申请/专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心

申请日：2021-05-13

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN113222019B

主分类号：G01W1/10

分类号：G01W1/10;G06F18/243;G06F18/27;G06N20/20;G06N5/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2021.08.24#实质审查的生效;2021.08.06#公开

摘要：本申请涉及输电线路杆塔的气象预报数据处理方法、装置、设备。所述方法包括：获取基于气象预报模式的初始气象数据，并根据预设杆塔的杆塔坐标信息，对所述初始气象数据进行插值处理，得到所述预设杆塔的第一气象预报数据；获取所述预设杆塔对应的输电线路气象监测数据；采用所述第一气象预报数据和所述输电线路气象监测数据生成训练数据集合；采用所述训练数据集合对待训练的预报数据订正模型进行模型训练，得到训练后的预报数据订正模型；所述训练后的预报数据订正模型用于对输入的输电线路杆塔的气象预报数据进行订正。采用本方法能够对气象预报模式的模拟结果进行订正，提升了模拟精度，能够获取更精确的输电线路杆塔的气象预报数据。

主权项：1.一种输电线路杆塔的气象预报数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取基于气象预报模式的初始气象数据，并根据预设杆塔的杆塔坐标信息，对所述初始气象数据进行插值处理，得到所述预设杆塔的第一气象预报数据；获取所述预设杆塔对应的输电线路气象监测数据；所述输电线路气象监测数据与所述第一气象预报数据具有相同的时间信息；获取所述预设杆塔的杆塔特征信息，根据所述时间信息和所述杆塔特征信息，采用所述第一气象预报数据和所述输电线路气象监测数据生成训练数据集合；采用所述训练数据集合对待训练的预报数据订正模型进行模型训练，得到训练后的预报数据订正模型；所述训练后的预报数据订正模型用于对输入的输电线路杆塔的气象预报数据进行订正；其中，所述采用所述训练数据集合对待训练的预报数据订正模型进行模型训练，得到训练后的预报数据订正模型，包括：采用所述训练数据集合对待训练的预报数据订正模型中原始参数信息进行参数优化，得到目标参数信息；所述待训练的预报数据订正模型为随机森林算法模型，所述目标参数信息为采用所述训练数据集合进行交叉实验，并通过贝叶斯参数寻优方法，采用TreeParzenEstimators构建概率模型，以及采用ExpectedImprovement方法作为采集函数，基于所述训练数据集合找出精度最高的随机森林算法的参数设置；基于所述目标参数信息得到训练后的预报数据订正模型。

全文数据：

权利要求：

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