[發明專利]基于Adaboost的輸電線路山火災害風險預警方法在審
| 申請號: | 202011207963.0 | 申請日: | 2020-11-03 |
| 公開(公告)號: | CN112232592A | 公開(公告)日: | 2021-01-15 |
| 發明(設計)人: | 葉鈺;簡洲;郭俊;易宇聲 | 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: | 鄧宇 |
| 地址: | 410000 湖南*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 adaboost 輸電 線路 山火 災害 風險 預警 方法 | ||
1.一種基于Adaboost的輸電線路山火災害風險預警方法,其特征在于,包括:
步驟S1,針對輸電線路山火災害的影響因素進行分析,并按照分類結果對輸電線路歷史山火災害事故下的氣象特征因素進行統計;
步驟S2,將被預測的整條輸電線路依次劃分為M個區段,分別搜集和整理各區段Ωi(1≤i≤M)的輸電線路信息,記為Ω={Ω1,Ω2,...ΩM};
步驟S3,針對每個區段Ωi內的輸電線路信息,選擇與區段Ωi中輸電線路山火災害影響因素分類結果中對應的類別,并以這些類別中歷史山火災害事故條件下的氣象特征因素信息記錄構成訓練樣本集,以Adaboost集成學習算法形成分類器,再將從氣象部門獲取的Ωi中輸電線路山火災害氣象特征因素的預報數據作為輸入,通過分類器得到區段Ωi中輸電線路山火災害預警輸出結果xi和置信度margin值margin(Ωi,xi);
步驟S4,根據區段Ωi中輸電線路山火災害預警輸出結果xi和置信度margin值margin(Ωi,xi),依據每個區段Ωi的權重比例線性組合計算輸電線路整條輸電線路山火災害預警輸出結果X和置信度margin值margin(Ω,X);
步驟S5,根據所述山火災害預警輸出結果X和置信度margin值margin(Ω,X),判定得到輸電線路山火災害風險預警等級。
2.根據權利要求1所述的基于Adaboost的輸電線路山火災害風險預警方法,其特征在于,輸電線路山火災害影響因素分類結果包括有:輸電線路各基桿塔的基礎特征、地形地貌信息;氣象特征因素包括有:降水量、風速、相對濕度和溫度。
3.根據權利要求1或2所述的基于Adaboost的輸電線路山火災害風險預警方法,其特征在于,所述步驟S3具體包括:
A:輸入:訓練樣本集具體包括樣本類別標簽,其中輸電線路山火災害事故發生樣本類別標簽xi規定為1,未發生山火災害事故xi則記為-1,i為訓練樣本索引號;
B:初始化:樣本權值分布ωt(j)=1/N,j=1,2,...,N;t=1,2,...,T;其中,T為弱分類器個數,N為訓練樣本個數;
C:訓練樣本進化及弱分類器:弱分類器分類算法記為
C1、根據第t次的樣本權值分布ωt(j)從原來樣本集U中進行有放回的抽樣,生成新的樣本集合
C2、根據訓練弱分類器并根據此分類器對原始樣本集進行分類;
C3、計算弱分類器的分類錯誤率:
上式中:
C4、計算弱分類器的權重系數:
C5、更新權值分布:
其中,Zt是歸一化因子,使得:
D:確定輸電線路區段Ωi山火災害最終分類器:
其中,函數為符號函數;
在所述的步驟S4中,針對輸電線路氣象特征要素的預報數據U,輸電線路區段Ωi山火災害預測結果xi,輸電線路區段Ωi山火災害預測置信度margin(Ωi,xi),整個輸電線路山火災害預測結果X以及置信度margin(Ω,X)的計算公式如下:
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