公司建成配电网智慧化气象灾害预警系统

面对神农架林区林地范围广、森林覆盖率高，林区山脉较多，地形地貌复杂、全域微气象等诸多特征。针对电力专业缺乏专业气象防灾数据支撑，神农架公司在电网一张图数据底座上，基本建成基于全国多点气象数据源的无缝隙精细化气象预报预警系统。

针对覆冰和山火，构建了专用于神农架地区的监测预警模型，有效提升神农架公司配网防灾减灾能力。在重要线路和重点断面加装微气象、山火、覆冰、树障监测设备97套，及时收集现场数据校正完善系统运算模型，让配网微气象预测更精准。

项目亮点

亮点一、全国首家配电网气象灾害预警系统

针对国网神农架公司配网线路运维和气象灾害精准防控需求，统筹建设国网神农架配网智慧化气象灾害预警系统，通过建设无缝隙精细化气象预报预警系统，实现对气象风险的提前精准识别和精准靶向防控。该系统能够为保障配网线路运行安全提供有力技术手段支撑，进一步推进神农架林区配电网建设，提高神农架林区配电网防灾抗灾能力，真正实现“感知、分析、预警、处理”的四位一体，实现配网智慧化管理、精细化管理，取得显著的经济社会效益，为电力行业起到良好的示范作用。

亮点二、全国气象数据源最多的气象灾害预警系统

基于多源融合分析技术、多模式集成预报技术等算法，融合常规气象观测、自动站观测、卫星探测、雷达探测等多源观测数据及中国气象局GRAPES模式、美国国家环境预报中心(NCEP）数值模式、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)数值模式、中央气象台智能网格预报等多源模式预报数据，形成高分辨率实况和预报格点产品，并结合统计降尺度技术，实现精确到每条线路、每基杆塔、每座变电站的气象要素感知和预报。

亮点三、融入现场微气象监测装置的配电网气象灾害预警系统

基于神农架林区微气象区的气象灾害分布特点和配网设备防灾特性，综合考虑气象部门站点分布及其空间代表性，面向配电网气象灾害精准预警系统建设，聚焦气象影响精密观测需求，生成自建观测站点优化部署策略。在灾害高发区域、重点设备周边等增设微气象观测装置、山火红外传感器、覆冰在线监测装置、树障监拍设备，将感知设备采集数据与气象部门观测数据融合计算，智能研判山火、覆冰、暴雨、大风等灾害事件，实现配网气象环境精密监测、风险全域感知及灾害预警，指导电网部门运维抢修，满足神农架配网差异化防灾需求。

亮点四、实现数值天气预报和微气象监测相融合的配电网气象灾害预警系统

基于国内外先进的三维变分同化技术，融合大气背景场与常规气象观测数据、微气象监测数据等多源数据，得到最优分析场，为数值天气预报提供更准确的初值条件。对模式初始变量（包括云、水物质含量和地表变量等）进行同化更新，使模式初始场增加能够反映天气系统时间演变的观测信息，进而提升预报准确率。微气象数据与数值预报的融合应用，能够提升模式初始场和预报准确度，为配电网防灾减灾提供可靠保障。

亮点五、具有机器学习、自我校正能力的配电网气象灾害预警系统

建立具有自我学习能力的覆冰模型。机器学习算法具有自适应、自主学习等特点，主要采用决策树算法建立预测模型并进行检验。针对单个预报点，预报的未来24小时逐时的该点风速、风向系数、气压、气温、相对湿度、降水和覆冰以及该点的海拔高度作为预报因子，以该点的24小时观测覆冰作为因变量，引入决策树模型中构建模型，并采用自动剪枝的方法控制其不过拟合。随后以该点的实况监测数据记录的上述自变量因子引入构建好的决策树模型，得到其预报订正后的覆冰预报结果。并进一步结合地形、海拔、地面气象要素进行模型订正，提升模型预报精度。

系统功能展示

综合研判

覆冰预警

监测设备分布

实况数据回溯

项目成效

1、快速识别突发灾害事件，精准预报未来天气风险

通过建设“国网神农架公司配网智慧化气象灾害监测预警系统”，可实现对突发灾害事件的快速识别和对未来天气风险的精准预报，基于面向电力设施和具体生产场景的预报预警产品服务，助力电网实现灾前精准布防、灾中灵活调度，提高灾害防控的有效性，进而提高国网神农架公司运行检修及应急指挥的现代化水平，加速电网“数字化转型”和“数字化创新”，助力电网发展的质量、效率和效益提升，为推进新型电力系统和能源互联网企业建设奠定坚实基础。

2、减少灾害损失，降低救灾成本

系统通过面向具体电力设施的气象、山火、覆冰精准预报预警服务技术，助力电网实现灾前精准布防、灾中灵活调度，从而可以帮助电网避免或减少严重灾害损失（设备损失、停电损失、人员伤亡等），降低应急管理和防灾救灾的成本；同时也能有效减少人工巡线次数，降低巡线人力成本及劳动强度，节省人力资源，进一步提高巡检质量和效果。该系统让运维人员不仅能够及时的了解现场情况，降低事故发生的危险系数，且该系统的可靠性强，维护次数少，有效节约运维成本，提高配电网可靠性，其所带来的经济效益非常可观。

3、人巡、技巡、智巡有机结合，提升配网线路运维水平

实现配网线路在线监测全覆盖后，可以通过智慧监测平台的多维度多类型大数据技术，实现配网线路立体化监测，将配网的运维检修方式提升为人巡、技巡、智巡的有机结合，能够实现现场巡视工作由实时在线监测设备自动完成，减少护线人员运维频次，节省人力物力，提升配网线路整体运维水平，借助系统也能够直观、实时监测到配电线路杆塔的运行状况，实时发现配电线路存在的隐患和问题，将隐患处理在萌芽状态。当设备发生故障停运时，系统可协助快速诊断电网设施故障成因，可为故障定位、故障原因诊断、故障处置等提供快速、准确的气象信息及专业咨询，大大提升了电网防灾效率。

4、构建林区配电网智慧化线路，助力数字化转型，是电力行业典型示范

实现从配电网前端到配电网后端，现场数据全方位监测、全方位共享，通过大数据预判，结合AI深度学习算法，能够通过系统对异常数据及时分析，对可能引起的灾难性后果做提前的处理，达到防灾、减灾、减少损失的作用，助力电网实现灾前精准布防和灾中精准处置，有效预防重大安全生产事故的发生，无惧各类隐患灾害，真正构建林区配电网智慧化线路，助力数字化转型。同时，在旅游方面能够增加旅游生态宣传的科学性，构建绿色健康生态环境，取得良好的社会效益。

实际应用

神农架公司于2023年9月20日召开神农架配电网智慧化气息灾害预警系统试运行启动会。一是将系统纳入公司应急管理的一环，完善应急日常管理的技术支撑。二是形成预警-核实-反馈-提升的优化路线，充分挖掘系统自主学习矫正能力，提升系统预报预警准确性，更好的服务现场生产需要。

系统试运行2个月期间，共发布寒潮预警2次，线路覆冰预报12次，预报覆冰时长最长达73小时，预报最大覆冰10.2mm，通过现场运维人员及监测设备核对，试运行阶段预报准确率在50%以上，随着系统自主学习矫正，预报可信度得到进一步提升。