[發明專利]一種臺風災害預測方法、裝置及計算機設備

在審

• 申請號: 202210456140.4
• 申請日: 2022-04-27
• 公開（公告）號: CN114707758A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 張澤浩;于振;唐詩洋;許永剛;朱坤雙;韓洪;王明軍;楊嘯帥;馮杰;馬鋼;徐希源;房殿閣
• 申請（專利權）人: 國網智能電網研究院有限公司;國家電網有限公司;國網山東省電力公司應急管理中心
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q50/26;G06K9/62
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 林韻英

本發明公開一種臺風災害預測方法、裝置及計算機設備，其中，方法通過獲取目標電網區域基于臺風災害的多種電力故障數據，基于歷史臺風災害數據，確定多種臺風類型數據，根據多種電力故障數據和多種臺風類型數據，通過聚類分析算法生成臺風災害預測情景庫，根據臺風災害預測情景庫，預測當前臺風災害將影響目標電網區域的電力故障情況，可以實現對當前的臺風災害情況進一步進行準確預測，無需人力干預，進而提高了臺風災害預測效率。

技術領域

本發明涉及電力通信技術領域，具體涉及一種臺風災害預測方法、裝置及計算機設備。

背景技術

臺風是影響沿海及部分內陸地區的主要災害性天氣之一，臺風登錄后不僅給沿海地區帶來暴雨、大風和泥石流等災害，還會深入部分內陸地區帶來強降雨，甚至引起內澇，導致巨大的經濟損失。在臺風發生時，也會對電力故障造成一定的損害，因此，及時對臺風災害的影響進行預測，有利于保障電力故障正常通信。相關技術中，主要通過臺風災害預測專家，結合歷年臺風災害事件，根據以往經驗數據，對當前的臺風災害情況進一步進行預測，顯然，這需要投入大量的人力對臺風災害進行分析或預測，并且無法進行準確的預測。

發明內容

因此，本發明要解決的技術問題在于克服現有技術中通過臺風災害預測專家，結合歷年臺風災害事件，根據以往經驗數據，對當前的臺風災害情況進一步進行預測，這需要投入大量的人力對臺風災害進行分析或預測，并且無法進行準確的預測，從而提供一種臺風災害預測方法、裝置及計算機設備。

根據第一方面，本發明實施例提供一種臺風災害預測方法，包括如下步驟：

獲取目標電網區域基于臺風災害的多種電力故障數據；

基于歷史臺風災害數據，確定多種臺風類型數據；

根據所述多種電力故障數據和所述多種臺風類型數據，通過聚類分析算法生成臺風災害預測情景庫；

根據所述臺風災害預測情景庫，預測當前臺風災害將影響所述目標電網區域的電力故障情況。

在第一方面的一種實施方式中，所述的臺風災害預測方法，還包括：

根據所述當前臺風災害將影響所述目標電網區域的電力故障情況，生成投入應急資源救援方案。

在第一方面的另一種實施方式中，根據所述多種電力故障數據和所述多種臺風類型數據，通過聚類分析算法生成臺風災害預測情景庫，包括：

將所述多種電力故障數據和所述多種臺風類型數據錄入預置的聚類模型中，通過所述聚類模型對已錄入的多種電力故障數據和所述多種臺風類型數據進行聚類運算，以確定各種電力故障數據所對應的臺風類型數據；

生成基于各種電力故障數據所對應的臺風類型數據的臺風災害預測情景庫。

在第一方面的另一種實施方式中，當所述聚類模型為K-MEANS聚類模型時，通過所述聚類模型對已錄入的多種電力故障數據和所述多種臺風類型數據進行聚類運算，以確定各種電力故障數據所對應的臺風類型數據，包括：

在所述聚類模型中根據所述多種電力故障數據構建表征導致電力故障產生故障的對象，并在所述聚類模型中劃分至少一個組別；其中，所述組別表征所述對象的所屬類別；

運行所述聚類模型對各所述組別中的對象進行K均值聚類運算，得到各所述組別的簇及其聚類中心；其中，簇是由至少一個屬于所述組別的對象所構建的集合；

提取所述聚類中心對應對象的臺風類型數據，以確定各種電力故障數據所對應的臺風類型數據。

在第一方面的另一種實施方式中，當所述聚類模型為密度聚類模型時，通過所述聚類模型對已錄入的多種電力故障數據和所述多種臺風類型數據進行聚類運算，以確定各種電力故障數據所對應的臺風類型數據，包括：