微地形与雷电活动的关联挖掘方法及装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了微地形与雷电活动的关联挖掘方法及装置、设备及介质，本发明专利技术中通过获取目标区域的雷电活动参数和高程数据，以及目标区域内的输电线路的各个杆塔的位置参数；并根据高程数据和各个杆塔的位置参数进行地形分析，得到各个杆塔的预设区域的水域密度地形参数；对雷电活动参数和各个杆塔在预设区域内的水域密度地形参数进行数据预处理，得到事务属性项，并构建待挖掘事务表；基于FP

【技术实现步骤摘要】
微地形与雷电活动的关联挖掘方法及装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及输电线路雷害风险评估领域，尤其涉及微地形与雷电活动的关联挖掘方法及装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]雷击灾害会造成人员伤亡、电力系统故障和设备损毁，已成为阻碍电网安全可靠、持续运行的三大影响因素之一。按雷击强度不同，可分为故障性雷击和非故障性雷击，故障性雷击将引起线路绝缘子串闪络导致线路故障跳闸，在山区、多雷区及土壤电阻率较高的地区，雷击线路引起的事故率更高。非故障性雷击可能会引起线路保护误动，造成线路非故障性跳闸，对电网造成不必要的损失。
[0003]现有技术对雷电活动分析预防电网仅停留在利用网格法统计沿线的地闪密度和雷电活动强度随季节、月份等时间变化的情况，不能全面反映线路架设地区的微地形对线路雷击故障的影响，无法针对特定场景雷害特征进行防护设计。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述问题，提出了一种微地形与雷电活动的关联挖掘方法及装置、设备及介质，以解决因为不能全面反映线路架设地区的微地形对线路雷击故障的影响，而无法针对特定场景雷害特征进行防护设计的问题。
[0005]为实现上述目的，本申请第一方面提供一种微地形与雷电活动的关联挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：
[0006]获取目标区域的雷电活动参数和高程数据，以及所述目标区域内的输电线路的各个杆塔的位置参数；
[0007]根据所述高程数据和所述各个杆塔的位置参数进行地形分析，得到所述各个杆塔的预设区域的水域密度地形参数；
[0008]对所述雷电活动参数和所述各个杆塔在所述预设区域内的所述水域密度地形参数进行数据预处理，得到事务属性项，并构建待挖掘事务表，所述待挖掘事务表为所述事务与所述事务属性项之间的对应关系，所述杆塔为事务，所述事务属性项为所述预处理后的数据；
[0009]基于FP
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Tree算法及所述待挖掘事务表对雷电活动与水域密度的关联性进行分析，得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征。
[0010]进一步的，所述对所述雷电活动参数和所述各个杆塔在所述预设区域内的所述水域密度地形参数进行数据预处理，得到事务属性项，并构建待挖掘事务表，具体包括：
[0011]根据数据概化处理方法对所述雷电活动参数和所述各个杆塔在所述预设区域内的所述水域密度地形参数进行数据预处理，得到处理后的事务属性项；
[0012]根据所述事务属性项和所述事务，构建所述待挖掘事务表。
[0013]进一步的，所述基于FP
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Tree算法及所述待挖掘事务表对雷电活动与水域密度的
关联性进行分析，得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征，具体包括：
[0014]获取最小支持度阈值；
[0015]根据所述待挖掘事务表和所述最小支持度阈值得到第一频繁项集和所述第一频繁项集的目标事务表；
[0016]根据所述目标事务表和所述第一频繁项集，得到目标FP树；
[0017]根据所述目标事务表和所述目标FP得到第二频繁项集；
[0018]根据所述第二频繁项集和所述最小支持度阈值得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征。
[0019]进一步的，所述根据所述待挖掘事务表和所述最小支持度阈值得到第一频繁项集和所述第一频繁项集的目标事务表，具体包括：
[0020]对所述待挖掘事务表进行一次扫描，得到所述事务属性项的各项的支持度；
[0021]根据所述最小支持度阈值及所述事务属性项的各项的支持度得到第一频繁项集；
[0022]对所述第一频繁项集中所有项进行排序，得到目标事务表。
[0023]进一步的，所述根据所述目标事务表和所述第一频繁项集，得到目标FP树，具体包括：
[0024]对所述目标事务表进行二次扫描，并初始化FP树，根据所述第一频繁项集的所有项创建根节点，按顺序将每个事务对应的所有项依次插入所述FP树中作为节点，得到目标FP树。
[0025]进一步的，所述根据所述目标事务表和所述目标FP得到第二频繁项集，具体包括：
[0026]根据所述目标事务表进行频繁项挖掘，得到对应的目标项，并将所述目标项作为条件模式基；
[0027]在所述目标FP树搜索与所述条件模式基匹配的路径，得到第二频繁项集。
[0028]进一步的，所述根据所述第二频繁项集和所述最小支持度阈值得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征，具体包括：
[0029]基于所述第二频繁项集，计算得到所述第二频繁项集中所有项的支持度；
[0030]根据所述第二频繁项集中所有项的支持度和所述最小支持度阈值得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征。
[0031]为实现上述目的，本申请第二方面提供一种微地形与雷电活动的关联挖掘装置，其特征在于，所述装置包括：数据采集模块、数据处理模块和数据分析模块；
[0032]所述数据采集模块，用于获取目标区域的雷电活动参数和高程数据，以及所述目标区域内的输电线路的各个杆塔的位置参数；
[0033]所述数据处理模块，用于根据所述高程数据和所述各个杆塔的位置参数进行地形分析，得到所述各个杆塔的预设区域的水域密度地形参数；
[0034]对所述雷电活动参数和所述各个杆塔在所述预设区域内的所述水域密度地形参数进行数据预处理，得到事务属性项，并构建待挖掘事务表，所述待挖掘事务表为所述事务与所述事务属性项之间的对应关系，所述杆塔为事务，所述事务属性项为所述预处理后的数据；
[0035]所述数据分析模块，用于基于FP
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Tree算法及所述待挖掘事务表对雷电活动与水域密度的关联性进行分析，得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征。
[0036]为实现上述目的，本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面所述方法的步骤。
[0037]为实现上述目的，本申请第四方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面所述方法的步骤。
[0038]采用本专利技术实施例，具有如下有益效果：
[0039]本专利技术中通过获取目标区域的雷电活动参数和高程数据，以及目标区域内的输电线路的各个杆塔的位置参数；并根据高程数据和各个杆塔的位置参数进行地形分析，得到各个杆塔的预设区域的水域密度地形参数；对雷电活动参数和各个杆塔在预设区域内的水域密度地形参数进行数据预处理，得到事务属性项，并构建待挖掘事务表；基于FP
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Tree算法及待挖掘事务表对雷电活动与水域密度的关联性进行分析，得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征，通过上述方法挖掘出与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征，考虑了水域密度方面的因素对雷电活动的影响，更加全面的反映线路架设地区的微地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微地形与雷电活动的关联挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域的雷电活动参数和高程数据，以及所述目标区域内的输电线路的各个杆塔的位置参数；根据所述高程数据和所述各个杆塔的位置参数进行地形分析，得到所述各个杆塔的预设区域的水域密度地形参数；对所述雷电活动参数和所述各个杆塔在所述预设区域内的所述水域密度地形参数进行数据预处理，得到事务属性项，并构建待挖掘事务表，所述待挖掘事务表为所述事务与所述事务属性项之间的对应关系，所述杆塔为事务，所述事务属性项为所述预处理后的数据；基于FP
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Tree算法及所述待挖掘事务表对雷电活动与水域密度的关联性进行分析，得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述雷电活动参数和所述各个杆塔在所述预设区域内的所述水域密度地形参数进行数据预处理，得到事务属性项，并构建待挖掘事务表，具体包括：根据数据概化处理方法对所述雷电活动参数和所述各个杆塔在所述预设区域内的所述水域密度地形参数进行数据预处理，得到处理后的事务属性项；根据所述事务属性项和所述事务，构建所述待挖掘事务表。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于FP
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Tree算法及所述待挖掘事务表对雷电活动与水域密度的关联性进行分析，得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征，具体包括：获取最小支持度阈值；根据所述待挖掘事务表和所述最小支持度阈值得到第一频繁项集和所述第一频繁项集的目标事务表；根据所述目标事务表和所述第一频繁项集，得到目标FP树；根据所述目标事务表和所述目标FP得到第二频繁项集；根据所述第二频繁项集和所述最小支持度阈值得到与雷电活动有强关联性的水域密度微地形特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待挖掘事务表和所述最小支持度阈值得到第一频繁项集和所述第一频繁项集的目标事务表，具体包括：对所述待挖掘事务表进行一次扫描，得到所述事务属性项的各项的支持度；根据所述最小支持度阈值及所述事务属性项的各项的支持度得到第一频繁项集；对所述第一频繁项集中所有项进行排序，得到目标事务表。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘浩，万峻，杭斌，周仿荣，马御棠，钱国超，马仪，文刚，耿浩，曹俊，张辉，高振宇，徐真，许保瑜，朱钱鑫，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：