【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及山火风险预警，特别是涉及一种电网山火风险分级预警方法及系统。
技术介绍
1、随着电力资源的开发，输电线路不可避免地架设于山林地带，地面可燃物多且自然条件复杂，在长期干燥条件下很容易引发山火灾害。在山火过程中，输电线路的击穿电压会明显降低，线路间隙绝缘强度的剧烈降低是火焰温度、电子和离子以及固体颗粒共同作用的结果。空气在火焰加热下会出现热游离现象，局部空气密度下降，大量的浓烟和微粒会大大降低空气的绝缘性能，最终导致空气被击穿，输电线路对地放电。输电线路发生跳闸事故时，重合闸的时间一般为1秒，但山火持续时间较长，因此发生山火跳闸事故时，很难成功合闸，往往会引发长时间且不可自动恢复的电力事故。
2、目前对山火灾害的研究分为火险天气预报、山火发生预报和山火行为预报3类，当前国内对山火的研究已由纯气象预报进入山火发生预报与山火行为预报，结合了植被、可燃物、地形、人类活动、火源等山火驱动因子，对未来某地区的山火发生概率开展预测。但目前的火险预报模型没有考虑区域差异化环境因子对预报模型的影响，预警结果以山火发生概率或是否发生山火的形式呈现，并未针对电网特性开展风险分级预警。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种电网山火风险分级预警方法及系统，以实现对山火风险进行分级预警。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种电网山火风险分级预警方法，所述方法包括：
3、获取历史山火数据；所述历史山火数据包括：历史山火输入数据和历史山火输出数据；>
4、将所述历史山火输入数据作为自变量x，将所述历史山火输出数据作为因变量y，对x和y分别进行标准化处理，获得标准化矩阵e0和f0；
5、基于所述标准化矩阵e0和f0构造目标函数，采用拉格朗日乘子算法对目标函数进行求解，得到m个主成分；其中，m为大于1的正整数；
6、基于m个所述主成分进行处理，得到山火火险预警模型；
7、将待检测山火数据代入所述山火火险预警模型，得到当地山火火险指数预报值；
8、根据所述当地山火火险指数预报值确定山火风险分级预警等级。
9、可选地，所述基于所述标准化矩阵e0和f0构造目标函数，采用拉格朗日乘子算法对目标函数进行求解，得到m个主成分，具体包括：
10、步骤s31：基于因变量y的主成分u1与自变量x的主成分t1构造目标函数求解问题；
11、步骤s32：基于所述标准化矩阵e0和f0，将所述目标函数求解问题转换为目标函数；
12、步骤s33：通过拉格朗日乘子算法对所述目标函数进行求解，求得自变量x的主成分t1；
13、步骤s34：实施e0在t1上的回归以及f0在t1上的回归，得到残差矩阵e1和f1；
14、步骤s35：以e1代替e0，以f1代替f0，重复步骤s32-s34，得到自变量x的主成分t2；
15、步骤s36：重复步骤s32-s35，达到设定条件，输出m个主成分t1，t2，...tm。
16、可选地，所述基于m个所述主成分进行处理，得到山火火险预警模型，具体包括：
17、基于m个主成分t1，t2，...tm构建回归模型；
18、将e0代入所述回归模型中进行标准化的逆过程处理，得到山火火险预警模型。
19、可选地，所述山火火险预警模型的具体公式为：
20、f＝f0+f1h1+…+fmhm；
21、其中，f为山火火险指数预报值，hi为挑选出m个气象要素、植被要素及地形要素，f0，f1...fm为回归系数。
22、可选地，在所述根据所述当地山火火险指数预报值确定山火风险分级预警等级之前，所述方法还包括：
23、统计历次山火火险指数预报值f的空间分布，结合线路故障跳闸记录，进行k-means聚类划分，得出不同f值对应的山火预警等级。
24、本专利技术还提供一种电网山火风险分级预警系统，所述系统包括：
25、获取模块，用于获取历史山火数据；所述历史山火数据包括：历史山火输入数据和历史山火输出数据；
26、标准化处理模块，用于将所述历史山火输入数据作为自变量x，将所述历史山火输出数据作为因变量y，对x和y分别进行标准化处理，获得标准化矩阵e0和f0；
27、求解模块，用于基于所述标准化矩阵e0和f0构造目标函数，采用拉格朗日乘子算法对目标函数进行求解，得到m个主成分；其中，m为大于1的正整数；
28、山火火险预警模型构建模块，用于基于m个所述主成分进行处理，得到山火火险预警模型；
29、数据代入模块，用于将待检测山火数据代入所述山火火险预警模型，得到当地山火火险指数预报值；
30、山火风险分级预警等级确定模块，用于根据所述当地山火火险指数预报值确定山火风险分级预警等级。
31、可选地，所述求解模块，具体包括：
32、目标函数求解问题构造单元，用于基于因变量y的主成分u1与自变量x的主成分t1构造目标函数求解问题；
33、转换单元，用于基于所述标准化矩阵e0和f0，将所述目标函数求解问题转换为目标函数；
34、求解单元，用于通过拉格朗日乘子算法对所述目标函数进行求解，求得自变量x的主成分t1；
35、残差矩阵确定单元，用于实施e0在t1上的回归以及f0在t1上的回归，得到残差矩阵e1和f1；
36、替换单元，用于以e1代替e0，以f1代替f0，重复“转换单元-残差矩阵确定单元”，得到自变量x的主成分t2；
37、m个主成分输出单元，重复“转换单元-替换单元”，达到设定条件，输出m个主成分t1，t2，...tm。
38、可选地，所述山火火险预警模型构建模块，具体包括：
39、回归模型构建单元，用于基于m个主成分t1，t2，...tm构建回归模型；
40、山火火险预警模型构建单元，用于将e0代入所述回归模型中进行标准化的逆过程处理，得到山火火险预警模型。
41、可选地，所述山火火险预警模型的具体公式为：
42、f＝f0+f1h1+…+fmhm；
43、其中，f为山火火险指数预报值，hi为挑选出m个气象要素、植被要素及地形要素，f0，f1...fm为回归系数。
44、可选地，所述系统还包括：
45、聚类划分模块，用于统计历次山火火险指数预报值f的空间分布，结合线路故障跳闸记录，进行k-means聚类划分，得出不同f值对应的山火预警等级。
46、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
47、本专利技术提供了一种电网山火风险分级预警方法及系统，首先将历史山火输入数据作为自变量x，将所述历史山火输出数据作为因变量y，对x和y分别进行标准化处理，获得标准化矩阵e0和f0；其次基于标准化矩阵e0和f0构造目标函数，采用拉本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电网山火风险分级预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的电网山火风险分级预警方法，其特征在于，所述基于所述标准化矩阵E0和F0构造目标函数，采用拉格朗日乘子算法对目标函数进行求解，得到m个主成分，具体包括：
3.根据权利要求2所述的电网山火风险分级预警方法，其特征在于，所述基于m个所述主成分进行处理，得到山火火险预警模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的电网山火风险分级预警方法，其特征在于，所述山火火险预警模型的具体公式为：
5.根据权利要求1所述的电网山火风险分级预警方法，其特征在于，在所述根据所述当地山火火险指数预报值确定山火风险分级预警等级之前，所述方法还包括：
6.一种电网山火风险分级预警系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的电网山火风险分级预警系统，其特征在于，所述求解模块，具体包括：
8.根据权利要求7所述的电网山火风险分级预警系统，其特征在于，所述山火火险预警模型构建模块，具体包括：
9.根据权利要求8所述的电网山火风
10.根据权利要求6所述的电网山火风险分级预警系统，其特征在于，所述系统还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电网山火风险分级预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的电网山火风险分级预警方法，其特征在于，所述基于所述标准化矩阵e0和f0构造目标函数，采用拉格朗日乘子算法对目标函数进行求解，得到m个主成分，具体包括：
3.根据权利要求2所述的电网山火风险分级预警方法，其特征在于，所述基于m个所述主成分进行处理，得到山火火险预警模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的电网山火风险分级预警方法，其特征在于，所述山火火险预警模型的具体公式为：
5.根据权利要求1所述的电网山火风险分级预警方法，其特征在于，在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李磊，张雷，胡思雨，周海，李登宣，许中阳，李悦岑，乔天骄，丁煌，刘桂箐，杨凡，罗亚洲，马文文，孔繁哲，房珂，李钰洋，富梦迪，王春晓，
申请(专利权)人：国家电网有限公司华北分部，
类型：发明
国别省市：
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