(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111431968.6 (22)申请日 2021.11.29 (71)申请人 国网能源研究院有限公司 地址 102209 北京市昌平区未来科技城 滨 河大道18号A栋三、 四层 申请人 国网四川省电力公司 　 国网辽宁省电力有限公司 　 国网辽宁省电力有限公司电力科 学 研究院 (72)发明人 张钧　徐昌前　边海峰　王东　 苏峰　刘友波　高嵩　李贤伟　 李天林　张远博　陈丹　谢光龙　 王旭斌　张玥　王大玮　张琛　 田鑫　杨鹏云　朱瑞　韩新阳　 靳晓凌　李龙　李健　(74)专利代理 机构 北京八月瓜知识产权代理有 限公司 1 1543 代理人 秦莹 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于数据耦合的输电线路风险评估模型训 练方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于数据耦合的输电线 路风险评估模型训练方法及系统， 所述方法包 括： 将获得的输电线路安全风险电气参数指标和 输电线路安全风险环境参数指标进行数据耦合， 生成输电线路安全风险评估数据； 基于所述输电 线路安全风险评估数据计算输电线路安全风险 评估指标的值； 基于所述输电线路安全风险评估 数据， 使用克里金插值法生 成输电线路状态多维 热力图像； 根据预设参数， 以所述输电线路状态 多维热力图像为输入， 所述输电线路安全风险评 估指标的值为输出， 训练基于轻量化网络 MobileNet ‑V3搭建的输电线路安全风险评估模 型。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114091344 A 2022.02.25 CN 114091344 A 1.一种基于数据耦合的输电线路风险评估 模型训练方法， 其特 征在于， 包括： S1.将获得的输电线路安全风险电气参数指标和输电线路安全风险环境参数指标进行 数据耦合， 生成输电线路安全风险评估数据； S2.基于所述输电线路安全风险评估数据计算输电线路安全风险评估指标的值； S3.基于所述输电线路安全风险评估数据， 使用克里金插值法生成输电线路状态多维 热力图像； S4.根据预设参数， 以所述输电线路状态多维热力图像为输入， 所述输电线路安全风险 评估指标的值为输出， 训练基于轻量化网络MobileNet ‑V3搭建的输电线路安全风险评估模 型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 获得S1所述输电线路安全风险电气参数指标的方法为： 设置发电机有功出力， 发电机机端电压和负荷有功功率变化范围， 利用蒙特卡洛抽样 方法， 在所述变化范围内生 成大量样本， 对所述样本进 行潮流仿 真计算， 得到输电线路安全 风险电气参数指标， 所述输电线路安全风险电气参数指标包括输电线路平均电压和线路潮 流； 获得S1所述输电线路安全风险环境 参数指标的方法为： 确定系统内所有输电线路全年周围环境全年最高和最低气温， 基于蒙特卡洛抽样方 法， 在最高和 最低气温范围内随机生成大量气温场景， 模拟预定时间段内可能出现的各种 气候状况， 生成输电线路周围温度和线路覆冰的大量样本， 构成输电线路安全风险环境参 数指标。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， S2具体包括： 建立所述输电线路安全风险电气参数和输电线路安全风险环境参数的判断矩阵， 并进 行归一化处理； 基于熵权法计算得到各输电线路安全风险评估指标的权重值， 作为各输电线路安全风 险评估指标在训练完成后的输电线路风险评估 模型中的权 重； 基于所述权 重计算多维数据下线路安全风险评估指标。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， S3所述输电线路状态多维热力图像为包含 地理信息的线路平均电压、 线路负载率、 线路周边环境温度和线路覆冰热力图像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， S4所述预设参数具体包括： 模型类型为 small， 模型层数为16层， 初始学习率为0.0001， 迭代次数为200， 每批次训练样 本数量为20， 优化器为Adam优化器， 损失函数选择均方误差损失函数。 6.一种基于数据耦合的输电线路风险评估 模型训练装置， 其特 征在于， 包括： 数据耦合模块： 用于将输电线路安全风险电气参数指标和输电线路安全风险环境参数 指标进行 数据耦合， 生成输电线路安全风险评估数据； 评估指标计算模块： 用于基于所述输电线路安全风险评估数据计算输电线路安全风险 评估指标的值； 图像生成模块： 用于基于所述输电线路安全风险评估数据， 使用克里金插值法生成输 电线路状态多维热力图像； 模型训练模块： 用于根据 预设参数， 以所述输电线路状态多维热力图像为输入， 所述输权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114091344 A 2电线路安全风险评估指标的值为输出， 训练基于轻量化网络MobileNet ‑V3搭建的输电线路 安全风险评估 模型。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括指标获取模块， 具体包括 电气参数指标获取模块和环境 参数指标获取模块， 所述电气参数指标获取模块具体用于： 基于蒙特卡洛抽样方法， 在设置的发电机有功出力， 发电机机端电压和负荷有功功率 变化范围内生成大量样本， 对所述样本进行潮流仿真计算， 得到输电线路安全风险电气参 数指标； 所述环境 参数指标获取模块具体用于： 基于蒙特卡洛抽 样方法， 在所有输电线路全年周围环境全年最高和最低气 温范围内随 机生成大量气温场景， 模拟预定时间段内可能出现的各种气候状况， 生成输电线路周围温 度和线路覆冰的大量样本， 得到 输电线路安全风险环境 参数指标。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述评估指标计算模块具体用于： 建立所述输电线路安全风险电气参数和输电线路安全风险环境参数的判断矩阵， 并进 行归一化处理； 基于熵权法计算得到各输电线路安全风险评估指标的权重值， 作为各输电线路安全风 险评估指标在训练完成后的输电线路风险评估 模型中的权 重； 基于所述权 重计算多维数据下线路安全风险评估指标。 9.一种基于数据耦合的输电线路风险评估模型训练设备， 其特征在于， 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， 所述计算机程序被 所述处理器执行时实现如权利要求1至 5中任一项所述的风险评估 模型训练方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有信息传 递的实现程序， 所述程序被处理器执行时实现如权利要求 1至5中任一项 所述的风险评估模 型训练方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114091344 A 3