雷电预警迈入深度学习时代：2 小时精准预报护航电网安全

国内电力科研团队研发的雷电 2 小时深度学习预报系统，通过 CNN-LSTM 混合神经网络模型，融合卫星云图、地面电场监测、地形数据、历史雷击记录等多源信息，实现雷电发生时间、位置、强度的精准预测，准确率达 85%，较传统数值预报模型提升 25 个百分点。该系统在国内某 500kV 变电站试点应用后，设备年雷击损坏次数从 3.2 次降至 0.4 次，暴雨季节电网供电可靠性提升至 99.98%，减少停电损失超 800 万元 / 年。

系统技术架构分为三层：数据采集层通过分布在 200 公里范围内的 32 个地面监测站，每 10 分钟采集一次电场强度、湿度、温度等数据，同步接收气象卫星的云图数据（分辨率 1 公里）；模型训练层采用 2018-2023 年的历史雷击数据（超 50 万条）训练神经网络，实现对积雨云发展阶段的识别（准确率 91%）、雷电发生概率的计算；应用层通过电网调度平台发布预警信息，支持分级预警（蓝色、黄色、橙色、红色），并联动变电站的防雷装置（如提前激活可控放电避雷针）。

文中详细解析模型的核心算法：CNN 网络负责提取云图中的空间特征（如积雨云轮廓、云层厚度），LSTM 网络处理时间序列数据（如电场强度变化趋势），两者融合后输出未来 2 小时的雷电风险热力图；对比不同地形（平原、山地、河谷）下的预报准确率差异（山地地区准确率 78%，平原地区 90%）；介绍系统的实时性优化 —— 通过边缘计算节点预处理数据，将预报结果生成时间缩短至 3 分钟，满足电网调度的实时性需求。还提及该系统已在国内 5 个省级电网推广应用，计划 2026 年接入国家电网调度中心，实现全国范围的雷电协同预警。