【摘 要】
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针对山火风险评估中物理模型构建复杂的问题,提出了一种基于因子选择的朴素贝叶斯网络输电走廊山火风险评估模型。首先,收集和分析了对山火发生产生影响的人为、地表环境和气象3大类共14个影响因子的数据。然后采用Relief算法按照对山火风险影响的重要性对因子进行排序。逐一删减最不重要因子后,基于朴素贝叶斯网络构建最优输电走廊山火风险评估模型。最后,以广东省为例进行山火风险评估,并将评估结果可视化绘制成输电走廊山火风险分布图,然后构建了代价函数验证山火风险分布图的适用性。筛选2020年第1季度卫星监测火点进行验证表
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院,南方电网科学研究院,长沙理工大学电气与信息工程学院智能电网运行与控制湖南省重点实验室
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20198386),长沙理工大学研究生科研创新项目(CX2020SS56),长沙理工大学研究生实践创新与创业能力提升项目(SJCX202045)。
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针对山火风险评估中物理模型构建复杂的问题,提出了一种基于因子选择的朴素贝叶斯网络输电走廊山火风险评估模型。首先,收集和分析了对山火发生产生影响的人为、地表环境和气象3大类共14个影响因子的数据。然后采用Relief算法按照对山火风险影响的重要性对因子进行排序。逐一删减最不重要因子后,基于朴素贝叶斯网络构建最优输电走廊山火风险评估模型。最后,以广东省为例进行山火风险评估,并将评估结果可视化绘制成输电走廊山火风险分布图,然后构建了代价函数验证山火风险分布图的适用性。筛选2020年第1季度卫星监测火点进行验证表
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