[发明专利]风振响应模型生成方法、设备、装置及介质

权利要求书

1.一种风振响应模型生成方法，其特征在于，包括：

获取当前高架塔的三维模型，所述高架塔上架设有若干条输电线路且所述高架塔处于大气边界层内；

提取所述三维模型的特征点；

根据特征点的走向方式划分归属于高架塔的第一特征点和归属于输电线路的第二特征点；

根据所述第一特征点确定塔身模型，根据所述第二特征点确定线路模型；

根据所述塔身模型上的第一特征点匹配塔身数据库，确定所述高架塔的塔型；在所述塔身数据库中提取与所述塔型对应的第一风振响应参数；

根据所述线路模型上的第二特征点匹配线路数据库，确定所述输电线路的排布方式；在所述线路数据库中提取与所述排布方式对应的第二风振响应参数；

将所述第一风振响应参数和所述第二风振响应参数输入训练完成的深度学习模型，得到所述三维模型对应的风振响应模型。

2.根据权利要求1所述的风振响应模型生成方法，其特征在于，所述获取当前高架塔的三维模型，包括：

获取当前高架塔的激光点云数据，所述激光点云数据由激光雷达设备扫描所述高架塔得到；

根据所述激光点云数据合成所述高架塔的三维模型。

3.根据权利要求1所述的风振响应模型生成方法，其特征在于，所述深度学习模型的训练方式包括：

在塔身数据库中随机选取若干种塔型，在线路数据库中随机选取若干种线路排布方式；

将所选取的若干种塔型和若干种线路排布方式随机组合，得到训练集；

根据所述训练集和已建立的风振响应模型作为验证集得到深度学习模型。

4.根据权利要求3所述的风振响应模型生成方法，其特征在于，所述根据所述训练集和已建立的风振响应模型作为验证集得到深度学习模型，包括：

提取所述已建立的风振响应模型中的风振响应参数；

将提取得到的风振响应参数与所述训练集匹配，并将风振响应参数作为所述深度学习模型的输入参数。

5.一种风振响应模型生成设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取当前高架塔的三维模型，所述高架塔上架设有若干条输电线路且所述高架塔处于大气边界层内；

分离模块，用于提取所述三维模型的特征点；根据特征点的走向方式划分归属于高架塔的第一特征点和归属于输电线路的第二特征点；根据所述第一特征点确定塔身模型，根据所述第二特征点确定线路模型；

参数确定模块，用于根据所述塔身模型上的第一特征点匹配塔身数据库，确定所述高架塔的塔型；在所述塔身数据库中提取与所述塔型对应的第一风振响应参数；根据所述线路模型上的第二特征点匹配线路数据库，确定所述输电线路的排布方式；在所述线路数据库中提取与所述排布方式对应的第二风振响应参数；

输出模块，用于将所述第一风振响应参数和所述第二风振响应参数输入训练完成的深度学习模型，得到所述三维模型对应的风振响应模型。

6.一种风振响应模型生成装置，其特征在于，包括至少一个处理器和用于与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至4任一所述的风振响应模型生成方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至4任一所述的风振响应模型生成方法。