[發明專利]基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法及系統

在審

• 申請號: 201811298563.8
• 申請日: 2018-11-02
• 公開（公告）號: CN109214604A
• 公開（公告）日: 2019-01-15
• 發明（設計）人: 陸佳政;葉鈺;徐勛建;李波;馮濤;郭俊
• 申請（專利權）人: 國網湖南省電力有限公司;國網湖南省電力有限公司防災減災中心;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 長沙朕揚知識產權代理事務所(普通合伙) 43213
• 代理人: 何湘玲

1.一種基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

針對輸變電設備的霧霾災害影響因子進行分類，并按照所述分類結果對輸變電設備在歷史霧霾災害事故下的氣象特征因素進行統計；

根據被預測的輸變電設備信息，選擇與輸變電設備的霧霾災害影響因子的對應類，并以該類中歷史霧霾災害事故條件下的氣象特征因素集合成訓練樣本集，以Adaboost集成學習算法訓練得到分類器；

將輸變電設備在霧霾災害事故下的氣象特征因素中的預報數據作為分類器的輸入，通過分類器得到輸變電設備的霧霾災害預警輸出結果及其置信度的值。

2.根據權利要求1所述的基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法，其特征在于，所述方法還包括以下步驟：

根據所述的輸變電設備的霧霾災害預測結果的置信度的值，判定得到輸變電設備霧霾災害風險預警等級。

3.根據權利要求1或2所述的基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法，其特征在于，所述輸變電設備的霧霾災害影響因子的分類包括：輸變電設備基礎特征以及地形地貌信息。

4.根據權利要求3所述的基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法，其特征在于，所述輸變電設備在歷史霧霾災害事故下的氣象特征因素包括：降雨量、風速、相對濕度、溫度、PM10、PM2.5、SO₂、NO₂、CO和O₃中的一種或任意幾種的組合。

5.根據權利要求4所述的基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法，其特征在于，所述訓練樣本集包括：樣本以及樣本對應的樣本類別標簽和訓練樣本索引號；所述樣本類別標簽包括：發生霧霾災害事故或未發生霧霾災害事故。

6.根據權利要求5所述的基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法，其特征在于，所述輸變電設備霧霾災害的最終分類器為：

這里，C(U)為最終分類器；C_t(U)為弱分類器；函數為符號函數，T為弱分類器個數，t表示抽樣編號，U為原訓練樣本集；

μ_t為弱分類器C_t(U)的權重系數，且

其中，δ_t為弱分類器C_t(U)的分類錯誤率，且：

其中，ω_t(j)為第t次的樣本權值分布；i為訓練樣本索引號；x_i為樣本類別標簽，N為訓練樣本個數。

7.根據權利要求6所述的基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法，其特征在于，所述輸變電設備霧霾災害預測結果X的計算公式如下：

8.根據權利要求7所述的基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測方法，其特征在于，所述置信度marg in(X)的計算公式如下：

其中，marg in(X)∈[-1,1]。

9.一種基于Adaboost的輸變電設備的霧霾災害風險預測系統，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述權利要求1至8任一所述方法的步驟。