本发明提供一种电网鸟害分布图的绘制方法及装置，该方法包括以下步骤：整合电网中已有的摘除鸟窝的记录；计算出各杆塔的鸟窝密度，所述鸟窝密度为设定时间内摘除的鸟窝个数；根据所述各杆塔的鸟窝密度对鸟害密度进行聚类分析；将聚类分析后得到的不同鸟窝密度区域进行区分，得到鸟害分布图。本发明的电网鸟害分布图的绘制方法及装置，根据已有的摘除鸟窝的数据记录进行聚类分析以绘制出鸟害分布图，这种绘制方法能够为电网在安装人工鸟笼、防治鸟害方面的管理决策提供重要参考，解决了常规鸟害分布图绘制中的资源分配难题；而且这种绘制方法是与电网的实际情况相结合的，具有科学依据，可信度高，保证了供电的安全性，具有巨大的经济效益。
1.一种电网鸟害分布图的绘制方法，其特征在于，包括以下步骤：整合电网中已有的摘除鸟窝的记录；
计算出各杆塔的鸟窝密度，所述鸟窝密度为设定时间内摘除的鸟窝个数；
将聚类分析后得到的不同鸟窝密度区域进行区分，得到鸟害分布图；
所述对鸟害密度进行聚类分析的过程具体包括：采用K-means聚类分析算法对鸟害密度进行聚类分析；具体算法流程如下：输入选取的杆塔鸟窝密度个数k、所有摘除鸟窝记录的杆塔密度数组data[n]；
（1）选择k个初始中心点：c[0]=data[0]，…c[k-1]=data[k-1]，其中c为选取的杆塔鸟窝密度的集合；
（2）对于data[0]…data[n],分别与c[0]…c[k-1]比较，若与c[i]差值最少，则标记为i；
（3）对于所有标记为i点，重新计算c[i]={所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数；
（4）重复步骤(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。
2.根据权利要求1所述的电网鸟害分布图的绘制方法，其特征在于，所述将聚类分析后得到的不同鸟窝密度区域进行区分的过程具体包括：将聚类分析后得到的不同鸟窝密度的区域按颜色进行区分。
3.根据权利要求2所述的电网鸟害分布图的绘制方法，其特征在于，用颜色的深浅表示鸟害密度的大小。
4.根据权利要求1所述的电网鸟害分布图的绘制方法，其特征在于，还包括步骤：根据行政边界对所述鸟害分布图进行切割，得到设定行政区域下的鸟害分布图。
5.一种电网鸟害分布图的绘制装置，其特征在于，包括：整合模块，用于整合电网中已有的摘除鸟窝的记录；
与所述整合模块相连接的计算模块，用于计算出各杆塔的鸟窝密度，所述鸟窝密度为设定时间内摘除的鸟窝个数；
与所述计算模块相连接的聚类分析模块，用于根据所述各杆塔的鸟窝密度对鸟害密度进行聚类分析；
与所述聚类分析模块相连接的区分模块，用于将聚类分析后得到的不同鸟窝密度区域进行区分，得到鸟害分布图；
所述聚类分析模块包括第一聚类分析子模块，用于采用K-means聚类分析算法对鸟害密度进行聚类分析；具体算法流程如下：输入选取的杆塔鸟窝密度个数k、所有摘除鸟窝记录的杆塔密度数组data[n]；
（1）选择k个初始中心点：c[0]=data[0]，…c[k-1]=data[k-1]，其中c为选取的杆塔鸟窝密度的集合；
（2）对于data[0]…data[n],分别与c[0]…c[k-1]比较，若与c[i]差值最少，则标记为i；
（3）对于所有标记为i点，重新计算c[i]={所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数；
（4）重复步骤(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。
6.根据权利要求5所述的电网鸟害分布图的绘制装置，其特征在于，所述区分模块包括颜色区分模块，用于将聚类分析后得到的不同鸟窝密度的区域按颜色进行区分。
7.根据权利要求6所述的电网鸟害分布图的绘制装置，其特征在于，所述区分模块用颜色的深浅表示鸟害密度的大小。
8.根据权利要求5所述的电网鸟害分布图的绘制装置，其特征在于，还包括行政切割模块，用于根据行政边界对所述鸟害分布图进行切割，得到设定行政区域下的鸟害分布图。
电网鸟害分布图的绘制方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种电网鸟害分布图的绘制方法及装置。
背景技术
[0002] 电网鸟害主要是指鸟类在架空线路设备上筑巢，以致对电网的安全运行造成危害。现有技术中主要采取安装人工鸟笼的方法来防治电网危害，为此需要一个鸟害分布图，以帮助电网工作人员分析在哪条线路和杆塔需要安放鸟笼。然而现在的鸟害分布图大多是电网工作人员根据自己的运行经验人工绘制的，缺少科学的方法进行规划和指导，也没有系统的管理和分析，从而可能出现需要安装鸟笼的地方没有安装、不太需要安装鸟笼的地方却安装了过多的鸟笼的现象，这就导致资源的不合理利用和分配。
[0003] 也就是说，依靠完全由人工绘制出来的鸟害分布图来进行操作是缺陷科学依据的，可信度也不高。
发明内容
[0004] 为解决上述问题，本发明提供一种电网鸟害分布图的绘制方法及装置，能够绘制出科学的鸟害分布图。
[0005] 一种电网鸟害分布图的绘制方法，包括以下步骤：
[0006] 整合电网中已有的摘除鸟窝的记录；
[0007] 计算出各杆塔的鸟窝密度，所述鸟窝密度为设定时间内摘除的鸟窝个数；
[0008] 根据所述各杆塔的鸟窝密度对鸟害密度进行聚类分析；
[0009] 将聚类分析后得到的不同鸟窝密度区域进行区分，得到鸟害分布图。
[0010] 一种电网鸟害分布图的绘制装置，包括：
[0011] 整合模块，用于整合电网中已有的摘除鸟窝的记录；
[0012] 与所述整合模块相连接的计算模块，用于计算出各杆塔的鸟窝密度，所述鸟窝密度为设定时间内摘除的鸟窝个数；
[0013] 与所述计算模块相连接的聚类分析模块，用于根据所述各杆塔的鸟窝密度对鸟害密度进行聚类分析；
[0014] 与所述聚类分析模块相连接的区分模块，用于将聚类分析后得到的不同鸟窝密度区域进行区分，得到鸟害分布图。
[0015] 通过以上方案可以看出，本发明的电网鸟害分布图的绘制方法及装置，根据已有的摘除鸟窝的数据记录进行聚类分析以绘制出鸟害分布图，这种绘制方法能够为电网在安装人工鸟笼、防治鸟害方面的管理决策提供重要参考，解决了常规鸟害分布图绘制中的资源分配难题；而且这种绘制方法是与电网的实际情况相结合的，具有科学依据，可信度高，保证了供电的安全性，具有巨大的经济效益。
附图说明
[0016] 图1为本发明一种电网鸟害分布图的绘制方法的流程图；
[0017] 图2为本发明一种电网鸟害分布图的绘制装置的结构示意图。
具体实施方式
[0018] 本发明提供一种电网鸟害分布图的绘制方法及装置，能够解决现有技术中绘制电网鸟害分布图时完全依靠人工绘制、缺乏科学依据的问题。
[0019] 如图1所示，本发明的一种电网鸟害分布图的绘制方法，包括以下步骤：
[0020] 步骤S1，整合电网中已有的摘除鸟窝的记录。电网工作人员会定期对电网系统中的各个线路和杆塔进行检修，如果在某个线路或杆塔上发现鸟窝，则进行摘除，并在电网数据库中记录该摘除事件。
[0021] 步骤S2，计算出各杆塔的鸟窝密度，所述鸟窝密度为设定时间内摘除的鸟窝个数。鸟窝密度从一定程度上也可以认为等同于鸟害密度，鸟窝密度越大则表示鸟害密度也越大。假设上述的设定时间为一年，且该一年内摘除的鸟窝个数为1000，若其中某一个杆塔上摘除的鸟窝个数为5个，则可表示对应该杆塔的鸟窝密度为5。
[0022] 步骤S3，根据所述各杆塔的鸟窝密度对鸟害密度进行聚类分析。
[0023] 聚类分析又称为群分析，它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。聚类分析是指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为，聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来进行分类，例如本发明对鸟害密度进行聚类分析，可以任意选取某一个杆塔(摘除的鸟窝个数)为基础创建一个聚类，然后将与这个杆塔上摘除的鸟窝个数相近的其他杆塔均加入这个聚类中，最终形成若干个聚类。
[0024] 作为一个较好的实施例，本发明通过与电网的实际情况相结合，采用K-means聚类分析算法来对鸟害密度进行聚类分析，以得出科学的鸟害分布图，为人工鸟笼的安装提供依据。需要说明的是，不排除还可以采用更适合于当前应用场景的其他聚类分析算法的可能性。
[0025] K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类；
通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。K-means算法的基本思想是：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值)；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
[0026] 延伸到鸟害分析当中，具体算法流程如下：
[0027] 输入：k(选取的杆塔鸟窝密度个数)、data[n](所有摘除鸟窝记录的杆塔密度数组)；
[0028] (1)选择k个初始中心点，例如c[0]＝data[0]，…c[k-1]＝data[k-1](c为选取的杆塔鸟窝密度的集合)；
[0029] (2)对于data[0]…data[n]，分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i；
[0030] (3)对于所有标记为i点，重新计算c[i]＝{所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数；
[0031] (4)重复步骤(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。
[0032] 步骤S4，经过步骤S3的聚类分析后会得到若干个聚类，而每个聚类代表了不同鸟窝密度区域，因此本步骤需要将聚类分析后得到的不同鸟窝密度区域进行区分，得到鸟害分布图。
[0033] 作为一个较好的实施例，为了将不同的鸟害密度在同一个分布图上直观形象的表示出来，可以将聚类分析后得到的不同鸟窝密度的区域按颜色来进行区分，并且用颜色的深浅表示鸟害密度的大小。即如果某一区域颜色越深，表示该区域鸟害密度越大；同理若某一区域颜色很浅，则表示该区域鸟害密度比较小。
[0034] 有时候基于对地域情况的需求，工作人员会想要得到按行政区域来划分的鸟害分布图，在这种情况下，本发明还可以包括步骤S5：根据行政边界对所述鸟害分布图进行切割，得到某个设定行政区域下的鸟害分布图。
[0035] 利用采用本发明的绘制方法绘制出科学的鸟害分布图后，就可以根据该鸟害分布图在鸟害严重的区域密集安装人工鸟笼，在鸟害相对不太严重的地区稀疏安装人工鸟笼，对电网的防治鸟害工作提供可靠依据。
[0036] 由以上方案可以看出，本发明的电网鸟害分布图的绘制方法，根据已有的摘除鸟窝的数据记录进行聚类分析以绘制出鸟害分布图，这种通过科学的模型来对鸟笼的安装位置进行科学布置和管理的绘制方法，能够杜绝按照人工经验来安装鸟笼的做法，从而解决了常规鸟害分布图绘制中的资源分配难题，为电网在安装人工鸟笼、防治鸟害方面的管理决策提供了重要参考；而且本发明的这种绘制方法是与电网的实际情况相结合的，具有科学依据，可信度高，保证了供电的安全性，具有巨大的经济效益。
[0037] 与本发明的一种电网鸟害分布图的绘制方法相对应的，本发明还提供一种电网鸟害分布图的绘制装置，如图2所示，包括：
[0038] 整合模块，用于整合电网中已有的摘除鸟窝的记录；
[0039] 与所述整合模块相连接的计算模块，用于计算出各杆塔的鸟窝密度，所述鸟窝密度为设定时间内摘除的鸟窝个数；
[0040] 与所述计算模块相连接的聚类分析模块，用于根据所述各杆塔的鸟窝密度对鸟害密度进行聚类分析；
[0041] 与所述聚类分析模块相连接的区分模块，用于将聚类分析后得到的不同鸟窝密度区域进行区分，得到鸟害分布图。
[0042] 优选的，与电网的实际情况相结合，为了得出科学的鸟害分布图，为人工鸟笼的安装提供依据，所述聚类分析模块可以包括第一聚类分析子模块，用于采用K-means聚类分析算法来对鸟害密度进行聚类分析。
[0043] 优选的，为了将不同的鸟害密度在同一个分布图上直观形象的表示出来，所述区分模块可以包括颜色区分模块，用于将聚类分析后得到的不同鸟窝密度的区域按颜色进行区分，且所述区分模块用颜色的深浅来表示鸟害密度的大小。即如果某一区域颜色越深，则表示该区域鸟害密度越大；同理若某一区域颜色很浅，则表示该区域鸟害密度比较小。
[0044] 另外，基于对地域情况的需求，工作人员会想要得到按行政区域来划分的鸟害分布图，因此作为一个较好的实施例，本发明的装置还可以包括行政切割模块，用于根据行政边界对所述鸟害分布图进行切割，得到设定行政区域下的鸟害分布图。
[0045] 本发明的一种电网鸟害分布图的绘制装置中的其他技术特征与上述的一种电网鸟害分布图的绘制方法相类似，在此不予赘述。
[0046] 本发明的电网鸟害分布图的绘制装置，根据已有的摘除鸟窝的数据记录进行聚类分析以绘制出鸟害分布图，这种通过科学的模型来对鸟笼的安装位置进行科学布置和管理的绘制方式，能够杜绝按照人工经验来安装鸟笼的做法，从而解决了常规鸟害分布图绘制中的资源分配难题，为电网在安装人工鸟笼、防治鸟害方面的管理决策提供了重要参考；而且本发明的这种绘制方式是与电网的实际情况相结合的，具有科学依据，可信度高，保证了供电的安全性，具有巨大的经济效益。
[0047] 以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。
