导读:本文包含了雷电流幅值论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:雷电流幅值,累积概率,规程法,曲线拟合
雷电流幅值论文文献综述
李婷,翟园,孙妍,高鸿[1]（2019）在《延安地区雷电流幅值累积概率分布特征及计算公式》一文中研究指出利用陕西省雷电定位系统资料分析了延安地区2009—2012年的雷电流数据,并对多种雷电流幅值累积概率公式进行了比较分析,同时引入雷电流概率密度公式,列举实例,分析了各累积概率公式所拟合的曲线与实测值所绘制曲线的误差,并根据分析结果给出了该地区带有未知系数α、β的雷电流幅值累积概率计算公式,利用Matlab的Cftool工具中的最小二乘曲线拟合方法对地闪进行拟合,求出拟合误差最小和拟合效果最好时的α、β值,得出了该地区更为精确的雷电流幅值累积概率计算公式,并利用该地区2013年的雷电流数据对推导出的公式进行了准确性验证.结果表明:正闪的平均雷电流幅值明显大于负闪,而负闪的雷电流幅值分布比正闪的分布相对更集中;正闪的雷电流幅值累积概率的分布曲线比较平缓,而负闪的相对比较陡峭;利用规程公式拟合的曲线与实测值对应的曲线差异较大,而利用IEEE Std和CIGRE推荐公式分别拟合的曲线与实测值对应曲线的变化趋势一致,相比规程公式IEEE Std的误差明显减小;当α=36.04,β=4.349时,拟合误差最小,拟合效果最好,并且发现雷电流I_c在0～150 kA时,拟合误差在-0.025～0.018,当I_c=35 kA时,拟合误差最大,为0.025,当I_c大于150 kA时,拟合误差趋于0.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
高金阁,刘燕,朴文[2]（2019）在《基于ADTD资料的北京地区雷电流幅值特征分析》一文中研究指出为研究北京地区雷电流幅值特征,以2009—2016年ADTD资料为样本,统计分析了电流强度的时空分布规律和电流幅值累积概率分布特性。研究结果表明:该期间北京地区共发生155 567次闪电,其中电流幅值为0～200 kA的闪电占全部的99.5%以上,从2012年起,该地区发生大于300 kA的闪电次数明显减少。正闪电流幅值分布范围较分散,平均电流强度为63.5 kA,最大幅值为953.9 kA,而负闪则相对集中,平均电流强度为33.9 kA,最大为992.7 k A。北京地区冬季雷暴以负极性为主,发生频次虽少,但平均强度更大。此外,总闪的电流幅值累积概率表达式主要受负闪影响,且采用IEEE工作组推荐的表达式更能客观反映北京地区雷电流幅值累积概率分布特征。(本文来源于《暴雨灾害》期刊2019年01期）
王学良,张科杰,汪姿荷[3]（2018）在《云地闪电频次及雷电流幅值时间分布特征》一文中研究指出为进一步深入研究云地闪电频次及雷电流幅值随时间变化特征,为雷电防护工程设计和雷电灾害防御工作提供依据。根据湖北省2006年12月-2013年雷电定位系统(Lightning Location System,LLS)监测的相关资料,采用数理统计方法,对云地闪电频次和雷电流幅值的年、季、月、日等时间分布进行了统计分析。结果表明,年平均负闪电频次占95.9%,正闪占4.1%,平均正闪电强度47.2 kA,负闪34.5 kA,总闪35.1 kA。夏季闪电最多,主要发生在白天;冬季闪电最少,主要发生在夜间。闪电频次月变化呈单峰型,7月闪电最多,12月最少,3-9月份闪电次数占全年闪电97.0%,7-8月为雷电高发期,6-9月白天闪电多于夜间,其他月份夜间多于白天。正闪电强度月变化大致呈"V"型,负闪电强度月变化幅度较小。闪电频次和强度日分布均呈单峰单谷型,最大值一般出现在清晨至上午气温相对较低的时段,最小值出现在气温相对较高的午后至傍晚时段。正闪电频次百分比月变化大致呈"U型",1月和12月份正闪百分比在30%以上,其他月份较低,日分布大致呈单峰单谷型,最大值在10-11时,最小值在14-15时。正闪电强度与气温高低基本呈反相关关系。其主要原因可能与空气密度有一定关系,具体原因有待进一步研究。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S19 雷电物理和防雷新技术——第十六届防雷减灾论坛》期刊2018-10-24）
王秀英,王军,欧建芳,黄志凤[4]（2018）在《累计单位时次内的地闪频次和雷电流幅值的数据统计分析及R实现》一文中研究指出为探究地域范围内云地闪电后1小时内的地闪频次与对应小时内平均雷电流幅值的关系,更加直观地展示地闪频次与雷电流幅值的相关关系,利用2013-2017年西宁市辖区云地闪数据,进行数据处理、分析,通过R语言实现统计分析在闪电定位监测数据中的应用,运用R实现地闪频次和雷电流幅值可视化。结果表明,累计时次内的地闪频次和雷电流幅时最大值具有显着的正相关,相关系数为0.856,并通过了Pearson相关性检验;拟合的回归模型能够解释雷电流幅值时最大值73%的方差,计算结果显示回归模型通过了回归参数检验与回归方程检验。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报》期刊2018-10-24）
朱海燕,刘海兵,张新兴[5]（2018）在《基于雷电监测数据的雷电流幅值累积概率分布特征》一文中研究指出利用江西省2006—2015年闪电定位系统监测资料,通过数理统计、回归分析等方法,分析江西省雷电流幅值概率以及雷电流幅值累积概率分布特征。结果表明:基于雷电监测数据获得的雷电流幅值累积概率分布拟合公式,一定程度上反映了江西省雷电流幅值累积概率变化特征。正、负极性雷电流幅值平均概率分布特征均表现出明显的堆积效应,且正极性的集中中心小于负极性;同时,正极性闪电相对负极性闪电出现大幅值的概率更高。负闪电实测曲线与拟合曲线完全一致,总闪电实测曲线与拟合曲线基本一致,拟合效果较负闪电稍差,较正闪电好。推导出的江西省正、负闪电和总闪电的雷电流幅值累积概率分布公式,对解决电力系统中由于雷电流幅值造成的雷击输电线路故障并采取有效的解决方案具有一定参考价值。(本文来源于《气象与减灾研究》期刊2018年03期）
赵淳,雷梦飞,王剑,姜文东,陈家宏[6]（2018）在《雷电流幅值累积概率分布曲线拟合方法》一文中研究指出为从雷电流幅值累积概率分布的统计散点中准确获得分布公式的参数,以残差平方和作为拟合结果优劣的衡量标准,提出了3种雷电流幅值累积概率分布曲线的拟合方法,即"中值电流"法、线性变换法和Levenberg-Marquardt法,前两者计算过程简单易于实现,后者鲁棒性强,计算开销也最大。计算实例表明:Levenberg-Marquardt法的拟合残差平方和最小,拟合曲线最贴近统计散点,"中值电流"法次之,线性变换法的拟合残差平方和较前两者高出1~2个数量级;Levenberg-Marquardt法迭代步数依赖于给定的初值,采用IEEE的推荐参数作初值,经过4~6轮迭代即可得到终值;将"中值电流"法的拟合结果作为初始值代入Levenberg-Marquardt法中,形成混合拟合方法,可加速迭代过程,保持拟合效果不变的前提下减少约26%的运算时间。综上,建议使用"中值电流"法与Levenberg-Marquardt法相结合的混合方法进行拟合。(本文来源于《高电压技术》期刊2018年05期）
鲁浩[7]（2017）在《雷电流幅值对单双地网变压器正变换过电压的影响》一文中研究指出阐述了配电变压器的接地方式及正变换过电压,用暂态分析软件ATP-EMTP对不同雷电流幅值对两种接地方式的正变换过电压进行了仿真验证,并针对性的提出了解决对策。(本文来源于《科技风》期刊2017年21期）
王学良,张科杰,余田野,汪姿荷[8]（2017）在《湖北地区云地闪电频次及雷电流幅值时间分布特征》一文中研究指出为进一步深入研究云地闪电频次及雷电流幅值随时间变化特征,为雷电防护工程设计和雷电灾害防御工作提供依据。根据湖北省2006年12月-2013年雷电定位系统(Lightning Location System,LLS)监测的相关资料,采用数理统计方法 ,对云地闪电频次和雷电流幅值的年、季、月、日等时间分布进行了统计分析。结果表明,年平均负闪电频次占95.9%,正闪占4.1%,平均正闪电强度47.2 kA,负闪34.5 kA,总闪35.1 kA。夏季闪电最多,主要发生在白天;冬季闪电最少,主要发生在夜间。闪电频次月变化呈单峰型,7月闪电最多,12月最少,3-9月份闪电次数占全年闪电97.0%,7-8月为雷电高发期,6-9月白天闪电多于夜间,其他月份夜间多于白天。正闪电强度月变化大致呈"V"型,负闪电强度月变化幅度较小。闪电频次和强度日分布均呈单峰单谷型,最大值一般出现在清晨至上午气温相对较低的时段,最小值出现在气温相对较高的午后至傍晚时段。正闪电频次百分比月变化大致呈"U"型,1月和12月份正闪百分比在30%以上,其他月份较低,日分布大致呈单峰单谷型,最大值在10-11时,最小值在14-15时。正闪电强度与气温高低呈负相关关系。其主要原因可能与空气密度有一定关系,具体原因有待进一步研究。(本文来源于《电瓷避雷器》期刊2017年03期）
赵淳,雷梦飞,陈家宏,谷山强,王佩[9]（2017）在《输电线路走廊雷电流幅值分布统计方法》一文中研究指出雷电参数沿线路呈现显着的差异性,单一的雷电流幅值累积概率分布公式不足以准确反映长线路走廊的实际情况。为进一步提高线路耐雷性能分析的精细化程度,提出一种精细化雷电流幅值累积概率分布统计方法。该方法在"网格法"基础上,根据网格雷电地闪次数逐步合并网格形成不同统计区段,分别统计拟合得出各区段内的雷电流幅值累积概率分布公式。研究结果显示以地闪2 000次为阀值划分统计区段较合理。采用分区段的雷电流幅值分布公式和全线路单一的分布公式相比较,两者造成110 kV杆塔反击跳闸率的差异达–0.093~0.181次/(100 km·a),而220 kV和500 kV杆塔的反击跳闸率差异较小;对500 kV杆塔的绕击跳闸率,在地面倾角不足10°时影响可忽略不计,在地面倾角为30°时差异达–13.2%~6.2%。(本文来源于《高电压技术》期刊2017年05期）
陶世银,蔡忠周[10]（2017）在《基于雷电流幅值分布的雷击建筑物物理损害概率计算方法》一文中研究指出应用《雷电防护第2部分:风险管理》(GB/T 21714.2)(以下均称规范)进行雷电灾害风险评估时,对雷击建筑物导致物理损害概率因子Pb的取值往往选择规范中给出的典型值,在实际应用中是不合理的。但在具体的雷电灾害风险评估时,各项目因其所在地域、地理环境、气象条件、雷电活动规律等不同而选取不同的Pb值。利用青海省地闪监测网监测的2008—2015年闪电监测数据,通过对不同幅值的雷电流幅值进行频次和累积概率的统计,运用最小二乘法对雷电流累积概率进行拟合,并利用SPSS软件对拟合相关性进行了检验。发现不同地区、不同类别的防雷措施均具有不同的Pb取值。因此,在雷电灾害风险评估时,通过对地闪监测数据统计、拟合、计算和选取Pb值,更能体现出被评估对象所在地的雷电活动规律,从而使雷电灾害风险评估更加科学化、精细化。(本文来源于《现代农业科技》期刊2017年02期）
雷电流幅值论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为研究北京地区雷电流幅值特征,以2009—2016年ADTD资料为样本,统计分析了电流强度的时空分布规律和电流幅值累积概率分布特性。研究结果表明:该期间北京地区共发生155 567次闪电,其中电流幅值为0～200 kA的闪电占全部的99.5%以上,从2012年起,该地区发生大于300 kA的闪电次数明显减少。正闪电流幅值分布范围较分散,平均电流强度为63.5 kA,最大幅值为953.9 kA,而负闪则相对集中,平均电流强度为33.9 kA,最大为992.7 k A。北京地区冬季雷暴以负极性为主,发生频次虽少,但平均强度更大。此外,总闪的电流幅值累积概率表达式主要受负闪影响,且采用IEEE工作组推荐的表达式更能客观反映北京地区雷电流幅值累积概率分布特征。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
雷电流幅值论文参考文献
[1].李婷,翟园,孙妍,高鸿.延安地区雷电流幅值累积概率分布特征及计算公式[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2019
[2].高金阁,刘燕,朴文.基于ADTD资料的北京地区雷电流幅值特征分析[J].暴雨灾害.2019
[3].王学良,张科杰,汪姿荷.云地闪电频次及雷电流幅值时间分布特征[C].第35届中国气象学会年会S19雷电物理和防雷新技术——第十六届防雷减灾论坛.2018
[4].王秀英,王军,欧建芳,黄志凤.累计单位时次内的地闪频次和雷电流幅值的数据统计分析及R实现[C].第35届中国气象学会年会S1灾害天气监测、分析与预报.2018
[5].朱海燕,刘海兵,张新兴.基于雷电监测数据的雷电流幅值累积概率分布特征[J].气象与减灾研究.2018
[6].赵淳,雷梦飞,王剑,姜文东,陈家宏.雷电流幅值累积概率分布曲线拟合方法[J].高电压技术.2018
[7].鲁浩.雷电流幅值对单双地网变压器正变换过电压的影响[J].科技风.2017
[8].王学良,张科杰,余田野,汪姿荷.湖北地区云地闪电频次及雷电流幅值时间分布特征[J].电瓷避雷器.2017
[9].赵淳,雷梦飞,陈家宏,谷山强,王佩.输电线路走廊雷电流幅值分布统计方法[J].高电压技术.2017
[10].陶世银,蔡忠周.基于雷电流幅值分布的雷击建筑物物理损害概率计算方法[J].现代农业科技.2017