本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)防災減災技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種架空輸電線路山火衛(wèi)星監(jiān)測分區(qū)方法。

背景技術(shù)：

架空輸電線路走廊附近山火是電力系統(tǒng)主要災害之一，利用衛(wèi)星監(jiān)測線路山火是一種十分有效的監(jiān)測手段。但線路山火與森林火災不同，發(fā)生面積小、信號弱，且發(fā)生迅速，這對衛(wèi)星監(jiān)測的精度要求非常高?，F(xiàn)有的監(jiān)測大面積森林火災采取的是單一閾值的方法，而實際閾值受植被、氣象等因素影響非常大，各地合適的閾值不盡相同，若沿用單一閾值的監(jiān)測手段進行電網(wǎng)山火監(jiān)測，勢必造成大量火點漏測或誤測。為此，需要將監(jiān)測區(qū)域分為不同的分區(qū)，對每個分區(qū)區(qū)賦予不同的閾值，以提高電網(wǎng)山火監(jiān)測精度。然而，目前對監(jiān)測區(qū)域分區(qū)只能依靠經(jīng)驗進行，無有效的算法，缺乏科學依據(jù)，導致分區(qū)效果不理想。

因此，有必要設計一種分區(qū)準確性性高、實用性強的架空輸電線路山火衛(wèi)星監(jiān)測分區(qū)方法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所解決的技術(shù)問題是，針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出了一種架空輸電線路山火衛(wèi)星監(jiān)測分區(qū)方法，能將監(jiān)測區(qū)域分為不同的聚類，從而為每個聚類代表地理區(qū)域賦予不同的監(jiān)測閾值，避免對大范圍監(jiān)測區(qū)域使用統(tǒng)一閾值，以提高電網(wǎng)山火衛(wèi)星監(jiān)測的準確率，減少漏測、誤測。

本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為：

一種架空輸電線路山火衛(wèi)星監(jiān)測分區(qū)方法，根據(jù)影響監(jiān)測閾值的四個變量：平均歸一化植被指數(shù)NDVI、平均氣溫(白天)T、日均濕度H以及日均降水量P將監(jiān)測區(qū)域分為不同的聚類，得到若干個分區(qū)。

設監(jiān)測區(qū)域由n個行政區(qū)域組成，對應n個數(shù)據(jù)點分別為g₁(NDVI₁,T₁,H₁,P₁)，g₂(NDVI₂,T₂,H₂,P₂)，…，g_n(NDVI_n,T_n,H_n,P_n)，n＝1,2,3,…，其中NDVI_n,T_n,H_n,P_n分別表示第n個行政區(qū)域的平均歸一化植被指數(shù)、平均氣溫、日均濕度以及日均降水量；根據(jù)需要，將監(jiān)測區(qū)域分為k個分區(qū)，k＝1,2,3,…，k<n；則問題簡化為求取g₁～g_n的最優(yōu)k聚類，即尋找最合適的k個聚類中心，將其余每個點分配至距離最近的聚類中心代表的類中；

求取g₁～g_n的最優(yōu)k聚類包括以下步驟：

步驟1、隨機選取k個數(shù)據(jù)點，作為k個聚類中心，再將剩余的數(shù)據(jù)點分配至距離最近的聚類中心，所述距離計算方法為：

$D(g_n,g_k)=\sqrt{{({\mathrm{NDVI}}_n-N_k)}^2+{(T_n-T_k)}^2+{(H_n-H_k)}^2+{(P_n-P_k)}^2}---\left(1\right)$

式中，D(g_n,g_k)為數(shù)據(jù)點g_n與g_k之間的距離；

步驟2、計算聚類有效性，定義聚類有效值eff如式(2)所示：

式中，k為聚類數(shù)目，g_i,g_j為各聚類中的元素，d(Erea_i,Erea_j)為聚類Erea_i與聚類Erea_i(i,j＝1,2,…,k)的最小距離，即聚類Erea_i中元素與聚類Erea_i中元素之間的距離的最小值；為聚類Erea_l(l＝1,2,…,k)的直徑，即聚類Erea_l中元素間的最大距離；max、min分別為求最大值、最小值函數(shù)；

根據(jù)式(2)計算該類聚方法聚類有效值eff；

步驟3、改變聚類中心，重復步驟1和步驟2，直至列出所有種聚類方法，并計算出各個類聚方法對應的聚類有效值eff；

步驟4、選取最優(yōu)聚類方法。根據(jù)步驟3的計算結(jié)果，尋找第x種聚類方法，使得式(3)得到滿足，則該聚類方法為最佳聚類方法；

${\mathrm{eff}}_x=\underset{m=1,2,...C_n^k}{max}\left({\mathrm{eff}}_m\right)---\left(3\right)$

本發(fā)明根據(jù)影響監(jiān)測閾值的四個變量：平均歸一化植被指數(shù)NDVI、平均氣溫(白天)T、日均濕度H以及日均降水量P進行聚類分析，將監(jiān)測區(qū)域分為不同的聚類，從而為每個聚類代表地理區(qū)域賦予不同的監(jiān)測閾值，避免對大范圍監(jiān)測區(qū)域使用統(tǒng)一閾值，以提高電網(wǎng)山火衛(wèi)星監(jiān)測的準確率，減少漏測、誤測。

本發(fā)明的有益效果是：

監(jiān)測閾值Th與植被、氣象等因素密切相關(guān)，可視為平均歸一化植被指數(shù)NDVI、平均氣溫(白天)T、日均濕度H以及日均降水量P的函數(shù)，即Th＝f(NDVI,T,H,P)。本發(fā)明針對輸電線路山火衛(wèi)星監(jiān)測分區(qū)需求，本發(fā)明提出了一種監(jiān)測閾值聚類方法＝，系以上述變量為依據(jù)，對監(jiān)測區(qū)域進行聚類分析，將性質(zhì)相近的子區(qū)域劃分為一個聚類，如此可將監(jiān)測區(qū)域根據(jù)需要分為若干個聚類，得到若干個分區(qū)，并通過有效性檢驗，保證了分區(qū)的準確性與實用性，為電網(wǎng)山火衛(wèi)星分區(qū)閾值監(jiān)測提供了科學依據(jù)；各聚類分區(qū)使用單獨的監(jiān)測閾值，可大大減小使用統(tǒng)一閾值帶來的火點漏判與誤判，提高衛(wèi)星監(jiān)測電網(wǎng)山火準確率和精度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明所述方法進行進一步具體說明。

實施例1：

某省有14個地級市，各市平均歸一化植被指數(shù)NDVI、平均氣溫(白天)T、日均濕度H以及日均降水量P分別如下表所示：

表1某省各市參數(shù)值

現(xiàn)要將該省分為4個聚類，求最優(yōu)聚類方法，流程如圖1所示。

首先，選取4個城市City1、City3、City5、City9作為4個聚類中心，根據(jù)式(1)逐一計算City2、City4、City6～City8、City10～City14距離4個聚類中心的距離，計算結(jié)果如表2所示。

表2第一次運算結(jié)果各數(shù)據(jù)點與中心點的距離

從表2中可以看出，City2、City4、City6～City8、City10～City14距離最近的中心分別為City1、City5、City1、City1、City9、City3、City1、City1、City1、City1，由此得到第一種聚類：

Erea₁：{City1、City2、City6、City7、City11、City12、City13、City14}；

Erea₂：{City3、City10}；

Erea₃：{City4、City5}；

Erea₄：{City8、City9}。

然后計算第一次聚類運算的有效性。經(jīng)計算，有：

則

d(Erea₁,Erea₂)＝D(City3,City12)＝3.003，d(Erea₁,Erea₃)＝D(City4,City12)＝1.010，d(Erea₁,Erea₄)＝D(City7,City9)＝2.832，d(Erea₂,Erea₃)＝D(City3,City4)＝3.162，d(Erea₂,Erea₄)＝D(City9,City10)＝8.256，d(Erea₃,Erea₄)＝D(City5,City9)＝5.106，則

$\underset{i=1,2,\mathrm{...4}}{\min }\{\underset{j=i+1,i+2,\mathrm{...4}}{\min }\&lsqb;d({\mathrm{Erea}}_i,{\mathrm{Erea}}_j)\&rsqb;\}=d({\mathrm{Erea}}_1,{\mathrm{Erea}}_3)=D(City4,City12)=1.010$

于是，

最后，改變4個聚類中心，重復上述步驟，直至列出所有種聚類方法，并求得eff₁～eff₁₀₀₁，尋找第x種聚類方法，使得

${\mathrm{eff}}_x=\underset{m=1,2,...1001}{max}\left({\mathrm{eff}}_m\right)$

則該聚類方法得到的為最佳聚類。