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公开(公告)号：CN110796299A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911011363.4
申请日：2019-10-23
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种雷电预测方法，包括如下步骤：获取待预测区域的基础气象参数；基于待预测区域的高阶气象参数，计算与雷电相关的高阶气象参数；获取待预测区域的雷电定位观测数据，并将雷电定位观测数据进行网格化处理；基于随机森林算法，计算各高阶气象参数与雷电的相关程度，并选取出与雷电相关程度最高的高阶气象参数；基于预报时效和预报时次，利用XGBoost算法建立预报模型；基于待预测区域的高阶气象参数，利用预报模型对雷电的空间分布和发生概率进行预测。
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公开(公告)号：CN110334725A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910324057.X
申请日：2019-04-22
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 田浩 , 崔风情 , 谷山强 , 陈家宏 , 方玉河 , 冯万兴 , 王海涛 , 赵淳 , 李健 , 高攀 , 林卿 , 刘静 , 严波 , 郑世玲 , 操松元 , 夏令志 , 陶汉涛
Abstract: 本发明公开了一种基于海量雷电数据的雷暴聚类方法、装置、计算机设备和存储介质，对给定的任意时间段任意区域内的所有雷电数据进行初始化处理，设定雷暴聚类的特征参数，对雷电数据集进行时间尺度预聚类，得到所有数据子集，根据数据子集大小选择聚类方法。数据量小使用常规聚类算法，数据量大执行步骤四；数据子集分区，各分区同步聚类；分区边界区域节点聚类，找出相邻分区聚类结果关系；合并分区聚类结果；聚类结果写入文件。本发明的方法将雷电数据的时间属性转换为空间属性，使得聚类速度更快，比常规DBScan算法快3倍以上，数据量越大效果越明显；数据处理能力更大，同时考虑雷电数据的时间和空间属性，提高了聚类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN106353604B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201610775673.3
申请日：2016-08-31
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G01R29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大气电场背景噪声自动追踪的雷电预警方法，主要包括：S1：输入关注区域实测的大气电场数据；S2：等时间间隔截取输入数据后进行分帧处理；S3：以帧为单位求取每一时间段大气电场的功率谱；S4：根据所求大气电场功率谱的特征估算背景噪声功率谱；S5：计算每一帧大气电场功率与背景噪声功率的比值进行雷电预警。该方法可自动追踪非雷暴时刻变化缓慢的背景电场，消除了噪声对雷暴前期电场突变判断的影响，为电场环境复杂、气候差异较大的区域提供了一种适应性强、实用性高的雷电预警方法。
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公开(公告)号：CN106096110A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610392422.7
申请日：2016-06-03
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网江西省电力公司
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5036
Abstract: 本发明所设计的基于数值天气预报的输电线路风偏闪络预警方法，该方法首先，采用反距离加权的插值算法进行格点预报风速映射处理，并依据风向与线路走向的夹角完成垂直于线路风速分量的计算；然后，以典型的酒杯塔为例，运用刚体直棒法计算线路与杆塔的最小空气间隙；最后，对间隙击穿电压进行空气密度、湿度、降雨量的修正，得到预报天气条件下闪络电压值，并与系统运行电压进行对比完成风偏闪络分级预警。本发明对电网防风减灾工作具有重要的实用意义。
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公开(公告)号：CN105118511A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510462768.5
申请日：2015-07-31
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种雷声识别方法，包括以下步骤：对原始输入的音频信号进行分帧；将每帧音频信号分别变换得到音频幅值谱，计算低频段的功率，并对其采用双门限端点检测法识别音频有效段；计算有效段音频信号的功率，判断低频段功率所占比例与预定阈值之间的关系，如果该比例大于预定阈值，则判断为雷声信号，否则判断为噪声信号。本发明不仅能够克服环境噪声的干扰，而且还能适用于不同形式的雷声信号，并在准确性和实时性上满足雷声三维定位系统的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104049284A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410231050.0
申请日：2014-05-29
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G01W1/00
Abstract: 本发明涉及雷电科学与大气探测领域，具体地说涉及一种基于粒子群遗传混合算法的雷电定位方法：首先采用定向时差综合定位法获得雷击点初始位置，确定解空间范围；然后在此解空间中随机生成解粒子，通过粒子群算法进行搜索得到一定进化程度的初始种群；再由遗传算法进行后一阶段的优化，避免陷入最优，最终得到雷电发生的最佳位置。所述方法在能够计算出雷电发生位置的同时，相对于传统方法在寻优精度、稳定性和速度上有了显著提高。
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公开(公告)号：CN117495133B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202311463341.8
申请日：2023-11-06
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G01W1/10 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于雷电预警信息的输电线路雷击风险计算系统及方法，包括雷电预警预判模块、雷击预警发布模块、雷击闪络评估模块、雷击概率计算模块和雷击闪络预警发布模块，根据大气电场仪电场强度累积差分判断是否发出雷电预警信息；查询被保护区域内雷电发生信息，根据雷电活动与输电线路的距离确定雷击预警信息等级；以雷电流幅值为依据评估预测雷击个数并计算雷击概率比值，以雷击概率比值与雷击预警等级对应的概率加权结果作为预警值发出雷击闪络预警信息。本发明通过多节点分布的方式对输电通道整体进行处理，增加对通道的监测质量，还可以进行快速定位，准确查找处故障位置，降低故障危险带来的二次伤害。
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公开(公告)号：CN118484743A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410408314.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司宣城供电公司
IPC: G06F18/2431 , G06F17/16 , G01W1/10
Abstract: 本发明涉及雷电灾害评估技术领域，具体涉及一种雷电地闪分析方法、装置、终端设备及存储介质。用于研究网格尺度内雷电时的多年趋势变化及其显著性。通过获取M年的雷电监测数据后，对雷电监测数据进行时空区间化处理，得到雷暴时数的经度与纬度之间的空间分布关系。不同于传统直接考察雷电地闪密度变化的方法，而是将广域的雷电地闪监测数据处理为雷电时数进行考察，可在一定程度上避免测站多年探测效率不一带来的误差，其准确率更高。在此基础上，结合雷电时数的多年经度、纬度空间分布矩阵中所有空间网格的森斜率以及所有空间网格的森斜率的显著性进行分析，可以有效地分析雷电时数的多年变化趋势，提高分析结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112507035B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202011341844.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路多源异构数据统一标准化处理系统，它的数据获取模块采集输电线路多源异构数据；标准化模块将结构化数据转换成标准数据格式，对非结构化数据中的文本数据进行词法、语法和/或语义分析得到标准化文本数据；数据融合模块得到知识图谱。本发明分别对结构化数据、文本数据、图像或视频数据等多源数据进行标准化处理，抽取实体、属性、关系信息，对同一实体进行属性合并，并建立实体与图像目标识别结果之间的关联关系，实现了输电线路多源数据的预处理和有效融合，为输电线路的安全稳定运行提供决策支撑，提高了输电线路监测数据可信度。
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公开(公告)号：CN115456248A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210976018.X
申请日：2022-08-15
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Inventor： 张永刚 , 谷山强 , 李健 , 吴大伟 , 李秋阳 , 朱浩楠 , 李哲 , 陶汉涛 , 张磊 , 林卿 , 姜志博 , 白冰洁 , 李旺 , 温宽 , 刘泽 , 王宇 , 刘玉欢
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的落雷预测模型构建方法，该方法以目标区域的历史雷电定位数据和气象数据为基础，通过统计雷电数据提取了目标区域内部的落雷次数与雷电流强度信息，以二者出现的比例为依据并结合目标区域的防雷要求划分了落雷次数与雷电流强度的分类区间，以落雷次数类别和雷电流强度类别为基础分别建立了落雷次数类别样本和雷电流强度类别样本，分别训练了以时空变量和气象参量为输入、以落雷次数或雷电流强度各个类别的概率为输出的卷积神经网络预测模型，实现了对落雷次数和雷电流强度的分类预测。本方法可用于开展基于预报信息的雷击故障主动防护，对降低雷击灾害损失、提升社会防雷水平具有十分重要的意义。
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