基于历史信息的雷击闪络预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于历史信息的雷击闪络预警方法及系统，包括：通过采集雷击的历史信息并将其分为雷击闪络和雷击未闪络两类；然后根据雷击的历史信息构建KD树；当有雷电发生时，通过大气电场仪等的实时监测得到待预警的雷击信息，利用KD树最近邻搜索算法搜索出待预警雷击信息的K个近邻点；最后由K近邻算法确定待预警信息类别，输出预警结果。通过该方法预警的结果更加精确。

Method and system for lightning flashover warning based on historical information

The invention discloses a method and system for flashover warning based on historical information including: by collecting lightning history information and divided into lightning flashover and lightning flashover is not two; then according to the KD tree construction of lightning history information; when lightning occurs, the lightning warning information to be obtained through real-time monitoring of atmospheric electric field the instrument, using the KD tree nearest neighbor search algorithm to search K neighbor points to early warning of lightning information; and finally by the K nearest neighbor algorithm to determine the warning information categories, output warning results. By this method, the results of early warning are more accurate.

【技术实现步骤摘要】
基于历史信息的雷击闪络预警方法及系统
本专利技术涉及雷击闪络预警
，尤其涉及基于历史信息的雷击闪络预警方法及系统。
技术介绍
电力系统是国民经济和社会发展的重要组成部分。近年来随着中国电网规模迅速扩大，雷击故障产生的危害越来越大。根据运行维护部门的统计，雷击对于输电系统的跳闸和失稳仍然是一个巨大的因素，对电网的安全性和稳定性构成严重威胁。有效的雷电监测和预警系统可以在雷电事故发生前进行预报，并对电力调度部门的线路运行计划提供辅助决策。因此，有效的报警方法对减少雷电事故造成的危害具有重要意义。许多学者提出了不同的雷电灾害预警方法，主要使用基于大气电场仪，雷电监测网和雷电定位系统的方法。在当前雷电保护设计的基础上，雷电电流幅值，闪电发生位置，杆塔高度被认为是重要参考。中国气象科学研究院学者利用M-LDARS闪电定位系统的观测资料和探空资料实现了对雷电活动的预报，并且利用大气电场仪进行检测和预报。厦门市防雷中心学者通过大气电场仪并且综合电场强度及雷电距离2种预警手段，实现了更准确的雷电短时预警。南京理工大学学者提出通过划分雷电分区来预报未来时段雷电概率在地域上的演变趋势。针对目前研究方法一般都是对一定区域是否发生雷电而进行预警或预报，无法对输电线路造成的闪络风险进行预警，国家电力科学研究院学者提出了通过监测气象实时信息，建立闪络预警流程图来进行预警的方法。但是现有技术都存在预警结果不够精确的缺点。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了解决上述问题，提供基于历史信息的雷击闪络预警方法及系统，它针对如何实现闪络预警，提出基于雷击历史数据，采用K近邻算法来进行预警的方法，介绍了预警流程，并通过实例详细阐述了具体过程，给出了更加精确的预警结果。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：基于历史信息的雷击闪络预警方法，包括以下步骤：步骤一，收集雷击的历史信息，并以雷击是否导致闪络为依据将雷击分为两类；步骤二，以雷电特征量为坐标轴建立三维空间直角坐标系，并将雷电历史信息导入三维空间直角坐标系中；步骤三，利用步骤二的雷电坐标信息作为KD树构建算法的输入来构建KD树；步骤四，通过大气电场仪，雷电监测网和雷电定位系统的实时监测，得到待预警的雷击信息，将待预警的雷击信息导入三维空间直角坐标系中；步骤五，根据KD树最近邻搜索算法，搜索得到待预警雷击信息的K个近邻；步骤六，由K近邻算法最终确定待预警信息所属类别，输出预警结果。所述步骤一中，收集雷击的历史故障信息，分为雷击闪络和雷击未闪络两类，记雷击闪络集合为Ai，雷击未闪络集合为Bi。所述步骤二的方法为，以雷击的历史信息的雷电流幅值为x轴，杆塔高度为y轴，雷击距线路的距离为z轴，将雷击闪络集合Ai和雷击未闪络集合Bi导入到三维空间直角坐标系中。所述步骤三的方法为，根据导入的雷击历史信息的空间点坐标，依据KD树的构建理论，建立雷击历史信息的空间坐标点的三维KD树。所述步骤四的方法为，根据大气电场仪，雷电监测网和雷电定位系统的监测，得出待预警的雷击信息，记为C，并将雷击C的坐标信息导入到三维空间直角坐标系中。所述步骤五的方法为，以欧式距离为度量依据，利用KD树最近邻搜索算法，搜索出距离待预警信息C最近的K个雷击信息点。欧式距离：所述步骤六的方法为，将所得到K个雷击信息点进行归类，根据K近邻算法的分类思想，K个雷击信息中所属分类最多的类别即为C所属类别，若最终C属于Ai，则发出闪络预警，若C属于Bi，则不发出闪络预警。基于历史信息的雷击闪络预警系统，包括：分类模块：收集雷击的历史信息，并以雷击是否导致闪络为依据将雷击分为两类；三维空间直角坐标系建立模块，以雷电特征量为坐标轴建立三维空间直角坐标系，并将雷电历史信息导入三维空间直角坐标系中；KD树构建模块：利用雷电坐标信息作为KD树构建算法的输入来构建KD树；信息导入模块：通过大气电场仪，雷电监测网和雷电定位系统的实时监测，得到待预警的雷击信息，将待预警的雷击信息导入三维空间直角坐标系中；搜索模块：根据KD树最近邻搜索算法，搜索得到待预警雷击信息的K个近邻；分类模块：由K近邻算法最终确定待预警信息所属类别，输出预警结果。本专利技术的有益效果：本专利技术的预警结果更加精确。本专利技术在大数据的趋势下，拓展了大数据的研究领域，把大数据态势感知的思想(即基于历史数据的预测)应用到了雷击的闪络预警领域。附图说明图1为构建KD树框架图；图2为预警流程图；图3为雷击信息分布图；图4为3D-KD树；图5为二维KD树；具体实施方式下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。本专利技术提出了基于雷击历史数据，根据K近邻算法来进行预警的方法。首先采集雷击的历史信息并将其分为雷击闪络和雷击未闪络两类；然后根据雷击的历史信息构建KD树；当有雷电发生时，通过大气电场仪等的实时监测得到待预警的雷击信息，利用KD树最近邻搜索算法搜索出待预警雷击信息的K个近邻点；最后由K近邻算法确定待预警信息类别，输出预警结果。本专利技术以100次雷击历史信息为算例，详细阐述了预警流程和结果，同时也验证了本方法的正确性。基于历史信息的雷击闪络预警方法，包括以下步骤：步骤一，收集雷击的历史信息，并以雷击是否导致闪络为依据将雷击分为两类；步骤二，以雷电特征量为坐标轴建立三维空间直角坐标系，并将雷电历史信息导入三维空间直角坐标系中；步骤二具体过程是以雷电的雷电流幅值为x轴，杆塔高度为y轴，雷电距输电线路的距离为z轴建立导入坐标点的，举个例子，比如某次雷电的信息为雷电流幅值200KA，杆塔高度17米，雷电距线路距离为30米，那么导入空间坐标系后就是空间点(200,17,30)，所以通过导入空间坐标系就相当于用空间中点的坐标来代表实际的雷击信息。注明：本专利技术是以雷电流幅值，杆塔高度，雷电距输电线路距离三个因素来建立三维空间坐标系进行预警的，只是作为一个例子，当然也可以再选取其它更多的特征量来建立多维的空间直角坐标系，本专利技术的算法仍然适用。步骤三，利用步骤二的雷电坐标信息作为KD树构建算法的输入来构建KD树；KD树的输入就是空间中的好多点的坐标，然后通过KD树的具体构建过程，最终得到一个树的结构，也就是说，只要输入一堆点的坐标，就能构建KD树。把雷击的信息用空间的坐标点来代替，所以就是用这些坐标点来建立KD树，这些点就是代表雷击的具体参数，即雷电流幅值，杆塔高度，雷电距输电线路距离。步骤四，通过大气电场仪，雷电监测网和雷电定位系统的实时监测，得到待预警的雷击信息，将待预警的雷击信息导入三维空间直角坐标系中；待预警雷击信息包括雷电流幅值，杆塔高度，雷电距输电线路距离；大气电场仪主要监测大气电场强度的变化，雷电监测网和雷电定位系统主要实时监测雷电的发展到消失的具体过程，并对雷电进行具体的定位。步骤五，根据KD树最近邻搜索算法，搜索得到待预警雷击信息的K个近邻；步骤六，由K近邻算法最终确定待预警信息所属类别，输出预警结果。上述步骤中已经提及用坐标点来代表雷击信息，并且待预警的信息也导入到了坐标系中，也就是说待预警信息也是一个坐标点，步骤五中利用搜索算法即是搜寻距离这个待预警信息坐标点最近的k个点，k是一个常数，是自定义的，比如本专利技术中取k＝5。得到这5个点后，因为这5个点里面有的点是代表雷击闪络的点，有的点代表雷击本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于历史信息的雷击闪络预警方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，收集雷击的历史信息，并以雷击是否导致闪络为依据将雷击分为两类；步骤二，以雷电特征量为坐标轴建立三维空间直角坐标系，并将雷电历史信息导入三维空间直角坐标系中；步骤三，利用步骤二的雷电坐标信息作为KD树构建算法的输入来构建KD树；步骤四，通过大气电场仪，雷电监测网和雷电定位系统的实时监测，得到待预警的雷击信息，将待预警的雷击信息导入三维空间直角坐标系中；步骤五，根据KD树最近邻搜索算法，搜索得到待预警雷击信息的K个近邻；步骤六，由K近邻算法最终确定待预警信息所属类别，输出预警结果。

【技术特征摘要】
1.基于历史信息的雷击闪络预警方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，收集雷击的历史信息，并以雷击是否导致闪络为依据将雷击分为两类；步骤二，以雷电特征量为坐标轴建立三维空间直角坐标系，并将雷电历史信息导入三维空间直角坐标系中；步骤三，利用步骤二的雷电坐标信息作为KD树构建算法的输入来构建KD树；步骤四，通过大气电场仪，雷电监测网和雷电定位系统的实时监测，得到待预警的雷击信息，将待预警的雷击信息导入三维空间直角坐标系中；步骤五，根据KD树最近邻搜索算法，搜索得到待预警雷击信息的K个近邻；步骤六，由K近邻算法最终确定待预警信息所属类别，输出预警结果。2.如权利要求1所述的基于历史信息的雷击闪络预警方法，其特征是，所述步骤一中，收集雷击的历史故障信息，分为雷击闪络和雷击未闪络两类，记雷击闪络集合为Ai，雷击未闪络集合为Bi。3.如权利要求1所述的基于历史信息的雷击闪络预警方法，其特征是，所述步骤二的方法为，以雷击的历史信息的雷电流幅值为x轴，杆塔高度为y轴，雷击距线路的距离为z轴，将雷击闪络集合Ai和雷击未闪络集合Bi导入到三维空间直角坐标系中。4.如权利要求1所述的基于历史信息的雷击闪络预警方法，其特征是，所述步骤三的方法为，根据导入的雷击历史信息的空间点坐标，依据KD树的构建理论，建立雷击历史信息的空间坐标点的三维KD树。5.如权利要求1所述的基于历史信息的雷击...

【专利技术属性】
技术研发人员：车仁飞，高师，孟庆萌，何俊涛，孟晓承，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东,37