基于贝叶斯线性回归的鸟害故障分析

作者：朱朋辉; 赵全忠; 廖志文; 黄智明

来源：南京信息工程大学学报(自然科学版), 2022, 14(02): 227-232.

DOI：10.13878/j.cnki.jnuist.2022.02.011

• 鸟害
• 贝叶斯线性回归
• Mask R-CNN

近年来，害鸟引起广东电网输电线路故障所占比例逐渐增高，成为电网安全的主要隐患之一.如何降低鸟害故障，已经成为输电线路运行维护所面临的一个新的课题.输电线路分布区域广，盲目的人工驱赶鸟类难以有效防止鸟害，因此通过对鸟害故障进行分析是防止鸟害的有力支持.通过收集广东电网2015—2019年5年来的鸟害运维数据，根据鸟害故障的地理环境特征、杆塔结构特征与季节特征，建立鸟害故障分析模型.首先，分别分析地理特征、杆塔结构特征以及不同季节对鸟害故障的影响，然后训练Mask R-CNN神经网络提取杆塔周围的地理环境特征，最后建立基于贝叶斯线性回归的鸟害故障分析模型，并使用相关系数R2评估模型的精度.实验结果表明，本文所构建的鸟害故障分析模型具有较高的准确性和可靠性.

• 单位
  广东电网有限责任公司江门供电局