输电线路覆冰风险预警方法、装置、介质和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种输电线路覆冰风险预警方法、装置、介质和电子设备，其中所述方法包括：获取输电线路不同区段的气象预报数据；基于输电线路覆冰灾害分类器，对所述不同区段的气象预报数据进行处理以得到不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；基于所述不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，以及不同区段的权重值确定整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；基于整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，确定输电线路覆冰灾害预警等级。本公开的实施方案使得输电线路覆冰风险预警结果可靠性和准确性大为提高。

【技术实现步骤摘要】
输电线路覆冰风险预警方法、装置、介质和电子设备
本公开实施例涉及输电线
，尤其涉及一种输电线路覆冰风险预警方法，输电线路覆冰风险预警装置，以及实现输电线路覆冰风险预警方法的计算机可读存储介质和电子设备。
技术介绍
输电线路冬季易发生覆冰，易造成输电线路冰闪跳闸、倒塔断线等事故发生，严重影响了电网的安全稳定运行。因此，提前预测预警输电线路覆冰影响范围及程度，可以有效防止输电线路覆冰灾害事故发生，大力支撑输电线路安全稳定运行。目前，相关技术开展了输电线路覆冰预测方法研究，例如基于多元物理量(风力、温度、湿度、雨滴、气压等)数学模型的输电线路覆冰预测方法，通过对电力线受力影响的分析，结合导线本身覆冰的因素(导线结构、材料表面性能等)，实现对输电线路覆冰厚度的有效预测；又例如建立了基于诱导有序加权平均算子组合预测模型的输电线路覆冰厚度及质量的快速分析模型，充分考虑了电线悬挂高度、地形、电线直径、电线扭转、电线温度、风速、风偏、温度、湿度、光照强度、降雨强度和降雪强度等因素，实现了覆冰厚度及质量预测；再例如提出了一种基于气象和地形因子的输变电设备覆冰灾害实时监测和滚动预报方法，实现了不同区域覆冰厚度分布的定量预测。然而，目前的这些方案中模型中的参数获取不够精确，人工经验因素占据主要地位。因此，不具备较强的理论合理性，导致输电线路覆冰灾害预测结果的准确性较低。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种输电线路覆冰风险预警方法，输电线路覆冰风险预警装置，以及实现输电线路覆冰风险预警方法的计算机可读存储介质和电子设备。第一方面，本公开实施例提供了一种输电线路覆冰风险预警方法，包括：获取输电线路不同区段的气象预报数据；基于输电线路覆冰灾害分类器，对所述不同区段的气象预报数据进行处理以得到不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；基于所述不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，以及不同区段的权重值确定整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；基于整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，确定输电线路覆冰灾害预警等级。在本公开的一些实施例中，所述输电线路覆冰灾害分类器由以下方式确定：对所述输电线路发生覆冰灾害的内因进行分类，根据分类结果统计所述输电线路在各类别内因下历史覆冰灾害的历史气象数据；将所述输电线路依次划分为多个不同区段，确定各个区段在分类结果中对应的类别，以选择各个区段对应类别下的历史覆冰灾害的历史气象数据构成训练样本集；基于所述训练样本集，以及Adaboost集成学习算法形成所述输电线路覆冰灾害分类器。在本公开的一些实施例中，所述内因包括：输电线路各基杆塔的基础特征，该基础特征包括独立基础、桩基础和掏挖基础；输电线路电线直径、电线扭转、电线悬挂高度；输电线路处的地形地貌信息；所述气象数据包括以下任意一项或多项：降水量、风速、相对湿度、温度、气压、风偏、光照强度、降雪强度。在本公开的一些实施例中，所述基于所述训练样本集，以及Adaboost集成学习算法形成所述输电线路覆冰灾害分类器，包括：给定训练样本集其中输电线路发生覆冰灾害事故样本类别标签xi规定为1，未发生覆冰灾害事故样本类别标签xi为-1；i为训练样本索引号，Ωi为区段i，N为训练样本个数；T为弱分类器个数，即训练次数，其中弱分类器分类算法记为初始化训练样本的权值分布ωt(j)＝1/N,j＝1,2,...,N；t＝1,2,...,T；根据第t次的样本权值分布ωt(j)从原样本集中抽样，生成新的样本集合(t＝1,2,...,T)；根据训练弱分类器并根据此弱分类器对原样本集进行分类；计算所述弱分类器的分类错误率：上式中，计算所述弱分类器的权重系数更新样本权值分布：其中，是归一化因子，使得通过下式确定输电线路区段Ωi覆冰灾害最终分类器即输电线路覆冰灾害分类器：其中，函数为符号函数。在本公开的一些实施例中，基于输电线路覆冰灾害分类器，对所述不同区段的气象预报数据进行处理以得到不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，包括：基于以下公式计算得到输电线路区段Ωi的覆冰灾害预警结果xi：基于以下公式计算得到输电线路区段Ωi对应的置信度margin(Ωi,xi)：在本公开的一些实施例中，所述基于所述不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，以及不同区段对应的权重值确定整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，包括：整个输电线路的覆冰灾害预警结果X由以下公式确定：整个输电线路的覆冰灾害的置信度margin(Ω,X)由以下公式确定：其中，margin(Ω,X)∈[-1,1]，不同区段Ωi对应的权重值为θΩi。在本公开的一些实施例中，所述输电线路覆冰灾害预警等级具体由以下方式确定：在margin(Ω,X)>0.9时，为红色预警；在0.6<margin(Ω,X)≦0.9时，为橙色预警；在0.3<margin(Ω,X)≦0.6时，为黄色预警在margin(Ω,X)≦0.3时，为蓝色预警。第二方面，本公开实施例提供一种输电线路覆冰风险预警装置，包括：气象数据获取模块，用于获取输电线路不同区段的气象预报数据；输电线路区段预警模块，用于基于输电线路覆冰灾害分类器，对所述不同区段的气象预报数据进行处理以得到不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；输电线路预警模块，用于基于所述不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，以及不同区段的权重值确定整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；预警等级确定模块，用于基于整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，确定输电线路覆冰灾害预警等级。第三方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述输电线路覆冰风险预警方法的步骤。第四方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任一实施例所述输电线路覆冰风险预警方法的步骤。本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：本公开实施例中，获取输电线路不同区段的气象预报数据，基于输电线路覆冰灾害分类器，对所述不同区段的气象预报数据进行处理以得到不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，基于所述不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，以及不同区段的权重值确定整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，基于整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，确定输电线路覆冰灾害预警等级。本实施例的方案获取输电线路不同区段的气象预报数据结合覆本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路覆冰风险预警方法，其特征在于，包括：/n获取输电线路不同区段的气象预报数据；/n基于输电线路覆冰灾害分类器，对所述不同区段的气象预报数据进行处理以得到不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；/n基于所述不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，以及不同区段的权重值确定整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；/n基于整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，确定输电线路覆冰灾害预警等级。/n

【技术特征摘要】
1.一种输电线路覆冰风险预警方法，其特征在于，包括：
获取输电线路不同区段的气象预报数据；
基于输电线路覆冰灾害分类器，对所述不同区段的气象预报数据进行处理以得到不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；
基于所述不同区段的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，以及不同区段的权重值确定整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度；
基于整个输电线路的覆冰灾害预警结果和对应的置信度，确定输电线路覆冰灾害预警等级。


2.根据权利要求1所述的输电线路覆冰风险预警方法，其特征在于，所述输电线路覆冰灾害分类器由以下方式确定：
对所述输电线路发生覆冰灾害的内因进行分类，根据分类结果统计所述输电线路在各类别内因下历史覆冰灾害的历史气象数据；
将所述输电线路依次划分为多个不同区段，确定各个区段在分类结果中对应的类别，以选择各个区段对应类别下的历史覆冰灾害的历史气象数据构成训练样本集；
基于所述训练样本集，以及Adaboost集成学习算法形成所述输电线路覆冰灾害分类器。


3.根据权利要求2所述的输电线路覆冰风险预警方法，其特征在于，所述内因包括：输电线路各基杆塔的基础特征，该基础特征包括独立基础、桩基础和掏挖基础；输电线路电线直径、电线扭转、电线悬挂高度；输电线路处的地形地貌信息；
所述气象数据包括以下任意一项或多项：降水量、风速、相对湿度、温度、气压、风偏、光照强度、降雪强度。


4.根据权利要求2或3所述的输电线路覆冰风险预警方法，其特征在于，所述基于所述训练样本集，以及Adaboost集成学习算法形成所述输电线路覆冰灾害分类器，包括：
给定训练样本集其中输电线路发生覆冰灾害事故样本类别标签xi规定为1，未发生覆冰灾害事故样本类别标签xi为-1；i为训练样本索引号，Ωi为区段i，N为训练样本个数；T为弱分类器个数，即训练次数，其中弱分类器分类算法记为
初始化训练样本的权值分布ωt(j)＝1/N,j＝1,2,...,N；t＝1,2,...,T；
根据第t次的样本权值分布ωt(j)从原样本集中抽样，生成新的样本集合
根据训练弱分类器并根据此弱分类器对原样本集进行分类；
计算所述弱分类器的分类错误率：



上式中，
计算所述弱分类器的权重系数
更新样本权值分布：



其中，是归一化因子，使得
通过下式确定输电线路区段Ωi覆冰灾害最终分类器即输电线路覆冰灾害分类器：



其中，函数为符号函数。...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶钰，冯涛，蔡泽林，郭俊，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43