[发明专利]基于卫星及气象信息的输电线路灾害监测与风险评估平台

摘要

本发明为了有效地进行灾害预警，提供了一种基于卫星及气象信息的输电线路灾害监测与风险评估平台。该平台包括输电线路地理信息子平台、卫星遥感数据接收子平台、数据建模与风险评估子平台、灾害预警与处置子平台，以及支撑和运营子平台。所述数据建模与风险评估子平台包括火灾发展趋势预测子模块，该子模块采用自回归集成移动平均作为时间预测方法预测火灾数据的时序，采用动态回归神经网络作为空间预测方法捕获火灾间隐藏的空间相关性，再用马尔可夫链模型来模拟火灾的随机扰动，最后用统计回归得到时空集成、去扰动的预测结果。

主权项

一种基于卫星及气象信息的输电线路灾害监测与风险评估平台，其特征在于，该平台包括输电线路地理信息子平台、卫星遥感数据接收子平台、数据建模与风险评估子平台、灾害预警与处置子平台，以及支撑和运营子平台；所述输电线路地理信息子平台用于提供输电线路杆塔及输电线路所经区域的地理经纬度坐标位置；所述卫星遥感数据接收子平台包括天线控制模块、接收信道解调译码模块、数据输入‑处理‑存储‑传输模块，以及站管模块，实现卫星遥感数据、极轨气象卫星数据、资源卫星数据和各种地面气象数据的采集和整理，其中，所述地面气象数据包括气象部门提供的地面气象数据、电力系统自身安装的地面微气象数据，经采集和整理后的数据被与所述输电线路地理信息子平台得到的地理经纬度坐标位置相叠加，所述地面气象数据包括气象部门提供的地面气象数据、电力系统自身安装的地面微气象数据；所述数据建模与风险评估子平台包括根据接收到的数据进行包括火灾在内的灾害的建模、分析、判别和风险评估模块，其中，该模块进一步包括卫星红外遥感数据预处理子模块、火灾识别子模块、火灾发展趋势预测子模块、对输电线路影响的风险评估子模块，其中，火灾发展趋势预测子模块采用自回归集成移动平均(ARIMA)作为时间预测方法预测火灾数据的时序，采用动态回归神经网络(DRNN)作为空间预测方法捕获火灾间隐藏的空间相关性，再用马尔可夫链模型来模拟火灾的随机扰动，最后用统计回归得到时空集成、去扰动的预测结果；所述火灾识别子模块，完成火点的初步识别、高温点识别以及火点区域与输电线路地理信息合并的定位、火场面积估算、伪火点的识别与剔除；所述灾害预警与处置子平台，实现火灾、气象灾害和地质灾害对输电线路影响的信息分析、发布、接收反馈、最终处置和损失分析，包括预警信息发布和反馈子模块、应急处置子模块和损失分析子模块；所述支撑和运营子平台，实现配置和参数设置及常用管理功能，包括用户登陆及主界面子模块、矢量信息展示子模块、卫星监控展示子模块、灾害告警与处置展示子模块、权限管理子模块、报表统计子模块、系统日志子模块。