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一種基于多源影像數(shù)據(jù)的火情監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)與流程

文檔序號:42300402發(fā)布日期:2025-06-27 18:42閱讀:16來源:國知局

本發(fā)明屬于火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警,具體涉及一種基于多源影像數(shù)據(jù)的火情監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、隨著全球氣候變化和人類活動的加劇,森林火災(zāi)的頻率和規(guī)模逐年增加,嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全運行。輸電線路作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分,一旦受到火災(zāi)影響,可能導(dǎo)致大面積停電,造成巨大的經(jīng)濟損失和社會影響。因此,如何及時、準(zhǔn)確地監(jiān)測火情,評估火災(zāi)對輸電線路的潛在威脅,并采取有效的預(yù)防措施,成為電力系統(tǒng)安全運行的重要課題。近年來,遙感技術(shù)的發(fā)展為火情監(jiān)測提供了新的手段,通過衛(wèi)星遙感、無人機航拍等技術(shù),可以實現(xiàn)大范圍、高精度的火情監(jiān)測。

2、現(xiàn)有的火情監(jiān)測系統(tǒng)存在以下不足:首先,監(jiān)測系統(tǒng)主要聚焦火情發(fā)生與蔓延,但缺乏對火場與輸電線路空間關(guān)系的深度解析,無法精確計算兩者最小垂直距離,導(dǎo)致威脅評估粗糙;其次,監(jiān)測系統(tǒng)未綜合考慮火場對輸電線路的多維度威脅,且缺乏對歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)的深度挖掘,致?lián)p概率計算偏差較大;最后,監(jiān)測系統(tǒng)未將負(fù)荷轉(zhuǎn)移成本與跳閘損失納入綜合分析,難以在保障電力系統(tǒng)安全的同時最小化經(jīng)濟損失。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供一種基于多源影像數(shù)據(jù)的火情監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)。

2、為實現(xiàn)以上目的,本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:

3、第一方面,本發(fā)明提供一種基于多源影像數(shù)據(jù)的火情監(jiān)測預(yù)警方法,包括如下步驟:

4、s1、通過遙感衛(wèi)星監(jiān)測火災(zāi)異常,若檢測到潛在火情,則通過熱紅外波段分析火頭溫度梯度,并精確定位火點位置,通過電網(wǎng)gis系統(tǒng)獲取電網(wǎng)資產(chǎn)分布數(shù)據(jù),結(jié)合火點位置信息,篩選出可能受影響的輸電線路;

5、s2、基于可能受影響的輸電線路,確定其輸電走廊范圍,并驅(qū)動多個無人機分別前往火場和輸電走廊,通過無人機搭載的紅外熱像儀和激光雷達分別獲取火場中心點坐標(biāo)與輸電線路的三維點云數(shù)據(jù),計算火場與輸電線路之間的最小垂直距離;

6、s3、通過氣象衛(wèi)星獲取大氣溫度、濕度垂直分布,并結(jié)合微波輻射計反演風(fēng)速數(shù)據(jù),通過雷達衛(wèi)星和光學(xué)衛(wèi)星分別獲取地形高程和植被類型,根據(jù)獲取的地形、植被和氣象數(shù)據(jù)疊加生成火場三維模型;

7、s4、通過火勢蔓延方程計算火場蔓延速度,并結(jié)合火場致?lián)p概率公式,計算火場對輸電線路造成的致?lián)p概率,同時,利用歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)對火場致?lián)p概率模型進行校準(zhǔn);

8、s5、通過計算負(fù)荷轉(zhuǎn)移成本與跳閘損失,結(jié)合致?lián)p概率綜合分析,動態(tài)觸發(fā)輸電線路負(fù)荷轉(zhuǎn)移操作。

9、優(yōu)選的,所述驅(qū)動多個無人機分別前往火場和輸電走廊,通過無人機搭載的紅外熱像儀和激光雷達分別獲取火場中心點坐標(biāo)與輸電線路的三維點云數(shù)據(jù),包括:

10、無人機包括火點監(jiān)測機和線路巡檢機;

11、火點監(jiān)測機通過運維站與火場之間的直線航線抵達火場,隨后以火場中心為基準(zhǔn)環(huán)繞飛行,記為初始路徑,通過其搭載的多光譜傳感器實時獲取煙霧的濃度、范圍和動態(tài)變化數(shù)據(jù),結(jié)合協(xié)同策略對初始路徑進行二次優(yōu)化;

12、線路巡檢機基于輸電走廊范圍設(shè)置起點、途經(jīng)航點和目標(biāo)終點沿預(yù)設(shè)航線飛行,同時啟用激光雷達對輸電走廊進行掃描,獲取輸電線路的三維點云數(shù)據(jù);

13、火點監(jiān)測機通過紅外熱像儀拍攝火場,獲取火場溫度分布熱成像圖像,并將熱成像圖像數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)采集與處理模塊,結(jié)合動態(tài)權(quán)重分配策略確定火場的中心點坐標(biāo);

14、線路巡檢機將激光雷達采集的三維點云數(shù)據(jù)及自身位置信息同步傳輸至數(shù)據(jù)采集與處理模塊,結(jié)合火場核心區(qū)域中心點坐標(biāo),計算火場與輸電線路的最小垂直距離。

15、優(yōu)選的,所述通過其搭載的多光譜傳感器實時獲取煙霧的濃度、范圍和動態(tài)變化數(shù)據(jù),結(jié)合協(xié)同策略對初始路徑進行二次優(yōu)化,包括:

16、通過雙機動態(tài)互補式協(xié)同策略,將多個火點監(jiān)測機兩兩一組分為若干組,每組包括主無人機和從無人機;

17、主無人機沿初始路徑執(zhí)行火場核心區(qū)環(huán)繞飛行,初始路徑由第一半徑和第一高度定義,并基于此設(shè)定第二半徑和第二高度作為替補路徑,無人機沿外擴螺旋軌跡攀升至替補路徑,構(gòu)建分層監(jiān)測網(wǎng)絡(luò);

18、多組火點監(jiān)測機以圓周等間距排布,實現(xiàn)對火場的全方位、多層次監(jiān)測;

19、當(dāng)主無人機檢測到煙霧濃度升至干擾閾值時,自動向從無人機發(fā)送替補指令,同時主無人機沿?zé)熿F擴散鋒面半徑擴展,執(zhí)行逆時針繞飛,從無人機接收到替補指令后,通過改進型對數(shù)螺旋方程規(guī)劃俯沖軌跡,精準(zhǔn)切入初始路徑,并始終保持在煙霧層上方飛行;

20、當(dāng)主無人機繞開煙霧擴散鋒面返回初始路徑時,從無人機執(zhí)行二次外擴機動返回替補路徑。

21、優(yōu)選的,所述通過火勢蔓延方程計算火場蔓延速度,包括:

22、通過火場三維模型提取地形高程數(shù)據(jù)和風(fēng)速數(shù)據(jù),采用克里金插值法生成分別生成坡度圖和風(fēng)速分布圖,并將坡度值和風(fēng)速值劃分為多個類別,通過隨機森林回歸模型,結(jié)合歷史火災(zāi)數(shù)據(jù),為每個風(fēng)速類別和坡度類別分別賦予風(fēng)速修正因子值和坡度修正因子值;

23、通過林業(yè)部門的森林資源調(diào)查數(shù)據(jù),獲取可燃物類型、堆積密度和堆積厚度,結(jié)合遙感數(shù)據(jù)獲取可燃物含水量,根據(jù)可燃物類型和實驗數(shù)據(jù)確定可燃物熱值,計算可燃物有效加熱系數(shù);

24、可燃物有效加熱系數(shù)計算公式為:

25、∈=ρb·q·(1-mc);

26、式中,∈為可燃物有效加熱系數(shù),ρb為可燃物堆積密度,mc為可燃物含水量,q為可燃物熱值;

27、通過可燃物燃燒實驗數(shù)據(jù),獲取可燃物燃燒強度和點燃熱量,結(jié)合火場蔓延速度公式計算火場蔓延速度;

28、其中,火場蔓延速度公式為:

29、s=ir·φw·φs·(h·∈·qig);

30、式中,s為火場蔓延速度,ir為燃燒強度,φw為風(fēng)速修正因子,φs為坡度修正因子,h為可燃物堆積厚度,qig為點燃熱量。

31、優(yōu)選的,所述結(jié)合火場致?lián)p概率公式,計算火場對輸電線路造成的致?lián)p概率,包括:

32、基于火點監(jiān)測機拍攝的熱成像圖像,在布設(shè)檢測點并提取色度值,與火焰參考色度閾值匹配,標(biāo)記火焰點,整合火焰點計算火焰區(qū)域面積,按時間序列記錄火場區(qū)域面積,構(gòu)成火場面積集合;

33、根據(jù)火場擴大的物理特性,采用指數(shù)增長模型,結(jié)合火場面積集合,利用最小二乘法擬合模型參數(shù),獲取火場面積函數(shù);

34、基于火點監(jiān)測機搭載的紅外傳感器確定火場輻射溫度,結(jié)合斯蒂芬-玻爾茲曼定律計算火場熱輻射通量,基于多光譜傳感器獲取煙霧的濃度,結(jié)合煙霧濃度的經(jīng)驗公式計算煙霧導(dǎo)電度;

35、基于火場三維模型獲取氣溫,對坡度因子修正值、風(fēng)速因子修正值、可燃物含水量和氣溫歸一化處理,通過加權(quán)相加算法獲取植被易燃指數(shù);

36、通過輸電線路絕緣材料的實驗數(shù)據(jù),獲取電氣強度、機械強度、耐熱性和耐老化性,歸一化處理后加權(quán)相加,計算絕緣類型系數(shù);

37、通過火場致?lián)p概率公式計算致?lián)p概率;

38、其中,火場致?lián)p概率公式為:

39、p=1/(1+e-βx);

40、式中,線性組合項為:

41、

42、式中,p為致?lián)p概率,d為火場與輸電線路之間的最小垂直距離,φ為熱輻射通量,tmax為導(dǎo)線耐熱閾值,σ為煙霧導(dǎo)電度,f(t)為火場面積函數(shù),c為植被易燃指數(shù),k為絕緣類型系數(shù),ω1、ω2和ω3為權(quán)重系數(shù);

43、線性組合中第一分量s/d記為火勢逼近速率,第二分量c·φ/tmax記為熱輻射效應(yīng),第三分量σ·f(t)/k記為煙霧效應(yīng);

44、獲取歷史火災(zāi)案例與輸電線路故障記錄,采用隨機森林回歸模型擬合權(quán)重系數(shù),對火場致?lián)p概率公式進行校準(zhǔn)。

45、優(yōu)選的,所述獲取歷史火災(zāi)案例與輸電線路故障記錄,采用隨機森林回歸模型擬合權(quán)重系數(shù),對火場致?lián)p概率公式進行校準(zhǔn),包括:

46、通過歷史火災(zāi)案例與輸電線路故障記錄,提取火勢逼近速率、熱輻射效應(yīng)及煙霧效應(yīng)相關(guān)的火場參數(shù),以及故障時間與故障類型,計算火勢逼近速率特征值、熱輻射效應(yīng)特征值與煙霧效應(yīng)特征值;

47、對上述特征值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,劃分為訓(xùn)練集與測試集,利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)擬合隨機森林回歸模型,確定火場參數(shù)與輸電線路故障間的非線性關(guān)系及交互效應(yīng);

48、通過隨機森林回歸模型計算火勢逼近速率、熱輻射效應(yīng)和煙霧效應(yīng)的重要性得分,將特征重要性得分歸一化為權(quán)重系數(shù),并使用測試集數(shù)據(jù)評估模型的預(yù)測精度,根據(jù)驗證結(jié)果調(diào)整權(quán)重系數(shù)。

49、第二方面,本發(fā)明提出一種基于多源影像數(shù)據(jù)的火情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),用于實施上述任一項所述的基于多源影像數(shù)據(jù)的火情監(jiān)測預(yù)警方法,包括:

50、遙感監(jiān)測與火情檢測模塊,所述遙感監(jiān)測與火情檢測模塊用于通過遙感衛(wèi)星實時監(jiān)測火災(zāi)異常,并利用熱紅外波段分析火頭溫度梯度,精確定位火點位置;

51、電網(wǎng)資產(chǎn)分析模塊,所述電網(wǎng)資產(chǎn)分析模塊用于通過電網(wǎng)gis系統(tǒng)獲取電網(wǎng)資產(chǎn)分布數(shù)據(jù),并結(jié)合火點位置信息,篩選出可能受火災(zāi)影響的輸電線路;

52、無人機飛行控制模塊,所述無人機飛行控制模塊用于驅(qū)動無人機前往火場和輸電走廊,并控制無人機的起飛、航線規(guī)劃和飛行姿態(tài)調(diào)整;

53、數(shù)據(jù)采集與處理模塊,所述數(shù)據(jù)采集與處理模塊用于通過紅外熱像儀采集熱成像圖像,鎖定火場核心區(qū)域的中心點坐標(biāo),通過激光雷達獲取三維點云數(shù)據(jù),并計算火場與輸電線路的最小垂直距離;

54、火場環(huán)境與氣象三維建模模塊,所述火場環(huán)境與氣象三維建模模塊用于通過氣象衛(wèi)星獲取大氣溫度、濕度垂直分布,并結(jié)合微波輻射計反演風(fēng)速數(shù)據(jù),通過雷達衛(wèi)星和光學(xué)衛(wèi)星獲取地形高程和植被類型,并生成火場三維模型;

55、火勢蔓延與致?lián)p概率評估模塊,所述火勢蔓延與致?lián)p概率評估模塊用于通過火勢蔓延方程計算火場蔓延速度,結(jié)合火場致?lián)p概率公式評估輸電線路受損概率,并利用歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)對模型進行校準(zhǔn);

56、負(fù)荷轉(zhuǎn)移決策與執(zhí)行模塊,所述負(fù)荷轉(zhuǎn)移決策與執(zhí)行模塊用于通過計算負(fù)荷轉(zhuǎn)移成本與跳閘損失,結(jié)合致?lián)p概率綜合分析,動態(tài)觸發(fā)輸電線路負(fù)荷轉(zhuǎn)移操作。

57、優(yōu)選的,所述數(shù)據(jù)采集與處理模塊包括:

58、熱成像數(shù)據(jù)采集單元,所述熱成像數(shù)據(jù)采集單元用于通過紅外熱像儀采集火場的熱成像圖像,在熱成像圖像中布設(shè)檢測點并提取色度值,將檢測點色度值與火焰參考色度閾值匹配,判斷、標(biāo)記和整合所有火焰點,計算火焰區(qū)域面積,記錄不同熱成像圖像的火場區(qū)域面積,按時間先后排布構(gòu)成火場面積集合g;

59、激光雷達數(shù)據(jù)采集單元,所述激光雷達數(shù)據(jù)采集單元通過激光雷達獲取輸電線路的三維點云數(shù)據(jù),構(gòu)建輸電線路的三維模型;

60、數(shù)據(jù)處理與分析單元,所述數(shù)據(jù)處理與分析單元用于對采集的熱成像圖像和三維點云數(shù)據(jù)進行處理,并利用空間分析算法計算火場與輸電線路之間的最小垂直距離。

61、優(yōu)選的,所述火勢蔓延與致?lián)p概率評估模塊包括:

62、火勢蔓延預(yù)測單元,所述火勢蔓延預(yù)測單元通過火勢蔓延方程,結(jié)合火場三維模型,分析火場的蔓延方向,并計算火場蔓延速度;

63、輸電線路致?lián)p概率評估單元,所述輸電線路致?lián)p概率評估單元用于結(jié)合火場蔓延預(yù)測結(jié)果和輸電線路的空間分布,利用火場致?lián)p概率公式,評估輸電線路在不同火勢場景下的受損概率。

64、優(yōu)選的,所述負(fù)荷轉(zhuǎn)移決策與執(zhí)行模塊包括:

65、成本與損失計算單元,所述成本與損失計算單元用于計算負(fù)荷轉(zhuǎn)移的成本和跳閘可能帶來的損失;

66、動態(tài)決策觸發(fā)單元,所述動態(tài)決策觸發(fā)單元用于綜合成本、損失和概率分析結(jié)果,動態(tài)判斷是否需要觸發(fā)負(fù)荷轉(zhuǎn)移操作;

67、執(zhí)行與控制單元,所述執(zhí)行與控制單元用于根據(jù)決策結(jié)果,控制相關(guān)設(shè)備執(zhí)行負(fù)荷轉(zhuǎn)移操作,并實時監(jiān)控執(zhí)行過程。

68、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果在于:

69、1.本發(fā)明通過遙感衛(wèi)星監(jiān)測火情異常,結(jié)合熱紅外波段分析火頭溫度梯度,精確定位火點位置,利用電網(wǎng)gis系統(tǒng)獲取輸電線路分布數(shù)據(jù),篩選潛在受影響的線路,通過紅外熱像儀獲取熱成像圖像,結(jié)合動態(tài)權(quán)重分配策略確定火場的中心點坐標(biāo),通過激光雷達對輸電走廊進行掃描,獲取輸電線路的三維點云數(shù)據(jù),精確計算火場和輸電線路的最小垂直距離,提升威脅評估精度。

70、2.本發(fā)明綜合考慮了火場對輸電線路的多維度威脅,包括火勢逼近速率、熱輻射效應(yīng)及煙霧效應(yīng),構(gòu)建全面的風(fēng)險評估框架,三者作為核心參數(shù),在保證模型精度的同時提高計算效率,避免因參數(shù)過多導(dǎo)致模型復(fù)雜度增加,通過歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)對致?lián)p概率模型進行校準(zhǔn),顯著提升計算的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。

71、3.本發(fā)明通過計算負(fù)荷轉(zhuǎn)移成本與跳閘損失,結(jié)合火場致?lián)p概率進行綜合分析,動態(tài)觸發(fā)輸電線路負(fù)荷轉(zhuǎn)移操作,確保在最優(yōu)時間點實施預(yù)防措施,通過動態(tài)優(yōu)化負(fù)荷轉(zhuǎn)移時機,在保障電力系統(tǒng)安全的同時,最大限度地降低經(jīng)濟損失。

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