深度学习技术增强了电网的闪电风险预测

闪电是传输线路旅行的主要原因之一,对电网的安全构成了重大威胁。但是,由于闪电的复杂性和零星性质,实现准确的预测一直是一个挑战。

来源:英国物理学家网首页
电网的雷电风险预测技术。学分:中国国家电网公司的雷电监测和保护技术

闪电是传输线路旅行的主要原因之一,对电网的安全构成了重大威胁。但是,由于闪电的复杂性和零星性质,实现准确的预测一直是一个挑战。

最近,中国国家能源主要检测,预警和安全保护的研究人员以及中国国家电网公司的雷电监测和保护技术实验室在闪电预测方面取得了重大突破。通过开发基于深度学习的新闻广播模型,他们可以有效地预测有组织的雷暴的位置和频率趋势,从而为预测电网的闪电风险提供了强有力的支持。这项研究已发表在大气和海洋科学的信件上。

闪电 深度学习 雷暴 大气和海洋科学来信

研究小组利用了来自中国州电网公司和地静止的卫星图像的广泛闪电监测数据,并结合卷积门控复发单元(CORV-GRU)网络和注意机制模块,以开发Lightning Nowcasting模型。

“我们的模型不仅可以准确预测闪电的发生,而且预测了其频率。它在预测中国中部的冬季雷暴方面表现出了出色的表现,并且在中国南部的春季龙雷暴中表现出色。”该论文的第一作者说。

图形摘要信用:大气和海洋科学信件(2025)。 doi:10.1016/j.aosl.2025.100607
更多信息: doi:10.1016/j.aosl.2025.100607