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申请/专利权人：成都卡普数据服务有限责任公司

摘要：本发明属于输电线路风险评估技术领域，具体涉及一种融合专家知识的输电线路环境风险评估方法。本发明在数据采集阶段，整合了多数据源、多重因素对输电线路环境风险的影响，为风险评估提供了多元数据基础。然后，结合专家知识和模糊数学，构建出多风险的多维致灾因子知识库和多维致灾因子隶属度函数知识库，实现了输电线路多灾种环境风险评估的目的，提高了方法的通用性。最后，提出了基于多风险的多维致灾因子知识库和多维致灾因子隶属度函数知识库进行多风险评估的计算方法，包括BPA计算、多源证据融合、风险概率生成等，实现了输电线路风险量化评估，能够灵活地处理输入数据及评估结果的不确定性，提高了风险评估的稳定性。

主权项：1.一种融合专家知识的输电线路环境风险评估方法，所述环境风险包括山火、覆冰、地灾、雷害、树竹和风害；其特征在于，评估方法包括以下步骤：S1、获取与环境风险相关的因子数据，包括遥感监测d1、传感器d2、人工巡检d3、地面气象站d4、气象数据服务商d5、在线设备监测d6，建立从第l个数据源获取的多种因子数据集合dl，dl＝{Fl1n:Fl1,…,Flmn:Flm}，Flmn为数据集dl中的第m个因子的名称，Flm为数据集dl中的第m个因子数据，m为dl包含的因子个数，将获得的所有数据集合记为D＝{d1,d2,d3,d4,d5,d6}；S2、构建输电线路环境风险评估专家知识库，包括多风险的多维致灾因子知识库和多维致灾因子隶属度函数知识库；其中，多风险的多维致灾因子知识库用于匹配dl中各个因子与所述环境风险的关联关系，并生成相应的规则集合，记为W1；多维致灾因子隶属度函数知识库的作用在于，基于W1中因子与风险间的组合关系，构建规则并配置相应的隶属度函数类型及参数，记为W2；定义输电线路环境风险评估识别框架Θ＝{true,false,trueorfalse}，其中true表示存在风险，false表示无风险，trueorfalse表示未知；true和false为一元焦元，trueorfalse为混合焦元；将W1采用三元组方式表达：RTi，Fljn，Vij；其中RTi为第i种环境风险类型，i∈[1,…,6]；Fljn为第l个数据集中第j种与RTi相关的因子名称，Flj∈dl；Vij为Fljn导致RTi发生的规则集合，Vij＝{rule1,rule2,…,ruleh}，其中ruleh为规则，h为规则个数；基于W1中因子与风险的组合关系，结合专家知识和模糊数学，构建出结构为ruleh＝Flj，Θ1s，Ph的多维致灾因子隶属度函数知识库W2，其代表规则是：IFcondition1Fljandorcondition2FljTHENΘ1s，Ph其中ruleh为Flj导致RTi发生的第h条规则,ruleh∈Vij；condition1是由专家设定的规则；Flj为与Fljn对应的第j种与RTi相关的因子数据,Flj∈dl；Θ1为识别框架Θ中的一元焦元集合，Θ1＝{true,false}，Θ1s∈Θ1；Ph为满足Flj导致Θ1s发生的隶属度函数类型及参数配置，Ph＝{funch,param_1h,param_2h,…,param_kh}，其中funch为隶属度函数类型，param_kh为隶属度函数第k个参数的取值，k为隶属度函数参数的个数；隶属度函数类型包括三角形隶属度函数，高斯隶属度函数，半梯形隶属度函数，岭形分布隶属度函数；S3、依次对待评估输电线路的风险进行评估：S31、根据W1中因子与风险的组合关系，获取评估风险RTi的因子列表Flist＝[Fl1n,Fl2n,…]，Fl1n是第l个数据集中导致RTi的第1个因子名称，按照因子列表Flist从步骤S1中获取对应的因子数据；S32、根据W1中因子与规则集合的组合关系，获取Flist对应的规则集合；S33、对于步骤S32中的每一条规则，将S31的因子数据输入步骤S2构建的专家知识库W2，根据规则匹配，找到对应的隶属度函数类型及参数，根据隶属度函数计算出目标因子的一元焦元{true,false}的BPA；S34、采用几何平均法求出混合焦元{trueorfalse}的BPA，并对识别框架Θ中所有焦元的BPA进行归一化处理；S35、采用DS证据理论中的Dempster法则将多数据源的多维致灾因子的BPA进行合成，然后，将其转化为各类风险发生的概率完成风险评估。

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