[发明专利]基于卫星遥感的输电线路走廊积雪灾害监测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于卫星遥感的输电线路走廊积雪灾害监测方法及系统，涉及电力系统技术领域。所述方法：通过遥感卫星获取任意一个输电线路走廊的地表数据，并进行预处理和校正；建立输电线路走廊的积雪雪深反演模型；在输电线路走廊的积雪深度实测数据的基础上，将目标区的地址位置数据带入积雪雪深反演模型，输出目标区的积雪深度反演参数值，完成输电线路走廊积雪灾害的监测。本发明采用改进后的蜂群算法优化神经网络阈值和权值，提高反演模型精度。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于卫星遥感的输电线路走廊积雪灾害监测方法及系统。

背景技术

积雪是地球表面最为活跃的气象要素之一，影响着全球能量和水汽平衡，同时也影响天气、工农业和生活用水资源、环境、寒区工程等一系列与人类活动有关的要素积。在电力系统运行过程中，积雪过多会给野外输电线路造成巨大的影响。例如2008年元月，中国南方地区严重的雪冻灾害使得电网瘫痪，给部分地区的生产生活带来巨大影响。因此，积雪深度作为输电线路区域评估的重要环境参数受到重视，人们对于积雪的研究越来越多。至今为止，利用MODIS的相关波段数据与NDSI和NDVI相结合的方法。

现有利用上述经验数据建立积雪分布反演模型基本上能满足大尺度气候和水文模式的精度要求，但，依旧存在很多问题，譬如说算法的区域性较强，为保证精度，积雪分布反演模型系数需经常更新，同时，现有技术中并不存在一个能够满足多种条件的积雪分布反演模型。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于卫星遥感的输电线路走廊积雪灾害监测方法及系统，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明所述基于卫星遥感的输电线路走廊积雪灾害监测方法，所述方法包括：

S1，通过遥感卫星获取任意一个输电线路走廊的地表数据，并进行预处理和校正；

S2，建立输电线路走廊的积雪雪深反演模型；

S3，在输电线路走廊的积雪深度实测数据的基础上，将目标区的地址位置数据带入积雪雪深反演模型，输出目标区的积雪深度反演参数值，完成输电线路走廊积雪灾害的监测。

优选地，步骤S2，建立输电线路走廊的积雪雪深反演模型，具体按照下述步骤实现：

S21，建立初始模型库

在经过预处理和校正后的输电线路走廊的地表数据的基础上，利用NDSI和NDVI算法，模拟多种不同厚度的雪深，提取形成任意一种厚度的信息参数，建立每种厚度的地表初始子模型，多个地表初始子模型组成初始模型库；

S22，以初始模型库为训练集，建立基于神经网络的分类模型，然后在基于神经网络的分类模型的基础上对基于径向基函数的神经网络分类器的权系数和阈值进行优化，得到最优值；

S23，将最优值带入基于径向基函数的神经网络分类器中，以初始模型库为训练集，训练基于径向基函数的神经网络分类器，得到积雪雪深反演模型。

更优选地，步骤S21中子模型采用公式(1)描述：

其中，X(x_j,j＝1,2,...,N)为输入信息参数；y(X)∈R^N，y(X)为在输入信息参数X的作用下积雪雪深反演模型的输出结果；m_i为反演参数，所述反演参数包括：雪颗粒的平均直径，积雪厚度和温度；n为反演参数数量；为调度变量；ρ_i为基函数，是反演参数m_i对应的归一化后的隶属度值，ρ_i的表达式为公式(2)：

λ_i是高斯函数。