典型文献
基于机器学习和雷电感应电压的输电线路雷击定位方法
文献摘要：
针对输电线路易受雷击造成停电事故、且雷击位置难以确定等问题,文中提出了一种基于机器学习和雷电感应电压的方法,以定位输电线路的雷击位置.该方法利用输电线路上预先安装的电压测量装置获取学习数据,因此,它不需要安装额外的传感器,如低频、极低频或极高频等类型传感器.最后,通过仿真分析,验证了所提方法的有效性,研究结果表明,所提雷击定位方法在估算(100×100)km2范围内不同大小电网雷击点的二维地理位置时,具有较高的精度,此外,该方法对电压传感器之间的距离、雷击峰值电流、雷击电流上升时间和输入信号的信噪比具有较强的鲁棒性.
文献关键词：
梯度增强算法;雷击定位;机器学习;输电线路
中图分类号：
作者姓名：
厉仄平;伍冲翀;熊来红;贺兴
作者机构：
国网重庆市电力公司信息通信分公司,重庆 401320;国网重庆市电力公司市区供电分公司,重庆 400015;上海交通大学电气工程学院,上海 200240
文献出处：
引用格式：
[1]厉仄平;伍冲翀;熊来红;贺兴-.基于机器学习和雷电感应电压的输电线路雷击定位方法)[J].高压电器,2022(12):109-116
A类：
雷击定位
B类：
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AB值：
0.28321
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