一种基于可逆神经网络的雷电流波形参数确定方法、装置、设备及存储介质
申请号:CN202511049468
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120930489A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于可逆神经网络的雷电流波形参数确定方法、装置、设备及存储介质,属于电网防灾减灾技术领域,该方法为:获取目标输电线路的目标耐雷电流幅值;利用可逆神经网络模型对目标耐雷电流幅值进行高斯分布采样处理,得出多个隐变量,并结合目标耐雷电流幅值进行逆向映射,得出多个雷电流波形参数组合;对各雷电流波形参数组合进行约束修正,得出多个修正后雷电流波形参数组合;基于预设区间划分规则,确定多个参数组合区间;统计修正后雷电流波形参数组合,得出各参数组合区间的概率值;基于概率值最高的参数组合区间确定目标输电线路的雷电流波形参数。通过实施本发明,能够解决现有技术存在的雷电流波形参数推演准确性低的问题。
技术关键词
雷电流幅值
波形
神经网络模型
参数
输电线路仿真
电网防灾减灾技术
记录雷电流
变量
接地电阻值
可读存储介质
斜角
绝缘子串
数据
指数
计算机
电气
处理器
编码
模块