本发明涉及电气工程技术领域，公开了一种输电线路灭火必要性的判识方法及系统，以有效利用山火环境数据和电网设备数据，充分分析山火蔓延致灾的环境条件，同时考虑人为控火因素以做出决策；本发明的方法包括：选取待分析区域的历史山火相关数据，将历史山火相关数据进行预处理得到初始数据集，将初始数据集划分为训练数据集和验证数据集；建立二叉树计算模型，并验证二叉树计算模型是否有效；获取待分析输电线路在未来设定时间内的山火相关数据输入二叉树计算模型，若二叉树计算模型的输出值属于第一阈值范围，则判识该输电线路没有灭火必要性；若二叉树计算模型的输出值属于第二阈值范围，则判识该输电线路有灭火必要性。
1.一种输电线路灭火必要性的判识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：按设定要求选取待分析区域的历史山火相关数据，将所述历史山火相关数据进行预处理得到初始数据集，将所述初始数据集划分为训练数据集和验证数据集；
S2：设定二叉决策树的输出阈值范围为两个，将所述训练数据集输入所述二叉决策树建立二叉树计算模型，并采用所述验证数据集验证所述二叉树计算模型是否有效，若无效则调整所述历史热点监测数据重新建立二叉树计算模型，直至所述二叉树计算模型有效；
S3：获取所述待分析输电线路在未来设定时间内的山火相关数据输入所述二叉树计算模型，若所述二叉树计算模型的输出值属于第一阈值范围，则判识该输电线路没有灭火必要性；若二叉树计算模型的输出值属于第二阈值范围，则判识该输电线路有灭火必要性。
2.根据权利要求1所述的输电线路灭火必要性的判识方法，其特征在于，所述S1中，将所述历史山火相关数据进行预处理得到初始数据集，具体包括以下步骤：将所述历史山火相关数据按照是否发生山火跳闸进行划分得到跳闸和未跳闸两类数据；
分别将所述两类数据按照时间先后顺序进行排列，将数据中的所有非数值的数据量化得到初始数据集。
3.根据权利要求1所述的输电线路灭火必要性的判识方法，其特征在于，所述S2具体包括以下步骤：S21：假设x为输入变量，y为输出变量，将一个输入变量视为一个区域，建立公式：式中，j为区域中的每个特征，s为每个特征的取值，R1为第一个子区域，R2为第二个子区域，c1为区间R1内的输出平均值，c2为区间R2内的输出平均值；
式中，x∈Rm，m＝1，2，Rm为划分的第m个区域，cm为第m个区域内的输出平均值；
依次遍历每个特征j的每个取值s，计算出当前每一个可能的切分点的误差，选择使误差最小的切分点作为最优切分点s，将该最优切分点对应的变量视为最优切分变量j，选择对(j，s)；
S22：用选定的对(j，s)将区域划分为两个子区域，并决定相应的输出值，建立二叉决策树公式为：R1(j,s)＝{x|x(j)≤s},R2(j,s)＝{x|x(j)＞s} (3)S23：重复上述S21-S22，继续对两个子区域进行划分，将输入空间划分为m个区域R1，R2，R3，...，Rm，生成二叉树计算模型，计算公式为：式中，I为权重系数，M为m的可取值范围。
4.根据权利要求1所述的输电线路灭火必要性的判识方法，其特征在于，所述S2中，设定二叉决策树的输出阈值范围为两个，分别包括第一阈值范围0～0.3，第二阈值范围0.7～
5.根据权利要求1所述的输电线路灭火必要性的判识方法，其特征在于，所述S3具体包括以下步骤：将验证数据集输入二叉树计算模型，将二叉树计算模型的判识结果与实际跳闸结果进行比对，若超过85％的判断结果与实际结果一致，则认为二叉树计算模型有效。
6.根据权利要求1所述的输电线路灭火必要性的判识方法，其特征在于，所述S3之后还包括步骤：S4：将S3中所述的山火相关数据和实际山火情况归入历史数据，更新当前的二叉树计算模型，得到优化后的二叉树计算模型以供下次计算；
S5：重复S3-S4，实现对二叉树计算模型的迭代更新。
7.根据权利要求1所述的输电线路灭火必要性的判识方法，其特征在于，所述S1中，所述山火相关数据包括输电线路的电压等级数据、输电线路密度数据、输电线路净空高度数据、以及输电线路通道宽度数据中的一种或者几种的任意组合。
8.根据权利要求1所述的输电线路灭火必要性的判识方法，其特征在于，所述设定要求为山火相关数据包括的信息为线路信息、火情时空信息、环境信息、以及灭火信息。
9.一种输电线路灭火必要性的判识系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-8任一所述的方法的步骤。
一种输电线路灭火必要性的判识方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及电气工程技术领域，尤其涉及一种输电线路灭火必要性的判识方法及系统。
背景技术
[0002] 近年来，电力企业为了积极应对输电线路山火威胁，已经开发了多种专业灭火装备。每逢山火高发期，山火易发省份电力企业都会提前部署大型灭火装备，以最大程度提升输电线路山火灭火效率，最大限度降低输电线路山火隐患。要实现大型灭火装备的高效应用，需要同时考虑两个关键问题，一方面，由于输电线路山火点多面广，某些地市在清明、春节等山火高发期甚至可能在同一时段内发生十余起山火，而大型灭火装备数量有限，要实现线路火点的全面兼顾仍然存在较大的困难；另一方面，山火火点的发展蔓延需要同时满足多种环境条件，并不是所有火点均会引发输电线路故障，且近年来越来越多的地方政府积极引导和管理群众用火习俗，部分地区初发山火即可被政府人员迅速扑灭，大大降低了电力企业灭火必要性。针对这两个彼此矛盾的装备布控问题，传统的决策方法往往难以优化建模。而一旦火情发生，又需要灭火队伍迅速作出决策，以免延误灭火时机。
[0003] 因此，如何有效利用山火环境数据和电网设备数据，充分分析山火蔓延致灾的环境条件，同时考虑人为控火因素以做出决策成为一个急需解决的问题。
发明内容
[0004] 本发明目的在于提供一种输电线路灭火必要性的判识方法及系统，以有效利用山火环境数据和电网设备数据，充分分析山火蔓延致灾的环境条件，同时考虑人为控火因素以做出决策。
[0005] 为实现上述目的，本发明提供了一种输电线路灭火必要性的判识方法，包括以下步骤：
[0006] S1：按设定要求选取待分析区域的历史山火相关数据，将所述历史山火相关数据进行预处理得到初始数据集，将所述初始数据集划分为训练数据集和验证数据集；
[0007] S2：设定二叉决策树的输出阈值范围为两个，将所述训练数据集输入所述二叉决策树建立二叉树计算模型，并采用所述验证数据集验证所述二叉树计算模型是否有效，若无效则调整所述历史热点监测数据重新建立二叉树计算模型，直至所述二叉树计算模型有效；
[0008] S3：获取所述待分析输电线路在未来设定时间内的山火相关数据输入所述二叉树计算模型，若所述二叉树计算模型的输出值属于第一阈值范围，则判识该输电线路没有灭火必要性；若二叉树计算模型的输出值属于第二阈值范围，则判识该输电线路有灭火必要性。
[0009] 优选地，所述S1中，将所述历史山火相关数据进行预处理得到初始数据集，具体包括以下步骤：
[0010] 将所述历史山火相关数据按照是否发生山火跳闸进行划分得到跳闸和未跳闸两类数据；
[0011] 分别将所述两类数据按照时间先后顺序进行排列，将数据中的所有非数值的数据量化得到初始数据集。
[0012] 优选地，所述S2具体包括以下步骤：
[0013] S21：假设x为输入变量，y为输出变量，将一个输入变量视为一个区域，建立公式：
[0014]
[0015] 式中，j为区域中的每个特征，s为每个特征的取值，R1为第一个子区域，R2为第二个子区域，c1为区间R1内的输出平均值，c2为区间R2内的输出平均值；
[0016] 其中：
[0017]
[0018] 式中，x∈Rm，m＝1，2，Rm为划分的第m个区域，cm为第m个区域内的输出平均值；
[0019] 依次遍历每个特征j的每个取值s，计算出当前每一个可能的切分点的误差，选择使误差最小的切分点作为最优切分点s，将该最优切分点对应的变量视为最优切分变量j，选择对(j，s)；
[0020] S22：用选定的对(j，s)将区域划分为两个子区域，并决定相应的输出值，建立二叉决策树公式为：
[0021] R1(j,s)＝{x|x(j)≤s},R2(j,s)＝{x|x(j)＞s} (3)
[0022] S23：重复上述S21-S22，继续对两个子区域进行划分，将输入空间划分为m个区域R1，R2，R3，...，Rm，生成二叉树计算模型，计算公式为：
[0023]
[0024] 式中，I为权重系数，M为m的可取值范围。
[0025] 优选地，所述S3具体包括以下步骤：
[0026] 将验证数据集输入二叉树计算模型，将二叉树计算模型的判识结果与实际跳闸结果进行比对，若超过85％的判断结果与实际结果一致，则认为二叉树计算模型有效。
[0027] 优选地，所述S3之后还包括步骤：
[0028] S4：将S3中所述的山火相关数据和实际山火情况归入历史数据，更新当前的二叉树计算模型，得到优化后的二叉树计算模型以供下次计算；
[0029] S5：重复S3-S4，实现对二叉树计算模型的迭代更新。
[0030] 优选地，所述山火相关数据包括输电线路的电压等级数据、输电线路密度数据、输电线路净空高度数据、以及输电线路通道宽度数据中的一种或者几种的任意组合。
[0031] 优选地，所述设定要求为山火相关数据包括的信息为线路信息、火情时空信息、环境信息、以及灭火信息。
[0032] 作为一个总的发明构思，本发明还提供一种输电线路灭火必要性的判识系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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上述方法的步骤。
[0033] 本发明具有以下有益效果：
[0034] 本发明提供一种输电线路灭火必要性的判识方法及系统，对待分析区域的历史山火相关数据进行计算分析，建立二叉树计算模型，再将需要判识的输电线路的实时的山火相关数据输入该二叉树计算模型，可以快速准确的得到判识结果，能够有效利用山火环境数据和电网设备数据，充分分析山火蔓延致灾的环境条件，同时考虑人为控火因素以做出决策。
[0035] 下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
[0036] 构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0037] 图1是本发明优选实施例的电网设备融灭火必要性的判识方法流程图。
具体实施方式
[0038] 以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
[0039] 除非另有定义，下文中所使用的所有专业术语与本领域技术人员通常理解的含义相同。本发明专利申请说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而仅仅是为了便于对相应零部件进行区别。同样，“一个”或者“一”等类似词语不表示数量限制，而是表示存在至少一个。
[0040] 实施例1
[0041] 参见图1，本实施例提供一种输电线路灭火必要性的判识方法，包括以下步骤：
[0042] S1：按设定要求选取待分析区域的历史山火相关数据，将历史山火相关数据进行预处理得到初始数据集，将初始数据集划分为训练数据集和验证数据集；
[0043] S2：设定二叉决策树的输出阈值范围为两个，将训练数据集输入二叉决策树建立二叉树计算模型，并采用验证数据集验证二叉树计算模型是否有效，若无效则调整历史热点监测数据重新建立二叉树计算模型，直至二叉树计算模型有效；
[0044] S3：获取待分析输电线路在未来设定时间内的山火相关数据输入二叉树计算模型，若二叉树计算模型的输出值属于第一阈值范围，则判识该输电线路没有灭火必要性；若二叉树计算模型的输出值属于第二阈值范围，则判识该输电线路有灭火必要性。
[0045] 上述的输电线路灭火必要性的判识方法，对待分析区域的历史山火相关数据进行计算分析，建立二叉树计算模型，再将需要判识的输电线路的实时的山火相关数据输入该二叉树计算模型，可以快速准确的得到判识结果，能够有效利用山火环境数据和电网设备数据，充分分析山火蔓延致灾的环境条件，同时考虑人为控火因素以做出决策。
[0046] 具体地，选取湖南省近二十年来输电线路的山火相关数据，要求该数据为线路附近发生了山火但电力部门全程未开展大规模救援的火点信息，包含线路基本信息、火情时空信息、环境信息、灭火信息等。具体包括受山火影响线路的电压等级、山火发生区域线路密度(每平方公里线路条数)、线路净空高度(线路与下方最高的植被顶端的垂直距离)、线路通道宽度(线路与下方最近的植被的水平距离)、大型灭火装备与火点的道路距离、山火发生区域植被类型、地形、山火发生日期(含是否山火高发期)、山火发生时段(含是否夜间)、山火发生时的风速、风向、火场面积、复燃情况(是否复燃)、山火发生地市政府控火力度(严格管控、局地管控、不管控)信息等。如果发生了山火跳闸，则该数据信息为跳闸位置的信息，如果未发生山火跳闸，则该数据信息为据山火火点最近的3基杆塔及其线路的信息。
[0047] 进一步地，将历史山火相关数据按照是否发生山火跳闸进行划分得到跳闸和未跳闸两类数据。分别将两类数据按照时间先后顺序进行排列，将数据中的所有非数值的数据量化得到初始数据集。本实施例中，在进行数据量化时，例如，植被类型针叶林设为1，阔叶林设为2，矮林设为3，旱生灌丛设为4，草原设为5，草甸设为6，地形平原设为1，高原设为2，山地设为3，丘陵设为4，盆地设为5，是山火高发期记为1，非山火高发期记为0，是夜间记为1，非夜间记为0，风向东风设为1，东南风设为2，南风设为3，西南风设为4，西风设为5，西北风设为6，北风设为7，东北风设为8，控火力度中严格管控设为2，局地管控设为1，不管控设为0，复燃情况中复燃设为1，未复燃设为0，并在所有数据最后追加一列“是否跳闸”项，将发生了山火跳闸的数据赋值为1，未发生山火跳闸的数据赋值为0。
[0048] 将上述初始数据集中的70％作为训练集，另外30％作为验证集。根据该训练集建立二叉决策树，具体步骤如下。需要说明的是，本实施例中，在建立二叉决策树时，主要用到的信息包括线路净空高度、线路通道宽度、大型灭火装备与火点的道路距离、山火发生区域植被类型、山火发生日期、山火发生时段、山火发生地市政府控火力度。从山火、线路、环境数据中分析灭火必要性，充分利用了山火发生时的各类信息，避免了人为判断的盲目。
[0049] 具体地，假设x为输入变量，y为输出变量，将一个输入变量视为一个区域，建立公式：
[0050]
[0051] 式中，j为区域中的每个特征，s为每个特征的取值，R1为第一个子区域，R2为第二个子区域，c1为区间R1内的输出平均值，c2为区间R2内的输出平均值；
[0052] 其中：
[0053]
[0054] 式中，x∈Rm，m＝1，2，Rm为划分的第m个区域，cm为第m个区域内的输出平均值。
[0055] 依次遍历每个特征j的每个取值s，计算出当前每一个可能的切分点的误差，选择使误差最小的切分点作为最优切分点s，将该最优切分点对应的变量视为最优切分变量j，选择对(j，s)；
[0056] 用选定的对(j，s)将区域划分为两个子区域，并决定相应的输出值，本实施例中，设定二叉决策树的输出阈值范围为两个，分别包括第一阈值范围0～0.3，第二阈值范围0.7～1若输出阈值范围在该第一阈值范围内，表明无跳闸威胁，无灭火必要，若输出阈值范围在该第二阈值范围内，表明有跳闸威胁，有灭火必要。
[0057] 建立二叉决策树公式为：
[0058] R1(j,s)＝{x|x(j)≤s},R2(j,s)＝{x|x(j)＞s} (3)
[0059] 按照上述划分步骤继续对两个子区域进行划分，将输入空间划分为m个区域R1，R2，R3，...，Rm，生成二叉树计算模型，计算公式为：
[0060]
[0061] 式中，I为权重系数，M为m的可取值范围。
[0062] 进一步地，将验证数据集输入二叉树计算模型，将二叉树计算模型的判识结果与实际跳闸情况进行比对，若超过85％的判断结果与实际结果一致，则认为二叉树计算模型有效。
[0063] 本实施例中，采用92组数据进行验证，其中将12组未跳闸数据在二叉树计算模型中的输出结果大于0.7，即判断为发生了跳闸，判识错误，其他均与评估情况一致，判识正确。对校验数据中的受灾判识结果为：输出结果全部大于0.7，判识正确。因此判识成功率87％，认为该二叉树计算模型有效。
[0064] 具体地，以2018年4月5日下午14点到17点，部署在某市的一部大型灭火装备周边60公里范围内的6个未扑灭的火点逐一判断。将输电线路净空高度、线路通道宽度、大型灭火装备与火点的道路距离、山火发生区域植被类型、山火发生日期、山火发生时段、山火发生地市政府控火力度等输入述二叉树计算模型，得到灭火必要性判断结果如下表1所示：
[0065] 表1输电线路山火相关数据和判断结果
[0066]
[0067] 根据上述表1可知，序号为1的输电线路都有灭火的必要性，其余的输电线路没有灭火的必要性。
[0068] 经验证，1号火点引起了线路山火跳闸，证明确实存在灭火必要。其他火点均因各种原因熄灭，未对线路造成影响。
[0069] 作为本实施例优选的实施方式，将上述6条数据归入该地区的历史数据更新当前的二叉树计算模型，得到优化后的二叉树计算模型以供下次计算，并在每次使用该二叉树计算模型进行计算时，重复S3-S4，实现对二叉树计算模型的迭代更新。通过对二叉树计算模型进行自动更新，可以保证二叉树计算模型可以维持有效性和准确性，避免选取的历史数据久远而导致的不准确的结果，提高输电线路灭火必要性判识的自动化和有效性。
[0070] 实施例2
[0071] 与上述方法实施例相对应地，本实施例提供一种输电线路灭火必要性的判识系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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上述方法的步骤。
[0072] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
