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摘要：本发明提出一种基于机器学习模型的架空线路舞动预警系统及方法，涉及电力技术领域，方法包括在架空线路上设置多个监测节点；根据各节点的舞动数据，获得各节点的权重系数；根据各节点的舞动数据以及对应的环境参数，获得各节点在预设时间内的第一风险；通过各节点的权重系数以及各节点的环境参数，建立线路动态预测模型；根据线路动态预测模型，预测在预设时间内的线路舞动风险；根据预测结果发出舞动预警以及提供决策支持，所述预测结果包括第一风险和线路舞动风险，通过引入权重分配机制、建立动态预测模型、优化预设时间设置以及完善预警机制等措施，实现对架空线路舞动风险的实时监测、准确预测和及时预警。
主权项：1.一种基于机器学习模型的架空线路舞动预警方法，其特征在于，所述方法包括：S1、在架空线路上设置多个监测节点；S2、根据各节点的舞动数据，获得各节点的权重系数；根据各节点的舞动数据以及对应的环境参数，获得各节点在预设时间内的第一风险；通过各节点的权重系数以及各节点的环境参数，建立线路动态预测模型；根据线路动态预测模型，预测在预设时间内的线路舞动风险；其中，通过历史舞动数据，获得线路平均舞动时长；根据当前各环境参数、线路重要性评分以及线路平均舞动时长，动态调整并确定预设时间；S3、根据预测结果发出舞动预警以及提供决策支持，所述预测结果包括第一风险和线路舞动风险。
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种基于机器学习模型的架空线路舞动预警系统及方法
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