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申请/专利权人：东方电子股份有限公司

摘要：本发明涉及电力系统安全技术领域，尤其涉及电力监控系统运维风险分析方法及系统；本发明通过对数据集中数据质量进行判断，针对不同数据质量数据集，采用了不同的惯性权重，其中，针对数据集中数据质量好的数据集，在迭代前期设置一较大的惯性权重，在迭代后期，设置一较小的惯性权重，惯性权重变化不剧烈，进而提高粒子寻优速度，而对于数据集中数据质量较差的数据集，则采用完全动态权重，即随着迭代次数的变化，动态权重随时变化，这样粒子的加速度变化也较为频繁，这样使粒子在迭代过程中位置移动的更为充分，使得提高粒子寻优准确度；从而提高了模型训练的效率，兼顾了电力监控系统运维风险分析的经济性和可靠性。

主权项：1.电力监控系统运维风险分析方法，用于对输电线路积冰运维风险进行分析，其特征在于，包括：S1：获取历史输电线路积冰运维风险分析的数据；S2：对所述数据进行预处理操作；S3：将经过所述S2预处理的数据分成若干个数据集；S4：建立输电线路结冰厚度预测模型；S5：将所述S3得到的数据集对所述输电线路结冰厚度预测模型进行训练；所述S5具体为：S5.1：对粒子群算法进行改进；对粒子群算法进行改进具体为：在设置粒子群算法的惯性权重时，对于不同数据质量的数据集采用不同的惯性权重公式进行寻优；对于不同数据质量的数据集采用不同的惯性权重公式进行寻优具体为：将数据集中存在经过数据异常值处理、缺失值处理的数据的数据集定义为第一数据集，其中，第一数据集中存在过数据异常值处理或者缺失值处理，否则为第二数据集；其中，对于第一数据集，改进粒子群算法的惯性权重公式为： ；其中，wt为t迭代次数的惯性权重，wmax为惯性权重的最大值，wmin为惯性权重的最小值，t为当前迭代次数，T为总迭代次数；对于第二数据集，改进粒子群算法的惯性权重公式为： ；S5.2：采用改进粒子群算法确定所述输电线路结冰厚度预测模型的超参数；S5.3：将所述S3得到的数据集对超参数确定的输电线路结冰厚度预测模型进行训练；S6：获取预测日期前一周的用于输电线路运维风险分析的数据；S7：将所述S6获取的预测日期前一周的用于输电线路运维风险分析的数据输入至经过所述S5训练完成的输电线路结冰厚度预测模型，输入结冰厚度预测结果；S8：根据所述结冰厚度预测结果得到输电线路运维风险分析结果。

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