基于分類知識挖掘的雷電活動與地形關(guān)聯(lián)性研究.pdf

1、由于雷害對電網(wǎng)安全運行具有較大的影響，做好電網(wǎng)尤其是輸電線路的雷電防護工作至關(guān)重要。而掌握雷電活動規(guī)律，研究雷電活動在電力系統(tǒng)研究中的地閃密度等基本參數(shù)能夠幫助雷電防護工作的有效進行。因此，研究雷電活動與地形的關(guān)聯(lián)性規(guī)律對電力系統(tǒng)防雷工作的開展非常重要，可以為線路建設(shè)、桿塔選址、雷電防護水平的確定等相關(guān)工作提供指導和依據(jù)，最大程度地提前規(guī)避雷害風險，提高電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性。
　　 傳統(tǒng)的雷電活動研究大多是采用統(tǒng)計分析方法對雷電

2、觀測數(shù)據(jù)進行直觀統(tǒng)計，通過具體的相關(guān)系數(shù)計算數(shù)值或者回歸方程來描述雷電活動規(guī)律。這些方法沒有考慮到雷電活動的強隨機性和影響因素眾多的特征，難以得到正確有效的結(jié)論。因此，本文試圖建立新的雷電活動規(guī)律研究思路，采用基于分類知識挖掘的決策樹方法和聚類方法對安徽省的歷史雷電監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，研究雷電活動與地形地貌特征之間的關(guān)聯(lián)性，深入挖掘雷電活動的規(guī)律性特征。
　　 本文通過對安徽省50條220kV輸電線路進行地閃密度的統(tǒng)計和地形地貌信

3、息的提取建立了5612×52大小的樣本數(shù)據(jù)庫，作為決策樹模型的研究基礎(chǔ)。采用輸電線路走廊的基本活動參數(shù)——地閃密度表征雷電活動情況，同時利用Google Earth提取桿塔點周圍東、西、南、北、東北、東南、西北、西南八個方向100m-500m范圍處的高程值，采用各點與桿塔點之間的絕對高差來表征桿塔周圍的地形情況。通過對數(shù)據(jù)樣本進行正態(tài)檢驗和相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)了與地閃密度關(guān)系較為密切的11個屬性，進行了數(shù)據(jù)約簡。在此基礎(chǔ)上，以地閃密度等級為目

4、標屬性，11個地形屬性為候選屬性，建立了C4.5決策樹模型，依據(jù)所建立的樹提取出了If-then形式規(guī)則。這種規(guī)則的表達形式不同于傳統(tǒng)統(tǒng)計研究方法的結(jié)果形式，是一種易于理解和解釋的規(guī)則表達，能夠反映各個經(jīng)緯度界定的小區(qū)域范圍內(nèi)的雷電活動規(guī)律特征。對預(yù)測樣本的地閃密度等級進行了預(yù)測，通過與統(tǒng)計值進行對比發(fā)現(xiàn)模型的預(yù)測具有較高的準確率。研究結(jié)果表明C4.5決策樹模型對樣本數(shù)據(jù)的分類比較準確，能夠提取出各種微地形下地閃密度與影響屬性之間的對應(yīng)

5、規(guī)則，是進行地閃密度與地形關(guān)聯(lián)性研究和進行地閃密度預(yù)測的有效方法。
　　 為了研究單次雷暴活動與特殊地形地貌的關(guān)系，選取發(fā)生在安徽省境內(nèi)水域附近的3次雷暴活動進行了聚類研究，通過設(shè)置時間步長分時段聚類的方法避免了雷電活動時間的影響。聚類結(jié)果得到的各個簇的質(zhì)心反映了各簇中雷電活動的重心偏向。將所有簇的中心按照簇內(nèi)包含的雷電個數(shù)在Google Earth上分級分色顯示，通過三維可視化的方式更直觀地表現(xiàn)出雷電活動與特殊地形如山地、水系