多源卫星高时频电网火险监测方法及系统技术方案

本发明专利技术属于电力技术领域，具体涉及一种多源卫星高时频电网火险监测方法及系统。本发明专利技术公开了多源卫星高时频电网火险监测方法，包括：采集卫星数据和地面数据，构建电网火险监测数据库；基于电网火险监测数据库,利用机器学习和神经网络建立电网火险监测模型；实时接收多源卫星和地面监测信息,结合深度学习模型判断监测信息，处理火险信息；本发明专利技术给出了通过根据卫星数据和地面数据，构建电网火险监测数据库，实时接收多源卫星监测信息,结合机器学习模型判断监测信息，处理火险信息解决了在低纬多云山地的卫星遥感林火监测检出率不够，误警率太高的问题。误警率太高的问题。误警率太高的问题。

【技术实现步骤摘要】
多源卫星高时频电网火险监测方法及系统


[0001]本专利技术属于电力
，具体涉及一种多源卫星高时频电网火险监测方法及系统。

技术介绍

[0002]目前,电网火险监测手段主要依靠人工巡线和地面监测设备,监测频次较低,难以实现全天候和高时频监测,监测范围也较为局限,无法全面掌握电网周边火险信息,无法及时发现山火等自然灾害对电网造成的威胁,难以实现动态参数选择和差异化监测,无法长时间追踪复杂火势演变,造成电网火险监测效率较低和应急响应速度缓慢，卫星遥感技术具有监测范围广、时空分辨率高、可定向监测等优点,可以在较短时间内获取较高时空分辨率的火情信息,为电网火险监测和预警提供有力支撑。现代天基遥感系统已广泛应用于森林火灾监测领域,能够快速、准确地探测森林火灾的发生和演变,大大提高火情监测的效率和质量。卫星遥感技术可以实现全天候监测,广域高精度探测火情,准确判断火势演变和传播趋势，近年来,机器学习和深度学习技术发展迅速,在图像处理、模式识别及决策支持等领域有较好的应用,可以实现人工智能辅助决策,提高工作效率和精度，将机器学习技术引入电网火险监测,可以分析历史监测数据,建立电网火险监测模型,实现火情自动识别、火势演变预测及决策支持,这将大大提高电网火险监测的自动化水平，综上,利用卫星遥感技术和机器学习技术,建立电网火险监测模型,实施多源卫星监测信息自动识别和处理,输出火险监测产品,可以实现广域高精度电网火险监测,准确预警火险威胁,迅速应对火灾事故,保障电网安全稳定运行。

技术实现思路

[0003]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0004]鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
[0005]因此，本专利技术解决的技术问题是：现有技术大多由于数据源有限，无法实现对除受大片云层的遮挡外，如元内云的反射、水汽状况、地理位置、地形等影响，而导致在低纬多云山地的卫星遥感林火监测检出率不够，误警率太高的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种多源卫星高时频电网火险监测方法，包括如下步骤：
[0007]采集卫星数据和地面数据，构建电网火险监测数据库；
[0008]基于电网火险监测数据库,利用机器学习和神经网络建立电网火险监测模型；
[0009]实时接收多源卫星和地面监测信息,结合深度学习模型判断监测信息，处理火险信息。
[0010]作为本专利技术所述的多源卫星高时频电网火险监测方法的一种优选方案，其中：所
述数据库包括，多源卫星历年监测热点数据、地面火情和历史同期多源卫影像热点匹配数据、地面常规热点数据、输电地理信息系统数据、火灾风险防控管理数据。
[0011]作为本专利技术所述的多源卫星高时频电网火险监测方法的一种优选方案，其中：
[0012]所述数据库还包括：
[0013]所述多源卫星历年监测热点数据包括，卫星名、影像ID号、观测时间、经度、纬度、像元个数、像元面积、热点面积、热点强度、热点强度等级、所属区域、土地利用、区域可信度；
[0014]所述地面火情和历史同期多源卫影像热点匹配数据包括，地面火灾调查要素包括发生时间、扑灭时间、所属区域、经度、纬度、火场面积、土地利用、与卫星热点距离；
[0015]所述地面常规热点数据包括,干扰源类别、干扰源地图类型、经度、纬度、所属区域、占地面积、周边土地利用、缓冲区距离。
[0016]作为本专利技术所述的多源卫星高时频电网火险监测方法的一种优选方案，其中：所述数据还库包括：
[0017]所述输电地理信息系统数据包括，电线长度、电力塔编号、电力塔经度、电力塔纬度、海拔高度、周边土地利用、周边植被覆盖度、周边植被NPP、周边地质环境、所属区域；
[0018]所述火灾风险防控管理数据包括，气温、风速、风向、湿度、降水、火灾发布形式、火灾发布渠道、火灾发布制度、火险值班人名、火险值班人联系方式、防火工作人名、防火工作人联系方式。
[0019]作为本专利技术所述的多源卫星高时频电网火险监测方法的一种优选方案，其中：所述监测模型包括，根据机器学习和历史数据进行模型训练和优化,实现监测效果持续提升，模型达到设置的精准度门限值99.19％，并通过线上线下多轮验证后,方可投入使用；
[0020]精准度计算，表示为：
[0021]R＝T
p
/(T
p
+F
p
)
[0022]其中，T
p
为模型正确识别电网火险样本数,F
p
为模型错误识别电网火险样本数。
[0023]作为本专利技术所述的多源卫星高时频电网火险监测方法的一种优选方案，其中：所述监测模型包括：
[0024]风向风速对火势影响很大,会加速火场扩张,增加超高火险程度，风向风速对火势的影响指数，表示为：
[0025][0026]其中,F为风向风速对火势的影响指数，k是环境影响因子,S是火场面积,V是风速,D是火场中心到输电线路的距离；
[0027]当F小于等于3.4时，维持正常呢巡线频次，派遣常规数目的灭火人员进行扑救；
[0028]当F大于3.4小于等于4.6时，增加巡线频次，增派灭火人员进行扑救，监测电网要点,准备采取限电措施，播发火情预警,疏散周边人群；
[0029]当F大于4.6时，启动不间断卫星监测，开启无人机监测,实时跟踪火势，调派所有可用灭火资源，实施限电,切断火场与电网联系，播发应急预案,组建应急指挥中心,疏散火场周边所有人群。
[0030]作为本专利技术所述的多源卫星高时频电网火险监测方法的一种优选方案，其中：所述处理火险信息包括，对高火险和超高火险火点,利用多源卫星监测信息实施火点特征提
取,生成火险监测产品，所述产品包括火险监测报告、火险监测图、火险监测视频、风向风速监测报告、火险监测人工报告和火情播报画面，实现快速火势监测；
[0031]实施火险监测产品与输电线路信息的匹配分析,监测输电线路沿线1公里范围内高火险火点,及时传输火险监测产品,实施山火监测效果评估与电网火灾应急处置。
[0032]本专利技术的另外一个目的是提供一种多源卫星高时频电网火险监测系统，其能通过根据卫星数据和地面数据，构建电网火险监测数据库，实时接收多源卫星监测信息,结合机器学习模型判断监测信息，处理火险信息解决了在低纬多云山地的卫星遥感林火监测检出率不够，误警率太高的问题。
[0033]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：多源卫星高时频电网火险监测系统，包括：包括数据采集模块、学习算法模块、监测模型模块、火险信息处理模块、报告输出模块、预警模块和图形化界面模块；
[0034]所述数据采集模块用于从卫星数据和地面数据中获取电网火险监测所需的多源卫星历年监本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.多源卫星高时频电网火险监测方法，其特征在于，包括：采集卫星数据和地面数据，构建电网火险监测数据库；基于电网火险监测数据库,利用机器学习和神经网络建立电网火险监测模型；实时接收多源卫星和地面监测信息,结合深度学习模型判断监测信息，处理火险信息。2.如权利要求1所述的多源卫星高时频电网火险监测方法，其特征在于：所述数据库包括，多源卫星历年监测热点数据、地面火情和历史同期多源卫星影像热点匹配数据、地面常规热点数据、输电地理信息系统数据、火灾风险防控管理数据。3.如权利要求2所述的多源卫星高时频电网火险监测方法，其特征在于：所述数据库还包括：所述多源卫星历年监测热点数据包括，卫星名、影像ID号、观测时间、经度、纬度、像元个数、像元面积、热点面积、热点强度、热点强度等级、所属区域、土地利用、区域可信度；所述地面火情和历史同期多源卫影像热点匹配数据包括，地面火灾调查要素包括发生时间、扑灭时间、所属区域、经度、纬度、火场面积、土地利用、与卫星热点距离；所述地面常规热点数据包括,干扰源类别、干扰源地图类型、经度、纬度、所属区域、占地面积、周边土地利用、缓冲区距离。4.如权利要求3所述的多源卫星高时频电网火险监测方法，其特征在于：所述数据还库包括：所述输电地理信息系统数据包括，电线长度、电力塔编号、电力塔经度、电力塔纬度、海拔高度、周边土地利用、周边植被覆盖度、周边植被NPP、周边地质环境、所属区域；所述火灾风险防控管理数据包括，气温、风速、风向、湿度、降水、火灾发布形式、火灾发布渠道、火灾发布制度、火险值班人名、火险值班人联系方式、防火工作人名、防火工作人联系方式。5.如权利要求4所述的多源卫星高时频电网火险监测方法，其特征在于，所述监测模型包括，根据机器学习和历史数据进行模型训练和优化,实现监测效果持续提升，模型达到设置的精准度门限值99.19％，并通过线上线下多轮验证后,方可投入使用；精准度计算，表示为：R＝T
p
/(T
p
+F
p
)其中，T
p
为模型正确识别电网火险样本数,F
p
为模型错误识别电网火险样本数。6.如权利要求5所述的多源卫星高时频电网火险监测方法，其特征在于，所述监测模型包括：风向风速对火势影响很大,会加速火场扩张,增加超高火险程度，风向风速对火势的影响指数，表示为：F＝k*S*V/D2其中,F为风向风速对火势的影响指数，k是环境影响因子,S是火场面积,V是风速,D是火场中心到输电线路的距离；当F小于等于3.4时，维持正常呢巡线频次，派遣常规数目的灭火人员进行扑救；当...

【专利技术属性】
技术研发人员：范强，黄欢，陈园园，吴建蓉，毛先胤，张啟黎，吕乾勇，张义钊，邹雕，牛唯，曾华荣，彭赤，马晓红，杨旗，张历，陈沛龙，张英，文屹，吕黔苏，李鑫卓，张俊杰，黄军凯，赵超，肖书舟，陈佳胜，李长兴，丁江桥，曾蓉，陈晨，袁娴枚，赵圆圆，张洋，古庭赟，李博文，祝健杨，张大贵，赵雪娇，曹雷，郑小强，刘君，徐舒蓉，李欣，陆禹初，张露松，杨柳青，谢扬华，李志杰，黄健，吴耀，代吉玉蕾，罗鑫，颜康，刘卓娅，冯起辉，唐赛秋，张后谊，毛钧毅，王冕，张迅，梁源晨，万金金，涂心译，郭莉萨，陈亚飞，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：