[发明专利]基于水电站应急指挥的决策方法、存储介质及电子设备

说明书

本申请提供一种基于水电站应急指挥的决策方法、存储介质及电子设备，方法包括：将基于若干组应急数据获得的多个影响因子输入至影响因子预测模型，获取相对应的影响因子预测值，其中，应急数据具有多种类型，影响因子用于表征与水电站应急指挥相关的致灾类型，一个影响因子对应至少一个应急事件；将影响因子预测值输入至应急事件风险等级预测模型，获取应急事件风险等级预测值；基于应急事件风险等级预测值进行耦合预测，并根据耦合预测结果确定辅助决策，以提高水电站的应急指挥能力。

技术领域

本申请涉及水电站应急管理技术领域，具体而言，涉及一种基于水电站应急指挥的决策方法、存储介质及电子设备。

背景技术

水电站在日常运行过程中，会面临气象、地质、设备、水文等多方面灾害的威胁，当这些灾害发生时，需要现场值守人员立即按照应急预案进行应急处置，此时应急指挥具有涉及人员多、设备多、时间紧、过程复杂度高等特点，对值守人员的正确应对具有较大的挑战；在实际过程中一个应急事件出现时往往会引发多个应急预案同时启动，对应急处置水平提出了更高的要求，需要短时间内实现对多项应急处置资源的快速调配和部署，严重依赖于应急指挥人员的个人技能水平，对处置效果带来极大的不确定性。这些情况，往往导致应急处置失效，事故范围的扩大，给电站的安全稳定和设备财产安全带来极大的威胁。因此，开展基于水电站生产应急指挥的辅助决策相关研究，迫在眉睫。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于水电站应急指挥的决策方法、存储介质及电子设备，用以改善现有技术中存在的应急响应速度慢和应急效率低的技术缺陷。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于水电站应急指挥的决策方法，方法包括：将基于若干组应急数据获得的多个影响因子输入至影响因子预测模型，获取相对应的影响因子预测值，其中，应急数据具有多种类型，影响因子用于表征与水电站应急指挥相关的致灾类型，一个影响因子对应至少一个应急事件；将影响因子预测值输入至应急事件风险等级预测模型，获取应急事件风险等级预测值；基于应急事件风险等级预测值进行耦合预测，并根据耦合预测结果确定辅助决策。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，将基于若干组应急数据获得的多个影响因子输入至影响因子预测模型，获取相对应的影响因子预测值，包括：基于各个影响因子间的相关性和每个影响因子的自相关性，获得影响因子的相关性参数和每个影响因子的特征参数；将影响因子的相关性参数和特征参数同时输入至若干个机器学习回归模型和若干个时间序列模型进行预测，其中，至少两个机器学习回归模型的类型不同，至少两个时间序列模型的类型不同；建立预测结果评估模型，对各个机器学习回归模型和各个时间序列模型的预测结果进行评估，选取最优预测模型；将最优预测模型输出值确定为多个影响因子分别相对应的影响因子预测值。

结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，将影响因子预测值输入至应急事件风险等级预测模型，获取应急事件风险等级预测值，包括：基于若干个机器学习分类算法模型建立应急事件预测模型，并使用多个应急事件对应的所有影响因子、每个应急事件对应的主控因子和每个应急事件的应急事件风险等级训练应急事件预测模型，获得应急事件风险等级预测模型，其中，应急事件风险等级预测模型包括若干个分类预测模型；将多个影响因子分别相对应的影响因子预测值输入至应急事件风险等级预测模型，获得多种分类预测结果；对多种预测分类结果进行评估，从应急事件风险等级预测模型中确定出最优分类预测模型；将最优分类预测模型输出值确定为多个影响因子分别对应的应急事件风险等级预测值。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，将所述影响因子预测值输入至应急事件风险等级预测模型，获取应急事件风险等级预测值，还包括：判断影响因子是否包含重要标识，若是，根据重要标识确定影响因子对应的应急事件，并将该包含重要标识的影响因子确定为该影响因子对应的应急事件的主控因子。