引言：线性矩法主要建立在Gumbel分布参数估计、P-III分布技术原理的基础上，工程技术人员通过构建线性矩阵来判断、预测指定区域的降雨量与风速指标，最终达到降低预测结果误差的目标。目前随着电力工程的快速发展，电力工程相关的水文气象频率分析技术也在不断创新，显示出线性矩法在电力工程运维管理中的价值所在。因此如何利用线性矩法来统计并分析水文气象频率指标，已成为电力工程创新发展中面临的关键问题。
1 线性矩法的基本原理
线性矩（L-moment）起源于美国学者提出的“PWM”（概率权重矩法）理论，其本质在于建构线性矩阵来进行参数估计，属于统计学领域的重要计算方法。线性矩应用于参数统计的关键就是采用线性表达方式来描述概率权重矩阵，并能够灵活处理种类复杂、变化形式多样的统计信息。具体在电力工程的参数计算中，引进线性矩的基本原理在于建立线性矩阵来预测工程所在地区的暴雨频率、平均风速等指标，线性矩的数据统计方法具有操作快捷、误差率低、适用范围较广等优势。
2 线性矩法在电力工程水文气象频率分析中的应用实例
2.1 平均风速分析
电力工程所在地区的平均风速统计值可表明风力发电资源的充足度，且对于风力发电基础设备的运行状况产生直接影响。天津地区的风力发电资源较为丰富，适宜建构新能源的清洁发电设施。工程技术人员主要利用线性矩法来测试年度平均风速，采取Gumbel方法来归纳参数分布规律，并结合P-III的统计学方法来预测最大风速时点。
如表1所示，为电力工程所在区域的平均风速统计分析结果：
表1 平均风速数据统计表
2.2 暴雨频率分析
暴雨频率属于工程水文气象预测中的重要指标，电力工程区域的暴雨灾害将会加剧发电设备损坏，同时影响到电力工程的安全可靠运行。因此，工程技术人员需采取行之有效的统计学手段加以预测。如对于天津地区的8个典型区域分别采取不同的统计方法进行参数评估，经计算得到工程区域暴雨频率的拟合差指标，将其作为预测电力工程暴雨灾害的科学根据。
如表2所示，为电力工程所在区域的暴雨频率统计分析结果：
表2 暴雨频率数据统计表
3 线性矩法在电力工程水文气象频率分析中的应用要点
3.1 数据统计检验
电力工程的水文气象预测数据只有通过科学检验才能保证其客观性与真实性，具体在检验水文气象估测数据的阶段中，技术人员重点考虑采取Gumbel的统计分析方法。构建线性矩阵的前提基础就是要确保工程检测样本的独立性，并且需保证各项统计数据形成一致的体系。
技术人员具体在检验样本数据平稳性的过程中，重点在于确定假设样本中的相关数据未出现明显的波动趋势，在此基础上需结合采集样本数据的空间分布规律、出现时间点等指标予以综合判断。为保证数据统计检验结果更加接近真实，前提就是合理划定采样区域，并结合采样区域范围内的数据点位分布特征来进行判断。
3.2 水文气象极值估测
电力工程区域的水文气象极值能够表明灾害气候的发生规律，经科学监测得到的水文气象极值数据分布规律需要得到精准掌握，以此作为电力工程防灾减灾的有力支撑。具体在估测水文气象极值的实施中，最根本的就是要采集各季度的极端气候灾害数据，将其纳入统计学模型并且形成直观的分布图。通常来讲，代表水文气象极值分布规律的统计模型图主要划分为红色、黄色、绿色与蓝色的四种颜色区域，按照气象灾害等级由高到低的顺序予以排列。
例如针对同一气象监测站点而言，在某一气象监测时段范围内的点位分布密度越高，则表明该区域发生极端气候灾害的概率越大。此外，水文气象监测站点的统计数据均值也能够显示极端气候的发生频次与波及范围等。工程技术人员应根据水文气象极值的统计估测结果来建构统计学模型，利用计算机建模软件生成完整、精确的数据估测模型。
3.3 划分一致性区域
从天津地区电力工程的区域地形、自然气候条件入手来划分线性矩阵建模的“一致性区域”，基本思路就是依据地理位置差异加以划分，同时需保证大型山脉的迎风坡与背风坡划入不同的建模区域。为保证一致性区域的划分结果尽可能接近真实，那么技术人员需要预先设计合理的“容忍度”（代表能够容忍的最大误差值），然后将气象监测数值较为接近的站点归入同个区域（子分区）。由此可见，合理划分“一致性区域”的做法有助于电力工程的线性矩阵模型更加贴近真实情况，能够防止各监测站点的建模数据发生混淆。
具体在实施建模操作中，技术人员还要充分考虑工程区域地形、迎风坡与背风坡的平均风速差异、水汽输入情况等多项指标，经过多次的分区方案调整才能最终得到更加完善与可靠的分区统计结果。例如在天津地区的典型区域电力工程水文与气象条件估测过程中，经过异质性检验的水文气象测试结果均为超出最大的临界值点，因此能够表明各监测时段的子站点之间没有产生不和谐因素，证实划分一致性区域方案的可靠性。
3.4 生成空间分布图
技术人员采取线性矩法进行水文气象频率估测的最终结果体现为“空间分布图”，建立在线性矩阵模型基础上的空间分布图主要依靠Arcgis软件予以生成。为确保生成更加完整与可靠的水文气象空间分布图，那么关键是要结合线性矩阵来选取“空间插值”，以此得到不同监测时间段的降雨与最大风力分布状况。此外，技术人员还需要关注不同气象监测时段的降雨极值分布规律，借助计算机软件来收集相关的极值分布点位数据。
如在天津地区的某电力工程区域暴雨频率预测基础上，经过软件自动生成的数据统计图与真实的暴雨分布频率测试结果呈现一致性，由此表明该区域从东北方向至西南方向呈现暴雨频率逐渐减少的演变规律。并且经过建模数据对比可知，工程所在区域的山脉迎风坡与背风坡呈现较为明显的风速差异，山脉背风坡的风速监测数值相对较低，且点位分布相对稀疏。此外，位于大型河流附近的工程地形地势条件较为复杂，复杂的地形地势因素也直接关系到监测结果的改变。
如图1所示，为线性矩法应用于电力工程暴雨频率分析的结果图。
图1 线性矩法用于预测区域暴雨频率的结果图
结语
综上所述，采用线性矩法估测得到的电力工程水文气象频率数据更加精准，且更加符合电力工程所在区域的自然环境情况。为了发挥线性矩法在预测电力工程水文气象频率中的价值，关键是要建构风速与降雨量的统计预测模型，并结合相关的建模参数来选取最佳算法。未来在线性矩法的技术发展与完善中，电力工程的水文气象频率分析数据将会更加真实可靠，做到从源头入手防范电力设备的运行安全隐患。
