基于多模态学习的输电线路风险预测模型、方法和系统

作者：魏振春; 汪义鑫; 吕增威; 向念文; 李科杰; 樊玉琦; 石雷

来源：2023-10-20, 中国, CN202311360004.6.

本发明涉及人工智能和雷电风险预测技术领域,尤其是一种基于多模态学习的输电线路风险预测模型、方法和系统。本发明提出的一种基于多模态学习的输电线路风险预测模型的构建方法,首先分别构建雷电强度分析模块、距离预警模块以及输电线路风险分析模块,雷电强度分析模块对下一个时间点上的雷电强度进行预测,距离预警模块用于对下一个时间点上的雷击距离进行预测,输电线路风险分析模块结合下一个时间点上的雷电强度、距离预警等级和输电线路性能预测输电线路受雷击的风险等级。本发明在风险预测时,实现了多维度多模态数据的融合,提高了雷电风险预测的精度。