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雷暴天气识别及其在电网运行中的应用

作者:魏瑞增; 李敏; 王彤; 田翔; 周恩泽; 黄勇雷暴天气雷达反射率卷积神经网络电网雷击高风险区域

摘要:利用2018年5月16—18日和6月25—27日共6 d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。

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电网与清洁能源

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