摘要
本发明提供了一种考虑多源参数时空变异性的光伏边坡安全评价方法,包括:采集光伏边坡的地勘资料和多源监测数据,确定初始多源参数的随机分布类型,选定关键监测数据;进行多源参数与监测数据的数据匹配,利用MIC算法筛选多源参数与监测数据;基于现场地勘资料,构建考虑光伏边坡多源参数时空变异性的三维仿真模型,获取数据集;基于1D‑CNN‑MCMC深度学习模型框架,训练数据集,并结合现场监测数据动态更新光伏边坡安全系数FS的后验概率分布;计算光伏边坡失效概率Pf,进行安全评价及预警。本发明综合考虑边坡地质参数变异性、环境、光伏结构等不确定因素,利用现场多源监测数据,获得更符合实际情况的光伏边坡失效概率进行安全评价及预警。
技术关键词
光伏结构
多源监测数据
评价方法
参数
三维仿真模型
边坡表面位移
边坡安全系数
现场监测数据
动态更新
蒙特卡洛法
深度学习模型
拉丁超立方抽样
资料
深度学习框架
多输入多输出
泊松比
抽样算法
高陡边坡
立柱