气象科学

作者：吴凯槟，张云峰，岳萌萌，洪亮

单位：国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司, 武汉 430074;南京信息工程大学 大气物理学院, 南京 210044;国网电力科学研究院有限公司, 南京 210000,,南京信息工程大学 大气物理学院, 南京 210044,,国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司, 武汉 430074;国网电力科学研究院有限公司, 南京 210000,,国网福建省电力有限公司, 福州 350003,

关键词：机器学习;二次曲线指数平滑法;雷击跳闸率;地闪密度;雷击预警

基金：国家电网有限公司总部科技资助项目(5217L0190009)

本文在机器学习的基础上建立输电线路杆塔雷击预警模型。根据拉依达准则剔除传感器采集雷电数据中的坏值。采用平均值填充法填充缺失雷电数据,并利用机器学习的二次曲线指数平滑法对雷电数据展开平滑处理,提高雷电数据质量,为实现高可信度的雷击预警奠定数据基础。根据地闪密度和雷击跳闸率划分雷击风险等级,并在层次分析法的基础上确定权重,建立输电线路杆塔雷击预警模型。以雷击造成的电流、电压数据异常为指标进行实验测试,结果表明所提方法的电流、电压检测精度高,可准确预测雷击引起的电流、电压异常波动,预警可信度高。

来源：2025年第3期

《气象科学》期刊编辑部

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