雷暴天气识别及其在电网运行中的应用

摘要：

利用2018年5月16-18日和6月25-27日共6d成都地区雷达实况数据和Himawari-8卫星数据生成样本,建立卷积神经网络模型以实时反演雷达反射率并进行雷暴天气识别.结果 表明,当雷达反射率大于30 dB时,模型反演结果与雷达观测实况能在强度和位置上吻合;雷达反射率高于40 dB区域能够很好吻合电网雷击跳闸高风险区域,可用于电网雷击跳闸监测预警.

关键词：雷暴天气、雷达反射率、卷积神经网络、电网雷击高风险区域

所属期刊栏目：35

分类号：TM726.3(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：中国南方电网有限责任公司科技项目GDKJXM20173037

在线出版日期：2019-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：12-24