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基于深度学习预测模型的电网雷电灾害预测方法及系统

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本发明提供一种基于深度学习预测模型的电网雷电灾害预测方法及系统，方法包括:获取监测区域的历史雷电观测资料，将开展标准化网格内电网周边的数值天气预报，并统计数值天气预报中的气象物理量；通过相关性分析获取与雷电相关性高的相关物理量，对相关物理量的物理量阈值做0、1化处理；利用超过一年时间的历史雷电观测资料建立雷电潜势预报的回归方程；对预报参数进行滤波，并且采用观测值进行滚动的回归方法，同时对预报指数进行界限值约束后，得到预报模型。本实施例通过研判关键物理量，进而求总结雷电发生与关键物理量的对应关系，能保证在闪电密集时段准确地对标准化网格内电网周边进行电网雷电灾害预测，且可操作性强，更具有实用性。

著录项

公开/公告号CN114118598A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-01

原文格式PDF
申请/专利权人国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心;国家电网有限公司;
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申请/专利号CN202111453201.3
发明设计人叶钰;郭俊;易宇声;蔡泽林;冯涛;李丽;邸悦伦;简洲;
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申请日2021-12-01
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/06(20120101);G06F30/27(20200101);G06F17/18(20060101);
代理机构11283 北京润平知识产权代理有限公司;
代理人邝圆晖
地址 410004 湖南省长沙市天心区新韶东路398号
入库时间 2023-06-19 14:20:35

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2022-03-01

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