- 专利标题: 基于深度学习的多要素导线舞动预警方法及相关装置
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申请号: CN201811375147.3申请日: 2018-11-19
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公开(公告)号: CN109492756B公开(公告)日: 2022-06-10
- 发明人: 王晗晓昕 , 王丙兰 , 宋丽莉 , 何晓凤 , 刘善峰
- 申请人: 中国气象局公共气象服务中心 , 北京玖天气象科技有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
- 申请人地址: 北京市海淀区中关村南大街46号; ;
- 专利权人: 中国气象局公共气象服务中心,北京玖天气象科技有限公司,国网河南省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人: 中国气象局公共气象服务中心,北京玖天气象科技有限公司,国网河南省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区中关村南大街46号; ;
- 代理机构: 北京集佳知识产权代理有限公司
- 代理商 王宝筠
- 主分类号: G06N3/04
- IPC分类号: G06N3/04
摘要:
本发明提供一种基于深度学习的多要素导线舞动预警方法及相关装置,方法包括:采集目标坐标点的相关信息,所述目标坐标点的相关信息包括目标坐标点的经纬度、海拔高度、温度、相对湿度、风速和探空资料中的探空温度、探空温度与露点温度的差值;将采集到的目标坐标点的相关信息作为预先训练好的模型的输入样本要素,输入至模型中;获取模型输出的用于表征目标坐标点是否为舞动点的舞动预警结果。本发明综合考虑了地面气象要素、高空气象要素、地形及地理位置对输电线路舞动的影响,提高了导线覆冰舞动预测的普适性、准确性,能够为我国各地区各地形条件下的输电线路舞动提供有效的预警信息。
公开/授权文献
- CN109492756A 基于深度学习的多要素导线舞动预警方法及相关装置 公开/授权日:2019-03-19