【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网风险预警，尤其涉及一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统及方法。
技术介绍
1、随着社会经济的快速发展和电力需求的持续增长，电网规模不断扩大，输电线路的安全稳定运行变得至关重要。然而，电网输电线路往往暴露在复杂的自然环境和社会环境中，面临着多种外部风险因素的威胁。
2、一方面，自然灾害如强风、暴雨、雷电、暴雪、地震等对输电线路的破坏时有发生。强风可能导致导线舞动、杆塔倾斜甚至倒塌；暴雨引发的洪水和泥石流可能冲毁杆塔基础；雷电直击输电线路会造成设备损坏和线路跳闸；暴雪和冰冻可能使导线覆冰过重而断裂，或者导致绝缘子闪络。这些自然灾害具有突发性和不可预测性，给输电线路的安全运行带来了巨大挑战。
3、另一方面，人为因素也对输电线路构成了严重威胁。在输电线路附近进行的施工活动可能误碰线路、损坏杆塔；不法分子的盗窃行为可能导致线路设备缺失，影响正常供电；此外，蓄意破坏和误操作等也可能引发输电线路故障。
4、传统的输电线路外部风险监测和管理主要依靠人工巡检和经验判断，存在效率低下、准确性不高、预警不及时等问题。
5、为了解决上述问题，本专利技术提出一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统及方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统及方法以解决
技术介绍
中所提出的问题：
2、传统的输电线路外部风险监测和管理主要依靠人工巡检和经验判断，存在效率低下、准确性不高、预警不及
3、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
4、一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统及方法，包括：
5、数据采集模块：用于通过多干传感器和监测设备采集输电线路外部风险相关数据；
6、数据传输模块：用于通过有线通信和无线通信相结合的方式，适应不同的输电线路环境和数据传输需求；
7、风险研判模块：用于运用大数据分析技术，对采集到的外部风险相关数据进行深度挖掘和融合分析，并通过风险评估指标体系对输电线路外部风险进行实时智能研判；
8、风险预警模块：根据风险研判结果，当风险等级达到或超过预设阈值时，系统将立即启动预警机制；
9、辅助决策模块：根据风险研判结果和历史数据，为运维人员提供辅助决策建议；
10、可视化展示模块：为用户提供直观、便捷的操作界面和可视化展示功能；
11、所述风险研判模块包括风险分析单元和智能研判单元，所述风险分析单元用于运用大数据分析技术和智能算法模型，对采集到的多源数据进行深度挖掘和融合分析；
12、所述智能研判单元用于建立风险评估指标体系，综合和考虑各种风险因素的影响程度和相互关系，对输电线路外部风险进行实时智能研判。
13、优选地，所述数据采集模块的传感器和数据采集设备包括量子传感器、多功能传感器、激光雷达、复合无人机，结合边缘计算模块实现数据的本地预处理和分析。
14、优选地，所述输电线路外部风险包括自然灾害因素、地质灾害因素、环境因素人为因素、社会因素和其他因素，其中，人为因素包括施工破坏、盗窃破坏和蓄意破坏；所述社会因素包括政策法规、社会经济、技术发展和国际形势因素；所述其他因素包括动物活动和交叉跨越物影响。
15、优选地，所述风险分析单元基于风险推演预测算法对电网输电线路的外部风险进行态势推演；所述风险推演预测算法具体如下：
16、根据采集的与外部不同风险相关的因素数据，设定关联模型及其展开模式如下：
17、
18、
19、其中，表示输入的因素数据特征取值矩阵；为输出的外部风险因素特征取值；为输入的各特征的权重系数；且为随机变量；为单位向量；为用于特征选择的案例或数据样本数；为其中某个案例或样本；为原始的输入特征数；表示其中某个特征；
20、设定特征系数向量中的个元素被划分为r个相互独立的组，，，ø，表示包含的元素数；表示的子特征系数向量；在分组最小角回归中，特征选择的目标函数如下：
21、
22、
23、其中，为调节系数；为向量的转置；；为单位矩阵；
24、基于特征选择输出外部风险因素特征取值，并以此建立外部风险态势转化的动态贝叶斯网络，考虑个时间片段，其中边为有向边，表示时间片段；和分别是时间片段的节点集合和有向边集合，则动态贝叶斯网络的迁移结构如下：
25、
26、其中，和分别为集合和的向量；为时间片段；
27、外部风险态势转化网络符合动态贝叶斯网络的独立性，得到下式：
28、
29、令动态贝叶斯网络，得到：
30、
31、其中，和分别是动态贝叶斯网络的节点集合和有向边集合；，；表示笛卡尔乘积；
32、
33、其中，为转化后情景要素的特征的取值状态，转化概率 po即为发生的概率；
34、将 po的值与预设阈值相比较，并对超出预设阈值的情况基于人工智能网络进行风险预测，所述人工智能网络基于cnn网络与bilstm网络进行风险识别，所述cnn网络基于一维卷积网络、二维卷积网络和三维卷积网络进行特征融合后再输入至bilstm网络中进行风险预测；
35、所述一维卷积网络基于残差结构基于卷积核分别为卷积核大小为1*1的卷积层进行卷积处理；
36、所述二维卷积网络基于卷积核分别为卷积核大小为3*3、5*5、7*7的卷积层进行卷积处理；
37、所述三维卷积网络基于三个卷积核大小为3*3的卷积层进行卷积处理；
38、基于残差融合层对一维卷积网络、二维卷积网络和三维卷积网络的输出进行交叉融合，再将特征融合层的输出输入至bilstm网络中进行风险预测；
39、所述残差融合层包括残差模块和特征融合模块；
40、所述残差模块包括残差单元和连接单元，所述残差单元由卷积层、bn层和relu激活函数构成，连接层分别连接残差单元的输入和输出；
41、所述特征融合模块融入通道注意力机制和空间注意力机制进行特征融合。
42、优选地，所述风险分析单元建立风险评估指标体系，综合考虑各种风险因素的影响程度和相互关系，对输电线路外部风险进行实时智能研判。
43、优选地，所述风险预警模块的预警机制中，在进行消息通知预警的同时启动保护机制。
44、优选地，所述辅助决策模块根据用户职责、关注重点和接收习惯，实现个性化的预警信息定制和推送服务。
45、优选地，所述辅助决策模块还联动历史案例库，为用户提供若干种方案和决策建议，并通过风险分析单元的风险推演预测算法进行模拟分析和评估，预测不同方案的实施效果和实时风险。
46、优本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述数据采集模块（100）的传感器和数据采集设备包括量子传感器、多功能传感器、激光雷达、复合无人机，结合边缘计算模块实现数据的本地预处理和分析。
3.根据权利要求2所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述输电线路外部风险包括自然灾害因素、地质灾害因素、环境因素人为因素、社会因素和其他因素，其中，人为因素包括施工破坏、盗窃破坏和蓄意破坏；所述社会因素包括政策法规、社会经济、技术发展和国际形势因素；所述其他因素包括动物活动和交叉跨越物影响。
4.根据权利要求1所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述风险分析单元（310）基于风险推演预测算法对电网输电线路的外部风险进行态势推演；所述风险推演预测算法具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述风险分析单元（310）建立风险评估指标体系，综合考
6.根据权利要求1所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述风险预警模块（400）的预警机制中，在进行消息通知预警的同时启动保护机制。
7.根据权利要求5所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述辅助决策模块（500）根据用户职责、关注重点和接收习惯，实现个性化的预警信息定制和推送服务。
8.根据权利要求7所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述辅助决策模块（500）还联动历史案例库，为用户提供若干种方案和决策建议，并通过所述风险分析单元（310）的风险推演预测算法进行模拟分析和评估，预测不同方案的实施效果和实时风险。
9.根据权利要求1所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述可视化展示模块（600）还结合VR、AR技术，将输电线路的实时运行状态、风险分布情况以及预警信息以三维虚拟场景的形式呈现给用户，同时提供交互式操作界面和工具。
10.如权利要求1-9任一所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统的方法，其特征在于，包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述数据采集模块（100）的传感器和数据采集设备包括量子传感器、多功能传感器、激光雷达、复合无人机，结合边缘计算模块实现数据的本地预处理和分析。
3.根据权利要求2所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述输电线路外部风险包括自然灾害因素、地质灾害因素、环境因素人为因素、社会因素和其他因素，其中，人为因素包括施工破坏、盗窃破坏和蓄意破坏；所述社会因素包括政策法规、社会经济、技术发展和国际形势因素；所述其他因素包括动物活动和交叉跨越物影响。
4.根据权利要求1所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述风险分析单元（310）基于风险推演预测算法对电网输电线路的外部风险进行态势推演；所述风险推演预测算法具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种电网输电线路外部风险智能研判与预警系统，其特征在于，所述风险分析单元（310）建立风险评估指标体系，综合考虑各种风险因素的影响程度和相互关系，对输电线路...
【专利技术属性】
技术研发人员：李杨月，杨鲍，张明，汤道宇，陈凯旋，张娇，
申请(专利权)人：安徽继远软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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