[发明专利]一种基于BP神经网络的输电线路雷害风险评估方法

权利要求书

1.一种基于BP神经网络的输电线路雷害风险评估方法，其特征在于，包括：

S1.分析输电线路雷害风险的影响因子；

S2.根据所述影响因子，采集影响输电线路安全的雷击风险样本数据，并对采集到的雷击风险样本数据进行预处理；

S3.对所述预处理完成的雷击风险样本数据划分雷害风险等级；

S4.建立BP神经网络模型；

S5.将雷击风险样本数据输入BP神经网络模型进行学习训练；

S6.采用训练后的BP神经网络模型计算输电线路雷害风险评估值；

S7.对风险评估值较高的输电线路发出警示信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的输电线路雷害风险评估方法，其特征在于，步骤S1中，所述影响因子包括地闪密度、雷电流幅值、杆塔接地电阻、杆塔绝缘水平、避雷线保护角、地形地貌、线路重要程度、历史雷击跳闸情况。

3.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的输电线路雷害风险评估方法，其特征在于，步骤S2中，所述雷击风险样本数据收集方式包括雷电定位系统和现场测量。

4.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的输电线路雷害风险评估方法，其特征在于，步骤S2中，所述雷击风险样本数据预处理方法，包括：

对数值型雷击风险样本数据进行归类汇总，得到下列样本数据矩阵X；

采用下式进行归一化处理：

其中i＝1,2,3，…，n，j＝1，2,3，…，p，Xij表示第i个样本的第j个数据，max{Xij}表示第i个样本数据中数值最大的指标，min{Xij}表示第i个样本数据中数值最小的指标，E表示归一化处理后的第i个样本数据的第j个指标。

5.根据权利要求4所述的一种基于BP神经网络的输电线路雷害风险评估方法，其特征在于，对于非数值型样本数据，设定危险等级，根据危险等级采用下式进行归一化处理：

其中D为危险等级，E'表示归一化处理后的值。