本发明涉及一种台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，属于配电网技术领域。本发明采用以下步骤，首先，对配电网所在区域进行时空网格划分处理；然后，整合台风灾害下配电网的多源信息，包括配电网杆塔设备信息、台风气象信息、地形信息和下垫面信息；其次，根据所述划分网格和配电网灾害信息，进行时空关联处理；进一步地，依据风速信息筛选出风险网格，建立配电网灾害评估指标体系。
1.台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：对配电网所在区域进行时空网格划分处理；将所述区域在空间上划分为3公里×3公里大小的网格，将时间尺度设为10min，所述时空网格划分完成之后，对各个网格进行时空编码处理，以空间上的行列序号以及时间值作为网格的编号；
步骤二：整合台风灾害下配电网多源信息；由于台风灾害下配电网灾害信息来源广泛，依据台风灾害下配电网的实际情况提取了以下四方面的信息，包括：配电网信息、台风气象信息、地形信息、下垫面信息；
步骤三：根据所述时空网格划分处理和配电网灾害信息，进行时空关联处理；提出时空特征关联度，计算网格、数据之间的时空特征关联度，对满足阈值的网格和数据进行匹配；
针对时空网格和配电网灾害数据进行关联分析，建立时空关联度，即D(i,j)＝wt×Dt(i,j)+ws×Ds(i,j)；
式中：wt和ws分别为时间和空间上的权重因子，范围为[0,1]；其中，D(i,j)越大，则时空关联度越大；
步骤四：对处理后的网格信息进行分析，建立配电网灾害风险评估指标体系；根据所述配电网网格内的台风风速信息，筛选出风险网格；然后构建配电网台风灾害预评估指标体系。
2.根据权利要求1所述的台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，其特征在于：所述步骤三中，提取整合后的配电网灾害多源数据中的时间特征和空间特征，结合步骤一中所建立的时空网格，将两者基于时空关联度关联匹配。
3.根据权利要求2所述的台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，其特征在于：所述步骤三中，时空特征关联度中还包含时间特征关联度，所述时间特征关联度反映两个对象在时间上的临近程度：式中：αd、αh和αm为时间相关度衰减因子，范围为[0,1]；|di‑dj|、|hi‑hj|、|mi‑mj|分别代表两个关联对象在天、小时、分钟三个时间尺度上的距离；
其中，Dt(i,j)值越大，越接近1表示时间特征关联度越大，两个对象之间的相关性越大。
4.根据权利要求1所述的台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，其特征在于：所述步骤三中，时空特征关联度中包含空间特征关联度，所述空间特征关联度反映两个对象在空间上的覆盖程度：式中：β为空间相关度衰减因子，范围为[0,1]；Min(Ai,Aj)和Max(Ai,Aj)为两个对象在空间上交集范围和并集范围，表示数据或者网格的空间位置特征，Ds(i,j)值越大，越接近于1，则两者在空间上相关性越大。
5.根据权利要求1所述台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，其特征在于：根据配电网网格内的台风风速信息，当网格内风速信息大于24m/s时，视为风险网格，筛选出风险网格，缩小配电网灾害风险评估的范围。
6.根据权利要求1所述台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，其特征在于：所述步骤四中，建立配电网灾害风险评估指标体系，其中目标层为配电网灾害风险评估指标，准则层为配电网设备指标、气象指标、地形指标和下垫面指标，指标层分别为各网格内杆塔的总数量、水泥杆数量、各网格内10min风速值、各网格内小时雨量值、各网格内高程、坡度、坡位值、各网格内森林、农田、水体、城市、草地属性。
一种台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种配电网风险评估方法，尤其是一种台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，属于配电网技术领域。
背景技术
[0002] 近年来，中国南方沿海地区台风灾害频发，超强台风“苏迪罗”2015年9月29日登陆福建省莆田市秀屿区，造成经济损失320千万美元，38人死亡；超强台风“杜鹃”2015年8月8
日登陆福建省莆田市湄洲镇。历次台风登陆都严重危害电网的正常运行，严重威胁着配电
网的安全稳定，同时局部地区电力中断，对人们的生产、生活造成极大不便，可见在中国南
方沿海地区，对灾害天气的风险评估，提高抗灾防灾能力是有必要的。
[0003] 配电网风险评估是配电网信息化、智能化的一部分，了解配电网的风险利于制定配电网的运行维护计划；灾害天气条件下利于安排防御策略和灾害物资调配和快速抢修、
及时恢复供电。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，解决现有技术中配电网受灾评估能力不足的技术问题。
[0005] 本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：
[0006] 步骤一：对配电网所在区域进行时空网格划分处理。空间划分处理：按照经纬度信息对配电网所在区域进行划分，划分后的各个网格大小3公里*3公里，同时记录各个网格中
心点的经纬度坐标用来确定其地理位置。时间划分处理：由于台风灾害的时效性特点，对划
分后的网格增添时间维度，用以区分各个不同时段的受灾情况，时间尺度设为10min。所述
时空划分完成之后，对各个网格进行时空编码处理，以空间上的行列序号以及时间值作为
网格的编号。
[0007] 步骤二：整合台风灾害下配电网多源信息；由于台风灾害下配电网灾害信息来源广泛，本发明依据台风灾害下配电网的实际情况提取了以下四方面的信息，包括：配电网信
息、台风气象信息、地形信息、下垫面信息。本发明提取了以下四方面的信息，包括：1)配电
网信息：主要是配电网杆塔设备信息，包括杆塔的年限、类别、材质和数量。2)台风气象信
息：2min风速和小时降水量。3)地形信息：高程、坡度和坡位。4)下垫面信息：森林、农田、城
市、水体和草地。
[0008] 步骤三：根据所述划分网格和配电网灾害信息，进行时空关联处理；提出时空特征关联度，计算网格、数据之间的时空特征关联度，对满足阈值的网格和数据进行匹配。首先
提取配电网所在区域的时空网格编码，建立时空网格编码库，用以储存满足时空关联度阈
值的配电网灾害数据记录；然后对时空关联度公式的参数进行初始化处理；其次再接着遍
历配电网多源数据库，提取各个数据的时间特征和空间特征；最后计算时空特征关联度，并
将结果与阈值进行比较，大于等于阈值则存储至时空网格编码数据库中。
[0009] 步骤四：对处理后的网格信息进行评估分析，建立配电网灾害评估指标体系。首先根据所述配电网网格内的台风风速信息，筛选出风险网格；然后构建配电网台风灾害风险
评估指标体系。
[0010] 进一步的，对配电网所在区域进行时空划分，将所述区域在空间上划分为3公里×3公里大小的网格，将时间尺度设为10min并对各个网格进行时空编码处理，以空间上的行
列序号以及时间值作为网格的编号。
[0011] 进一步的，所述步骤三中，提取整合后的配电网灾害多源数据中的时间特征和空间特征，结合步骤一中所建立的时空网格，将两者基于时空关联度关联匹配。
[0012] 进一步的，所述步骤三中，针对时空网格和配电网灾害数据的进行关联分析，建立时空关联度，即
[0013] D(i,j)＝wt×Dt(i,j)+ws×Ds(i,j)；
[0014] 式中：wt和ws分别为时间和空间上的权重因子，范围为[0,1]，默认取值各为0.5；其中，D(i,j)越大，则时空关联度越大。
[0015] 时空特征关联度中还包含时间特征关联度，所述时间特征关联度反映两个对象在时间上的临近程度：
[0016]
[0017] 式中：αd、αh和αh为时间相关度衰减因子，范围为[0,1]，本文取值分别为0.86、0.91和0.96；|di‑dj|、|hi‑hj|、|mi‑mj|分别代表两个关联对象在天、小时、分钟三个时间尺度上
的距离；其中，Dt(i,j)值越大，越接近1表示时间特征关联度越大，两个对象之间的相关性越
大。
[0018] 同时，时空特征关联度中包含空间特征关联度，所述空间特征关联度反映两个对象在空间上的覆盖程度：
[0019]
[0020] 式中：β为空间相关度衰减因子，范围为[0,1]；Min(Ai,Aj)和Max(Ai,Aj)为两个对象在空间上交集范围和并集范围，表示数据或者网格的空间位置特征。Ds(i,j)值越大，越接
近于1，则两者在空间上相关性越大。
[0021] 进一步的，根据配电网网格内的台风风速信息，当网格内风速信息大于24m/s时，视为风险网格，筛选出风险网格，缩小配电网灾害风险评估的范围。
[0022] 进一步的，所述步骤四中，建立配电网灾害风险评估指标体系，其中目标层为配电网灾害风险评估指标，准则层为配电网设备指标、气象指标、地形指标和下垫面指标，指标
层分别为各网格内杆塔的总数量、水泥杆数量、各网格内10min风速值、各网格内小时雨量
值、各网格内高程、坡度、坡位值、各网格内森林、农田、水体、城市、草地属性。
附图说明
[0023] 图1为本发明中配电网网格、灾害数据时空关联流程图；
[0024] 图2为本发明中配电网灾害风险评估指标体系图。
具体实施方式
[0025] 下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
[0026] 本实施例提供的一种台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法，能够解决现有技术中配电网受灾评估能力不足的技术问题。
[0027] 包括如下步骤：
[0028] 步骤一，对配电网所在区域进行时空网格划分处理。空间划分处理：按照经纬度信息对配电网所在区域进行划分，划分后的各个网格大小3公里*3公里，同时记录各个网格中
心点的经纬度坐标用来确定其地理位置。时间划分处理：由于台风灾害的时效性特点，对划
分后的网格增添时间维度，用以区分各个不同时段的受灾情况，时间尺度设为10min。所述
时空划分完成之后，对各个网格进行时空编码处理，以空间上的行列序号以及时间值作为
网格的编号。
[0029] 步骤二：整合台风灾害下配电网多源信息。台风灾害下配电网灾害信息来源广泛，本发明提取了以下四方面的信息，包括：1)配电网信息：主要是配电网杆塔设备信息，包括
杆塔的年限、类别、材质和数量。2)台风气象信息：2min风速和小时降水量。3)地形信息：高
程、坡度和坡位。4)下垫面信息：森林、农田、城市、水体和草地。
[0030] 步骤三：根据所述划分网格和配电网灾害信息，进行时空关联处理。首先提取配电网所在区域的时空网格编码，建立时空网格编码库，用以储存满足时空关联度阈值的配电
网灾害数据记录；然后对时空关联度公式的参数进行初始化处理；其次再接着遍历配电网
多源数据库，提取各个数据的时间特征和空间特征；最后计算时空特征关联度，并将结果与
阈值进行比较，大于等于阈值则存储至时空网格编码数据库中。
[0031] 步骤四：对处理后的网格信息进行评估分析，建立配电网灾害评估指标体系。首先根据所述配电网网格内的台风风速信息，筛选出风险网格；然后构建配电网台风灾害风险
评估指标体系。
[0032] 进一步的，台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法中，步骤三的具体方法为：提取整合后的配电网灾害多源数据中的时间特征和空间特征，结合步骤一中所
建立的时空网格，将两者基于时空关联度关联匹配。具体步骤如图1所示。
[0033] A、提取配电网所在区域的时空网格编码，建立时空网格编码库，用以储存满足时空关联度阈值的配电网灾害数据记录；
[0034] B、建立时空关联度，量化网格与数据、数据与数据之间关联关系。时空关联度由时间关联度和空间关联组成；台风灾害下基于时空网格关联分析的配电网风险评估方法，其
特征时空特征关联度中包含时间特征关联度。
[0035] 时间特征关联度反映两个对象在时间上的临近程度：
[0036]
[0037] 式中：αd、αh和αh为时间相关度衰减因子，范围为[0,1]，本文取值分别为0.86、0.91和0.96；|di‑dj|、|hi‑hj|、|mi‑mj|分别代表两个关联对象在天、小时、分钟三个时间尺度上
的距离。
[0038] 空间特征关联度反映两个对象在空间上的覆盖程度：
[0039]
[0040] 式中：β为空间相关度衰减因子，范围为[0,1]；Min(Ai,Aj)和Max(Ai,Aj)为两个对象在空间上交集范围和并集范围，表示数据或者网格的空间位置特征。Ds(i,j)值越大，越接
近于1，则两者在空间上相关性越大。
[0041] 对上述两个关联度进行加权处理达到时空特征关联度：
[0042] D(i,j)＝wt×Dt(i,j)+ws×Ds(i,j)
[0043] 式中：wt和ws分别时间和空间上的权重因子，范围为[0,1]，默认取值各为0.5。D(i,j)越大，则时空关联度越大。
[0044] C、遍历配电网灾害数据库，计算数据与数据、数据与网格之间的时空特征关联度，并将结果与阈值进行比较，大于等于阈值则存储至时空网格编码数据库中。
[0045] 更进一步的，台风灾害下基于时空网格关联的配电网风险评估方法中，步骤四的具体方法为：
[0046] A、根据所述配电网网格内的台风风速信息，筛选出风险网格根据配电网线路工程设计规范，在不考虑风向的前提下，风速不宜超过24m/s，因此当网格内风速信息大于24m/s
时，视为风险网格，缩小了配电网灾害风险评估的范围。
[0047] B、建立配电网灾害风险评估指标体系，从自然灾害造成的配电网损失、气象、地形和下垫面三个方面建立配电网受灾风险评估体系。
[0048] 目标层为配电网灾害风险评估指标，准则层为配电网杆塔设备指标、气象指标、地形指标和下垫面指标，指标层分别为各网格内杆塔的总数量、水泥杆数量、各网格内10min
风速值、各网格内小时雨量值、各网格内高程、坡度、坡位值、各网格内森林、农田、水体、城
市、草地属性。具体指标体系如图2所示。
[0049] C、确定各指标权重，采用线性加权综合法，评价结果为各个评价指标的加权和。通过拉开层次放基于统计数据从客观方面计算权重，序关系法从专家主观方面给出权重，综
合客观更能反应指标权重的合理性。
[0050]
[0051] D、网格风险评估：R＝WRT·y
[0052] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本领域的技术人员应该了解，本发明不受上述具体实施例的限制，上述具体实施例和说明书中的描述只是为了进
一步说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和
改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由权利要
求书及其等效物界定。
