【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及关键基础设施风险评估领域，具体涉及一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法。
技术介绍
1、本节中的陈述仅提供与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。
2、减少化石能源消费、削减温室气体排放已经成为全球应对气候变化的共识。光伏电站项目已经成为重要的清洁能源基础设施。然而气候变化导致台风、洪涝、山火、极端温度等灾害事件频发，给光伏项目的建设和运维造成极大的风险。极端气候灾害不仅造成光伏项目本身的严重损失，还会通过电力部门与其他部分、其他地区的网络联结对更大范围的社会经济系统造成严重的系统性级联风险。
3、为了保障光伏基础设施的安全，亟需在光伏项目规划、建设与运维等不同阶段开展自然灾害风险综合评估，以精准把握自然灾害风险强度，为风险识别、监测与预警提供精准信息。
4、然而，当前的光伏项目自然灾害风险评估的主要方法包括综合指标法和机理模型法。其中，综合指标法在指标的选取、权重的确定方面存在很强的主观性；机理模型法由于受限于数据的可获取性以及模型验证等难题，它的应用仅仅局限于小尺度、单部门的风险评估，在光伏项目自然灾害引发的社会经济系统性级联风险的评估方面存在不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：针对现有技术中存在的问题，提供了一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，首先利用灾害文本大数据深度挖掘大样本历史灾害事件蕴藏的风险组成要素的微观因果结构，绘制泛化的光伏项目自然灾害风险知识图谱；再基于知识图谱和复杂网
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，包括：
4、步骤s1：利用灾害文本大数据深度挖掘大样本历史灾害事件蕴藏的风险组成要素的微观因果结构，绘制泛化的光伏项目自然灾害风险知识图谱；
5、步骤s2：基于光伏项目自然灾害风险知识图谱和复杂网络视角，通过计算机仿真刻画复合风险系统的动力学过程，识别风险传导的关键节点与主要路径；
6、步骤s3：最后基于风险传导的关键节点和主要路径，构建基于贝叶斯网络的光伏项目自然灾害风险评估模型。
7、进一步地，所述步骤s1，包括：
8、步骤s11：以光伏灾害为关键词，利用网络爬虫按关键词自动抓取国内外主流门户网站、社交媒体以及官方报告关于全球范围内光伏灾害的文本大数据，构建光伏项目自然灾害文本大数据语料库；
9、步骤s12：通过数据洗清、分词、词性标注、去停用词开展灾害文本语料的预处理；
10、步骤s13：将经过预处理的光伏项目自然灾害文本大数据语料划分为训练集和测试集；
11、步骤s14：构建神经网络模型抽取致灾因子之间、承灾体之间、致灾因子与承灾因子之间的微观因果关系结构，通过因果关系的抽象与泛化，绘制一般化的光伏项目自然灾害风险知识图谱。
12、进一步地，所述步骤s2，包括：
13、依据光伏项目自然灾害风险知识图谱，基于gephi复杂网络建模与分析软件平台，通过计算机仿真实现光伏项目自然灾害风险网络的可视化模拟，刻画光伏项目自然灾害与社会-经济-生态复杂系统耦合的动力学过程，追踪灾害风险在不同系统、不同部门之间风险传导的关键节点与主要路径。
14、进一步地，所述关键节点的识别，包括如下步骤：
15、综合选取各网络分析指标量化节点重要性，识别风险传导的关键节点；所述网络分析指标，包括：度中心性、节点子网数、接近中心性、介数中心性。
16、进一步地，所述度中心性是网络节点重要性评价的基础指标，节点的度值与其重要程度成正比；节点的度值等于与该节点连通的边数量之和，计算公式如下：
17、
18、式中：dci为节点度中心性，σij为节点i与节点j之间的边的数目；n为节点总数；
19、所述节点子网数是网络中经过该事件的所有路径事件数量之和，该指标表征灾害事件后果的严重性，指标值越大，事件致灾度越高；
20、所述接近中心性表示网络中节点与其他节点的平均距离，节点接近中心性的值越大，该节点重要性越高，计算公式如下：
21、
22、式中：cci为节点接近中心性，dij为以节点i为起点，节点j为终点的最短路径中所含边的数量；
23、所述介数中心性表示连接网络所有节点对的最短路径中，经过某一节点的最短路径数目，计算公式如下：
24、
25、式中：bci为节点介数中心性，σ(s，t)为节点s与节点t之间最短路径的总数；σ(s，t|v)为节点s到节点t经过节点v的最短路径数目；节点介数中心性值越高，表明其对整个网络控制作用越强。
26、进一步地，所述主要路径的识别，包括：
27、综合选取边介数、连通度、平均路径长度3个指标量化风险网络边的脆弱度代表路径的重要性，识别风险传导的主要路径。
28、进一步地，所述边介数是网络中通过该边的最短路径数目，边介数越大，则该边对网络抗毁性影响也越大，边介数的计算公式如下：
29、
30、式中：bi为边i的边介数，njk(i)为节点j和k之间经过边i的路径数目；
31、所述连通度表示某起始节点能够连通的节点数和总节点数的比值，计算公式如下：
32、
33、式中：h为连通度，ni为从i节点出发能连通的节点数；
34、所述平均路径长度表示原生灾害事件i到其他所有次生灾害事件j的距离，网络的平均灾害路径度越大，该边的重要性也就越大，计算公式如下：
35、
36、式中：l为平均路径长度，dij为节点i与j之间的最短距离。
37、进一步地，所述风险网络边的脆弱度越大代表边的重要性越强，计算公式如下：
38、
39、式中：vi为边i的脆弱度，k为该灾害链中边的总数，li、hi分别为网络除去边i后的平均路径长度、连通度。
40、进一步地，所述步骤s3，包括：
41、步骤s31：设置自然灾害情景；
42、步骤s32：构建贝叶斯网络的拓扑关系；
43、步骤s33：参数学习；
44、步骤s34：网络推理与模型验证；
45、步骤s35：风险的量化。
46、进一步地，所述步骤s31，包括：
47、利用识别的关键节点与主要路径，设置不同类型自然灾害影响下的不同关键节点与路径受到攻击的灾害情景；
48、所述步骤s32，包括：...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述关键节点的识别，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述度中心性是网络节点重要性评价的基础指标，节点的度值与其重要程度成正比；节点的度值等于与该节点连通的边数量之和，计算公式如下：
6.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述主要路径的识别，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述边介数是网络中通过该边的最短路径数目，边介数越大，则该边对网络抗毁性影响也越大，边介数的计算公式如下：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述步骤s1，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述关键节点的识别，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的光伏项目自然灾害风险评估方法，其特征在于，所述度中心性是网络节点重要性评价的基础指标，节点的度值与其重要程度成正比；节点的度值等于与该节点连通的边数量之和，计算公式如下：
6.根据权利要求3...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾强福，胡恒，熊肖明，杨建勋，张渊铖，张荣健，鄢太东，甘爽，
申请(专利权)人：三峡集团四川能源投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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