基本信息:
- 专利标题： 一种基于深度学习的输电线路风险评估方法及装置
- 申请号：CN202410639333.2 申请日：2024-05-22
- 公开(公告)号：CN118691070A 公开(公告)日：2024-09-24
- 发明人： 张宏杰 , 彭波 , 李丹煜 , 刘彬 , 孙启刚 , 李丹丹 , 何春晖 , 陈相家 , 刘振国 , 寇天 , 汉京善 , 张国强 , 李孟轩 , 范文琪 , 李晨 , 刘辉 , 周超 , 刘纲
- 申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
- 申请人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号
- 专利权人： 中国电力科学研究院有限公司,国网山东省电力公司,国网山东省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人： 中国电力科学研究院有限公司,国网山东省电力公司,国网山东省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号
- 代理机构： 北京安博达知识产权代理有限公司
- 代理人： 徐国文
- 主分类号： G06Q10/0635
- IPC分类号： G06Q10/0635 ; G06Q50/06 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及输电线路在线监测技术领域，具体提供了一种基于深度学习的输电线路风险评估方法及装置，包括：将在线监测数据和结构信息作为预先训练的输电线路风险评估模型的输入，得到预先训练的输电线路风险评估模型输出的输电线路的风险状态对应的发生概率；其中，所述在线监测数据包括下述中的至少一种：风速、风向、气温、相对湿度、降水形式、导线覆冰厚度、导地线弧垂，所述结构信息包括下述中的至少一种：线路名称、电压等级、铁塔塔型编号、杆塔号、导地线施工张力、铁塔中心坐标经纬度。本发明提供的技术方案，通过对气象要素进行全面收集，训练应对场景更为丰富、模型功能更为完善的风险评估模型，从而综合开展输电线路的风险预测。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06Q | 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法 |
| ------G06Q10/00 | 行政，例如办公自动化或预定；管理，例如资源或项目管理 |
| --------G06Q10/04 | .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题” |
| ----------G06Q10/063 | ..运筹学、分析或管理 |
| ------------G06Q10/0635 | ...企业或组织活动的风险分析 |