基于火焰燃烧模型的输电线路山火跳闸风险分布评估

输电线路常跨越植被茂密的林区和人类活动频繁的农田等区域,极易发生山火,严重影响电网的安全稳定运行。为开展差异化的防山火措施,该文提出一种基于火焰燃烧模型的输电线路山火跳闸风险分布评估方法。首先选取人为因素、线路下垫面因素、气象和地形因素四大类数据构建输电走廊的山火发生风险评估模式,基于贝叶斯原理计算山火发生概率;然后估算山火条件下的火焰高度等火焰燃烧参数,考虑不同火焰燃烧情况下间隙绝缘的下降程度,计算线路绝缘击穿风险;最后结合山火发生风险概率和线路绝缘击穿风险,综合评估输电线路山火跳闸风险。基于输电线路山火跳闸风险值,可将电网线路的山火跳闸风险进行风险等级划分,并绘制输电线路山火跳闸风险分布图,明确线路山火防治重要区段。     

架空输电线路精细化山火监测告警技术

针对当前电力系统山火防治的局限性,提出一种架空输电线路精细化山火监测告警技术。首先,分析山火灾害的时间-空间分布特性以及引起的线路跳闸故障分布;然后,基于多源卫星遥感与地表监测装置协同工作,构建立体化的山火监测系统;最后,根据电力系统山火灾害分布特性与监测装置的特点,提取并划分山火灾害指标,精细化地指导架空输电线路山火告警。该技术已应用于南方电网山火监测预警中心,可实现全时段输电线路山火监测并准确发布告警信息。     

基于集成特征选择的森林火灾风险评估

摘 要：采用集成学习的思想,提出了一种基于集成特征选择的森林火灾风险评估方法。以特征选择方法的多样性和独立性为考量,选择了15种特征选择器并利用差异度进行筛选,获得异质选择器集合,进而得到特征子集集合。其次,利用各特征子集分别构建基于BP神经网络的森林火灾风险评估模型,并依据模型准确度筛选林火重要影响因子,构建最优森林火灾风险评估模型。结果表明,该算法准确度为85.96%,具有良好的泛化能力,可实现对森林火灾风险的有效评估。     

基于朴素贝叶斯网络的输电走廊山火风险评估模型

针对山火风险评估中物理模型构建复杂的问题,提出了一种基于因子选择的朴素贝叶斯网络输电走廊山火风险评估模型.首先,收集和分析了对山火发生产生影响的人为、地表环境和气象3大类共14个影响因子的数据.然后采用Relief算法按照对山火风险影响的重要性对因子进行排序.逐一删减最不重要因子后,基于朴素贝叶斯网络构建最优输电走廊山...