[發明專利]雷電地閃回擊波形的自動識別方法、系統及電子設備

有效

• 申請號: 202010528035.8
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN111881723B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 王宇;方玉河;李健;朱慶猛;白冰潔;許遠根;陳揚;路永玲
• 申請（專利權）人: 南瑞集團有限公司;國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司;國網江蘇省電力有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01R29/08;G06N20/00
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 潘杰;劉代樂

本發明涉及雷電信號自動識別技術領域，具體涉及一種雷電地閃回擊波形的自動識別方法、系統及電子設備。包括采集真實雷電信號；利用預先訓練得到的識別模型對真實雷電信號的波形進行識別；得到識別結果輸出；其中，預先訓練得到的識別模型為通過對采集到的雷電原始波形數據，進行雷電信號類別標注以及特征提取，根據各個特征的重要程度進行特征篩選，并基于機器學習算法對篩選出的特征進行訓練得到。采用機器學習方法建立雷電地閃回擊的自動識別模型，通過對樣本數據的自學習和自訓練，能提取出大量時域和頻域特征參數，基于該識別模型進行雷電波形自動識別，能極大提高識別準確率，解決基于固定、少量時域特征進行識別導致的誤判和漏判問題。

技術領域

本發明涉及雷電信號自動識別技術領域，具體涉及一種雷電地閃回擊波形的自動識別方法、系統及電子設備。

背景技術

雷電災害是自然界中嚴重危害人類活動的災害之一。地閃和地面災害相關，回擊是其中一種強大的電流源，危害嚴重?；負艟哂邢鄬θ菀鬃R別的波形，以往雷電定位系統采用固定的特征識別方法，主要問題是“一刀切”，容易造成漏判和誤判。

如：申請號為201510047783.3的中國專利“一種全閃電云地閃識別方法”公開了一種識別方法，其采用特定的9個波形參數對采集到的雷電輻射電場波形特征進行提取，9個波形參數具體包括上升時間、下降時間、脈沖寬度、前向反峰比、后向反峰比、次峰比、信噪比SNR、前向信噪比preSNR、后向信噪比postSNR。論文《閃電電場變化波形時域特征分析及放電類型識別》中利用波形上升時間、下降時間、脈沖寬度等共10項指標來判別回擊波形。以上方法均采用固定的時域波形判據對地閃回擊進行識別，容易造成漏判和誤判。

此外，現有的地閃回擊識別方法均未充分考慮不同距離雷電波形的差異性，而不同距離的回擊電場波形特征變化較大，容易造成對近距離和遠距離雷電波形的誤判和漏判。

發明內容

本發明的目的就是針對現有技術的缺陷，提供一種雷電地閃回擊波形的自動識別方法、系統及電子設備，其基于機器學習構建自動識別模型，能夠解決現有基于固定、少量時域特征進行識別導致的誤判和漏判問題。

本發明一種雷電地閃回擊波形的自動識別方法，其技術方案為：

采集真實雷電信號；

利用預先訓練得到的識別模型對所述真實雷電信號的波形進行識別；

得到識別結果輸出；

其中，所述預先訓練得到的識別模型為通過對采集到的雷電原始波形數據，進行雷電信號類別標注以及特征提取，根據各個特征的重要程度進行特征篩選，并基于機器學習算法對篩選出的特征進行訓練得到。

較為優選的，在利用機器學習算法對篩選出的特征進行訓練前，還需對樣本均衡性進行判斷，若樣本中存在某類數據明顯少于其它類數據，則判斷為該樣本存在不均衡現象；

對于所述不均衡現象中的正負樣本不平衡現象，采用負樣本抽樣法進行正負樣本平衡；

對于所述不均衡現象中的正樣本類別不平衡現象，采用上采樣法對正樣本進行擴充，實現正樣本之間的類別均衡。

較為優選的，所述雷電原始波形數據的采集包括：

利用雷電電場變化測量儀采集雷電地閃回擊的原始波形數據；

根據需要判別的雷電地閃回擊形成所需的最大時間，采用滑動窗口將雷電地閃回擊信號切片，并將雷電地閃回擊信號轉化為可供人工識別的波形圖像；

其中，所述雷電電場變化測量儀采集的雷電地閃回擊信號應均勻分布在探測站周圍10～200km范圍內。

較為優選的，對所述樣本數據庫內的樣本數據進行特征提取包括：

采用計算局部范圍內迭代差值來代替原始波形數值的方式進行波形轉換；