(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111616203.X (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 中国电建集团贵州电力设计 研究院 有限公司 地址 550000 贵州省贵阳市高新区黔灵山 路357号德福中心 A6栋 (72)发明人 姜苏　杜浩　邹玮　赵健　 (74)专利代理 机构 贵阳中新专利商标事务所 52100 代理人 商小川 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种输电线路精细化 点对点气温预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种输电线路精细化点对点 气温预测方法， 它包括： 提取气象部门3km ×3km 分辨率格点预报逐小时.nc文件数据； 提取气温 在线监测终端所在杆塔坐标； 将杆塔坐标叠加至 3km×3km网格中， 计算杆塔坐标所处网格； 分别 计算该网格4个格点与杆塔空间距离； 计算出3k m ×3km网格4个格点.nc文件气温对杆塔坐标位置 处气温权重系数； 建立杆塔位置处距离就近原则 气温预测值计算模型； 分别计算网格4个格点微 地形因子与杆塔点位处微地形因子相关性系数 建立微地形相似性原则的气温预测值计算模型； 最后建立目标杆塔点位气温预测综合模型； 解决 了现有空间网格尺寸较大以及无法对未来气温 变化趋势进行 预测的技 术难题。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114358405 A 2022.04.15 CN 114358405 A 1.一种输电线路精细化 点对点气温预测方法， 它包括： 步骤1、 提取气象部门3km ×3km分辨率格点预报逐小时.nc文件数据； 步骤2、 提取气温在线监测终端所在杆塔坐标； 步骤3、 将杆塔坐标叠加至3km ×3km网格中， 根据每个3km ×3km网格经纬度范围， 计算 杆塔坐标 所处网格； 步骤4、 根据杆塔坐标所处网格， 采用Haversine公式分别计算该网格4个格点与杆塔空 间距离； 步骤5、 根据杆塔空间距离计算出3km ×3km网格4个格点.nc文件气温对杆塔坐标位置 处气温权 重系数； 步骤6、 根据权 重系数建立杆塔位置处距离就近原则气温预测值计算模型； 步骤7、 根据步骤3杆塔坐标所处网格， 叠加DEM数据， 根据网格4个格点以及杆塔坐标， 提取微地形因子， 分别计算网格4个格点微地形 因子与杆塔点位处微地形 因子相关性系数， 并对相关性系数归一 化处理； 步骤8、 根据归一 化后相关性系数建立 微地形相似性原则的气温预测值计算模型； 步骤9、 根据步骤6中建立的距离就近原则和步骤8中建立的微地形相似性原则气温预 测值计算模型， 建立目标 杆塔点位气温预测综合模型。 2.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气 温预测方法， 其特征在于： 步骤 1所述提取气象部门3km ×3km高分辨率格点预报逐小时.nc文件 数据， 包括每个格点经纬度 和未来对地10米高度气温预测值。 3.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气 温预测方法， 其特征在于： 步骤 3所述计算杆塔坐标所处网格的方法为： 每个网格尺 寸3km×3km， 从步骤1的.nc文件中读取 网格4个格点(A、 B、 C、 D)经纬度， 并根据气温在线监测终端 所在杆塔坐标计算出杆塔坐标所 处网格。 4.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气 温预测方法， 其特征在于： 步骤 4所述采用Haversi ne公式分别计算该网格4个 格点与杆塔空间距离的方法为： 式中： di分别为网格中目标杆塔与气象部门3k m×3km高分辨率格点A、 B、 C、 D四个格点空 间距离， 单位为km； R为地球半径； δi分别为网格点四个格点纬度和经度； δg分别为目 标杆塔纬度和经度。 5.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气 温预测方法， 其特征在于： 步骤 5所述计算杆塔坐标位置处气温权 重系数表达式为： 式中： ωi分别为网格中A、 B、 C、 D四个 格点对目标 杆塔气温贡献权 重系数。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114358405 A 26.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气 温预测方法， 其特征在于： 步骤 6所述建立的杆塔位置处距离就近原则气温预测值计算模型表达式为： 式中ti分别为网格中A、 B、 C、 D四个 格点气温预测值。 7.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气 温预测方法， 其特征在于： 步骤 7所述叠加DEM数据， 提取网格4个格点以及杆塔坐标微地形因子， 包括： 高程、 坡度、 地表起 伏度、 山谷、 山 脊和迎风坡。 8.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气 温预测方法， 其特征在于： 步骤 7所述计算网格4个格点微地形 因子与杆塔点位处微地形 因子相关性系数， 并对相关性系数 归一化处理表达式： 式中： ri分别为网格中A、 B、 C、 D四个 格点与目标 杆塔位置处微 地形因子相关性系数。 9.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气 温预测方法， 其特征在于： 步骤 8所述建立的微 地形相似性原则气温预测值计算模型表达式为： 10.根据权利要求1所述的一种输电线路精细化点对点气温预测方法， 其特征在于： 步 骤9所述建立目标 杆塔点位气温预测综合模型表达式为： T'＝ ε1×t+ ε2×t' 式中ε1为建立的近原则气温预测值模型权重； ε2为建立的微地形相似性原则气温预测 模型权重， r1为建立的近原则气温预测值与杆塔在线监测终端同期实际值相关性系数， r2为 建立的微 地形相似性原则气温预测值与杆塔在线监测终端实际值相关性系数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114358405 A 3