浏览全部资源
扫码关注微信
1. 国网重庆市电力公司信息通信分公司
2. 国网重庆市电力公司市区供电分公司
3. 上海交通大学电气工程学院
Published:2022
移动端阅览
[J]. High voltageapparatus, 2022, 58(12): 109-116.
DOI:
[J]. High voltageapparatus, 2022, 58(12): 109-116. DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2022.12.016.
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)km
2
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。
0
Views
150
下载量
1
CSCD
Publicity Resources
Related Articles
Related Author
Related Institution