[发明专利]一种自动化火点判识方法及系统

说明书

本发明涉及电气工程技术领域，公开了一种自动化火点判识方法及系统，以实现对电网山火的火点判断，且有效缩短判火工作周期，本发明的方法包括：选取同步卫星的历史热点监测数据得到初始数据集，将初始数据集划分为训练数据集和验证数据集；根据训练数据集建立二叉树计算模型，并采用验证数据集验证二叉树计算模型是否有效，若无效则调整历史热点监测数据重新建立二叉树计算模型，直至二叉树计算模型有效；获取卫星实时监测到的新的热点监测数据输入二叉树计算模型，若二叉树计算模型的输出值属于第一阈值范围，则将该热点判识为真火点；若二叉树计算模型的输出值属于第二阈值范围，则将该热点判识为伪火点。

技术领域

本发明涉及电气工程技术领域，尤其涉及一种自动化火点判识方法及系统。

背景技术

为积极应对电网山火威胁，电力企业采取了多种监测措施，其中，卫星监测技术因其监测范围广、运行维护成本低等优点而被应用于电网山火监测工作中。卫星山火监测主要依赖山火热点红外信号的判别，但是，卫星传输的红外数据通常包含多个通道、不同类别，数据量大，且受人工经验因素影响，技术人员往往不能全面有效的利用红外数据的各项特征值。近年来，同步卫星火点监测技术的出现在一定程度弥补了极轨卫星过境时间短的问题，但受到监测高度等因素的影响，同步卫星判识软件对火点的粗判结果极易出现误判等情况，仍需要人工订正，且同步卫星每隔10分钟传输一次数据，进一步增加了技术人员的工作量，降低了判火效率，人为影响因素较强、经验依赖性较高、卫星数据信息挖掘不完善、不全面。

因此，如何实现自动化火点判识，且有效缩短判火工作周期成为一个急需解决的问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种自动化火点判识方法及系统，以实现对电网山火的火点判断，且有效缩短判火工作周期。

为实现上述目的，本发明提供了一种自动化火点判识方法，包括以下步骤：

S1：选取同步卫星的历史热点监测数据得到初始数据集，将所述初始数据集划分为训练数据集和验证数据集；

S2：根据所述训练数据集建立二叉树计算模型，并采用所述验证数据集验证所述二叉树计算模型是否有效，若无效则调整所述历史热点监测数据重新建立二叉树计算模型，直至所述二叉树计算模型有效；

S3：获取卫星实时监测到的新的热点监测数据输入所述二叉树计算模型，若所述二叉树计算模型的输出值属于第一阈值范围，则将该热点判识为真火点；若二叉树计算模型的输出值属于第二阈值范围，则将该热点判识为伪火点。

优选地，所述S2具体包括以下步骤：

S21：收集所述历史热点监测数据对应的火点真伪结果；

S22：假设x为输入变量，y为输出变量，且y是连续变量，则训练数据集D表示为：

D＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),......,(x_N,y_N)}；

S23：将一个输入变量视为一个区域，以x的特征j的取值s作为切分点将训练数据集中的每一个输入空间都划分为两个区域R₁、R₂，并决定每个区域上的输出值，构建二叉决策树为：

R₁(j,s)＝{x|x^(j)≤s},R₂(j,s)＝{x|x^(j)＞s}；

S24：根据所述二叉决策树建立第一二叉树公式为：