[发明专利]基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法及系统

权利要求书

1.基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立包括电网数据、地理数据和气象数据的台风灾害下电网风险预警数据集；

S2、对步骤S1得到的电网风险预警数据集中的数据进行时间维度和空间维度的网格划分，将不同类型的数据根据网格划分进行匹配，得到每个网格的电网、地理和气象数据；

S3、基于步骤S2得到的网格化电网、地理和气象数据，分析每个网格电网元件脆弱性，建立每个网格内元件的脆弱性曲线，并根据脆弱性曲线计算科普兰德得分，代表网格内电网的整体脆弱性，将科普兰德得分结合步骤S2形成的网格化数据建立网格化风险预警数据集；

S4、建立基于回归决策树的电网风险预警模型，利用步骤S3得到的网格化风险预警数据集对电网风险预警模型进行训练；

S5、向步骤S4训练好的电网风险预警模型中输入台风预报数据，得到电网故障预测数量，实现电网风险预警。

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法，其特征在于，步骤S1中，电网数据为电网元件在过往台风影响下的历史故障数据，包含元件所处经纬度及故障时间；

地理数据为电网所处区域生态、人文、经济发展的地理分布数据，包括土壤类型分布数据、植被覆盖指数数据以及人口密度分布数据；

气象数据为台风历史路径数据，包括中心位置经纬度、最大风速、风力等级、移动速度、移动方向、中心气压、七级风圈半径、十级风圈半径和十二级风圈半径。

3.根据权利要求2所述的基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法，其特征在于，对土壤类型数据进行转换具体如下：

4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法，其特征在于，步骤S2具体为：

S201、根据台风历史路径数据，按照台风灾害发展变化的最小时间尺度定义最小时间单元，形成时间单元划分；

S202、按照全球范围进行空间网格单元划分，全球区域的经纬度为(-180°,180°)，(-90°,90°)，以坐标(-180°,90°)为网格单元计算原点位置；

S203、基于空间网格划分及时间单元划分，以网格的几何中心为研究点，通过Batts台风模型建立涵盖所有空间网格的风场模型，计算当前时间单元内研究点的风速，作为后续步骤中使用的气象数据；

S204、根据电网、地理、气象数据的时空信息，将数据对应到相应网格中，形成网格化数据。

5.根据权利要求4所述的基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法，其特征在于，步骤S204中，网格化数据Grid(x,y,time)具体为：

Grid(x,y,time)＝[failure,speed,P,move_speed,popu,type,ndvi]

其中，x和y为网格的行序号和列序号，time为当前时间单元的序号，failure为当前时间单元内该网格故障元件的数量，speed为当前时间单元内该网格几何中心点的风速，P为当前时间单元内台风的中心压强，move_speed为当前时间单元内台风的移动速度，popu为该网格的人口密度，type为该网格的土壤类型，ndvi为该网格的植被覆盖指数。

6.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法，其特征在于，步骤S3具体为：

S301、建立脆弱性曲线，确定某网格电网元件在风速为v₀时发生故障的概率P(v₀|(x,y))；

S302、采用科普兰德概率排序方法，首先通过比较两个区域脆弱性曲线的特征量来更新科普兰德得分，将网格与其他所有网格依次进行比较v_max次得到然后将每组两两比较的科普兰德得分相加得到网格(x,y)最终科普兰德得分S_(x,y)，将所有网格的科普兰德得分进行归一化处理，将网格的科普兰德得分作为网格电网整体脆弱性，作为电网风险预警的输入特征值，得到网格化风险预警数据集。