郭飞，王亮，周怡，吴佳静，马国武，张庆平，麦晓庆

（1.国网宁夏电力有限公司，宁夏 银川 750001；2.国网宁夏电力有限公司信息通信公司，宁夏 银川 750001；3.宁夏信通网络科技有限公司，宁夏 银川 750001；4.国网宁夏电力有限公司电力科学研究院，宁夏 银川 750011；5.国网宁夏电力有限公司中卫供电公司，宁夏 中卫 755000）

0 引言

随着全球气候变暖、环流异常，导致灾害性天气产生的概率逐年上升，气象灾害已成为引发电网系统事故因素中仅次于设备故障的第二大因素[1]。温度、湿度、降雨、雷电等气象情况是电网规划、电网建设、电网检修、负荷预测、出力控制、供电服务等各项业务开展时必须考虑的因素，接入多维度、高频次、高精度的气象数据对建立高效决策、快速响应的气象风险识别与预警机制具有重要作用[2-3]。根据宁夏地区实际情况，研究从气象云将气象数据统一接入电力内网端数据库的技术路径，并利用应用程序（application programming interface，API）接口实现气象数据监测预警系统与应急指挥灾害监测、电网智能运检、输电图像分析与预警平台、调控云地理信息导航等系统的共享。除此之外，通过融汇电网地理信息系统（geographic information system，GIS）、设备管理系统（power management system，PMS）的数据解决现有气象预报数据颗粒度大，设备气象风险预报精度不高的问题，并建立基于大数据分析的气象数据深度挖掘应用模型，实现气象数据与设备运行数据的融合应用，最后给出气象数据在宁夏电网灾害预警、配网鸟害跳闸等领域的应用案例，为提升气象数据与电网运行数据的融合共享应用水平提供新思路。

1 气象数据接入技术路径

1.1 气象数据类型及范围

1.1.1 气象数据类型

气象数据主要存储于气象局的气象云端，气象数据在电力系统的接入是指将气象云的数据经过格式转换后通过电力内网的隔离装置，将数据接入电力内网环境。接入数据包括气温、湿度、降雨量、风速、风向、风向度数和气压等实时数据，时间段序号、时间段名称、天气情况、最大气温、最小气温、风向和风力等预报数据，预警类型、预警级别、应对措施、预警生效时间和预警解除时间等预警数据。

1.1.2 气象数据范围

待接入气象数据范围包括宁夏范围内气象监测站、35 kV及以上变电站、各区县气象预警数据、微气象环境数据、高速路段气象数据等。通过气象数据统一接入电力内网，一方面打破各个数据应用端各自接入的局面，有效实现资源整合利用；另一方面通过电网GIS与气象地图的拟合关联，精准定位重要变电站、杆塔、线路周围气象信息，为高山、荒漠等特殊地貌中的设备巡检和运维提供数据支撑。

1.2 气象数据接入电力内网技术路径

1.2.1 数据接入

外部气象信息数据存放于气象局的气象云端，由于历史数据量很大，通过数据接口传输的方式会影响数据传输效率，造成两端服务器和通道压力过大，因此历史数据采用线上导出、导入的方式存入电力端数据库。增量实时数据方面，每隔5 min向气象云API发出请求，获取并且解析成Json数据[4]，然后再以结构化查询语言（structured query language，SQL）形式经过隔离装置到电力端内网数据库。利用Django、Restful、JWT技术开发电力内网气象信息数据API接口，用户可使用各自的Restful API账号和密码获取气温、风、降水量、空气湿度等气象数据[5]。气象信息数据接入流程如图1所示。

图1 气象信息数据接入流程

1.2.2 数据格式转换

气象数据接入到Oracle和Postgresql两个数据库后，基于Postgresql数据库的数据进行分析挖掘，从气象云接入到电力内网的数据，只允许以SQL形式通过隔离装置，所以在传输过程中所有数据字段类型全部为字符串格式，且在Postgresql数据库中有大量的数据重复和冗余，为此需将Postgresql库中的气象数据实时格式化再转存到MongoDB数据库中。气象数据格式化流程如图2所示。

图2 内网气象信息数据格式转换

1.2.3 数据库表设计

气象数据转存到MongoDB数据库后，可在MongoDB数据库中创建变电站或监测站的实时气象数据表和预报的数据表，以及全区预警数据等集合表。

1.2.4 气象数据接入标准制定

气象信息数据接入格式标准涉及到数据文件、消息和数据流等数据对象的命名规范，以及遵循使用6种国际和行业通用标准格式（BUFR、CREX、GRIB、NetCDF、HDF、XML等格式）和部分自定义格式制定规范[6]。按照标准，实时数据主要使用BUFR、CREX和XML格式表示，预报数据主要使用GRIB、NetCDF格式表示，预警数据以及人工影响天气指挥和作业信息等信息量小且应用范围有限的数据采用XML或自定义格式表示。遵循气象信息数据接入格式标准，有利于规范数据文件、数据消息和数据流在采集、传输、存储、发布和应用等各业务环节、以及跨系统、跨地区、跨部门的数据传输和共享中使用的统一标识和格式，能够保证传输、交换和共享数据的效率及完整性和有效性。

1.3.5 流动性的测定。采用固定漏斗法测定休止角以比较颗粒的流动性：将3只漏斗竖直方向连续固定，漏斗置于其最底端距下面水平放置的坐标纸1 cm处，将样品自漏斗壁倒入最上面的漏斗中，由最下端流出形成圆锥体，样品加入量以形成的圆锥体尖端接触到漏斗底端为准。然后由坐标纸测出圆锥底部直径(2R)、3个漏斗的高度，按以下公式计算：

2 气象数据共享模式

在电力系统全业务共享数据库中执行建表语句，在原有程序代码中添加全业务共享数据库所对应的URL（包括全业务共享数据库IP、端口、数据库名称、用户名、用户密码等），通过访问电力全业务共享数据库所对应的API，从而实现气象数据到全业务共享数据库的写入。

业务部门可通过访问内网气象信息数据API接口部署地址，输入用户账号、密码即可调度统一接入的气象数据，方便简洁，具体步骤如下：

第1步：使用令牌请求地址及用户名和密码，使用用户名和密码获取令牌；

第2步：使用数据请求地址及令牌或其他参数请求相应的数据，所请求的数据为JSON格式。

接入宁夏电力内网的气象数据已经与5个系统建立数据共享通道，实现了气象数据的共享应用。

3 气象数据与电网运行数据融合应用模型

3.1 应用架构设计

采用Django、电网GIS、MongoDB数据库等技术开发气象数据监测预警系统，以电网GIS为底图，将气象监测站、35 kV及以上变电站、特征杆塔的实时和预报数据，全区各县气象局的预警数据及风区和污区以图层的方式添加到地图中。气象数据挖掘共享应用架构如图3所示。

图3 气象数据深度挖掘共享应用架构

3.2 气象预警预报信息可视化

1）全区各县预警数据。预警数据区域滚动展示当前处于预警状态的区域、设备气象信息。

3）设备气象信息展示。用户点击可视化界面中的杆塔或变电站，即可查看特定设备的实时气象信息和最新预报数据，实现气象预警的精准定位。若某变电站出现极端天气预警信息，则在页面预警区域发出滚动预警提示。

3.3 气象数据与电网数据融合应用典型案例

3.3.1 灾害预警分析

基于气象数据、设备运行数据等多维数据，采用因子分析法构建专家知识库，以电网灾害风险识别结果为触发，实时导入高置信度矢量化预报数据，运用电网灾害动因逻辑时变分析方法，应用深度网络学习建立基于不同气象因素的耦合预警模型，如图4所示。

图4 基于不同气象因素的耦合预警模型

选取月平均气温、月最高气温、月最低气温、月极端高温、月极端低温、月平均相对湿度、月降水总量等12个分析因子，分析不同气象环境对电力事故发生的概率，以实际电力事故与气象数据为检验样本，对模型进行验证。结果表明该模型能够准确表达特定地区、特定时段内电力事故与气象因素的关系：首先，温度对电力事故影响最大；其次，是风力因子；第三，为降水因子；最后，为湿度因子。

3.3.2 配网鸟害跳闸与杆型、气象因素相关性分析

从杆塔类型和气象因素两个视角，建立鸟害跳闸影响机制分析模型，提升防鸟害能力，关联分析模型如图5所示。

图5 气象因素与鸟害跳闸事故的关联分析模型

分析结果表明，鸟类最喜欢在耐张杆、分支杆和开关杆上搭建鸟窝。只要满足雨天、黑天、风力大于等于5级其中一项，鸟类则停止筑巢。雨天最容易发生鸟害跳闸。根据气象数据与设备跳闸关联分析，有针对性地对开关和导线连接部位、耐张杆接线点、分支杆的复杂结构部位等进行重点技防装置改善，也可根据天气预警信息调整人防措施，保障设备安全和供电稳定。电力设备预警信息会实时显示在电力GIS地图中，为设备巡检和运维提供可靠支持与指导。

3.3.3 气象风险预报

基于接入的气象数据建立气象风险预报机制：一是通过周、月气象信息预报、气象预警短信推送的方式实现预报；二是结合设备运行数据，通过气象数据展示与预警系统实时发布预报信息，将气象预报预警信息转化为电网设备状态预警信息，发布基于电网设备的气象风险，以便更有针对性地开展防护工作，大幅提高电网设备气象风险管控水平。

4 结语

针对气象信息数据与电力数据不在同一网络的问题，对公网气象信息数据进行数据格式转换，将气象信息数据接入电力内网。基于接入内网的气象数据，实现了气象数据与不同业务系统的共享，并与电力数据进行融合应用，挖掘气象数据在电力灾害预警、设备检修等领域的应用价值。阐述了气象数据接入电力系统内网及共享应用的技术路径，为气象数据和电网运行数据的价值挖掘和共享应用提供参考和借鉴。