CN104239739A - 一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法与系统 - Google Patents

Abstract

由于规程推荐、IEEE推荐的雷电流幅值概率分布函数在计算雷击跳闸率都与实际雷电流幅值概率分布有一定偏差，为了改善该情况，本发明公开了一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，该方法采用数值分析的方法来分段拟合雷电流幅值概率分布函数，并进行连续性修正，这样得到的雷电流幅值概率分布函数曲线与实际雷电流幅值概率曲线的相关性最强。众所周知，雷电流幅值概率分布函数是计算输电线路雷击跳闸率的重要计算参数，其取值的准确性直接影响到雷击跳闸率的计算结果的准确性。所以通过本发明公开的拟合方法，可以得到更为准确的雷击跳闸率，为电力运行部门划定区域电网防雷薄弱区提供运行参考。

Description

一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法与系统

技术领域

本发明涉及数据拟合的技术领域，特别涉及一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法与系统。

背景技术

在电力系统的各项事故中,输电线路的故障占大部分,其中高压输电线路的故障又以雷击故障为主。我国计算雷击跳闸率所使用的雷电参数包括雷暴日、地闪密度、雷电流幅值概率函数，这些参数都是防雷工作中用来表示雷电活动强弱特征的重要基础数据。雷电流幅值概率分布函数(即超过雷电流I的概率)是计算输电线路雷击跳闸率的重要计算参数，其取值的准确性直接影响到雷击跳闸率的计算结果的准确性。但是国内外的雷电流幅值分布表达式是不同。电力行业标准DL/T620—1997《交流电气装置的过电压保护和绝缘配合》推荐(规程法推荐)，一般地区雷电流幅值的累积概率P的计算公式为：

lgP＝-I/88    (1)

式中，P为雷电流幅值概率，I为雷电流幅值大小。

对于我国的西北、内蒙古等雷电活动较弱的地区，由于雷电流赋值较小，雷电流幅值的累积概率计算公式如公式(2)所示：

lgP＝-I/44    (2)

而IEEE推荐曲线函数表达式如式(3)：

$P=\frac{1}{1+{\left(\frac{I}{31}\right)}^{2.6}}---\left(3\right)$

具体地区雷电定位系统为根据，对IEEE推荐公式针对具体地区进行改进，改进公式(4)所示。这种拟合方法已经推广到全国，运用到实际线路雷击跳闸率的计算中。

$P(>I_p)=\frac{1}{1+{(I_p/a)}^b}---\left(4\right)$

式中，I_P为雷电流幅值大小，I_P∈(2,200]kA。

系数a，b确定：a值表示中值电流，即雷电流幅值概率为50％的点。随着a增大，中值电流增大，反映出某一地区的雷电流幅值普遍较大。b值影响着曲线的陡度，随着b值增大，中值电流附近(约15～35kA)的曲线变陡，两端的曲线(0～15kA以及大于35kA的雷电流)变化变缓。因为不同地区的地形特殊性，所监测的雷电流幅值数据不同，因此所确定的a、b不同，具体的雷电流幅值概率分布函数曲线表达式也会不同。

以广东某地区1999～2008年10年雷电流幅值数据为基础，根据公式(4)，拟合出该地区的雷电流幅值概率计算公式如公式(5)所示：

$P(>I_p)=\frac{1}{1+{(I_p/25.8)}^{2.45}}---\left(5\right)$

其中：a＝25.8，b＝2.45。

将规程推荐公式，IEEE推荐公式和根据公式(4)拟合的广东某地区雷电流幅值概率分布函数分别和统计的该地区自然概率分布曲线进行对比，对比结果如图1所示。

从图1可以看出，相对于规程推荐函数和IEEE推荐函数，根据现有文献拟合得出的广东某地区雷电流幅值概率分布函数(IEEE改进公式)与实测值相关性最好。但误差仍然存在，在中值电流附近的概率与实际值存在一定的偏差，比实际值略大。

另外，数据拟合是一种重要的数据处理方法，其中最常用的是多项式曲线拟合。然而当数据点较多时，多项式阶数太低，拟合精度和效果不太理想，要提高拟合精度和效果就需要提高曲线阶数，但阶数太高又带来计算上的复杂性及其他方面的不利。因此，如果只采用一种多项式曲线函数拟合较多的数据点，难以取得较好的拟合精度和效果。

发明内容

本发明的第一个目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法。该方法可准确地得出具体地区的雷电流幅值概率分布函数曲线，并基于该函数对线路的雷击跳闸率进行计算，准确地为电力部门划定区域电网防雷薄弱区提供直接数据参考。

本发明的另一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合系统。

本发明的第一个目的通过下述技术方案实现：

一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，包括下列步骤：

S1、通过雷电定位系统采集的原始数据拟合出雷电流幅值概率分布函数曲线；

S2、在上述拟合出的雷电流幅值概率分布函数曲线上找到曲线的拐点，并以拐点作为曲线的区间分段点；

S3、通过插值方法分别对各区间段曲线进行函数逼近，得到雷电流幅值概率分布函数；

S4、在区间分段点上对雷电流幅值概率分布函数进行连续化处理。

优选的，步骤S1中所述的雷电定位系统原始数据是依据GPS系统建立的统一时间的雷电定位系统对雷电活动特征提供的基础数据，能实时获取雷击的时间、位置、雷电流的幅值和极性以及回击次数。

优选的，步骤S2中所述雷电流幅值概率分布函数曲线的拐点通过求解被拟合函数的不可导点得到，被拟合函数出现不可导的点即为拐点。

优选的，步骤S3中所述插值方法包括hermite插值、lagrange插值、newton插值、分段多项式插值。

优选的，所述的hermite插值方法具体为：

已知区间上两端点x0、x1，两端点间Hermite插值函数可以用基函数的方法表示：

H(x)＝y₀α₀(x)+y₁α₁(x)+m₀β₀(x)+m₁β₁(x)，x∈(x0，x1]

其中，

${\mathrm{\α}}_0\left(x\right)=(1+2\frac{x-x_0}{x_1-x_0}){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\α}}_1\left(x\right)=(1+2\frac{x_1-x}{x_1-x_0}){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\β}}_0\left(x\right)=(x-x_0){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\β}}_1\left(x\right)=(x-x_1){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

由以上两式得此区间段的雷电流幅值概率分布多项式。

优选的，步骤S4中所述的区间分段点的连续性处理具体是通过改变区间分段点的取值范围，使得区间分段点两侧的左极限和右极限相等，进而达到函数连续。

本发明的另一个目的通过下述技术方案实现：

一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合系统，包括下列装置：

雷电流幅值概率分布函数曲线拟合装置，该装置通过雷电定位系统采集的原始数据拟合出雷电流幅值概率分布函数曲线；

曲线拐点求解装置，该装置在上述拟合出的雷电流幅值概率分布函数曲线上找到曲线的拐点，并以拐点作为曲线的区间分段点；

雷电流幅值概率分布函数插值计算装置，该装置通过插值方法分别对各区间段曲线进行函数逼近，得到雷电流幅值概率分布函数；

曲线拐点连续化处理装置，该装置在区间分段点上对雷电流幅值概率分布函数进行连续化处理。

优选的，所述雷电流幅值概率分布函数曲线拟合装置中的雷电定位系统原始数据是依据GPS系统建立的统一时间的雷电定位系统对雷电活动特征提供的基础数据，能实时获取雷击的时间、位置、雷电流的幅值和极性以及回击次数。

所述曲线拐点求解装置中雷电流幅值概率分布函数曲线的拐点通过求解被拟合函数的不可导点得到，被拟合函数出现不可导的点即为拐点。

优选的，所述雷电流幅值概率分布函数插值计算装置中插值方法包括hermite插值、lagrange插值、newton插值、分段多项式插值；

其中所述hermite插值方法具体为：

已知区间上两端点x0、x1，两端点间Hermite插值函数可以用基函数的方法表示：

H(x)＝y₀α₀(x)+y₁α₁(x)+m₀β₀(x)+m₁β₁(x)，x∈(x0，x1]

其中，

${\mathrm{\α}}_0\left(x\right)=(1+2\frac{x-x_0}{x_1-x_0}){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\α}}_1\left(x\right)=(1+2\frac{x_1-x}{x_1-x_0}){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\β}}_0\left(x\right)=(x-x_0){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\β}}_1\left(x\right)=(x-x_1){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

由以上两式得此区间段的雷电流幅值概率分布多项式。

优选的，所述曲线拐点连续化处理装置中区间分段点的连续性处理具体是通过改变区间分段点的取值范围，使得区间分段点两侧的左极限和右极限相等，进而达到函数连续。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

(1)本发明采用分段曲线拟合的方法，很好地解决多项式曲线拟合难以取得较好的拟合精度和效果这个问题。

(2)本发明采用分段拟合方法拟合复杂的雷电流幅值分布函数时，实现在拟合区间内实现最佳逼近，虽然在区间边界上可能不会满足连续性和可导性，但可以以牺牲拟合曲线与自然分布的相关性为代价在区间边界上做连续化处理。

(3)本发明采用分段拟合得出的公式在所有曲线中误差是最小的，对比规程推荐公式及IEEE改进公式，使用该方法拟合的公式误差最小，与实际统计数据相关性最好。

(4)在雷击跳闸率的计算中，基于分段拟合的雷电流幅值概率分布函数，计算广东某地区110kV、220kV输电线路雷击跳闸率，计算的结果与当地实际运行数据较相符，误差较小。

附图说明

图1是各雷电流幅值概率分布函数与实测值对比；

图2是本实施例一中一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法的步骤流程图；

图3是本实施例一中拐点存在的折线段BC的判别示意图；

图4是本实施例一中广东某地区雷电流幅值自然分布曲线图；

图5是本实施例一中拟合函数表达式曲线图；

图6是本实施例一中各拟合曲线与实测值的比较示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

请参见图2，图2是一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法的步骤流程图。图2所示的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，该方法通过分段曲线拟合的方式更为准确地得出具体地区的雷电流幅值概率分布函数曲线，并基于该函数对线路的雷击跳闸率进行计算，准确地为电力部门划定区域电网防雷薄弱区提供直接数据参考。

本实施例采用的技术解决方案是：

1.雷电流幅值概率分布函数曲线分段点的确定

雷电流幅值概率是表征雷电活动频度,计算雷击闪络率的必要参数。雷电流幅值概率分布函数曲线能够让我们直观的研究雷电流幅值概率。雷电流幅值概率分布函数曲线是否准确，其拐点至关重要。曲线拐点是图形弯曲的分界点，决定了曲线的趋势和走向。然而，在数据中拐点的信息很难获得准确的定位，往往在原始数据中没有明确包含曲线的拐点信息。对于像雷电数据这样的离散数据点曲线没有惟一的精确拐点存在，因此可以通过数值分析的办法来得到科学合理的拐点信息。

由于转角的凸凹特征由两个不共线矢量的叉积决定，故对于拐点存在区间的判别，可通过对曲线相邻4点(O，P，Q，R)进行判断来实现。具体如图3所示。

由这4个有序点可形成3个有序矢量(OP，PQ，QR)，这3个有序矢量可形成两个有序的矢量叉积。所以拐点存在的充要条件就是曲线凹向改变，即：

(OP×PQ)·(PQ×QR)<0    (6)

由图2可知，当两个相邻矢量叉积符号为负时，则存在拐点，这个拐点就在两个矢量叉积的共享边PQ区间上，结点S为这段曲线的理论拐点。拐点是曲线弯曲的分界点，用拐点作为曲线的分段点可以确保数据曲线弯曲的连续性。由上式(7)、(8)可得此区间段的雷电流幅值概率分布多项式。3.雷电流幅值概率分布函数分段拟合实例分析采用分段拟合方法拟合复杂的雷电流幅值分布函数时，可以在拟合区间内实现最佳逼近，但在区间边界上却可能不会满足连续性和可导性，这就需要进行连续化处理，但牺牲了拟合曲线与自然分布的相关性。以广东某地区99～08年10年雷电流幅值数据为例，进行分段拟合。以广东某地区雷电定位数据为例，对广东某地区雷电流幅值自然分布曲线进行分段点的确定，分布曲线如图4所示。

2.分别对各区间段进行拟合

已知曲线拐点处的函数值和导数值，对区间里的数据作插值多项式时，盲目使用多的插值节点去构造高次的插值多项式，这不是正确的计算路线。计算实践表明，4次或者5次以上的插值已很少使用。而且，节点越多，舍入误差的影响也不能忽视，用Hermite插值方法可以解决拐点中合导数值的插值问题。

已知区间内两点x₀、x₁，两点Hermite插值函数可以用基函数的方法表示：

H(x)＝y₀α₀(x)+y₁α₁(x)+m₀β₀(x)+m₁β₁(x)x∈(x₀，x₁]    (7)

其中：

${\mathrm{\&alpha;}}_0\left(x\right)=(1+2\frac{x-x_0}{x_1-x_0}){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&alpha;}}_1\left(x\right)=(1+2\frac{x_1-x}{x_1-x_0}){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&beta;}}_0\left(x\right)=(x-x_0){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&beta;}}_1\left(x\right)=(x-x_1){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2---\left(8\right)$

由上式(7)、(8)可得此区间段的雷电流幅值概率分布多项式。

3.雷电流幅值概率分布函数分段拟合实例分析

采用分段拟合方法拟合复杂的雷电流幅值分布函数时，可以在拟合区间内实现最佳逼近，但在区间边界上却可能不会满足连续性和可导性，这就需要进行连续化处理，但牺牲了拟合曲线与自然分布的相关性。以广东某地区99～08年10年雷电流幅值数据为例，进行分段拟合。以广东某地区雷电定位数据为例，对广东某地区雷电流幅值自然分布曲线进行分段点的确定，分布曲线如图4所示。

从图4可以初步判断，在I＝13kA和30kA点附近，被拟合函数出现不可导的点即拐点，不可导的点的存在是造成采用IEEE改进方法进行拟合时，这些点之间的曲线相关性太差的主要原因。因此，初步以I＝13kA和30kA为分段点，将曲线分为(0，13]、(13，30]、(30，∞]这三个区间进行分段拟合。

通过式(7)和(8)可得拟合的雷电流幅值的累积概率分布的函数表达式为：

$P=\left\{\begin{array}{cc}0.996+3\&times;{10}^{-3}I-{10}^{-3}{I}^2-1.7\&times;{10}^{-5}{I}^3& I\&Element;\left(\mathrm{0,13}\right]\\ 1.254-3.5\&times;{10}^{-2}I-1.15\&times;{10}^{-5}{I}^2+5.15\&times;{10}^{-6}{I}^3& I\&Element;\left(\mathrm{13,30}\right]\\ 0.59-1.4\&times;{10}^{-2}I+1.05\&times;{10}^{-4}{I}^2-2.53\&times;{10}^{-7}{I}^3& I\&Element;(30,\&infin;]\end{array}\right.---\left(9\right)$

将公式(9)所示函数绘制得到的曲线图如图5所示。

从图5可以看出，拟合函数基本与自然分布曲线吻合，但在13kA和30kA处出现了不连续的点，因此，需要对函数进行连续化处理，但牺牲了函数的相关性，连续化处理后的函数表达式如下：

$P=\left\{\begin{array}{cc}1+3\&times;{10}^{-3}I-{10}^{-3}{I}^2-1.7\&times;{10}^{-5}{I}^3& I\&Element;\left(\mathrm{0,12.95}\right]\\ 1.276-3.5\&times;{10}^{-2}I-1.15\&times;{10}^{-5}{I}^2+5.15\&times;{10}^{-6}{I}^3& I\&Element;(\mathrm{12.95,30}.1]\\ 0.595-1.4\&times;{10}^{-2}I+1.05\&times;{10}^{-4}{I}^2-2.53\&times;{10}^{-7}{I}^3& I\&Element;(30.1,\&infin;]\end{array}\right.---\left(10\right)$

4、拟合结果分析

将自然概率曲线与该方法拟合的公式、规程方法推荐公式、IEEE改进公式拟合曲线进行对比分析，曲线对比如图5所示。

从图6中可以看出，四条曲线的变化趋势是大致相同，规程推荐的公式在四条曲线中的误差最大，在I∈(0，21.1]kA时它的曲线概率比自然概率小，在I∈(21.1，200]kA时比自然概率大。IEEE改进的公式在I∈(0，12.9]kA时与自然概率相关性较好，但当I∈(12.9，200]kA时IEEE改进公式曲线概率比自然概率大。而使用该方法拟合的公式在所有曲线中误差是最小的，对比规程推荐公式及IEEE改进公式，使用该方法拟合的公式误差最小，与实际统计数据相关性最好。

5、该拟合方法的应用

为了进一步验证拟合的雷电流幅值概率分布函数的与实际情况较相符的特性，本节运用拟合得到的函数多项式，计算广东某地区典型线路的雷击跳闸率，并与规程、IEEE推荐法进行对比。

规程法中，雷击跳闸率计算公式为：

N＝N_Lη(gP₁+P_αP₂)    (11)

其中N_L为每100km每年雷击线路的次数，η为建弧率，g为击杆率，P_a为绕击率，P₁为雷电流超过直击耐雷水平的概率，P₂为雷电流超过绕击耐雷水平的概率。

N_L的计算公式为：

N_L＝N_g(b+4h)/10    (12)

式中：N_g＝γT_d，落雷密度γ的定义为每km²每个雷电日的地面落雷次数，T_d为平均雷暴日，b为两避雷线之间的距离，h为避雷线或者导线的平均高度。

我国规程推荐40雷暴日地区γ取0.07次/(km²·a)。在依靠人工观察雷电活动的情况下，国际大电网会议推荐使用公式N_g＝0.023T_d ^1.3，IEEE推荐的经验公式N_g＝0.04T_d ^1.25。我们可以采用IEEE推荐公式计算N_g。根据气象部门近30年的雷电活动统计数据，该地区近30年的年均雷暴日为77～87天，则可取为80天，计算所得的N_g为9.57次/(km²·a)。

广东某地区地势东南高、西北低。地貌以丘陵台地、冲击平原为主，山地占6.2％。经计算，珠三角各电压等级的典型杆塔的危险雷电流区间如表1所示。

表1  不同电压等级输电线路的危险雷电流区间

运用规程法计算雷击跳闸率时，除了P₁、P₂、T_d、γ外其他参数均由线路和杆塔的结构参数所决定，而P₁和P₂需要由雷电流幅值概率分布函数计算得到。运用规程法、IEEE改进方法和分段拟合三种不同方法计算P₁、P₂，计算结果如表2所示。

表2  3种方法下参数P1、P2的计算结果

	规程法	IEEE改进	分段拟合
				P1	35.11％	25.46％	18.54％
P2	14.69％	11.53％	12.53％

分别将三种不同方法计算所得P₁、P₂代入到公式(11)中，计算广东某地区110kV、220kV和500kV三种不同电压等级的雷击跳闸率，并与实测值进行对比分析，结果如表3所示。

表3  不同方法下3种电压等级的雷击跳闸率

由表3可知，对于110kV和220kV的输电线路，采用该方法方法拟合得到的雷电流幅值概率函数计算所得的雷击跳闸率与实际情况最相符。由于在计算线路的雷击跳闸率时，耐雷水平值取为各电压等级下的最小值，而往往有些线路的反击耐雷水平和绕击耐雷水平大于分段拟合的取值，导致分段拟合的跳闸率计算结果要大于实际值。根据运行经验，采用规程法计算所得的500kV线路雷击跳闸率与实际值的偏差较大，所以由分段拟合计算所得的500kV线路雷击跳闸率不具参考价值。

实施例二

本实施例中公开了一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合系统，具体包括下列装置：

1、雷电流幅值概率分布函数曲线拟合装置，

该装置通过雷电定位系统采集的原始数据拟合出雷电流幅值概率分布函数曲线；

该装置中的雷电定位系统原始数据是依据GPS系统建立的统一时间的雷电定位系统对雷电活动特征提供的基础数据，能实时获取雷击的时间、位置、雷电流的幅值和极性以及回击次数。

2、曲线拐点求解装置，

该装置在上述拟合出的雷电流幅值概率分布函数曲线上找到曲线的拐点，并以拐点作为曲线的区间分段点；

该装置中雷电流幅值概率分布函数曲线的拐点通过求解被拟合函数的不可导点得到，被拟合函数出现不可导的点即为拐点。

3、雷电流幅值概率分布函数插值计算装置，

该装置通过插值方法分别对各区间段曲线进行函数逼近，得到雷电流幅值概率分布函数；

该装置中插值方法包括hermite插值、lagrange插值、newton插值、分段多项式插值；

其中所述hermite插值方法具体为：

已知区间上两端点x0、x1，两端点间Hermite插值函数可以用基函数的方法表示：

H(x)＝y₀α₀(x)+y₁α₁(x)+m₀β₀(x)+m₁β₁(x)，x∈(x0，x1]    (7)

其中，

${\mathrm{\&alpha;}}_0\left(x\right)=(1+2\frac{x-x_0}{x_1-x_0}){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&alpha;}}_1\left(x\right)=(1+2\frac{x_1-x}{x_1-x_0}){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&beta;}}_0\left(x\right)=(x-x_0){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&beta;}}_1\left(x\right)=(x-x_1){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2---\left(8\right)$

由以上两式得此区间段的雷电流幅值概率分布多项式。

4、曲线拐点连续化处理装置，该装置在区间分段点上对雷电流幅值概率分布函数进行连续化处理。

该装置中区间分段点的连续性处理具体是通过改变区间分段点的取值范围，使得区间分段点两侧的左极限和右极限相等，进而达到函数连续。

值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个装置和单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各装置和单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，其特征在于，包括下列步骤：

S1、通过雷电定位系统采集的原始数据拟合出雷电流幅值概率分布函数曲线；

S2、在上述拟合出的雷电流幅值概率分布函数曲线上找到曲线的拐点，并以拐点作为曲线的区间分段点；

S3、通过插值方法分别对各区间段曲线进行函数逼近，得到雷电流幅值概率分布函数；

S4、在区间分段点上对雷电流幅值概率分布函数进行连续化处理。

2.根据权利要求1所述的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，其特征在于：

步骤S1中所述的雷电定位系统原始数据是依据GPS系统建立的统一时间的雷电定位系统对雷电活动特征提供的基础数据，能实时获取雷击的时间、位置、雷电流的幅值和极性以及回击次数。

3.根据权利要求1所述的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，其特征在于：

步骤S2中所述雷电流幅值概率分布函数曲线的拐点通过求解被拟合函数的不可导点得到，被拟合函数出现不可导的点即为拐点。

4.根据权利要求1所述的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，其特征在于：

步骤S3中所述插值方法包括hermite插值、lagrange插值、newton插值、分段多项式插值。

5.根据权利要求4所述的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，其特征在于，所述的hermite插值方法具体为：

已知区间上两端点x0、x1，两端点间Hermite插值函数可以用基函数的方法表示：

H(x)＝y₀α₀(x)+y₁α₁(x)+m₀β₀(x)+m₁β₁(x)，x∈(x0，x1]

其中，

${\mathrm{\&alpha;}}_0\left(x\right)=(1+2\frac{x-x_0}{x_1-x_0}){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&alpha;}}_1\left(x\right)=(1+2\frac{x_1-x}{x_1-x_0}){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&beta;}}_0\left(x\right)=(x-x_0){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&beta;}}_1\left(x\right)=(x-x_1){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

由以上两式得此区间段的雷电流幅值概率分布多项式。

6.根据权利要求1所述的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合方法，其特征在于：

步骤S4中所述的区间分段点的连续性处理具体是通过改变区间分段点的取值范围，使得区间分段点两侧的左极限和右极限相等，进而达到函数连续。

7.一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合系统，其特征在于，包括下列装置：

雷电流幅值概率分布函数曲线拟合装置，该装置通过雷电定位系统采集的原始数据拟合出雷电流幅值概率分布函数曲线；

曲线拐点求解装置，该装置在上述拟合出的雷电流幅值概率分布函数曲线上找到曲线的拐点，并以拐点作为曲线的区间分段点；

雷电流幅值概率分布函数插值计算装置，该装置通过插值方法分别对各区间段曲线进行函数逼近，得到雷电流幅值概率分布函数；

曲线拐点连续化处理装置，该装置在区间分段点上对雷电流幅值概率分布函数进行连续化处理。

8.根据权利要求7所述的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合系统，其特征在于：

所述雷电流幅值概率分布函数曲线拟合装置中的雷电定位系统原始数据是依据GPS系统建立的统一时间的雷电定位系统对雷电活动特征提供的基础数据，能实时获取雷击的时间、位置、雷电流的幅值和极性以及回击次数。

所述曲线拐点求解装置中雷电流幅值概率分布函数曲线的拐点通过求解被拟合函数的不可导点得到，被拟合函数出现不可导的点即为拐点。

9.根据权利要求7所述的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合系统，其特征在于：

所述雷电流幅值概率分布函数插值计算装置中插值方法包括hermite插值、lagrange插值、newton插值、分段多项式插值；

其中所述hermite插值方法具体为：

已知区间上两端点x0、x1，两端点间Hermite插值函数可以用基函数的方法表示：

H(x)＝y₀α₀(x)+y₁α₁(x)+m₀β₀(x)+m₁β₁(x)，x∈(x0，x1]

其中，

${\mathrm{\&alpha;}}_0\left(x\right)=(1+2\frac{x-x_0}{x_1-x_0}){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&alpha;}}_1\left(x\right)=(1+2\frac{x_1-x}{x_1-x_0}){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&beta;}}_0\left(x\right)=(x-x_0){\left(\frac{x_1-x}{x_1-x_0}\right)}^2$

${\mathrm{\&beta;}}_1\left(x\right)=(x-x_1){\left(\frac{x-x_0}{x_1-x_0}\right)}^2$

由以上两式得此区间段的雷电流幅值概率分布多项式。

10.根据权利要求7所述的一种雷电流幅值概率分布函数的分段拟合系统，其特征在于：

所述曲线拐点连续化处理装置中区间分段点的连续性处理具体是通过改变区间分段点的取值范围，使得区间分段点两侧的左极限和右极限相等，进而达到函数连续。