[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

说明书

本发明公开了一种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，对台风灾害下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；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，将科普兰德得分结合网格化数据建立网格化风险预警数据集；对基于回归决策树的电网风险预警模型进行训练；向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。本发明能够准确预测台风灾害下电网设备故障数量，有效提升电网对台风灾害的应对能力，减少经济损失。

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种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。

背景技术

近年来，恶劣天气、极端气候事件的强度和发生频率有增强趋势，而电网规模较大，常分布于不同的地理区域及气象区域内，极容易遭受台风等大范围自然灾害的影响。台风灾害引发的大规模电网事故，不仅会造成巨大的经济损失，还可能造成政治、社会影响乃至人身伤亡等严重后果。台风灾害后电网的恢复，不仅依赖于合理的网架结构、电源结构、优良可靠的设备、完善的运行控制技术，更与有效的风险预警技术息息相关。准确的电网风险预警能够为运行人员提供关键的决策支撑，提前部署应急资源与抢修队伍，大幅度提高电网的恢复速度。因此，台风灾害下电网风险预警技术意义重大。

目前，电网在应对台风灾害方面，基本处于较为被动的状态，缺乏有效的风险预警技术。台风灾害下电网的故障与设备所处地理位置、台风参数、设备运行状态等多源数据相关，台风对电网的影响机理难以刻画，因此如何融合多源数据建立台风灾害下电网脆弱性模型，描述台风灾害下电网设备的故障概率，并基于台风预报信息准确预测电网设备故障数量，实现电网风险定量刻画，成为值得研究的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种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，用于解决难以有效融合多源数据，致使台风灾害下电网设备故障数量预测不准确的技术问题。

本发明采用以下技术方案：

一种基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法，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。

具体的，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。

进一步的，对土壤类型数据进行转换具体如下：

具体的，步骤S2具体为：