基于空间密度聚类与LS-SVM的雷云预测方法

摘要：

雷电威胁着电力系统稳定运行,以雷电定位监测系统数据为基础,实现雷暴云团跟踪与预测.首先,利用网格化方法统计落雷数据;然后,利用空间密度聚类将落雷点聚类为雷暴云团,确定雷云团的重心位置;将雷云出现的时间与地理位置作为输入量整合为同一量纲;最后,利用最小二乘支持向量机算法,动态预测雷云重心的非线性运动轨迹,从而实现雷云的跟踪与预测.以某供电局监测系统数据为例进行仿真分析,结果表明:该算法预测结果准确,与现有的线性外推及BP神经网络算法比较,更具实际应用价值.

关键词：雷电定位、雷云预测、空间密度聚类、最小二乘支持向量机算法

所属期刊栏目：32

分类号：TM863(高电压技术)

资助基金：南方电网公司重点科技项目K-SZ2013-906

在线出版日期：2017-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：90-96