本發明涉及電力系統安全監測，尤其涉及一種基于地形分析的電線覆冰預警系統。
背景技術：
1、電線覆冰是電力系統中常見且危害嚴重的自然災害，尤其在高山、丘陵等復雜地形區域更為突出，覆冰會顯著增加電線的重量，導致電線弧垂加大，甚至因機械強度不足引發斷線事故，嚴重威脅電力系統的安全穩定運行，現有的覆冰監測與預警技術大多依賴于單點傳感器或少量氣象站的數據，無法全面反映目標區域內覆冰風險的空間分布特性，此外，復雜地形區域內的氣象條件變化迅速，傳統監測方法難以快速響應環境的實時變化，導致覆冰風險預警不及時或預測結果不準確。
2、目前，現有技術在以下幾個方面存在不足：一是未充分結合復雜地形特征對覆冰風險進行細化分析，難以反映區域內的地形對局部氣象條件的影響；二是缺乏高精度的微氣候模擬手段，傳統方法難以捕捉風速、溫度和濕度等氣象要素的精細分布；三是風險評估模型在構建時往往忽略了動態實時氣象數據的輸入與調整，模型預測的泛化能力較弱，適應性不足，因此，開發一種能夠結合地形特征、實時氣象數據和歷史數據，進行高精度覆冰風險預測的預警系統，具有重要的實際意義和技術價值。
技術實現思路
1、基于上述目的，本發明提供了一種基于地形分析的電線覆冰預警系統。
2、一種基于地形分析的電線覆冰預警系統，包括地形分析模塊、微氣候模擬模塊、氣象數據采集模塊、覆冰風險評估模塊、實時監測模塊以及預警信息生成模塊；其中：
3、地形分析模塊：用于獲取目標區域的數字高程模型數據，并基于該數字高程模型數據計算目標區域的坡度、坡向、海拔以及地形粗糙度，形成目標區域的地形特征數據；
4、微氣候模擬模塊：基于地形特征數據，采用計算流體力學和數值天氣預報模型，對目標區域進行微尺度的氣候模擬，生成局部氣象參數，包括精細化的風場、溫度場和濕度場；
5、氣象數據采集模塊：用于在目標區域部署分布式氣象傳感器陣列，以采集目標區域的實時氣象數據，包括溫度、濕度、降水量和風速；
6、覆冰風險評估模塊：基于地形特征數據、局部氣象參數和歷史覆冰數據，利用隨機森林算法構建覆冰風險評估模型；
7、實時監測模塊：接收氣象數據采集模塊提供的實時氣象數據，將實時氣象數據輸入到已構建的覆冰風險評估模型中，進行實時的風險預測，輸出覆冰厚度預測值；
8、預警信息生成模塊：基于實時監測模塊輸出的風險預測結果，生成目標區域的預警信息。
9、可選的，所述地形分析模塊包括數據獲取單元、坡度計算單元、坡向計算單元、海拔計算單元、地形粗糙度計算單元以及特征整合單元；其中：
10、數據獲取單元：用于通過衛星遙感數據源獲取目標區域的數字高程模型數據，所述數字高程模型數據包括以網格形式表示的地表高程信息，并對所述數據進行格式轉換和投影坐標校正，以確保數據精度；
11、坡度計算單元：基于數字高程模型數據的高程值變化，利用微分運算計算每個網格單元的坡度值，所述坡度值表示高程隨水平距離變化的比率；
12、坡向計算單元：基于數字高程模型數據和坡度計算結果，計算每個網格單元的坡向值，所述坡向值表示坡面相對于北方向的方位角；
13、海拔計算單元：提取數字高程模型數據中每個網格單元的高程值，直接得到目標區域內各網格單元的海拔分布；
14、地形粗糙度計算單元：通過分析數字高程模型數據中局部高程的變化程度，計算目標區域內每個網格單元的地形粗糙度，所述地形粗糙度以網格單元周圍高程變化的標準差表示；
15、特征整合單元：用于對坡度、坡向、海拔和地形粗糙度的計算結果進行整合，生成目標區域的地形特征數據。
16、可選的，所述微氣候模擬模塊包括網格劃分單元、流體動力學求解單元、能量傳遞求解單元、水汽輸送求解單元以及輸出生成單元；其中：
17、網格劃分單元：用于根據地形特征數據對目標區域進行網格劃分，生成用于計算流體力學模擬的三維網格模型；
18、流體動力學求解單元：基于計算流體力學模型，利用雷諾平均納維-斯托克斯方程組進行流體動力學求解，模擬目標區域內的氣流分布，計算公式為：
19、，其中，為氣體密度，和分別為氣流在和方向的速度分量，為壓力，為動力粘度，為體積力；通過迭代計算，獲得目標區域的精細化風場分布；
20、能量傳遞求解單元：基于數值天氣預報模型中的能量守恒方程，模擬目標區域內的溫度場，計算公式為：，其中，為溫度，為比熱容，為熱導率，為熱源項；
21、水汽輸送求解單元：基于水汽輸送方程，模擬目標區域內的濕度場分布，計算公式為：，其中，為濕度，為水汽擴散系數，為水汽源項；
22、輸出生成單元：將流體動力學求解單元、能量傳遞求解單元和水汽輸送求解單元的計算結果整合，生成目標區域的局部氣象參數，并以三維網格形式輸出。
23、可選的，所述網格劃分單元包括：
24、數據預處理：對地形分析模塊提供的地形特征數據進行規范化處理，將高程值進行歸一化處理，確保輸入數據在統一尺度范圍內；
25、地形復雜度分析：依據目標區域的地形粗糙度和坡度，對區域內的網格細化需求進行計算；
26、初始網格生成：基于目標區域的邊界數據，采用四叉樹劃分算法生成初始規則網格，以將目標區域劃分為若干初始正方形單元；
27、網格細化：根據地形復雜度分析結果，采用自適應網格細化方法對初始網格進行調整；對于粗糙度較大或坡度較高的區域，細化網格單元邊長；對于地形變化較平緩的區域，保持初始網格單元的分辨率不變；
28、邊界優化：對網格單元邊界進行優化，采用德勞內三角化方法生成非結構化網格，以最小化三角形的最大角度；
29、網格驗證與輸出：驗證網格單元的質量，在所有網格的形狀因子滿足質量閾值要求后，則將優化后的網格數據輸出。
30、可選的，所述氣象數據采集模塊包括傳感器選型單元、傳感器布局單元、數據傳輸單元、傳感器校準單元以及數據存儲單元；其中：
31、傳感器選型單元：用于在目標區域部署分布氣象傳感器陣列，每個傳感器陣列均包括溫度傳感器、濕度傳感器、降水量計和風速儀；
32、傳感器布局單元，基于地形分析模塊提供的地形特征數據，對目標區域進行劃分，按照以下規則確定傳感器的布設位置；
33、規則1，在坡度較高、粗糙度大的區域布置高密度的傳感器陣列；
34、規則2，在地形平緩區域布置低密度的傳感器陣列；
35、數據傳輸單元：用于將采集到的氣象數據實時傳輸至系統的中央數據器，進行標準化；
36、傳感器校準單元：用于對部署的傳感器進行周期性校準，具體采用標準氣象站或已知參考設備的數據對采集的溫度、濕度、降水量和風速進行比對，調整傳感器的測量偏差，確保采集數據的精度一致；
37、數據存儲單元：用于對采集的氣象數據進行分區域存儲，每個區域的氣象數據按照時間戳歸檔。
38、可選的，所述覆冰風險評估模塊包括樣本構建單元、模型訓練單元、模型驗證單元、參數優化單元以及模型輸出單元；其中：
39、樣本構建單元：基于歷史覆冰數據，將目標區域的地形特征數據和局部氣象參數與對應的覆冰風險等級標簽進行匹配，構建訓練樣本集和測試樣本集；訓練樣本集用于模型訓練，測試樣本集用于模型評估；
40、模型訓練單元：利用隨機森林算法對訓練樣本集進行訓練，通過構建多個決策樹對數據進行分類，每棵決策樹均以特征向量的子集為輸入，以覆冰風險等級為輸出；并對所有決策樹的輸出進行綜合投票，形成覆冰風險預測模型；
41、模型驗證單元，利用測試樣本集對訓練完成的風險評估模型進行驗證，通過對模型預測結果與實際風險等級標簽的對比，計算模型的性能指標，包括準確率、誤差率和分類精度；
42、參數優化單元：采用交叉驗證方法對覆冰風險評估模型的超參數進行優化，包括決策樹的數量、最大深度以及每棵樹使用的特征數量，確保模型在不同樣本集上的泛化能力；同時，根據模型在測試樣本集上表現的性能指標對超參數進行動態調整；
43、模型輸出單元：用于將最終優化后的覆冰風險評估模型保存為供實時監測模塊調用的標準化模型文件。
44、可選的，所述模型訓練單元具體包括：
45、訓練樣本初始化：接收樣本構建單元提供的訓練樣本集，每個樣本由輸入特征向量和對應的覆冰風險等級標簽組成；
46、決策樹構建：隨機森林通過多次重復以下步驟生成多個決策樹：
47、步驟1，從訓練樣本集中使用自助采樣法隨機抽取預定數量的樣本，構建一個決策樹的訓練子集，剩余樣本作為驗證集；
48、步驟2，從全部特征中隨機選擇部分特征作為當前決策樹的分裂特征候選集，所選特征數量通常小于總特征數；
49、步驟3，在每個節點上，從候選特征集中選擇最優分裂特征和分裂點，使分裂后節點的純度達到最優；
50、決策樹訓練：對每棵決策樹的訓練子集進行遞歸分裂，直到滿足設定的任意一個條件，具體條件包括當前節點中樣本全部屬于同一類別、樣本數量低于預設閾值和決策樹達到預設的最大深度；
51、決策樹集成：將所有決策樹組成一個隨機森林模型，隨機森林的預測結果為所有決策樹的分類結果的多數投票，即選擇出現次數最多的分類作為最終預測結果；
52、模型輸出：訓練完成后，將隨機森林模型保存為覆冰風險評估模型。
53、可選的，所述參數優化單元包括：
54、初始參數設置：設置隨機森林算法的初始超參數，包括決策樹的數量、最大深度、每棵樹使用的特征數量，以及節點最小樣本分裂數，作為交叉驗證的初始參數集合；
55、交叉驗證分組：將訓練樣本集劃分為個等量的子集，每次迭代中選取一個子集作為驗證集，其余個子集作為訓練集，重復次，確保每個子集都被用作一次驗證集；
56、模型訓練與驗證：在每次迭代中，利用當前的超參數設置對個訓練子集訓練覆冰風險評估模型，并使用驗證集計算模型的性能指標，包括準確率、召回率和f1分數；
57、性能指標匯總與評估：匯總次迭代的驗證結果，計算覆冰風險評估模型的平均性能指標作為當前超參數設置的綜合評價指標；
58、超參數動態調整：基于驗證集的平均性能指標，對超參數組合進行調整，采用網格搜索或隨機搜索方法確定最優的超參數組合；
59、最終超參數確定：選擇驗證結果最優的超參數組合，并記錄該超參數設置，作為隨機森林模型的最終參數；
60、測試樣本性能驗證：利用測試樣本集對優化后的覆冰風險評估模型進行最終驗證，計算覆冰風險評估模型在測試樣本集上的性能指標，包括準確率、誤差率和分類精度；若測試結果未達到預設性能目標時，將再次調整超參數，重復上述優化步驟，直至滿足性能要求；
61、參數輸出：將優化后的超參數和最終驗證的性能指標記錄，保存為覆冰風險評估模型的配置信息文件。
62、可選的，所述實時監測模塊包括數據接收單元、數據預處理單元、特征匹配單元以及模型調用單元；其中：
63、數據接收單元：用于接收氣象數據采集模塊提供的實時氣象數據，包括溫度、濕度、降水量和風速；
64、數據預處理單元：用于對接收到的實時氣象數據進行預處理，包括數據清洗、缺失值填補和異常值檢測，確保輸入數據完整；
65、特征匹配單元：將預處理后的實時氣象數據與覆冰風險評估模型的輸入特征進行匹配，確保數據格式和維度與模型要求一致；
66、模型調用單元：調用覆冰風險評估模塊中已構建的覆冰風險評估模型，將匹配后的實時氣象數據輸入模型，進行實時的覆冰風險預測，并輸出風險預測結果。
67、可選的，所述預警信息生成模塊包括風險分級單元、厚度分析單元、高風險點定位單元、信息整合單元以及預警信息輸出單元；其中：
68、風險分級單元：用于接收實時監測模塊輸出的風險預測結果，并將風險預測結果中的覆冰風險值與預設的風險等級閾值進行比較，按照輕度風險、中度風險和重度風險進行分級，生成目標區域的風險等級；
69、厚度分析單元：根據風險預測結果中的覆冰厚度預測值，結合目標區域的氣象條件和地形特征，生成不同區域的覆冰厚度分布圖，明確覆冰厚度的空間變化情況；
70、高風險點定位單元：通過分析風險等級分布和覆冰厚度預測結果，識別目標區域中覆冰風險等級為中度及以上的區域，確定高風險點的具體位置，并生成高風險點列表，標注對應的地理坐標；
71、信息整合單元：將風險分級單元、厚度分析單元和高風險點定位單元生成的數據進行整合，生成完整的目標區域預警信息，包括風險等級分布圖、覆冰厚度分布圖和高風險點列表；
72、預警信息輸出單元：將整合后的預警信息以數字化形式輸出，供電力維護部門和相關監測人員查詢，支持以地圖、文本報告或表格的形式展示預警信息。
73、本發明的有益效果：
74、本發明，通過結合地形特征數據、實時氣象數據和歷史覆冰數據，采用改進的隨機森林算法進行風險評估，并利用計算流體力學和數值天氣預報模型進行微氣候模擬，有效解決了復雜地形區域內覆冰風險預測精度不足的問題，還通過引入精細化的地形分析和氣象模擬技術，能夠捕捉目標區域內風速、溫度和濕度等氣象要素的精細分布特性，從而實現對覆冰風險的精準評估。
75、本發明，通過全面整合歷史數據、地形特征和實時環境數據，本發明有效提高了風險預測模型的適應性和泛化能力，為目標區域內電線覆冰的實時監測和風險預警提供了科學依據，顯著降低了電力線路因覆冰導致的斷線事故和經濟損失風險。