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雷暴天气识别及其在电网运行中的应用

    摘要
  • 摘要: 本文利用2018年5月16-18和6月25-27共6天的成都地区的雷达实况数据和Himawari-8卫星数据生成样本，建立卷积神经网络模型以实时反演雷达反射率并进行雷暴天气识别。结果表明，当雷达反射率大于30dBz时，模型反演结果与雷达观测实况能在强度和位置上吻合；另外，雷达反射率高于40dBz区域能够很好吻合电网雷击跳闸高风险区域，可用于电网雷击跳闸监测预警。

     

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