【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電氣檢測，尤其涉及一種特高壓換流站動態風險的預測方法、管控方法、系統、設備及介質。
技術介紹
1、隨著直流輸電技術的快速發展，直流輸電系統已經成為主要的跨區跨省能源傳輸通道，直流輸電系統安全已成為大電網安全的重要一環。在特高壓換流站現場作業過程中，人的不安全行為、物的不安全狀態和環境的不安全因素客觀存在。相較于變電站，特高壓換流站現場作業還呈現集中檢修多、外包作業多、特種設備多、交叉作業多等特點。特別是集中檢修期間，各作業面廣泛存在臨近電、高處墜落、交叉作業、機械傷害等風險，一旦失控就可能導致人身、設備事件(事故)的發生，嚴重時或直接威脅大電網安全。因此，亟需通過技術手段提高現場作業中的感知、識別、預警水平，提升作業現場安全管控的能力。
2、現有的特高壓換流站的風險辨識與標定存在以下問題：
3、1、靜態分析的局限性：靜態風險數據庫的構建，雖然能提供已知風險的信息，但缺乏實時更新和動態調整的能力，無法及時反映風險隨環境、人員行為和設備狀態變化的情況。
4、2、風險標定的單一維度：傳統的風險標定方法局限于平面或某一特定視角，忽略了風險在空間和時間上的多維特性，導致風險辨識不夠全面，無法準確評估復合風險的影響。
5、3、缺乏智能化與個性化應對策略：現有的風險辨識技術依賴于規則和閾值設定，缺乏對個體差異和行為趨勢的深度分析，難以提供個性化的預警和干預措施，特別是在人員行為識別和趨勢預測方面存在不足。
技術實現思路
1、專利技術目
2、技術方案：本專利技術所述的特高壓換流站動態風險的預測方法，包括以下步驟：
3、對風險關聯點進行風險關聯分析，得到風險關聯網絡，根據風險關聯網絡確定風險防控策略；
4、基于空間坐標和三維建模，構建多維度風險標定框架，對多維度風險標定框架進行靜態標定和動態標定后，引入風險防控策略進行靜動態風險整合，得到風險標定系統；
5、基于生物多模態識別和行為趨勢預警構建動態風險辨識機制；
6、向風險標定系統引入動態風險辨識機制，以進行風險預測。
7、進一步的，對風險關聯點進行風險關聯分析，得到風險關聯網絡，具體如下：
8、根據作業場景識別風險點，以進行風險分類和風險特性描述；
9、根據風險特性描述和風險等級評定進行風險特征提取，確定風險關聯點；
10、對風險關聯點進行時間序列、空間位置、作業流程和行為模式的關聯分析，得到風險關聯網絡。
11、進一步的，靜動態風險整合，具體如下：
12、計算空間位置x處的適應性風險標定值r(x)：
13、
14、
15、其中，ωi表示第i個風險源的權重，表示該風險源對總風險的貢獻度；g(x,ci,σi,si)為高斯函數，表示第i個風險源在位置x處的貢獻；ci表示第i個風險源的中心位置；σi表示第i個風險源的影響半徑；si表示第i個風險源的影響范圍的協方差矩陣；t表示矩陣的轉置。
16、進一步的，基于生物多模態識別和行為趨勢預警構建動態風險辨識機制，具體如下：
17、基于生物多模態識別得到t時刻的生物多模態風險融合特征ffusion(t)：
18、
19、其中，k表示生物多模態信號的數量，ωz表示第z個信號對風險辨識的權重，fz(t)表示第k種生物多模態信號在時間t的特征向量。
20、在時間t-n+1至t期間內各時刻的生物多模態風險融合特征為ffusion(t-n+1),...,ffusion(t)，行為趨勢向量v(t)為
21、
22、本專利技術所述特高壓換流站動態風險的預測系統，包括
23、策略確定模塊，用于對風險關聯點進行風險關聯分析，得到風險關聯網絡，根據風險關聯網絡確定風險防控策略；
24、風險標定系統構建模塊，用于基于空間坐標和三維建模的構建多維度風險標定框架，完成靜態標定和動態標定后，引入風險防控策略進行靜動態風險整合，得到風險標定系統；再引入動態風險辨識機制，進行風險預測；
25、動態風險辨識機制構建模塊，用于基于生物多模態識別和行為趨勢預警構建動態風險辨識機制。
26、進一步的，所述策略確定模塊，確定風險防控策略具體如下：
27、根據作業場景識別風險點，進行風險分類和風險特性描述；
28、根據風險特性描述和風險等級評定進行風險特征提取，確定風險關聯點；
29、對風險關聯點進行時間序列、空間位置、作業流程和行為模式的關聯分析；
30、得到風險關聯網絡，構建風險防控策略。
31、進一步的，所述風險標定系統構建模塊，靜動態風險整合具體如下：
32、計算空間位置x處的適應性風險標定值r(x)：
33、
34、
35、其中，ωi表示第i個風險源的權重，表示該風險源對總風險的貢獻度；g(x,ci,σi,si)為高斯函數，表示第i個風險源在位置x處的貢獻；ci表示第i個風險源的中心位置；σi表示第i個風險源的影響半徑；si表示第i個風險源的影響范圍的協方差矩陣；t表示矩陣的轉置。
36、進一步的，所述動態風險辨識機制構建模塊，基于生物多模態識別和行為趨勢預警構建動態風險辨識機制，具體如下：
37、基于生物多模態識別得到t時刻的生物多模態風險融合特征ffusion(t)：
38、
39、其中，k表示生物多模態信號的數量，ωz表示第z個信號對風險辨識的權重，fz(t)表示第k種生物多模態信號在時間t的特征向量。
40、在時間t-n+1至t期間，融合特征為ffusion(t-n+1),...,ffusion(t)，行為趨勢向量v(t)為
41、
42、本專利技術所述特高壓換流站動態風險的管控方法，包括以下步驟：
43、通過信息底座進行信息采集與融合、信息傳遞共享和信息反饋更新；
44、根據上述特高壓換流站動態風險預測系統得到的風險預測結果，進行作業過程風險管控和全局風險管控；其中，作業過程風險管控為針對人員、機具、作業前和作業中的交叉管控，全局風險管控包括作業管控、實時位置管控和管控干預手段；
45、通過綜合評價結果優化特高壓換流站動態風險預測系統。
46、本專利技術所述特高壓換流站動態風險的管控系統，包括
47、信息底座模塊，用于行信息采集與融合、信息傳遞共享和信息反饋更新；
48、風險管控模塊，用于根據上述特高壓換流站動態風險預測系統得到的風險預測結果，進行作業過程風險管控和本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種特高壓換流站動態風險的預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述特高壓換流站動態風險的預測方法，其特征在于，對風險關聯點進行風險關聯分析，得到風險關聯網絡，具體如下：
3.根據權利要求1所述特高壓換流站動態風險的預測方法，其特征在于，靜動態風險整合，具體如下：
4.根據權利要求3所述特高壓換流站動態風險的預測方法，其特征在于，基于生物多模態識別和行為趨勢預警構建動態風險辨識機制，具體如下：
5.一種特高壓換流站動態風險的預測系統，其特征在于，包括
6.根據權利要求5所述特高壓換流站動態風險的預測系統，其特征在于，所述策略確定模塊，確定風險防控策略具體如下：
7.根據權利要求5所述特高壓換流站動態風險的預測系統，其特征在于，所述風險標定系統構建模塊，靜動態風險整合具體如下：
8.根據權利要求7所述特高壓換流站動態風險的預測系統，其特征在于，所述動態風險辨識機制構建模塊，基于生物多模態識別和行為趨勢預警構建動態風險辨識機制，具體如下：
9.一種特高壓換流站動態風險
10.一種特高壓換流站動態風險的管控系統，其特征在于，包括
11.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1—4和權利要求9中任一所述方法的步驟。
12.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1—4和權利要求9中任一所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種特高壓換流站動態風險的預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述特高壓換流站動態風險的預測方法，其特征在于，對風險關聯點進行風險關聯分析，得到風險關聯網絡，具體如下：
3.根據權利要求1所述特高壓換流站動態風險的預測方法，其特征在于，靜動態風險整合，具體如下：
4.根據權利要求3所述特高壓換流站動態風險的預測方法，其特征在于，基于生物多模態識別和行為趨勢預警構建動態風險辨識機制，具體如下：
5.一種特高壓換流站動態風險的預測系統，其特征在于，包括
6.根據權利要求5所述特高壓換流站動態風險的預測系統，其特征在于，所述策略確定模塊，確定風險防控策略具體如下：
7.根據權利要求5所述特高壓換流站動態風險的預測系統，其特征在于，所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：江小兵，孫樹才，周建新，鄭經榮，王曉進，徐勝捷，張瑞，朱偉，莊延杰，陳露露，楊曉旭，許衛剛，鄧凱，張祥虎，鄭維高，李晨昊，
申請(專利權)人：國電南瑞南京控制系統有限公司，
類型：發明
國別省市：
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