一种变电站内小动物危害风险等级预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及变电站风险管控技术领域，尤其涉及一种变电站内小动物危害风险等级预测方法及装置，其中方法包括：获取变电站待测区域内的设备特征信息；将设备特征信息输入小动物活动预测模型中，得到小动物的活动信息；小动物活动预测模型为设备特征信息与活动信息的映射关系模型；将活动信息输入小动物危害风险评估模型，得到待测区域内的设备受损信息；小动物危害风险评估模型为活动信息与设备受损信息的映射关系模型；通过模糊隶属度函数对设备受损信息进行风险等级划分，得到待测区域的小动物危害风险等级，有效地预测了变电站内小动物危害风险等级，为电力运维工作人员预防和解决小动物危害问题提供了有效的数据支持。解决小动物危害问题提供了有效的数据支持。解决小动物危害问题提供了有效的数据支持。

【技术实现步骤摘要】
一种变电站内小动物危害风险等级预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及变电站风险管控
，尤其涉及一种变电站内小动物危害风险等级预测方法及装置。

技术介绍

[0002]变电站指的是电力系统中对电压和电流进行变换，接收电能以及分配电能的场所，是电力系统中不可缺少的关键环节，其影响着电力系统的运行水平。因此，为了提升电力系统的运行的稳定性，需要提升变电站的安全性和稳定性。
[0003]而影响变电站安全性和稳定性的其中一个因素是小动物危害。对于如变电站这类阴暗但又不完全密闭的空间内，经常会有老鼠、蛇、青蛙等小动物出现，它们的出现也时常造成变电站设备损害、线路短路、负载变大等危害。然而现有技术缺少对变电站内小动物危害风险的评估和预测，仍需要花费大量的人力成本和时间成本进行人工排查。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种变电站内小动物危害风险等级预测方法及装置，用于预测变电站内的小动物危害风险等级。
[0005]本专利技术提供的一种变电站内小动物危害风险等级预测方法，所述方法包括：/>[0006]获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变电站内小动物危害风险等级预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取变电站待测区域内的设备特征信息；将所述设备特征信息输入小动物活动预测模型中，得到小动物的活动信息；所述小动物活动预测模型为设备特征信息与活动信息的映射关系模型；将所述活动信息输入小动物危害风险评估模型，得到所述待测区域内的设备受损信息；所述小动物危害风险评估模型为活动信息与设备受损信息的映射关系模型；通过模糊隶属度函数对所述设备受损信息进行风险等级划分，得到所述待测区域的小动物危害风险等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对变电站的室内地面区域进行网格化划分，得到各网格区域；从变电站历史数据中，获取各所述网格区域内的历史设备特征信息和小动物的历史活动信息；对所述历史设备特征信息、所述历史活动信息分别进行数据预处理，得到设备特征信息的训练数据集和活动信息的训练数据集；其中，所述设备特征信息的训练数据集用于作为所述小动物活动预测模型的输入；所述活动信息的训练数据集用于作为所述小动物活动预测模型的输出。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述小动物活动预测模型的训练步骤包括：根据XGBoost算法构建初始小动物活动预测模型；基于所述设备特征信息的训练数据集和所述活动信息的训练数据集，利用贝叶斯优化算法对所述初始小动物活动预测模型进行优化训练，得到具备设备特征信息与活动信息的映射关系的小动物活动预测模型；所述初始小动物活动预测模型为：其中，X
i
为4*1列向量，表示第i个网格区域的设备特征信息；f
j
(X
i
)表示第i个网格区域对应的小动物活动预测模型的第j棵回归树的预测得分；为2*1列向量，表示第i个网格区域的小动物活动信息；w
q(Xi)
表示第i个网格区域对应的小动物活动预测模型的叶子结点值；q(Xi)表示小动物活动预测模型的叶子结点与第i个网格区域之间的映射关系；所述初始小动物活动预测模型的目标函数表达式为：所述初始小动物活动预测模型的目标函数表达式为：
其中，t为需要优化的小动物活动预测回归树数量，为损失函数，Ω(f
(t)
)为正则项，γ为正则项的第一超参数、λ为正则项的第二超参数，T为当前回归树叶子结点个数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述小动物危害风险评估模型的训练步骤包括：获取各所述网格区域内的历史设备受损信息；对所述历史设备受损信息进行所述数据预处理，得到历史设备受损信息训练数据集；以所述活动信息的训练数据集作为输入量，设备受损信息训练数据集作为输出量，对预先构建的小动物危害风险评估模型进行迭...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁仁全，谢家豪，汪香念，饶红霞，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：