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公开(公告)号:CN113408805A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110705947.2
申请日:2021-06-24
申请人: 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 国家电网有限公司 , 宁波麦思捷科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种雷电地闪识别方法,该方法不直接采用典型固定的波峰、波谷特征识别模型去匹配雷电波形,而是将波形识别问题转化为图像分类目标问题去实现,根据大量的雷电地闪电磁波波形图片和非雷电地闪电磁波图片作为训练样本,对搭建的机器学习模型进行训练,得到可识别雷电地闪电磁波的模型,通过该模型对雷电地闪电磁波整体形态的识别,针对电磁波所有位置的波形特征进行识别,相比传统方法中对波形的波峰、波谷等关键位置进行固定阈值匹配的方式识别的波形范围大,特征更全面,可提高雷电电磁波识别能力,从而提升雷电地闪电磁波识别精准度。本发明还公开了一种雷电地闪识别装置、设备及可读存储介质,具有相应的技术效果。
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公开(公告)号:CN113408803A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110705046.3
申请日:2021-06-24
申请人: 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 国家电网有限公司 , 宁波麦思捷科技有限公司
摘要: 本申请公开了一种雷电预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质,方法包括:获取当前时段的大气电场序列;将大气电场序列输入到预先构建的时序预测模型中,得到预测时段内的大气电场值是否超过阈值的预测结果;时序预测模型为利用获取的历史大气电场序列对预设的时序模型进行训练得到的,时序预测模型包括输入层、循环神经网络层、全连接层及输出层,其中,循环神经网络层及全连接层中设置有激活函数;若预测结果为预测时段内的大气电场值超过阈值,则发出预测时段将发生雷电的提示。本申请公开的上述技术方案,利用基于循环神经网络的时序预测模型实现对未来预测时段内是否发生雷电的预测,从而达到对雷电的更早预测。
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公开(公告)号:CN115204222A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210760822.4
申请日:2022-06-30
申请人: 宁波麦思捷科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于同步压缩小波变换的雷电预测方法、装置以及设备,所述方法包括以下步骤:步骤S1,确定待识别电磁波电压数据,所述待识别电磁波电压数据中包括低频或甚低频段数据;步骤S2,利用同步压缩小波变换处理所述待识别电磁波电压数据,得到同步压缩小波变换时频图;步骤S3,调用预训练的雷电地闪电磁波识别模型对同步压缩小波变换时频图进行电磁波形态识别,得到雷电地闪预测结果;步骤S4,根据雷电地闪预测概率生成雷电预测结果,通过本发明,可提升雷电预测精准度,减少错误判定概率。
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