本發明公開了一種基于監控信息的線路山火預警方法及系統，通過將監控時間和監控區域標識輸入到目標概率預測模型中，得到預測概率，當預測概率達到預警值且各電壓等級線路的監控信息特征之間存在相關特征，則對預測概率與監控信息特征進行邏輯運算，獲取第一邏輯運算結果；獲取監控區域標識對應衛星圖像識別預警信息，將監控信息特征與衛星圖像識別預警信息進行邏輯運算，得到第二邏輯運算結果，最后若第一邏輯運算結果和第二邏輯運算結果中的一個為真，則進行線路山火報警，以實現實現地空聯動的線路山火遠程預警，保護電網線路的安全、穩定和經濟運行。

技術領域

本發明涉及電網線路安全監測技術領域，具體涉及一種基于監控信息的線路山火預警方法及系統。

背景技術

由于輸電線路大多架設在野外，運行環境復雜多變，易受雷電、山火、冰災等災害性天氣影響而發生故障。特別是山火，隨著電網的不斷發展，輸電線路常常跨越植被茂盛的山區，線路走廊附近大范圍山火災害時有發生，山火災害大范圍爆發時，往往會對多條線路產生威脅，對于負載較重的潮流斷面，線路因山火跳閘后可能引發連鎖跳閘事故，從而導致電網大規模停電。或是，由于輸電線路遇風很容易發生擺動并與線路周圍樹木或山體坡面頻繁接觸，引起輸電線路短路放電造成叢林火災。

鑒于近年來數次山火都對電網安全穩定運行造成了嚴重威脅，而目前所采用的：人員駐點巡視耗費人力、物力和財力，且巡視范圍受限；基于衛星圖像識別的手段限于氣象干擾、分辨率低、衛星繞地周期等原因不能及時發現火情，特別是對由于輸電線短路、斷線、接地等放電造成的火情，當過火面積太小時更無法第一時間預警，錯過了滅火的最佳時機；加裝煙霧傳感系統、紅外攝像頭等大大增加了開支，且偏遠地區這些系統的運維也很難實現。

發明內容

本發明要解決的技術問題現有的人工巡檢、衛星圖像識別和加裝煙霧傳感器對假設在山林中的輸電線路進行山火安全監測存在耗費人力、資金、干擾大以及無法及時識別的問題，因此，本發明提供一種基于監控信息的線路山火預警方法，通過電網調控主站的監控信息結合目標概率預測模型，提高監測的準確性，并通過將監控信息與衛星圖像識別預警結合，實現地空聯動的線路山火遠程預警，保護電網線路的安全、穩定和經濟運行。

本發明通過下述技術方案實現：

一種基于監控信息的線路山火預警方法，包括：

獲取監控時間和監控區域標識，并將所述監控時間和所述監控區域標識輸入到目標概率預測模型中，得到預測概率；

根據所述監控區域標識，實時獲取對應區域中各電壓等級線路的監控信息特征；

當所述預測概率達到預警值且各電壓等級線路的所述監控信息特征之間存在相關特征，則對所述預測概率與所述監控信息特征進行邏輯運算，獲取第一邏輯運算結果；

獲取所述監控區域標識對應衛星圖像識別預警信息，將所述監控信息特征與所述衛星圖像識別預警信息進行邏輯運算，得到第二邏輯運算結果；

若所述第一邏輯運算結果和所述第二邏輯運算結果中的一個為真，則進行線路山火報警。

進一步地，建立所述目標概率預測模型，包括：

以年為單位，統計不同監控區域標識對應的歷史山火數據；

基于所述歷史山火數據，統計各監控區域標識對應的歷史山火數據在一年中每個月的分布次數以及在一天中每個小時的分布次數；

通過月份分布概率函數計算每一監控區域標識對應的山火月份分布概率，得到月份概率分布數據，采用擬合曲線函數階數逐次遞增法，對所述月份概率分布數據進行曲線擬合，得到月份擬合曲線函數并確定所述月份擬合曲線函數的階數，建立月份概率預測模型；