[發(fā)明專利]一種基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211543402.7
• 申請日: 2022-12-02
• 公開（公告）號: CN115879616A
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張廼龍;邱剛;譚笑;陳杰;徐春雷;楊景剛;孫蓉;高超;高嵩;黃新宇;李鴻澤
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司;國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G01W1/10;G06Q10/0639;G06Q10/0635;G06F18/23;G06F18/22;G06F18/2113;G06N5/01;G06F123/02
• 代理公司: 北京市隆安律師事務(wù)所 11323
• 代理人: 辛長勝

1.一種基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：

采集輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)，并通過時(shí)間序列分段分割形成多個(gè)數(shù)據(jù)段，提取每個(gè)數(shù)據(jù)段中的氣象事件；

根據(jù)高危氣象事件標(biāo)記策略，對提取的數(shù)據(jù)段中的氣象事件進(jìn)行標(biāo)注，獲取部分?jǐn)?shù)量的含高危氣象事件數(shù)據(jù)段；

對所有數(shù)據(jù)段的描述特征提取，分析處理形成核心特征集；

結(jié)合核心特征集和標(biāo)注出的部分?jǐn)?shù)量的含高危氣象事件數(shù)據(jù)段，對各個(gè)高危氣象事件進(jìn)行聚類分析；

獲取高危氣象事件在時(shí)間和空間上的特征參量，完成基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別。

2.如權(quán)利要求1所述的基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別方法，其特征在于，通過時(shí)間序列分段分割形成多個(gè)數(shù)據(jù)段，提取每個(gè)數(shù)據(jù)段中的氣象事件，具體包括如下步驟：

設(shè)定每個(gè)數(shù)據(jù)段的輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布；

按照時(shí)間序列的順序，對輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行斷點(diǎn)搜索，并通過概率似然估計(jì)的最大閾值確定最終的斷點(diǎn)集；

基于斷點(diǎn)集，將輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)分割形成多個(gè)數(shù)據(jù)段，在每個(gè)數(shù)據(jù)段中確定并提取對應(yīng)的氣象事件；

其中，按照時(shí)間序列的順序，對輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行斷點(diǎn)搜索，并通過概率似然估計(jì)的最大閾值確定最終的斷點(diǎn)集，具體步驟如下：

通過時(shí)間序列的順序，隨機(jī)產(chǎn)生由各個(gè)初始斷點(diǎn)組成的斷點(diǎn)組合；

通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行全局和局部的搜索進(jìn)行斷點(diǎn)的更新，確定最終的斷點(diǎn)集；

其中，全局的搜索產(chǎn)生候選的斷點(diǎn)，局部的搜索對候選的斷點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)行概率似然估計(jì)以確定為最終的斷點(diǎn)。

3.如權(quán)利要求1所述的基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別方法，其特征在于，高危氣象事件標(biāo)記策略，具體包括：

獲取實(shí)際災(zāi)害事件的時(shí)間和經(jīng)緯度的數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)段中的氣象事件進(jìn)行比對，確定相應(yīng)的數(shù)據(jù)段為含高危氣象事件數(shù)據(jù)段。

4.如權(quán)利要求1所述的基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別方法，其特征在于，描述特征包括靜態(tài)的時(shí)頻域特征和動(dòng)態(tài)扭曲相似度特征。

5.如權(quán)利要求4所述的基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別方法，其特征在于，對所有數(shù)據(jù)段進(jìn)行描述特征提取，分析處理形成核心特征集，具體包括如下步驟：

分析提取的數(shù)據(jù)段中氣象事件的時(shí)頻域特征，得到指標(biāo)特征集；

基于兩兩數(shù)據(jù)段中氣象事件的動(dòng)態(tài)扭曲相似度，獲取形態(tài)特征集；

將指標(biāo)特征集與形態(tài)特征集融合形成初始特征集，給出各個(gè)氣象事件的相似度；

通過聚類分析對所有氣象事件進(jìn)行聚類，并得到每個(gè)氣象事件對應(yīng)的偽標(biāo)簽；

根據(jù)偽標(biāo)簽使用隨機(jī)森林對初始特征集進(jìn)行篩選，得到氣象事件的核心特征集。

6.如權(quán)利要求5所述的基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別方法，其特征在于，分析提取的數(shù)據(jù)段中氣象事件的時(shí)頻域特征，得到指標(biāo)特征集，還包括對指標(biāo)特征集的數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱處理，處理的公式如下：

其中，x為指標(biāo)特征的原始數(shù)據(jù)，為x指標(biāo)特征的無量綱數(shù)據(jù)，/為x指標(biāo)特征的均值，/為x指標(biāo)特征的標(biāo)準(zhǔn)差。

7.如權(quán)利要求5所述的基于輸電線路微氣象站監(jiān)測數(shù)據(jù)的高危氣象識(shí)別方法，其特征在于，指標(biāo)特征集包括時(shí)域特征集和頻域特征集，其中，時(shí)域特征集包括波形指標(biāo)、峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)、偏斜度指標(biāo)以及峭度指標(biāo)，頻域特征集包括重心頻率、均方頻率、均方根頻率、頻率方差以及頻率標(biāo)準(zhǔn)差。