用Apriori关联规则挖掘算法发现湖北电网雷击灾害的时空分布规律
本文选题:电网 切入点:雷击 出处:《应用科学学报》2017年01期 论文类型:期刊论文
【摘要】:根据湖北电网多年雷击故障数据与雷击监测数据,探究雷电活动的日分布、月分布、高程分布、二维空间分布以及时空尺度结合的分布特征,发现湖北地区雷电活动频繁的月份主要为每年七八月间,在一天之中主要集中在15:00~18:00时段;地域上主要高发于湖北黄石、咸宁东部、武汉中部、宜昌中东部、襄樊南部及北部少数地区.用Apriori关联规则对多源融合雷击数据进行挖掘得到的结果表明,输电线周围天气满足以下条件时易发生雷击故障,需加强防范:日平均相对湿度大于80%,日平均气压高于1×10~5Pa,日平均水汽压在3×10~3~4×10~3Pa之间.利用大数据关联规则对输电线周围雷击进行数据挖掘和分析可对输电线路运营规划提供指导,为电网雷击灾害防范提供决策辅助.
[Abstract]:Based on the lightning fault data and lightning monitoring data of Hubei power network for many years, the distribution characteristics of daily distribution, monthly distribution, elevation distribution, two-dimensional spatial distribution and space-time scale combination distribution of lightning activity are explored. It was found that the most frequent months of lightning activity in Hubei are July and August of each year, and the main time of the day is 15: 00 to 18: 00. The main geographical occurrence is in Huangshi, Hubei, eastern Xianning, central Wuhan, and east-central Yichang. In a few areas of southern and northern Xiangfan, the results of mining multi-source fused lightning strike data by using Apriori association rules show that lightning strike faults occur easily when the weather around the transmission line meets the following conditions. It is necessary to strengthen precautions: daily average relative humidity is greater than 80, daily average air pressure is higher than 1 脳 10 ~ (5) Pa, and daily average water vapor pressure is between 3 脳 10 ~ (3) and 4 脳 10 ~ (3) Pa. Data mining and analysis of lightning strike around transmission lines by using big data association rules can provide guidance for transmission line operation planning. To provide decision support for lightning disaster prevention in power grid.
【作者单位】: 国网湖北省电力公司电力科学研究院;国家电网公司高压电器设备现场实验技术重点实验室;武汉大学遥感信息工程学院;
【分类号】:TM863;TP311.13
【参考文献】
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,本文编号:1619776
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