[发明专利]一种基于梯度提升树的输电线路山火风险等级预报方法

说明书

一种基于梯度提升树的输电线路山火风险等级预报方法，其特征在于，包括选取预报区域并将其划分为空间网格；采集该区域真实火点数量历史数据、历史气象数据、植被类型、卫星监测到的历史热源的月分布；计算山火风险等级；计算山火气象指数、植被燃烧系数、工农业用火指数；采用所有样本构建样本空间；构建山火风险等级预报模型，进行训练；用网格搜索寻找最优超参数，输出最终山火风险等级预报模型；计算并输入待预报日山火气象指数、植被燃烧系数和工农业用火指数，输出各空间网格的山火风险等级。本发明建立的山火风险等级预报模型兼具准确性和鲁棒性，可操作性强，提升了输电线路山火风险预报的科学性和精确性。

技术领域

本发明属于输配电技术领域，具体而言涉及一种基于梯度提升树的输电线路山火风险等级预报方法。

背景技术

我国能源资源与需求的逆向分布决定了需要采用远距离输电线路把电能从发电中心输送到负荷中心。然而大量的输电线路穿过林区、耕地，工农业用火和闪电起火等引发的山火严重威胁周边输电线路的绝缘性和电网的可靠性。目前国内外输电线路山火防治以卫星遥感监测山火为主，但该技术是对山火发生后的被动防治，而北方春秋两季干燥的植被如被点燃，在风的影响下山火快速蔓延，极易短时间内威胁周边输电线路的安全。开展山火风险预报工作，可以提前明确山火高发区域，部署运维人员提前清理沿线走廊及周边易燃物，并加强重点和易发生山火输电线路巡视和蹲守，劝阻可能威胁输电线路的焚烧行为，必要时及时联系政府和消防部门灭火。

输电线路山火发生主要受气象要素和工农业用火习俗的影响。发生后至蔓延到输电线路下方主要受气象要素、地表植被和地形的影响。气象和林业部门最早开展了基于气象因素的森林火险预测研究，但其没有考虑工农业用火习俗影响，也没有结合电网线路，对电力部门的参考价值有限。专利号为201510255860.4和201710245850.1的发明专利提出了考虑历史火点要素、气象要素和可燃物要素的山火密度定量预报方法，但其山火预报密度计算公式及各因子权重指数多依赖经验公式，不利于推广到不同气象、地理环境和用火习俗的地区。同时其对历史每日火点数量的计算多采用简单平均，并未充分考虑山火发生具有随机波动性、稀疏性以及一定时间长度关联性的特点。目前国内对山火的预报计算多采用经验公式和专家经验对各因子赋值权重的方法，鲜有基于大数据利用人工智能技术进行山火预报的报道。随着电网防山火工作的深入和信息化水平的提升，积累了大量的历史火点、气象、地形植被等数据，这些宝贵的数据资源尚有巨大的利用空间，从而有效指导输电线路山火预防工作。

梯度提升树是以决策树为基学习器基于Boosting集成学习算法对任意可微函数的一种推广，其一经提出即被认为是泛化能力最强的几个算法之一。所以本发明利用输电线路山火发生相关的大数据，基于梯度提升树算法强大的数据处理能力，提出一种基于梯度提升树的输电线路山火风险等级预报方法

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于梯度提升树的输电线路山火风险等级预报方法。

本发明具体采用以下技术方案：

一种基于梯度提升树的输电线路山火风险等级预报方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：选取预报区域，将选择的预报区域按经纬度为基准单位划分为预定大小的空间网格；

步骤2：采集该预报区域的每个空间网格内已核实的真实火点数量历史数据、历史气象数据、植被类型、卫星监测到的历史热源的月分布情况；

步骤3：根据步骤2中采集的真实火点数量历史数据，计算山火风险等级；

步骤4：根据步骤2采集的历史气象数据、植被类型以及卫星监测到的历史热源的月分布情况，计算山火气象指数I、植被燃烧系数L、工农业用火指数C；

步骤5：根据步骤3-4的计算结果，采用所有样本构建样本空间；