[发明专利]基于Adaboost的输电线路山火灾害风险预警方法

权利要求书

1.一种基于Adaboost的输电线路山火灾害风险预警方法，其特征在于，包括：

步骤S1，针对输电线路山火灾害的影响因素进行分析，并按照分类结果对输电线路历史山火灾害事故下的气象特征因素进行统计；

步骤S2，将被预测的整条输电线路依次划分为M个区段，分别搜集和整理各区段Ω_i(1≤i≤M)的输电线路信息，记为Ω＝{Ω₁,Ω₂,...Ω_M}；

步骤S3，针对每个区段Ω_i内的输电线路信息，选择与区段Ω_i中输电线路山火灾害影响因素分类结果中对应的类别，并以这些类别中历史山火灾害事故条件下的气象特征因素信息记录构成训练样本集，以Adaboost集成学习算法形成分类器，再将从气象部门获取的Ω_i中输电线路山火灾害气象特征因素的预报数据作为输入，通过分类器得到区段Ω_i中输电线路山火灾害预警输出结果x_i和置信度margin值margin(Ω_i,x_i)；

步骤S4，根据区段Ω_i中输电线路山火灾害预警输出结果x_i和置信度margin值margin(Ω_i,x_i)，依据每个区段Ω_i的权重比例线性组合计算输电线路整条输电线路山火灾害预警输出结果X和置信度margin值margin(Ω,X)；

步骤S5，根据所述山火灾害预警输出结果X和置信度margin值margin(Ω,X)，判定得到输电线路山火灾害风险预警等级。

2.根据权利要求1所述的基于Adaboost的输电线路山火灾害风险预警方法，其特征在于，输电线路山火灾害影响因素分类结果包括有：输电线路各基杆塔的基础特征、地形地貌信息；气象特征因素包括有：降水量、风速、相对湿度和温度。

3.根据权利要求1或2所述的基于Adaboost的输电线路山火灾害风险预警方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

A：输入：训练样本集具体包括样本类别标签，其中输电线路山火灾害事故发生样本类别标签x_i规定为1，未发生山火灾害事故x_i则记为-1，i为训练样本索引号；

B：初始化：样本权值分布ω_t(j)＝1/N,j＝1,2,...,N；t＝1,2,...,T；其中，T为弱分类器个数，N为训练样本个数；

C：训练样本进化及弱分类器：弱分类器分类算法记为

C1、根据第t次的样本权值分布ω_t(j)从原来样本集U中进行有放回的抽样，生成新的样本集合

C2、根据训练弱分类器并根据此分类器对原始样本集进行分类；

C3、计算弱分类器的分类错误率：

上式中：

C4、计算弱分类器的权重系数：

C5、更新权值分布：

其中，Z_t是归一化因子，使得：

D：确定输电线路区段Ω_i山火灾害最终分类器：

其中，函数为符号函数；

在所述的步骤S4中，针对输电线路气象特征要素的预报数据U，输电线路区段Ω_i山火灾害预测结果x_i，输电线路区段Ω_i山火灾害预测置信度margin(Ω_i,x_i)，整个输电线路山火灾害预测结果X以及置信度margin(Ω,X)的计算公式如下：