【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷电监测领域，尤其涉及一种输电线路区域的雷电活动预测方法及装置。
技术介绍
1、在现代电力系统中，输电线路作为电能传输的重要通道，面临着各种自然灾害的威胁，其中雷击是最为常见且破坏力较大的一种。雷击不仅可能导致输电线路故障，影响电力供应的稳定性，还可能对电网设备造成严重损害，增加维护成本和停电风险。因此，开发一种能够有效监测并预测雷电活动的技术方案显得尤为重要。
2、相关技术中，雷电监测系统大多只能提供单一维度的雷电信息，缺乏对雷电活动规律的全面分析和预测能力，许多系统仅依赖于传感器采集的数据，未能结合其他来源（如气象数据）进行综合分析，缺乏将物理模型和机器学习算法相结合的方法，导致预测结果片面且不全面，由于未能全面分析雷电活动规律，导致预测结果不够准确，增加了应对雷电风险的难度，电力公司难以根据不全面的预测结果制定有效的防范措施，增加了操作难度和风险。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术公开了一种输电线路区域的雷电活动预测方法及装置，可以解决相关技术中存在的
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【技术保护点】
1.一种输电线路区域的雷电活动预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理模型模块基于云－地闪电传输理论模型对输电线路区域的雷电活动的发生概率进行预测，所述云－地闪电传输理论模型的表达式为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模块包括雷电定位子模块和预测子模块；所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结果融合模块加权求和的计算表达式为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述环境数据输入至所述雷电活动预测模型之前，所述方法还包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种输电线路区域的雷电活动预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理模型模块基于云－地闪电传输理论模型对输电线路区域的雷电活动的发生概率进行预测，所述云－地闪电传输理论模型的表达式为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模块包括雷电定位子模块和预测子模块；所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结果融合模块加权求和的计算表达式为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述环境...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜凯华，李特，王振国，王少华，刘泽，姜志博，叶昊亮，王博闻，方玉群，陶瑞祥，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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