一种基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法及系统，包括：水情测报系统采集数据，进行预处理。建立神经网络模型，计算洪水风险指数，根据所述指数计算配电网设备撤离成本。建立最小化撤离成本模型和最小化撤离设备部件成本模型，求解两种模型，得到最终方案。本发明专利技术提供的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法及系统显著提高了洪水风险响应和电网设备撤离的效率和有效性。通过建立最小化撤离成本模型，能够在保证电网稳定性的前提下，有效降低撤离操作的总成本，避免不必要的经济损失。此外，本发明专利技术还优化了资源分配和撤离策略，提高了撤离操作的安全性和环境保护水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及洪水风险管理与电网设备撤离，具体为一种基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法及系统。

技术介绍

1、随着全球气候变化和极端天气事件的增多，洪水灾害频繁发生，对电力供应系统造成严重威胁。在洪水来临时，配电网设施受损会导致大规模的电力中断，影响社会稳定和人民生活。传统的洪水应急管理方法通常侧重于事前的风险评估和事后的灾害恢复，缺乏实时动态的风险评价和应对机制。此外，现有技术在撤离决策制定时往往缺乏精准的成本控制和风险评估，导致资源浪费和安全隐患。

2、传统方法在数据收集和处理方面往往依赖于分散的系统和手动分析，效率较低，无法有效预测和应对快速变化的洪水风险。此外，撤离决策往往基于经验或简化模型，缺乏对复杂电网系统动态变化的综合考虑，使得撤离方案无法最优化，既增加了成本，也可能影响电网的长期稳定性和恢复能力。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术解决的技术问题是：本专利技术通过集成神经网络模型和优化算法，提高了洪水风险评估的准确性和及本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于：所述水情测报系统采集数据，进行预处理包括，采集洪水相关的水文数据和气象数据，包括水位、流速、降雨量和流量；

3.如权利要求2所述的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于：所述建立神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；

4.如权利要求3所述的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于：所述计算配电网设备撤离成本包括：

5.如权利要求4所述的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于：所述水情测报系统采集数据，进行预处理包括，采集洪水相关的水文数据和气象数据，包括水位、流速、降雨量和流量；

3.如权利要求2所述的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于：所述建立神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；

4.如权利要求3所述的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于：所述计算配电网设备撤离成本包括：

5.如权利要求4所述的基于神经网络的洪水风险响应与设备撤离方法，其特征在于：所述建立最小化撤离成本模型包括，

6.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：李书明，卓四明，孙永红，钮月磊，刘艳娜，鞠军，李金阳，韩兵，
申请(专利权)人：南京河海南自水电自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：