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基于雷达回波与LSTM的输电线路强对流灾害风险预警方法
被引量：
4
1
作者
寇晓适
王德琳
+3 位作者
柯佳颖
王建
王超
刘善峰
《电力工程技术》
北大核心
2024年第5期189-198,共10页
强对流天气下输电线路易发生雷击、风偏、雨闪等故障,威胁电网安全运行。为了克服现有短临预报尚不能完全满足输电线路风险预警对精细化气象预报的需求问题,文中利用气象雷达拼图、风速和降雨量同化数据以及电网雷电定位数据,构建了基...
强对流天气下输电线路易发生雷击、风偏、雨闪等故障,威胁电网安全运行。为了克服现有短临预报尚不能完全满足输电线路风险预警对精细化气象预报的需求问题,文中利用气象雷达拼图、风速和降雨量同化数据以及电网雷电定位数据,构建了基于深度学习的强对流风雨雷短临预报模型,用于开展输电线路风险预警。首先,将气象雷达拼图及其时序外推数据作为输入,将同化后的风速、降雨和落雷密度、雷电流强度作为输出,构建基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的强对流气象要素预报模型。然后,结合模型输出的风雨雷预报结果,评估输电走廊网格内风偏、雷击和断线倒塔故障风险大小,综合计算输电线路的故障概率,进行风险预警。最后,展示了所提模型对2023年9月某省的强对流天气过程进行成功预警的案例,表明了所提方法能够提高强对流天气下输电线路风险预警能力。
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关键词
输电线路
强对流灾害
风险预警
雷达回波
长短期记忆(LSTM)网络
风偏放电
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职称材料
基于Focal Loss改进的GBDT模型对天津强对流灾害的预报
被引量：
4
2
作者
路志英
汪永清
+1 位作者
孙晓磊
贾惠珍
《灾害学》
CSCD
北大核心
2020年第3期34-37,50,共5页
强对流灾害是气象研究的重点,不准确的强对流灾害天气预报往往给人们的安全以及社会经济造成影响。该文利用天津2006-2018年的地面气象观测站点的地面物理场数据,筛选出强对流灾害性天气过程,对天津强对流灾害天气进行研究。首先对地面...
强对流灾害是气象研究的重点,不准确的强对流灾害天气预报往往给人们的安全以及社会经济造成影响。该文利用天津2006-2018年的地面气象观测站点的地面物理场数据,筛选出强对流灾害性天气过程,对天津强对流灾害天气进行研究。首先对地面站点获取的数据通过主成分分析方法进行降维,然后构建基于Focal Loss改进的GBDT模型,最后通过五折交叉验证的方式进行训练与测试。结果表明,该模型对强对流灾害天气预报的命中率、误警率和临界成功指数上都有较好的表现,可为天津强对流天气的预报提供有效的依据。
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关键词
强对流灾害
主成分分析
Focal
Loss
GBDT模型
交叉验证
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职称材料
题名
基于雷达回波与LSTM的输电线路强对流灾害风险预警方法
被引量：
4
1
作者
寇晓适
王德琳
柯佳颖
王建
王超
刘善峰
机构
国网河南省电力公司电力科学研究院
输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学)
出处
《电力工程技术》
北大核心
2024年第5期189-198,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52277079)。
文摘
强对流天气下输电线路易发生雷击、风偏、雨闪等故障,威胁电网安全运行。为了克服现有短临预报尚不能完全满足输电线路风险预警对精细化气象预报的需求问题,文中利用气象雷达拼图、风速和降雨量同化数据以及电网雷电定位数据,构建了基于深度学习的强对流风雨雷短临预报模型,用于开展输电线路风险预警。首先,将气象雷达拼图及其时序外推数据作为输入,将同化后的风速、降雨和落雷密度、雷电流强度作为输出,构建基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的强对流气象要素预报模型。然后,结合模型输出的风雨雷预报结果,评估输电走廊网格内风偏、雷击和断线倒塔故障风险大小,综合计算输电线路的故障概率,进行风险预警。最后,展示了所提模型对2023年9月某省的强对流天气过程进行成功预警的案例,表明了所提方法能够提高强对流天气下输电线路风险预警能力。
关键词
输电线路
强对流灾害
风险预警
雷达回波
长短期记忆(LSTM)网络
风偏放电
Keywords
transmission lines
severe convective disasters
risk early warning
radar echo
long short-term memory(LSTM)network
wind swing discharge
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于Focal Loss改进的GBDT模型对天津强对流灾害的预报
被引量：
4
2
作者
路志英
汪永清
孙晓磊
贾惠珍
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
天津市海洋中心气象台
天津市气象台
出处
《灾害学》
CSCD
北大核心
2020年第3期34-37,50,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51677123)。
文摘
强对流灾害是气象研究的重点,不准确的强对流灾害天气预报往往给人们的安全以及社会经济造成影响。该文利用天津2006-2018年的地面气象观测站点的地面物理场数据,筛选出强对流灾害性天气过程,对天津强对流灾害天气进行研究。首先对地面站点获取的数据通过主成分分析方法进行降维,然后构建基于Focal Loss改进的GBDT模型,最后通过五折交叉验证的方式进行训练与测试。结果表明,该模型对强对流灾害天气预报的命中率、误警率和临界成功指数上都有较好的表现,可为天津强对流天气的预报提供有效的依据。
关键词
强对流灾害
主成分分析
Focal
Loss
GBDT模型
交叉验证
Keywords
severe convection disaster
principal component analysis
focal loss
GBDT model
cross-validation
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
P456.7 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于雷达回波与LSTM的输电线路强对流灾害风险预警方法
寇晓适
王德琳
柯佳颖
王建
王超
刘善峰
《电力工程技术》
北大核心
2024
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Focal Loss改进的GBDT模型对天津强对流灾害的预报
路志英
汪永清
孙晓磊
贾惠珍
《灾害学》
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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