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雷暴天气识别及其在电网运行中的应用 被引量：4
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作者 魏瑞增 李敏 +3 位作者 王彤 田翔 周恩泽 黄勇 《电网与清洁能源》 2019年第9期12-24,共13页
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... 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。 展开更多
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
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