摘要
本申请公开了一种输电线路杆塔受损风险评估方法、系统、设备及介质,包括:获取未安装覆冰监测终端的输电线路杆塔的气象数据作为第一数据集;通过覆冰监测终端获取安装有终端的覆冰厚度实时数据;将气象数据输入数值仿真模型得到覆冰厚度模拟值,结合覆冰厚度实时数据构建第二数据集;通过第一数据集对覆冰厚度预测模型进行训练,将实时气象数据输入至覆冰厚度预测模型中得到覆冰厚度实时数据并补充至第二数据集中;通过第二数据集对杆塔受损风险预测模型进行训练,将覆冰厚度实时数据输入受损风险预测模型得到杆塔受损风险,从而解决了现有覆冰厚度数据难以满足深度学习高精度的训练要求,且对得到后的覆冰厚度没有用于更深一步研究的问题。
技术关键词
输电线路杆塔
风险预测模型
风险评估方法
实时数据
数值仿真模型
输电线路覆冰厚度
覆冰监测
异常数据处理
特征选择算法
风险评估系统
气象
递归神经网络
存储程序代码
监测终端
非线性
卷积神经网络模型