基于机器学习和雷电感应电压的输电线路雷击定位方法

作者：厉仄平; 伍冲翀; 熊来红; 贺兴

来源：高压电器, 2022, 58(12): 109-116.

DOI：10.13296/j.1001-1609.hva.2022.12.016

• 梯度增强算法
• 雷击定位
• 机器学习
• 输电线路

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。

• 单位
  上海交通大学; 国网重庆市电力公司