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摘要:
台风灾害下电力系统的风险评估及可视化对电力系统防灾减灾具有重要的科学意义和工程应用价值.为了预测高风险区域,优化抢修资源配置和潮流风险调度,文中分数据层、知识提取层和可视化处理层构建了台风灾害下输电杆塔风险评估体系.首先,基于设备运行信息、气象信息以及地理信息等构建空间多源异构信息数据库.再基于参数优化,应用6种机器学习算法建立了杆塔损毁风险预测智能模型,通过指标对比选择相对最优模型,同时,在此基础上提出基于不等权拟合优度法的组合模型.以1 km×1 km的尺度对台风"彩虹"下某中国沿海城市的杆塔损毁风险进行了评估及可视化,将相对最优模型与组合模型进行了详细的对比,测试结果显示:相对最优模型及组合模型均能够识别损毁最严重的区域,但相同风险阈值下组合模型的预测效果更好,验证了所提方法的可行性与合理性.最后,分析了模型通用性和样本数量级对预测效果的影响.
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文献信息
篇名 基于空间多源异构数据的台风下输电杆塔风险评估
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 台风灾害 输电杆塔 风险评估 机器学习 风险可视化 多源异构信息
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 研制与开发
研究方向 页码范围 127-134
页数 8页 分类号
字数 6707字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20191113002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 侯慧 武汉理工大学自动化学院 20 62 5.0 7.0
2 黄勇 广东电网有限责任公司电力科学研究院 12 14 2.0 3.0
3 耿浩 武汉理工大学自动化学院 6 11 2.0 3.0
4 于士文 武汉理工大学自动化学院 4 4 1.0 2.0
5 肖祥 广东电网有限责任公司电力科学研究院 5 3 1.0 1.0
6 俞菊芳 武汉理工大学自动化学院 2 3 1.0 1.0
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台风灾害
输电杆塔
风险评估
机器学习
风险可视化
多源异构信息
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期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
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12334
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