(19)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 202111539344.6 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人 昆明能讯科技有限责任公司 地址 650000 云南省昆明市经开区云大西 路104号云电科技园二期昆明能讯科 技有限责任公司 (72)发明人 任莹　高雪林　陈恩邦　师智良　 (74)专利代理 机构 昆明今威专利商标代理有限 公司 53115 专利代理师 赛晓刚 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 5/00(2006.01) (54)发明名称 台风过境下输电线路杆塔故障危险度评估 方法及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种台风过境下输电线路杆 塔故障危险度评估方法及存储介质， 该方法首先 通过台风过境时线路杆塔所处区域的气象、 地形 的分析， 得到线路杆塔所承受的风力荷载及杆塔 地基的地质承 载， 计算外部因素对线路杆塔的直 接影响程度； 其次， 对杆塔本身的物理结构、 历史 变化进行分析， 得到结构 承载能力和历史减值承 载能力， 并进行故障综合分析， 最终得到线路杆 塔在各种工况下的危险度计算方法。 本发明的方 法一方面减少对外部因素数据质量低的干扰， 另 一方面也提高了历史故障数据的利用率， 形成的 故障危害度评估模型能够有效应用到实际场景 中， 对于台风登陆前、 登陆中、 登陆后的电网设备 运维抢修 提供了可靠的依据。 权利要求书5页 说明书10页 附图1页 CN 115115163 A 2022.09.27 CN 115115163 A 1.一种台风过境下输电线路杆塔故障危险度评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1， 气象因素的影响评估： 基于梯度提升决策树(GBDT)算法进行评估， 采用历史电 网台风灾害管理中累积的大量历史灾情样本用于训练模型， 得到最 终的气象因素影响度度 TFSm； 步骤2， 地形因素的影响评估： 首先对影响线路杆塔的抗风能力的多种地形要素进行量 化评分， 得到各地形要素的影响分值mi； 然后对每个地形要素给出权重值ki； 按照下式计算 地形因素的影响度TFSt： 步骤3， 杆塔结构参数的影响评估： 首先对不同杆塔结构参数的抗风能力进行量化评 分， 得到不同杆塔结构参数的影响分值ni； 然后对每个杆塔结构参数给出权重值si； 按照下 式计算杆塔结构参数的影响度 度TFSs： 步骤4， 运行历史评估 (1)特征量化： 根据历史灾害数据， 按照不同要素类型Sn进行量化处理， 各要素分值S； (2)训练集T2： T2＝{(a1， b1)， (a2， b2)， ...， (an， bn)}， 每个样本点由实例与标记组成； 实例ai∈A∈Sn， 标记bi∈B∈{0， 1}； Sn为所有实例空间， A为实例集 合， B为标记集 合； (3)模型初始化： 输入L R模型FR(a)， 初始化模型， 采用线性边界求解z＝w0+w1a1+w2a2+… +wnan， 其中z是边界函数， wn是待求解的权值， an是样本； 构造的预测函数 FR(a)如下： (4)模型训练： 模型的求解使用极大似然估计法， 令迭代次数m＝1， 2， ...， M， 样本i＝1， 2， ...， N， 利用每 个样本计算损失函数的梯度， 损失函数Lcost定义如下： (5)得到结果： 不断更新(4)中的权重w， 计算(4)中概率P(ai， w)， 使得(4)中损失函数 Lcost的值能够不断减小， 经过M轮迭代后的损失函数Lcost达到最小， 从而得到运行历史影响 度TFSr； 步骤5， 计算综合影响度 根据气象因素影响度TFSm、 地形因素影响度TFSt、 结构参数影响度TFSs、 运行历史影响 度TFSr， 分别对4个因素进行规范化处 理， 规范化计算公式如下： 最终得出线路杆塔的故障危险度TFS： TFS＝TFSm+TFSt+TFSs+TFSr； 步骤6， 按照不同阈值评估线路杆塔故障危险度。 2.根据权利要求1所述的评估方法， 其特 征在于， 所述 步骤1还包括： (1)特征加工 选取历史受破坏的线路杆塔在风圈过程中累积的最大风力、 最小风力、 平均风力、 单 日 累加最大风力、 单日累加平均风力、 七级风圈持续时长、 十级风圈持续时长、 十二级风圈持 续时长、 最大风偏角、 平均风偏角、 最小风偏角等1 1个特征指标作为模型输入特 征； (2)构建训练集权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115115163 A 2构建训练集T： T＝{(x1， y1)， (x2， y2)， ...， (xn， yn)}， 每个样 本点由实例与标记组成； 实例xi∈X∈Rn， 标 记yi∈Y∈{0， 1}； Rn为所有实例空间， X为实例集 合， Y为标记集 合； (3)模型初始化 输入GBDT模型f(x)， 初始化模型， 估计使损失函数极小化的常数值， 它是只有一个根节 点的树， 其中γ是一个常数值； (4)计算样本残差 令迭代次数m＝1， 2， ...， M， 样本i＝1， 2， ...， N， 利用每个样本计算损失函数的负梯度 在当前模型的值， 将它作为残差的估计， 估计回归树叶节点区域， 以拟合残差的近似值， 计 算公式如下： (5)拟合回归树 对rim拟合一个CART回归树， 得到叶子节点集合Rjm， j＝1， 2， ...， Jm； 利用线性搜索估计 叶节点区域的值， 使损失函数极小化， 计算公式如下： (6)得到结果 根据公式 更新回归树， 并得到气象因素影响度 TFSm。 3.根据权利要求1所述的评估方法， 其特征在于， 在步骤2中， 所述影响线路杆塔的抗风 能力的多种地形要素进行量 化评分为：权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115115163 A 3