基于动态贝叶斯网络的输电走廊山火风险时空评估

针对输电线路山火灾害的时空分布不均衡特性,提出了一种基于动态贝叶斯网络的输电走廊山火风险时空评估方法。首先,收集了影响山火发生的人为、气象、植被和地理四大类共计17个因子数据,利用随机森林算法筛选出重要因子,降低输入的数据维度和模型的复杂性;然后,构建贝叶斯网络消除因子间的耦合关系,并在此基础上建立了月时间尺度的动态贝叶斯网络山火风险评估模型,与贝叶斯网络模型相比,引入上一个时间的影响因子可以提高评估准确性。接着进一步细化时间尺度,发现随着时间尺度变小,模型评估效果逐步提升,3天为时间尺度的动态贝叶斯模型准确率达86.39%。最后利用动态贝叶斯网络模型绘制了广东省2022年清明节期间山火发生风险分布图,为电网防山火工作提供依据。