[發明專利]一種輸變電工程前期決策方法

在審

• 申請號: 202111347910.3
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114169578A
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 王立;劉影;劉恒;楊世平;王斌;王偉;羅晨;汪玉翔
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 劉小莉

1.一種輸變電工程前期決策方法，其特征在于：包括，

獲取電力數據，并建立輔助決策知識庫；

根據所述輔助決策知識庫和集成學習算法迭代訓練決策樹，生成強分類器；

通過鯨魚算法優化所述強分類器；

將選線、選址數據輸入至優化的強分類器，獲得選址選線結果。

2.如權利要求1所述的輸變電工程前期決策方法，其特征在于：還包括，

根據選址選線結果，通過人機交互界面獲得智能選址方案、線路走廊劃分方案、可行性及經濟性對比、對接國土空間規劃和項目前期評審輔助決策。

3.如權利要求1或2所述的輸變電工程前期決策方法，其特征在于：所述電力數據包括地形地貌數據、輸電線路數據和電力設備運行數據。

4.如權利要求3所述的輸變電工程前期決策方法，其特征在于：所述輔助決策知識庫包括，

通過金字塔模型和四叉樹方式對地形地貌數據、輸電線路數據和電力設備運行數據進行預處理；

對預處理后的數據進行范圍、名稱、分類和編碼規范；

利用分塊分級加載渲染的技術對地形地貌數據、輸電線路數據和電力設備運行數據進行渲染；

結合規范結果和渲染結果，構建要素拓撲關系及屬性關聯，形成所述輔助決策知識庫。

5.如權利要求4所述的輸變電工程前期決策方法，其特征在于：所述強分類器包括，

在第t次迭代中，根據訓練集樣本分布D_t選擇新樣本，訓練決策樹，得到弱分類器h_t(x,y)，并計算弱分類器h_t(x,y)在D_t分布下的偽損失ε_t：

根據所述偽損失T次迭代更新樣本權重；

將更新結果相加獲得所述強分類器h(x)：

其中，β_t為權重更新系數，x為樣本的特征向量的集合，樣本的特征向量包括強分類器中基分類器的個數R和學習率，y為某個錯誤標簽。

6.如權利要求5所述的輸變電工程前期決策方法，其特征在于：更新樣本權重包括，

其中，D_t+1(x_i,y)為訓練集中樣本i某個錯誤標簽y∈Y-y_i更新后的權重，x_i表示樣本的特征向量，y_i∈Y＝{1,2,…,K}表示樣本的標簽類別，K為類別數。

7.如權利要求6所述的輸變電工程前期決策方法，其特征在于：所述偽損失ε_t包括，

其中，h_t(x_i,y_i)為符合樣本標簽類別的弱分類器，h_t(x_i,y)為錯誤標簽的弱分類器。

8.如權利要求7所述的輸變電工程前期決策方法，其特征在于：利用鯨魚算法對x進行尋優，步驟如下：

利用歷史選線、選址案例構建訓練集；

將所述集合x作為鯨魚算法中的個體；

將所述個體和訓練集輸入至強分類器進行訓練并得到對應的分類結果，通過五折交叉驗證策略對分類精度進行評估，將評估的分類精度作為適應度函數，計算得到個體的適應度；

根據所述適應度更新個體位置，直至滿足最大迭代次數T，輸出得到最優個體。