【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力工程，尤其涉及基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法。
技術介紹
1、氣象災害，如強風、暴雨、雷電、極端溫度等，對輸電線路的穩(wěn)定運行構成了嚴重威脅，這些氣象條件不僅可能導致線路的物理損壞，還可能引發(fā)短路、跳閘等電力故障，進而影響電力系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性和供電可靠性。
2、傳統(tǒng)的輸電線路監(jiān)測方法往往依賴于人工巡檢或有限的固定監(jiān)測點，這種方式不僅效率低下，而且難以全面覆蓋所有潛在的風險區(qū)域，此外，由于氣象數據的復雜性和多樣性，以及輸電線路分布廣泛、環(huán)境多變的特性，使得數據的實時采集、傳輸、處理和分析成為一項極具挑戰(zhàn)性的任務。
3、因此，在
技術介紹
中，迫切需要一種能夠高效、準確地監(jiān)測輸電線路氣象災害風險的方法，以實現對氣象災害的提前預警和及時應對，本專利技術的提出，正是為了解決這一問題，通過構建基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測系統(tǒng)，實現對輸電線路所在環(huán)境氣象參數的實時監(jiān)測和智能分析，從而有效提升輸電線路的安全運行水平。
技術實現思路
1、為了克服上述
技術介紹
中提出的問題，本專利技術提供了基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法。
2、本專利技術的技術方案為：基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，包括有以下步驟：
3、s11：建立風險評估模型，首先收集輸電線路所在區(qū)域的歷史氣象數據和輸電線路的特性數據，并利用收集到的數據構建用于評估輸電線路氣象災害風險的風險評估模型；
4、s12：潛在風險區(qū)域劃分，首先進行氣象數據分析，深入分析氣
5、s13：風險級別劃分，利用風險評估模型對潛在風險區(qū)域進行評估，確定各區(qū)域的風險級別，并為電力系統(tǒng)決策者提供風險級別的劃分結果，以便其采取相應的預防和應對措施；
6、s14：實時監(jiān)測，在輸電線路沿線安裝高精度氣象傳感器和數據采集中心，利用安裝的高精度氣象傳感器和數據采集中心實時采集輸電線路所在環(huán)境的關鍵氣象參數，并利用物聯網技術將高精度氣象傳感器所采集到的監(jiān)測數據傳輸至監(jiān)控中心，監(jiān)控中心對數據進行智能處理和分析；
7、s15：遠程監(jiān)控與管理，通過監(jiān)控中心，對監(jiān)測數據進行查看，實現跨區(qū)域、跨時段的統(tǒng)一管理，并在監(jiān)測到異常數據時，采用應急響應措施，以確保輸電線路的安全運行。
8、作為優(yōu)選，在收集輸電線路所在區(qū)域的歷史氣象數據和輸電線路的特性數據，并利用收集到的數據構建用于評估輸電線路氣象災害風險的風險評估模型時，包括有以下步驟：
9、s21：確定數據需求，首先，需要明確風險評估模型所需的數據類型，包括歷史氣象數據和輸電線路的特性數據，其中，歷史氣象數據包括有風速、降雨量、溫度、濕度和氣壓，輸電線路的特性數據包括有線路材質、架設方式和維護歷史；
10、s22：數據收集途徑，根據數據需求確定數據的收集途徑，其中，歷史氣象數據的收集途徑包括有氣象部門、科研機構和第三方數據提供商，輸電線路的特性數據的收集途徑電力公司和線路維護部門；
11、s23：數據收集，根據確定的數據需求和確定的數據收集途徑，對需要的數據進行數據收集；
12、s24：數據預處理，對收集到的原始數據進行清洗和整理，以去除重復、錯誤和無效的數據，確保數據的準確性和一致性；
13、s25：模型構建，根據收集到的數據類型和風險評估的需求，選擇合適的建模方法，并對收集到的數據進行特征選擇和處理，再使用處理后的數據對模型進行訓練，并通過交叉驗證方法對模型的性能進行評估。
14、作為優(yōu)選，在對收集到的原始數據進行清洗和整理，以去除重復、錯誤和無效的數據，確保數據的準確性和一致性時，采用的數據處理方法包括有：
15、a11：數據標準化處理，包括有將數據轉換為無量綱的形式，確保后續(xù)分析的準確性和一致性，其中，標準化處理的原理公式為：
16、
17、其中，x,代表數據點x標準化處理后的值；
18、a12：通過刪除含有缺失值記錄以及使用特定的數值填補缺失值的方法的識別并處理缺失值、通過比對數據集中的記錄來識別并刪除重復的記錄和通過統(tǒng)計方法識別并處理異常值，其中，使用特定的數值填補缺失值的方法的識別并處理缺失值中使用的特定的數值包括有平均數、中位數和眾數，其中在識別異常值時，采用的統(tǒng)計方法的原理公式為：
19、
20、其中，x是數據點，μ是均值，σ是標準差，在進行異常值識別時，當數據點x計算得到的z的大小大于設定的閾值，則將數據點x標記為異常值；
21、a13：格式轉換，將數據轉換為適合后續(xù)分析以及建模的格式，包括有數據類型轉換和數據編碼；
22、a14：數據歸一化處理，其中，歸一化處理的原理公式為：
23、
24、其中，x‘’代表數據點x歸一化處理后的值，xmin代表數據集中的最小值，xmax代表數據集中的最大值。
25、作為優(yōu)選，在根據收集到的數據類型和風險評估的需求，選擇合適的建模方法，并對收集到的數據進行特征選擇和處理，再使用處理后的數據對模型進行訓練，并通過交叉驗證方法對模型的性能進行評估時，可選擇的模型類型包括有：
26、a21：線性回歸模型，用于描述自變量和因變量之間的線性關系；
27、a22：邏輯回歸模型，用于二分類問題；
28、a23：支持向量機決策函數模型，通過找到能夠將不同類別樣本分開的最優(yōu)超平面來進行分類。
29、作為優(yōu)選，線性回歸模型的原理公式為：
30、y＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ε；
31、其中，y是電線路的風險級別，x1,x2,...,xn是自變量，β0是截距項，β1,β2,...,βn是回歸系數，ε是誤差項。
32、作為優(yōu)選，邏輯回歸模型的原理公式為：
33、p(y＝1|x)＝1/(1+e^(β0+β1x1+β2x2+...+βnxn)))；
34、其中，p(y＝1|x)是給定自變量x時，因變量y＝1的概率，β0,β1,β2,...,βn是回歸系數。
35、作為優(yōu)選，支持向量機決策函數模型的原理公式為：
36、f(x)＝sign(∑αiyik(xi,x)+b)；
37、其中，αi是拉格朗日乘子，yi是樣本標簽，k(xi,x)是核函數，b是偏置項。
38、作為優(yōu)選，在進行氣象數據分析，深入分析氣象數據，識別可能導致輸電線路受損的氣象條件，再進行地理環(huán)境因素分析，結合地理環(huán)境因素將輸電線路所經過的區(qū)域劃分為潛在風險區(qū)域時，其中，在進行風險評估時，風險大小的計算原理公式為：
39、對于單個風險因素的風險評估：
40、risk＝probability×impact；
41、其中，risk是風險值，prob本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法；其特征在于：包括有以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在收集輸電線路所在區(qū)域的歷史氣象數據和輸電線路的特性數據，并利用收集到的數據構建用于評估輸電線路氣象災害風險的風險評估模型時，包括有以下步驟：
3.根據權利要求2所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在對收集到的原始數據進行清洗和整理，以去除重復、錯誤和無效的數據，確保數據的準確性和一致性時，采用的數據處理方法包括有：
4.根據權利要求3所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在根據收集到的數據類型和風險評估的需求，選擇合適的建模方法，并對收集到的數據進行特征選擇和處理，再使用處理后的數據對模型進行訓練，并通過交叉驗證方法對模型的性能進行評估時，可選擇的模型類型包括有：
5.根據權利要求4所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：線性回歸模型的原理公式為：
6.根據權利要求5所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：邏輯回歸模型
7.根據權利要求6所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：支持向量機決策函數模型的原理公式為：
8.根據權利要求7所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在進行氣象數據分析，深入分析氣象數據，識別可能導致輸電線路受損的氣象條件，再進行地理環(huán)境因素分析，結合地理環(huán)境因素將輸電線路所經過的區(qū)域劃分為潛在風險區(qū)域時，其中，在進行風險評估時，風險大小的計算原理公式為：
9.根據權利要求8所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在輸電線路沿線安裝高精度氣象傳感器和數據采集中心，利用安裝的高精度氣象傳感器和數據采集中心實時采集輸電線路所在環(huán)境的關鍵氣象參數，并利用物聯網技術將高精度氣象傳感器所采集到的監(jiān)測數據傳輸至監(jiān)控中心，監(jiān)控中心對數據進行智能處理和分析時，數據采集中心的作用包括有：
10.根據權利要求9所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在輸電線路沿線安裝高精度氣象傳感器和數據采集中心，利用安裝的高精度氣象傳感器和數據采集中心實時采集輸電線路所在環(huán)境的關鍵氣象參數，并利用物聯網技術將高精度氣象傳感器所采集到的監(jiān)測數據傳輸至監(jiān)控中心，監(jiān)控中心對數據進行智能處理和分析時，包括有以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法；其特征在于：包括有以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在收集輸電線路所在區(qū)域的歷史氣象數據和輸電線路的特性數據，并利用收集到的數據構建用于評估輸電線路氣象災害風險的風險評估模型時，包括有以下步驟：
3.根據權利要求2所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在對收集到的原始數據進行清洗和整理，以去除重復、錯誤和無效的數據，確保數據的準確性和一致性時，采用的數據處理方法包括有：
4.根據權利要求3所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：在根據收集到的數據類型和風險評估的需求，選擇合適的建模方法，并對收集到的數據進行特征選擇和處理，再使用處理后的數據對模型進行訓練，并通過交叉驗證方法對模型的性能進行評估時，可選擇的模型類型包括有：
5.根據權利要求4所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：線性回歸模型的原理公式為：
6.根據權利要求5所述的基于氣象災害預警的輸電線路監(jiān)測方法，其特征在于：邏輯回歸模型的原理公式為：
7.根據權利要求6所述的基于氣象...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：饒瑋，全江濤，崔一鉑，凌在汛，李紫宇，余申，楊帆，孔倩，徐夢欣，
申請(專利權)人：國網湖北省電力有限公司電力科學研究院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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