一种雷电活动分析方法、系统、设备和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种雷电活动分析方法、系统、设备和存储介质，包括以下步骤：步骤S1、构建用于分析环境因素对雷电活动影响的误差反向传播神经网络；步骤S2、将所述环境因素用于对误差反向传播神经网络进行训练；步骤S3、将训练完毕后的误差反向传播神经网络，结合所述环境因素用于对配电线路进行计算，得到配电线路的地闪密度。本发明专利技术通过构建大量的历史数据样本，对误差反向传播神经网络进行训练，得到具有分析环境因素与雷电活动关联度功能的误差反向传播神经网络，并对待分析配电线路的环境因素进行计算，从而得出配电线路期望地闪密度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种雷电活动分析方法、系统、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及雷电监测
，具体涉及一种雷电活动分析方法、系统、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人民用电需要的日益增长，对配电网供电可靠性的关注随之提高，而由于配电线路的绝缘水平较低，且运行环境恶劣，极易遭受雷电侵扰，造成线路跳闸甚至断线等事故。
[0003]目前，为满足有效性和经济性的平衡，实现差异化防雷，往往采用雷电定位系统分析区域地区雷害程度，以针对性进行防雷改造，但雷电定位系统仅能绘制地闪密度的概率分布，具有很强的随机性，对配电网差异化防雷改造的支撑力度仍然不够。根据运行经验，配电线路地形地貌、气候条件等环境因素对区域雷电活动具有显著的影响，雷电活动具有明显的从聚性。目前雷电活动分析多基于系统探测和人工观察，缺乏针对环境因素与区域雷电活动关联度的分析方法。
[0004]为此，提供了一种雷电活动分析方法、系统、设备和存储介质，以解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术所述的一种雷电活动分析方法、系统、设备和存储介质，通过将配电线路地形地貌信息、气象水文信息作为输入量，将雷电定位系统采集到的地闪密度信息作为输出量，构建大量的历史数据样本，对误差反向传播神经网络进行训练，得到具有分析环境因素与雷电活动关联度功能的误差反向传播神经网络，再将此误差反向传播神经网络用于对待分析配电线路的环境因素进行计算，从而得出配电线路期望地闪密度，解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]本专利技术所述的基于误差反向传播神经网络的雷电活动分析方法，包括以下步骤：步骤S1、构建用于分析环境因素对雷电活动影响的误差反向传播神经网络；
[0008]步骤S2、将所述环境因素用于对误差反向传播神经网络进行训练；
[0009]步骤S3、将训练完毕后的误差反向传播神经网络，结合所述环境因素用于对配电线路进行计算，得到配电线路的地闪密度。
[0010]优选的，所述环境因素包括地形地貌信息、气象水文信息和雷电定位系统；将所述地形地貌信息、气象水文信息作为输入量，将所述雷电定位系统采集到的地闪密度信息作为输出量，对所述误差反向传播神经网络进行训练。
[0011]优选的，所述地形地貌信息包括配电线路海拔高度信息、配电线路矿区信息、配电线路中输电线路交叉跨越信息和坡度信息；所述误差反向传播神经网络的训练过程还包括：对所述海拔高度信息进行最值归一化处理。
[0012]优选的，所述海拔高度信息的最值归一化处理如下式描述：
[0013][0014]式中，E
nor
为归一化的海拔高度值，E为配电线路海拔高度，E
min
为配电线路所在地区的最低海拔高度，E
max
为配电线路所在地区的最高海拔高度；
[0015]所述配电线路矿区信息表示为：
[0016][0017]其中，Mine为配电线路所在区域是否存在矿区的标志值；
[0018]所述配电线路交叉跨越信息表示为：
[0019][0020]所述坡度信息通过差分公式进行描述：
[0021][0022]式中，Slope为坡度，f
x
为东西方向的高程变化率，f
y
为南北方向的高程变化率；
[0023]所述坡度信息还包括对坡向值的定义和坡形的提取；所述坡向值如以下公式描述：
[0024][0025]式中，Aspect为坡向值，f
x
为东西方向的高程变化率，f
y
为南北方向的高程变化率，坡向值定义正北方向为0
°
，以顺时针方向计算，取值范围0
°
～360
°
；
[0026]坡形提取如以下公式描述：
[0027][0028]式中，P为坡面曲率，H
a
为待分析点的高程，b为待分析点附近不同方向的邻域点个数，H
i
为领域点的高程；
[0029]当P＞0时，坡形为凸形坡；当P＝0时，坡形为直形坡；当P＜0时，坡形为凹形坡。
[0030]优选的，所述气象水文信息包括配电线路的地面温度信息、配电线路的相对湿度信息、配电线路的临江信息、配电线路的临河信息和配电线路的临海信息；所述误差反向传播神经网络的训练过程还包括：对所述配电线路的地面温度进行最值归一化处理。
[0031]优选的，所述配电线路的地面温度最值归一化处理如下式描述：
[0032][0033]式中，T
nor
归一化的地面温度值，T为配电线路地面温度，T
min
为配电线路所在地区的年最低地面温度，T
max
为配电线路所在地区的年最高地面温度；
[0034]所述相对湿度信息的取值区间为[0,1]；
[0035]所述配电线路的临江信息、临河信息表示为：
[0036][0037]其中，River为配电线路所在区域是否临江或临河的标志值；
[0038]所述配电线路的临海信息表示为：
[0039][0040]其中，Ocean为配电线路所在区域是否临海的标志值。
[0041]本专利技术所述的一种雷电活动分析系统，包括：构建模块，用于构建用于分析环境因素对雷电活动影响的误差反向传播神经网络；
[0042]训练模块，将所述环境因素用于对误差反向传播神经网络进行训练。
[0043]计算模块，将训练完毕后的误差反向传播神经网络，结合所述环境因素用于对配电线路进行计算，得到配电线路的地闪密度。
[0044]本专利技术所述的一种雷电活动分析设备，包括至少一个处理器和一个存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使所述处理器执行所述的雷电活动分析方法。
[0045]本专利技术所述的一种用于雷电活动分析的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成所述的雷电活动分析方法。
[0046]本专利技术的有益效果为：
[0047]本专利技术所述的一种雷电活动分析方法、系统、设备和存储介质，通过将配电线路地形地貌信息、气象水文信息作为输入量，将雷电定位系统采集到的地闪密度信息作为输出量，构建大量的历史数据样本，对误差反向传播神经网络进行训练，得到具有分析环境因素与雷电活动关联度功能的误差反向传播神经网络，再将此误差反向传播神经网络用于对待分析配电线路的环境因素进行计算，从而得出配电线路期望地闪密度，对雷电活动分析提供了有效指标；其中误差反向传播神经网络的权参数均由学习训练样本得来，不需要人为设定，简单易操作，且误差反向传播神经网络还能进行后续的维护更新，只需要采集新的样本对其进行训练，就能保证误差反向传播神经网络可以适应最新的运行工况，不仅提高了网络计算的精确性，也加快了网络学习速度。
附图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷电活动分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、构建用于分析环境因素对雷电活动影响的误差反向传播神经网络；步骤S2、将所述环境因素用于对误差反向传播神经网络进行训练；步骤S3、将训练完毕后的误差反向传播神经网络，结合所述环境因素用于对配电线路进行计算，得到配电线路的地闪密度。2.根据权利要求1所述的雷电活动分析方法，其特征在于，所述环境因素包括地形地貌信息、气象水文信息和雷电定位系统；将所述地形地貌信息、气象水文信息作为输入量，将所述雷电定位系统采集到的地闪密度信息作为输出量，对所述误差反向传播神经网络进行训练。3.根据权利要求2所述的雷电活动分析方法，其特征在于，所述地形地貌信息包括配电线路海拔高度信息、配电线路矿区信息、配电线路中输电线路交叉跨越信息和坡度信息；所述误差反向传播神经网络的训练过程还包括：对所述海拔高度信息进行最值归一化处理。4.根据权利要求3所述的雷电活动分析方法，其特征在于，所述海拔高度信息的最值归一化处理如下式描述：式中，E
nor
为归一化的海拔高度值，E为配电线路海拔高度，E
min
为配电线路所在地区的最低海拔高度，E
max
为配电线路所在地区的最高海拔高度；所述配电线路矿区信息表示为：其中，Mine为配电线路所在区域是否存在矿区的标志值；所述配电线路交叉跨越信息表示为：所述坡度信息通过差分公式进行描述：式中，Slope为坡度，f
x
为东西方向的高程变化率，f
y
为南北方向的高程变化率；所述坡度信息还包括对坡向值的定义和坡形的提取；所述坡向值如以下公式描述：式中，Aspect为坡向值，f
x
为东西方向的高程变化率，f
y
为南北方向的高程变化率，坡向值定义正北方向为0
°
，以顺时针方向计算，取值范围0
°
～360
°
；坡形提取如以下公式描述：
式中，P为坡面曲率，H
a
为待分析点的高程...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄伟翔，林秀清，黎大健，黄志都，陈千懿，黄津津，沈铭福，凌颖，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：