【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及树障处理，具体涉及一种架空输电线路树障隐患评估预测方法、设备和介质。
技术介绍
1、目前，我国主要采用电缆和架空线路进行输电，随着电网规模的扩大，跨地区输电线路的建设逐渐增多，这给电网的运行安全带来了压力，因此需要对电力输电线路进行安全巡检。在输电线路的安全巡检中，树障隐患是重要的巡视内容。输电线路与树木的距离小于安全标准，容易引发树木燃烧进而引发山火，导致输电线路跳闸，影响电力系统的稳定运行。为了更好地处理树障隐患，确保输电线路的稳定运行，工作人员需要监测树障的生长高度和其与输电线路的间隔距离，评估树障隐患风险，并及时处理隐患信息。传统的输电通道巡检方式主要依赖人工巡检，对巡检人员的专业技能和地理环境有较高要求，存在巡检盲区，且现有技术多依赖人工巡检，该方式劳动强度高、效率低、成本高；受限于天气条件；覆盖不全面存在巡检盲区；预测能力弱，缺乏先进的数据分析和预测模型，无法准确预测树障隐患的发展趋势；缺乏预警机制，导致隐患处理不及时。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是现有技术在进行树障隐患预测时采用人工，覆盖不全面存在巡检盲区，预测能力弱，无法准确预测树障隐患，目的在于提供一种架空输电线路树障隐患评估预测方法、设备和介质，首先通过模糊层次分析法负责建立树障隐患评估指标体系,确定各指标的权重，通过层次分析和模糊综合评判,得出状态参量的模糊权重,为后续预测模型提供可靠的输入数据，其次利用蚁群算法(aco)优化门控循环单元(gru)的初始权值和阈值，有效避免g
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、本专利技术第一方面提供一种架空输电线路树障隐患评估预测方法，包括以下具体步骤：
4、采集架空输电线路树障数据，构建树障隐患评估体系；
5、根据树障隐患评估体系得到各参量的权重系数；
6、对树障数据进行归一化处理，基于处理后的数据，结合权重系数，构建加权评分模型；
7、基于加权评分模型对树障隐患进行评分；
8、采用蚁群算法优化门控循环单元经网络构建树障隐患预测模型；
9、根据评分对障隐患预测模型进行训练，得到训练后的障隐患预测模型预测输电线路的树障隐患风险。
10、本专利技术首先通过模糊层次分析法负责建立树障隐患评估指标体系,确定各指标的权重，通过层次分析和模糊综合评判,得出状态参量的模糊权重,为后续预测模型提供可靠的输入数据，其次利用蚁群算法(aco)优化门控循环单元(gru)的初始权值和阈值，有效避免gru模型陷入局部最优,提高其泛化性和预测精度。最后通过gru模型捕捉树障隐患评分的时间依赖性，预测未来一定时间内输电线路的树障隐患风险，能够提高预测能力，准确预测树障隐患。
11、进一步的，所述架空输电线路树障数据包括：
12、记录点树障的树种、树龄、树高、经纬度、海拔高度、历史生长信息、线路高度、坡度和线路弧垂。
13、进一步的，所述构建树障隐患评估体系具体步骤包括：
14、对架空输电线路树障数据进行数据分类，分类包括：树种信息、输电线路信息和地理信息，得到树障高度预测状态参量。
15、进一步的，所述根据树障隐患评估体系得到各参量的权重系数，具体步骤包括：
16、构建层次结构模型，包括目标层和准则层，其中，目标层包括状态参量的权重系数；准则层包括树种、树龄、树高、经纬度、海拔高度、历史生长信息、线路高度和线路弧垂；
17、基于层次结构模型的参数构建判断矩阵，使用三角模糊数表示判断矩阵参数两两比较的相对重要性；
18、根据专家评分法，进行两两比较，构造模糊判断矩阵
19、通过模糊判断矩阵，计算模糊权重向量；
20、采用重心法将模糊权重向量去模糊化，得到权重值；
21、对去模糊化后的权重进行归一化处理，得到各参量的权重系数。
22、进一步的，所述权重系数的计算步骤包括：
23、
24、其中，表示三角模糊数，l是最小值，m是中间值，u是最大值，wi为权重值，wi′表示权重系数，i＝1,2,3,…,n。
25、进一步的，所述对树障数据进行归一化处理，具体包括：
26、
27、其中，xn表示经过归一化处理后得到的数据，x表示处理前的数据，xmax、xmin分别表示数据集里各状态参量数据的最大值和最小值。
28、进一步的，所述构建加权评分模型，具体包括：
29、获取权重系数w1、w2…w9，和权重系数对应的状态参量值为x1、x2…x9，得到加权评分模型为：
30、s＝(w1×x1+w2×x2+...+w9×x9)×100
31、其中，s是预测的树障隐患评分。
32、进一步的，所述基于加权评分模型对树障隐患进行评分，具体包括：
33、根据历史数据和经验，将树障隐患分为4种状态，得到评分模板：
34、
35、根据树障隐患的评分模板进行评分。
36、本专利技术第二方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现一种架空输电线路树障隐患评估预测方法。
37、本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种架空输电线路树障隐患评估预测方法。
38、本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
39、首先通过模糊层次分析法负责建立树障隐患评估指标体系,确定各指标的权重，通过层次分析和模糊综合评判,得出状态参量的模糊权重,为后续预测模型提供可靠的输入数据，其次利用蚁群算法(aco)优化门控循环单元(gru)的初始权值和阈值，有效避免gru模型陷入局部最优,提高其泛化性和预测精度。最后通过gru模型捕捉树障隐患评分的时间依赖性，预测未来一定时间内输电线路的树障隐患风险，能够提高预测能力，准确预测树障隐患。为科学地制订有效、合理的树障清理方案提供指导，对降低因树障隐患造成的经济损失、提高电网运行的可靠性具有重要意义。
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1.一种架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述架空输电线路树障数据包括：
3.根据权利要求2所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述构建树障隐患评估体系具体步骤包括：
4.根据权利要求2所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述根据树障隐患评估体系得到各参量的权重系数，具体步骤包括：
5.根据权利要求4所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述权重系数的计算步骤包括：
6.根据权利要求1所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述对树障数据进行归一化处理，具体包括：
7.根据权利要求1所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述构建加权评分模型，具体包括：
8.根据权利要求1所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述基于加权评分模型对树障隐患进行评分，具体包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述架空输电线路树障数据包括：
3.根据权利要求2所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述构建树障隐患评估体系具体步骤包括：
4.根据权利要求2所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述根据树障隐患评估体系得到各参量的权重系数，具体步骤包括：
5.根据权利要求4所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述权重系数的计算步骤包括：
6.根据权利要求1所述的架空输电线路树障隐患评估预测方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟，杨涛，任志，林军，李雨芳，鄢建军，薛玖瑞，张旭，王晓波，李鹏，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司广元供电公司，
类型：发明
国别省市：
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