【技术实现步骤摘要】
基于多源异构数据的杆塔受损预测方法、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及杆塔受损预测
，尤其涉及一种基于多源异构数据的杆塔受损预测方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着大数据技术发展，从数据挖掘分析的角度对设备的实时运行状态监测、未来发展态势预测已经成为重要开拓方向
[1]。在现有技术中，已经公开以下技术方案：
[0003](1)整合台风信息、杆塔信息和微地形信息等数据，利用逻辑回归算法建立单个杆塔损毁概率预测模型，从数据角度出发建立了一种含数据层、知识提取层、可视化层组成的输电杆塔风险评估模型，以及基于多源异构信息数据库，应用多种及其学习算法并基于不等权拟合优度法建立杆塔风险预警组合模型。
[0004](3)利用极值I型分布结合蒙特卡洛模拟风场并利用随机森林构建杆塔损伤混合预测模型，但是主要针对主网杆塔。利用改进随机森林算法进行数据挖掘提出针对配电网杆塔的风险预警模型，以单个杆塔为样本，利用机器学习算法实现台风灾害下配网杆塔受损空间分布预测以及每个杆塔的受损概率。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多源异构数据的杆塔受损预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取样本数据集，所述样本数据集包括各个网格区域的特征数据集和标签集，所述特征数据集包括各个网格区域的台风数据、各个网格区域的电网数据和各个网格区域的地理数据；所述网格区域为根据预设尺度对预测区域进行网格划分后得到的区域；对所述样本数据集进行预处理后，根据预设比例将所述样本数据集划分为训练数据集和验证数据集；根据GBDT算法建立风灾杆塔受损预测模型后，根据所述训练数据集训练所述风灾杆塔受损预测模型，根据所述验证数据集对所述风灾杆塔受损预测模型进行验证；将所述预测区域的预测数据集输入至所述风灾杆塔受损预测模型，得到各个网格区域的杆塔受损比例。2.根据权利要求1所述的基于多源异构数据的杆塔受损预测方法，其特征在于，所述台风数据包括各个网格区域的最大阵风风速、各个网格区域的台风登陆时的10级风圈半径大小、台风登陆地点是否在所述预测区域和各个网格区域的台风等级；所述电网数据包括各个网格区域的线路长度、各个网格区域的杆塔总数和各个网格区域的拉线数量；所述地理数据包括各个网格区域的经度、各个网格区域的维度、各个网格区域的海拔、各个网格区域的坡度、各个网格区域的坡向、各个网格区域的地表类型和各个网格区域的下垫面类型。3.根据权利要求2所述的基于多源异构数据的杆塔受损预测方法，其特征在于，所述标签集包括各个网格区域的杆塔受损数量和各个网格区域的杆塔受损比例。4.根据权利要求3所述的基于多源异构数据的杆塔受损预测方法，其特征在于，根据所述各个网格区域的述杆塔受损率和各个网格区域的杆塔数量计算所述预测区域的受损杆塔总数。5.根据权利要求4所述的基于多源异构数据的杆塔受损预测方法，其特征在于，根据各个网格区域实际的杆塔受损数量、预测的杆塔受损数量、预测数量误差和预测误差比例，计算所述风灾杆塔受损预测模型的第一评估结果和第二评估结果；所述预测数量误差为实际的杆塔受损数量和预测的杆塔受损数量之间的差值，所述预测误差比例为所述差值与实际的杆塔受损数量之间的比值。6.根据权利要求5所述的基于多源异构数据的杆塔受损预测方法，其特征在于，根据以下公式计算所述风灾杆塔受损预测模型的第一评估结果：其中，y_pr...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏瑞增，王磊，黄勇，饶章权，田翔，周恩泽，何浣，刘淑琴，章坚，刘通，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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