公开(公告)号：CN116859104A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310651981.5

申请日：2023-06-02

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  上海大学

Inventor： 李灏恩 ,  黄阮明 ,  华晟辉 ,  王晓晖 ,  费斐 ,  王诗皓 ,  宋天立 ,  戚宇辰 ,  周歧斌 ,  叶景杰

IPC: G01R19/00 ,  G06F17/16 ,  G06F17/10 ,  G01R19/30 ,  G01R15/18

Abstract: 本发明涉及一种雷电冲击电压参数评估方法，包括以下步骤：S1、获取雷电记录曲线并进行预处理；S2、采用变阻尼因子高斯‑牛顿算法，首先确定双指数拟合函数，然后确定拟合使用的误差函数，对S1得到的雷电记录曲线进行拟合，得到基准曲线；S3、使用k因子零相移无限脉冲响应滤波器对剩余曲线进行滤波，得到测试电压波形，基于测试电压波形得到雷电冲击电压参数。与现有技术相比，本发明具有计算复杂度较低，计算时间短，同时拥有与传统方法相当的精度和抗噪性能等优点。

公开(公告)号：CN117056690A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311105257.9

申请日：2023-08-30

Applicant: 上海大学

Inventor： 周歧斌 ,  叶景杰 ,  沈佳伟 ,  张熠鹏 ,  刘添 ,  黄思 ,  张甜甜

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/23 ,  G06Q50/26 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的雷击风险评估方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取雷电数据、风场相关数据和雷灾数据并进行数据预处理，构建数据集；基于半监督K‑means算法对数据集进行标记，其中，数据集被标记为雷灾数据、非雷灾数据和未标记数据；构建LapSVM模型和PSO算法，并初始化参数；将数据输入模型中进行训练，根据数据标签和模型参数生成雷击风险概率，并使用PSO算法优化模型参数；以待评估的雷电数据和风场相关数据作为输入，利用训练完成的LapSVM模型进行雷击风险评估，输出雷击风险概率。与现有技术相比，本发明具有完全由数据驱动、能够利用未标记样本的数据结构信息等优点。