摘要
本发明公开了一种台风‑暴雨‑洪涝灾害链下配电网灾前停电风险评估方法,该方法包括:基于混合深度学习模型从数据驱动的角度预测目标区域的台风降雨时间序列;构建目标区域的1D‑2D耦合暴雨洪涝模型,将台风降雨时间序列作为输入,从物理驱动的角度模拟台风侵袭下城市内涝积水情况,得到台风登陆后洪涝积水深度;利用地理探测器,从环境和社会角度评估配变电设备停电风险,并确定各环境因素和社会因素对停电事件的驱动力,以各因素的驱动力为权重,利用加权平均计算台风‑暴雨‑洪水灾害链下配变电设备停电风险;其中,环境因素包括洪涝积水深度。本发明能够有效预测台风降雨和洪涝水深,全面评估配电网停电风险,有助于配电网防洪策略的制定。
技术关键词
风险评估方法
混合深度学习模型
配变电设备
积水
汇流
XGBoost模型
排水井盖
地表水
序列
探测器
粗糙度
数据处理工具
社会
排水管
评估配电网
洪涝预测
泰森多边形
系统为您推荐了相关专利信息
配电网设备
高斯混合模型
负荷
风险评估方法
标记
换热管组
保温炉体
分流箱
锅炉结构
人机交互设备
金融风险评估方法
多模态特征
对齐模块
控制智能体
计算机程序产品
社交媒体平台
水文
深度学习模型
LSTM模型
资料