冰的准确率高；4、解决了电网覆冰长期定量预测的难题。根据预测结论，可科学合理地规划电网应对覆冰所需的人力、物资，并进行相关的经济部署，实现电网覆冰的提前应对，减少电网覆冰所造成的损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105184407A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510579166.8
申请日：2015-09-11
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心
Abstract: 本发明提供了一种基于大气数值模式的输电线路覆冰增长预测方法，包括：利用WRF得到各个时刻、预测区域的近地面风速Vi、近地面温度Ti、预报时段内的降水量Ri、输电线路处地形高度H、风向α数据；根据公式计算出相应时刻的该段线路覆冰增长量ΔLi。采用本发明方法可准确预测具体线路覆冰增长趋势；可操作性强，数据来源丰富；预报精度高，可给出不同微地形区域精细化的覆冰数值预报，并且可根据微地形大小及微地形范围调整分辨率；可精确的指导输电线路运行人员开展电网融、除冰工作，保障电网安全稳定运行，有效提高除冰效率，优化资源配置，减小电网冰灾对输电线路造成的损失。
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公开(公告)号：CN106203518B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201610554939.1
申请日：2016-07-14
Applicant: 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于空间聚类的水库流域暴雨特征因子辨识方法，包括：(1)获取水库流域的历史降水观测数据以及相对应的暴雨影响因子观测数据；(2)将获取的历史观测数据每一个暴雨影响因子作为数据空间的一维，水库流域的历史观测数据表述为高维空间的点据集合；(3)采用非监督聚类方法将高维空间的点据进行聚类，计算暴雨点据的聚类准确率；(4)依次去掉一个暴雨影响因子，重新计算聚类准确率；(5)重复步骤(4)，直至不能去掉任何一个暴雨影响因子，最终保留的因子即为该水库流域的暴雨特征因子。本发明方法适用于不同天气系统的水库流域暴雨特征因子辨识，能提升暴雨预报精度，所据原理清晰，操作方便，实用性强。
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公开(公告)号：CN106202949B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610564237.1
申请日：2016-07-15
Applicant: 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种ENSO时期覆冰响应程度分析方法，该方法为下述步骤：(1)、数据获取；(2.1)、ENSO指数数据划分；(2.2)、覆冰数据划分；(3)、平均值计算；(4.1)、最大覆冰日数距平值计算；(4.2)、最大覆冰厚度距平值计算；(5.1)、最大覆冰日数与ENSO强度相关性计算；(5.2)、最大覆冰厚度与ENSO强度相关性计算；(6.1)、ENSO时期距平值响应情况；(6.2)、ENSO时期相关性响应情况。本发明的有益效果是：1、可以较为全面的认识ENSO时期输电线路覆冰一般性特征及其对ENSO事件的响应情况；2、可操作性强；3、提高了输电线路覆冰防治工作的针对性。
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公开(公告)号：CN106203718B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201610560910.4
申请日：2016-07-15
Applicant: 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于海拔高度因子的邻近网格输电线路覆冰预测方法，包括设置数值模式网格、网格点海拔高度计算、邻近网格参数确定、海拔高度排序、网格点覆冰预测、0℃的海拔高度计算和预测点覆冰预测的步骤。本发明具有能够预测微地形区域覆冰情况、适用性强、预测精确性高、预测效率高等优点。
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公开(公告)号：CN106447069A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610563604.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于阻塞高压指数的电网覆冰中短期预测方法，其综合考虑阻塞高压的强度、阻塞高压的位置、阻塞高压的面积、阻塞高压持续时间等因素与我国境内输电线路覆冰的相关关系，通过定量化的指数对各因子进行参数化，充分利用已有的阻塞高压与我国境内输电线路覆冰发生的关系，提供一种输电线路覆冰中期预测方法，提高输电线路覆冰预测与预警的智能化和自动化，充分发挥预测预警的效果和效益。
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