本發(fā)明涉及風(fēng)險評估，具體為一種電力設(shè)施洪澇災(zāi)害地理分析評估動態(tài)模型的構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、隨著全球氣候變化和極端天氣事件的頻率增加，洪澇災(zāi)害對電力基礎(chǔ)設(shè)施的威脅愈發(fā)凸顯。電力設(shè)施在遭遇洪澇災(zāi)害時，不僅可能導(dǎo)致設(shè)備損壞、停電，還可能造成更大范圍的電力供應(yīng)中斷，進而引發(fā)社會經(jīng)濟的重大損失。傳統(tǒng)的洪澇災(zāi)害評估方法多依靠歷史數(shù)據(jù)及經(jīng)驗進行評估和預(yù)測，缺乏對實時變化因素的動態(tài)響應(yīng)能力，導(dǎo)致其在應(yīng)急管理和災(zāi)后恢復(fù)中的效率低下。此外，現(xiàn)有的評估模型往往未能充分考慮地理特征、土壤特性以及實時水文參數(shù)等多重因素的影響，導(dǎo)致對洪澇災(zāi)害的預(yù)測精度不足。

2、當(dāng)前，電力設(shè)施的洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估仍存在一些重要的技術(shù)問題。首先，缺乏集成化的洪澇災(zāi)害模型，無法綜合考慮歷史氣象、地形地貌和實時水文等多維度數(shù)據(jù)進行動態(tài)分析。其次，傳統(tǒng)的水深預(yù)測模型通?；陟o態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，未能有效反映當(dāng)前氣象條件和環(huán)境變化對洪澇災(zāi)害影響的實時性。此外，現(xiàn)有模型在分析水流對電力設(shè)施的沖擊力及水流壓力時，通常忽略了地形起伏、土壤類型等因素的復(fù)雜影響，導(dǎo)致承載能力評估不準確，無法為決策提供可靠支持。因此，開發(fā)一種基于多源數(shù)據(jù)集成的動態(tài)評估模型，能夠?qū)崟r監(jiān)測和評估洪澇災(zāi)害對電力設(shè)施的影響，將是提升電力設(shè)施安全性和應(yīng)急管理效能的關(guān)鍵。

3、現(xiàn)有技術(shù)中的，公開號為cn103927389b公開了一種洪澇災(zāi)害地理分析評估動態(tài)模型的構(gòu)建方法，包括：采集待分析區(qū)域的初始數(shù)據(jù)，壓縮后存儲至創(chuàng)建的輕量級空間數(shù)據(jù)庫中；調(diào)取初始數(shù)據(jù)，初始化構(gòu)建的洪水淹沒分析模型，采用種子點蔓延算法獲得最終洪水淹沒區(qū)范圍圖和水深分級圖；將整合后的最終洪水淹沒區(qū)范圍圖和水深分級圖的數(shù)據(jù)輸入洪災(zāi)損失評估數(shù)學(xué)模型和洪水風(fēng)險評價數(shù)學(xué)模型進行計算，得到洪水淹沒后蓄滯洪區(qū)各村莊經(jīng)濟損失情況和潛在受災(zāi)風(fēng)險度。但此方案在采集待分析區(qū)域的初始數(shù)據(jù)時，如果未能全面覆蓋所有相關(guān)因素（如氣象數(shù)據(jù)、地形地貌、土壤類型等），可能導(dǎo)致模型輸出的結(jié)果不夠準確。此外，在實際應(yīng)用中，缺乏實時監(jiān)測和動態(tài)更新機制。洪澇災(zāi)害往往具有突然性，若無法及時更新模型或數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致評估結(jié)果滯后。因此通過該模型進行籠統(tǒng)的預(yù)測可能存在浪費資源，還使得監(jiān)管模型的實時性、有效性降低。

4、在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種電力設(shè)施洪澇災(zāi)害地理分析評估動態(tài)模型的構(gòu)建方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種電力設(shè)施洪澇災(zāi)害地理分析評估動態(tài)模型的構(gòu)建方法，具體步驟包括：

4、采集待分析電力設(shè)施所在區(qū)域以往發(fā)生洪澇災(zāi)害時的氣象數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)及平均水深，建立洪澇災(zāi)害水深預(yù)測模型，將采集的歷史氣象數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型的輸入，并以對應(yīng)的平均水深作為標簽，對預(yù)測模型進行訓(xùn)練；

5、將待分析電力設(shè)施所在區(qū)域當(dāng)前的氣象數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型中，以獲取當(dāng)前洪澇災(zāi)害對應(yīng)的平均水深，基于待分析電力設(shè)施所在區(qū)域的水文地形特征參數(shù)，對洪澇災(zāi)害水深預(yù)測模型輸出的平均水深值進行修正，得到平均水深精確值，所述水文地形特征參數(shù)包括：地形起伏度、土地利用、土壤質(zhì)地和高程；

6、根據(jù)平均水深精確值和洪澇災(zāi)害水流實時流速計算水流對電力設(shè)施的沖擊力和電力設(shè)施被淹沒部分所受的水流壓力，基于得到的沖擊力和水流壓力數(shù)據(jù)，結(jié)合電力設(shè)施的實時負載數(shù)據(jù)，計算電力設(shè)施的承載系數(shù)；

7、基于平均水深精確值和電力設(shè)施的承載系數(shù)構(gòu)建風(fēng)險動態(tài)評估數(shù)學(xué)模型，根據(jù)平均水深精確值和電力設(shè)施的承載系數(shù)制定動態(tài)評估數(shù)學(xué)模型計算風(fēng)險評分的邏輯表達式，得到實時的電力設(shè)施風(fēng)險評分；

8、根據(jù)實時的電力設(shè)施風(fēng)險評分，與預(yù)先設(shè)定的風(fēng)險系數(shù)閾值相對比，根據(jù)不同對比結(jié)果，輸出不同的風(fēng)險提示及對應(yīng)的處理需求。

9、進一步地，采集的歷史洪澇災(zāi)害的氣象數(shù)據(jù)，具體包括歷史洪澇災(zāi)害進行中各個時刻的降雨量，所述平均水深為對應(yīng)時刻的平均水深，所述地理信息數(shù)據(jù)包括地形指數(shù)、河網(wǎng)密度、坡度和植被歸一化指數(shù)，其中所述植被歸一化指數(shù)通過遙感影像計算，計算植被歸一化指數(shù)所依據(jù)的公式為：

10、；

11、式中，為植被歸一化指數(shù)，為待分析電力設(shè)施所在區(qū)域的平均近紅外波段反射率，為待分析電力設(shè)施所在區(qū)域的平均紅色波段反射率；

12、對采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強，所述數(shù)據(jù)增強包括插值增強和時間序列擴展，基于數(shù)據(jù)增強以增加數(shù)據(jù)量，生成樣本數(shù)據(jù)集，將歷史洪澇災(zāi)害的氣象數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)與對應(yīng)的洪澇災(zāi)害平均水深一一映射存入樣本數(shù)據(jù)集。

13、進一步地，以lstm長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型為基底建立洪澇災(zāi)害水深預(yù)測模型，選取激活函數(shù)和優(yōu)化算法，其中選擇tanh函數(shù)作為激活函數(shù)，選擇adam作為lstm模型的優(yōu)化算法；tanh函數(shù)其公式為：

14、；

15、式中，表示tanh函數(shù)，自變量表示神經(jīng)元的輸入加權(quán)和，即神經(jīng)元接收到的來自上一層的輸入經(jīng)過加權(quán)求和后的結(jié)果；

16、同時設(shè)定lstm模型的超參數(shù)，所述lstm模型的超參數(shù)包括：網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、迭代次數(shù)、學(xué)習(xí)率、批量數(shù)大小、訓(xùn)練次數(shù)、批處理數(shù)量和隱藏層神經(jīng)元個數(shù)；

17、其中網(wǎng)絡(luò)層數(shù)設(shè)置為四層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，迭代次數(shù)設(shè)定為300，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，批量數(shù)大小設(shè)為32，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為300，批處理數(shù)量設(shè)為256，隱藏層神經(jīng)元個數(shù)為32。

18、進一步地，通過水文地形特征參數(shù)對洪澇災(zāi)害水深預(yù)測模型輸出的平均水深值進行修正，得到平均水深精確值，其中平均水深精確值具體計算所依據(jù)的公式為：

19、；

20、式中，為平均水深精確值，為水深預(yù)測模型輸出的平均水深值，表示地形起伏度對水深的修正函數(shù)，為土地利用對水深的修正函數(shù)，為土壤質(zhì)地對水深的修正函數(shù)，為高程對水深的修正函數(shù)，其中為地形起伏度，為土地利用，表示土壤質(zhì)地，為高程。

21、進一步地，所述地形起伏度對水深的修正函數(shù)具體計算所依據(jù)的公式：

22、；

23、式中，為該地區(qū)的最大地形高度，為地形起伏度的影響權(quán)重系數(shù)，表示影響地形起伏度影響深度的衰減系數(shù)，用于描述隨著地形起伏度的增加，水流積聚程度的影響逐漸減弱的速率；

24、土地利用對水深的修正函數(shù)具體表達式為：

25、；

26、式中，為土地利用的影響系數(shù)，為土地利用類型分類因子；

27、土壤質(zhì)地對水深的修正函數(shù)所依據(jù)的具體表達式為：

28、；

29、式中，為土壤質(zhì)地的影響系數(shù)，為土壤質(zhì)地指數(shù)，其中，計算土壤質(zhì)地指數(shù)所依據(jù)的公式為：

30、；

31、式中，和分別為土壤中沙子、淤泥和粘土百分比的權(quán)重系數(shù)，、和分別為土壤中沙子、淤泥和粘土的百分比，其中且和均大于0；

32、高程對水深的修正函數(shù)具體所依據(jù)的公式為：

33、；

34、式中，為高程的影響系數(shù)，表示檢測區(qū)域的最大高程。

35、進一步地，根據(jù)平均水深精確值和洪澇災(zāi)害水流實時流速計算水流對電力設(shè)施的沖擊力和電力設(shè)施被淹沒部分所受的水流壓力，其中計算水流對電力設(shè)施的沖擊力和電力設(shè)施被淹沒部分所受的水流壓力所依據(jù)的公式分別為：

36、；

37、；

38、式中，為水流對電力設(shè)施的沖擊力，為水的密度，為電力設(shè)施的受力面積，為水流實時流速，為電力設(shè)施被淹沒部分所受的水流壓力，為重力加速度，其中，電力設(shè)施的受力面積計算所依據(jù)的公式為：

39、；

40、式中，為電力設(shè)施的底座周長。

41、進一步地，基于得到的沖擊力和水流壓力數(shù)據(jù)，結(jié)合電力設(shè)施的實時負載數(shù)據(jù)，計算電力設(shè)施的承載系數(shù)所依據(jù)的公式為：

42、；

43、式中，為電力設(shè)施的承載系數(shù)，為電力設(shè)施的實時負載，、和分別為水流對電力設(shè)施的沖擊力、電力設(shè)施被淹沒部分所受的水流壓力和電力設(shè)施的實時負載的權(quán)重系數(shù)，其中且、和均大于0。

44、進一步地，實時的電力設(shè)施風(fēng)險評分計算所依據(jù)的公式為：

45、；

46、式中，為電力設(shè)施風(fēng)險評分，和為平均水深精確值和電力設(shè)施的承載系數(shù)的權(quán)重系數(shù)，其中且和均大于0；

47、根據(jù)實時的電力設(shè)施風(fēng)險評分，與預(yù)先設(shè)定的風(fēng)險系數(shù)閾值相對比，根據(jù)不同對比結(jié)果，輸出不同的風(fēng)險提示及對應(yīng)的處理需求所依據(jù)的邏輯為：標定為預(yù)先設(shè)定的風(fēng)險系數(shù)閾值；

48、當(dāng)時，判斷當(dāng)前洪澇災(zāi)害在電力設(shè)施所在區(qū)域為一級風(fēng)險，當(dāng)前無需進行處理；

49、當(dāng)時，判斷當(dāng)前洪澇災(zāi)害在電力設(shè)施所在區(qū)域為二級風(fēng)險，執(zhí)行減少電力設(shè)施工作負荷的操作，并持續(xù)監(jiān)視洪澇災(zāi)害發(fā)展情況；

50、當(dāng)時，判斷當(dāng)前洪澇災(zāi)害在電力設(shè)施所在區(qū)域為三級風(fēng)險，停止當(dāng)前電力設(shè)備的工作使用。

51、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

52、通過綜合分析歷史氣象數(shù)據(jù)、地理信息以及水文特征，顯著提高了洪澇災(zāi)害水深預(yù)測的準確性。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)和有限元分析方法，能夠基于實時數(shù)據(jù)對洪澇風(fēng)險進行動態(tài)評估，通過基于地形起伏度、土地利用、土壤質(zhì)地和高程等水文地形特征參數(shù)建立有限元物理分析模型，模型能夠?qū)闈碁?zāi)害水深預(yù)測結(jié)果進行修正，從而獲得更為精確的平均水深值。不僅提高了對洪澇事件的響應(yīng)速度和預(yù)判能力，更使得電力設(shè)施在洪澇災(zāi)害面前具備了更強的抵御能力，降低了潛在的經(jīng)濟損失和安全風(fēng)險。

53、此外，基于計算得出的沖擊力和水流壓力，結(jié)合電力設(shè)施的實時負載數(shù)據(jù)，動態(tài)計算承載系數(shù)。提供了對電力設(shè)施在洪澇條件下承載能力的實時評估，通過實時監(jiān)測和動態(tài)評分機制，該模型可以及時向管理者發(fā)出風(fēng)險警報，并根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值提供針對性的應(yīng)對策略?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持系統(tǒng)，能夠有效提高電力設(shè)施應(yīng)對自然災(zāi)害的能力。