【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种加权基于自适应焦点损失(wafl)功能的海上风电天气事件辨识方法和装置，属于气象学。
技术介绍
1、随着海上风电的发展，天气事件的识别和预警成为保障风电场正常运营和降低运维风险的重要环节。传统的天气事件识别方法主要依赖于经验规则和统计方法，但在面对大规模、多元化的海上风电场运营数据时，这些方法往往表现出识别准确度不高和应对复杂天气事件能力不足的问题。近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，为提高天气事件识别的准确度和效率提供了新的可能。
2、但是，海上风电天气事件数据的特点是样本不平衡和类别不均衡，这为构建高效的天气事件识别模型带来了挑战。现有的天气事件辨识方法往往依赖于传统的统计模型或者经验规则，但在面对大规模、多元化的风电场运营数据时，这些方法的识别准确度和效率往往无法满足实际需求，特别是在数据样本不平衡的情况下。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术提出了一种结合加权自适应焦点损失(wafl)功能和深度学习技术的大规模海上风电天气事件辨识技术方法，以克服传统方法的局限，提高天气事件辨识的准确性和效率。通过深度神经网络模型的训练和优化，本方法能够准确识别和评估可能对海上风电运营产生影响的天气事件，为风电场的风险管理和应急响应提供有力的技术支持。
2、技术方案：一种基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，通过结合深度神经网络和加权自适应焦点损失函数，实现了对大规模海上风电场天气事件的高效、动态和精准辨识
3、s1，数据采集与整合：搜集海上风电场的相关数据，包括基本数据和天气事件数据，以及整合的政府公开数据、第三方数据平台和相关监管记录，构建数据集用于天气事件辨识模型的训练；
4、s2，数据预处理与样本构建：对数据集执行数据清洗和交叉验证，构建时间序列样本集，包含多维度天气事件指标和历史天气事件记录；
5、s3，特征工程：利用递归神经网络(rnn)进行时间序列特征提取，应用主成分分析(pca)进行维度降低和特征选择；
6、s4，深度神经网络模型构建：确定和调整模型超参数，构建基于encoder-adaptive-focal架构的深度神经网络模型作为海上风电天气事件辨识模型。在模型的初始训练阶段，采用交叉熵损失函数为模型提供基础分类能力；随后引入加权自适应焦点损失函数(wafl)，以强化模型对样本不平衡和困难样本的处理能力。
7、s5，模型训练与优化：将s2得到的时间序列样本集划分为训练集和测试集，遵循7:3的比例，利用选择的损失函数进行模型训练和优化，优化模型以提高性能指标和识别准确率，得到天气事件辨识模型；
8、s6，结果分析与解释：对所述天气事件辨识模型的输出进行分析，识别关键样本和重要特征，提取和解释天气事件的深层特征。天气事件辨识模型为基于encoder-adaptive-focal架构的深度神经网络模型。
9、进一步的，在s6步骤中，采用以下方法提取和解释天气事件的深层特征，以识别天气事件：
10、模型输出的解码：通过encoder-adaptive-focal架构的解码器部分解析深度神经网络的输出，将高维特征转换为可解释的天气事件类别。
11、特征重要性评估：使用梯度提升机(gradient boosting machine,gbm)及shap(shapley additive explanations)评估不同输入特征对模型预测决策的影响，识别在天气事件识别中起关键作用的特征。使用梯度提升机及shap(shapley additiveexplanations)评估不同输入特征对模型预测决策的影响。在此过程中，被认为具有关键作用的特征是那些对模型预测结果有显著影响的特征。具体来说，如果某个特征的改变能显著改变模型输出的预测概率或分类，那么这个特征被视为关键作用特征。
12、关键样本的识别：分析模型输出层前的隐藏层激活，以识别对模型决策有显著贡献的关键样本，这些样本包含了识别特定天气事件所需的重要信息。
13、关键样本的识别与重要信息定义：在本专利技术的模型构建过程中，特别关注了对模型输出层前的隐藏层激活的分析，以识别在模型决策中起显著作用的关键样本。这些关键样本是指在数据集中具有独特特征模式的样本，例如罕见的天气模式或特殊的气象参数，对模型的预测准确度和泛化能力有重大影响。同时，“重要信息”在本专利技术中特指那些对区分不同天气事件类别有显著影响的数据点或特征，如关键气象参数、历史天气数据模式或与风电场运营相关的特殊情况。通过识别并利用这些重要信息，本专利技术的天气事件辨识模型能够显著提高准确性和效率，为风电场的风险管理和应急响应提供有力的技术支持。
14、结果可视化：利用可视化工具展示不同天气事件类别在特征空间中的分布，帮助解释模型区分不同天气事件的方式。
15、案例分析：对模型识别的各类天气事件进行案例分析，通过比较模型预测和实际天气记录，验证模型的准确性和可靠性。
16、进一步的，所述的大规模海上风电天气事件辨识是指通过技术手段，准确、及时地识别和评估可能影响海上风电场运营的天气事件(如强风、雷电、浪涌等)。这包括但不限于以下几个方面：
17、预警与预测能力：能够准确、及时地预警和预测天气事件的发生和可能的影响。
18、事件辨识能力：在天气事件发生时，能够迅速、有效地辨识事件的类型、强度和可能的影响。
19、数据分析能力：能够合理、高效地收集、处理和分析与天气事件相关的各种数据(如风速、气压、温度等)来支持事件辨识。
20、风险评估与管理能力：能够准确评估天气事件对风电场运营的风险，并通过合理的管理措施来降低风险。
21、信息技术与深度学习能力：能够利用先进的信息技术和深度学习方法来支持天气事件的辨识和评估。
22、实时监控与响应能力：在天气事件发生时，能够实时监控风电场的运营状况，并采取必要的应对措施。
23、维护与恢复能力：在天气事件后，能够迅速、有效地进行设备检修和运营恢复，以减少天气事件的长期影响。
24、本专利技术提出的基于加权自适应焦点损失(wafl)功能的大规模海上风电天气事件辨识技术方法旨在更准确、更深入地识别和评估可能影响海上风电场运营的天气事件。
25、在步骤s1中，构建了一套综合性的数据集，用于海上风电场的天气事件辨识。该数据集的构建基于以下数据来源和参数：
26、历史天气事件数据：收集历史上的天气事件数据，包括但不限于风速、气压、降水量、风向等参数，以及这些天气事件的发生频率、持续时间和强度指标。
27、风电场基本信息：详细记录风电场的地理坐标(经纬度)、海拔高度、风电机组布局，以及输电线路和变电站的技术参数如电压等级、传输能力和运行状况。
28、运营记录：包括风电机组的具体型号、安装时间、历史负荷本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，在S6步骤中，采用以下方法提取和解释天气事件的深层特征，以识别天气事件：
3.根据权利要求1所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，所述步骤S2中的数据预处理与样本构建具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，所述步骤S3中的特征工程的具体实现步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，所述步骤S4中的深度神经网络模型构建的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，海上风电天气事件辨识模型训练阶段先采用交叉熵损失函数，交叉熵损失函数用于模型的初始训练阶段，为模型提供初始的分类能力；交叉熵损失函数的定义如式(1)所示：
7.根据权利要求5所述的基于自适应焦点损失的海上
8.根据权利要求6所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，在模型经过初始训练后，对损失函数进行优化，损失函数优化方法如下：在天气事件辨识中，针对不同天气事件类别之间的数据不平衡，引入了类别权重αi来增强交叉摘损失函数，旨在减轻样本类别中的不平衡问题；设S{(xi,yj)∣i＝1,2,…,N}是为天气事件辨识模型准备的训练样本集；其中xi表示第i个样本的天气事件特征向量，yi表示第i个样本的类别，表示与yj相同类别的样本计数，表示除yj之外的类别的样本计数，且因此有：
9.根据权利要求6所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，针对简单样本和困难样本之间的不成比例比率，引入了基于Focal Loss的交叉摘函数；将焦点参数γ整合到损失函数中，γ≥0；
10.一种基于自适应焦点损失的天气事件识别系统，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，在s6步骤中，采用以下方法提取和解释天气事件的深层特征，以识别天气事件：
3.根据权利要求1所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，所述步骤s2中的数据预处理与样本构建具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，所述步骤s3中的特征工程的具体实现步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，所述步骤s4中的深度神经网络模型构建的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法，其特征在于，海上风电天气事件辨识模型训练阶段先采用交叉熵损失函数，交叉熵损失函数用于模型的初始训练阶段，为模型提供初始的分类能力；交叉熵损失函数的定义如式(1)所示：
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴强晟，毛莺池，杜云龙，汤剑松，霍雪松，戚荣志，荣毅，朱天昊，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。