基于四维立体协同的电网复合灾情联动预警方法及系统与流程

本发明涉及电力系统安全防控与灾害预警，具体来说，涉及一种基于四维立体协同的电网复合灾情联动预警方法及系统，适用于极端复合天气下电网灾害的精准预警、态势研判与应急处置指导，保障电力系统安全稳定运行。

背景技术：

1、全球气候变化背景下，极端天气事件不仅频发多发，更呈现出显著的复合耦合特征，各类预条件复合事件及持续性复合极端天气对电力系统构成严峻威胁。极端天气往往引发耦合性电力事故，例如干旱后的暴雨、连续风暴等预条件复合事件会显著加剧洪水、山体滑坡等灾害强度。近年来，我国多地频频出现持续性湿冷复合极端事件，即低温与雨雪同时持续出现的湿冷双煞天气过程，此类复合事件形成机制复杂多样，往往伴随冻雨、积雪、道路结冰等衍生灾害，不仅影响交通、农业及各类基础设施正常运行，更易引发输电线路倒塔断线、变电站设备损毁等恶性电力事故，进而导致大规模停电，严重危及民生用电安全、扰乱社会经济稳定运行。

2、当前传统电力应急响应模式存在诸多突出痛点，难以适配复合灾情防控的高效需求。第一，缺乏专门的复合灾情预警系统，无法针对复合灾害的耦合特征开展针对性监测预警，进而难以及时捕捉复合灾害早期隐患以及精准预判灾害耦合叠加趋势对电网的影响，现有预警多针对单一灾害类型，未实现多灾害耦合分析与提前预判。第二，由于对复合灾害的发展趋势及耦合影响缺乏有效分析，导致对受灾现场态势缺乏科学系统的研判，无法快速掌握灾情对电网的影响，降低了电网安全稳定性。第三，决策方案生成效率低下，难以形成贴合现场的科学处置思路，无法为复合灾情应急处置工作提供及时可靠的指导，严重制约了电网灾害防控工作的整体成效。第四，多模态数据碎片化问题突出，气象、地质、电力设备状态等各类相关异构数据难以实现有效整合与精细化解耦，数据核心价值无法充分发挥，难以支撑电网复合灾情的精准研判工作。

3、现有电网灾情预警技术多采用单一监测维度或简单数据拼接模式，未借鉴多模态数据对齐与解耦等先进技术思路，无法充分挖掘气象大数据与电网运行数据的关联机制，难以实现复合灾害的提前精准预测与耦合分析，无法满足电网复合灾情防控的高精度、高效率需求。因此，构建一种能够实现多模态数据高效融合、复合灾害精准预判、应急方案智能生成的联动预警方法及系统，成为当前电力系统安全防控领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于四维立体协同的电网复合灾情联动预警方法及系统，通过构建空-天-地-电四维一体化立体监测体系，实现复合灾害提前预判与耦合分析，借鉴多模态数据解耦与高效融合的技术思路，实现灾情预警、态势研判与应急方案生成的全流程联动，旨在提升电网复合灾情预警的精准度、时效性与智能化水平，保障电力系统安全稳定运行。

2、本发明所采取的技术方案是：

3、一种基于四维立体协同的电网复合灾情联动预警方法，包括以下步骤：

4、基于电网节点分布获取多模态监测数据，所述多模态监测数据包括视觉监测数据与时序监测数据；

5、分别通过视觉编码器和时序编码器将所述视觉监测数据和所述时序监测数据映射至统一维度的特征空间，得到视觉特征与时序特征；

6、对所述视觉特征和所述时序特征执行特征二分分解，将每种模态的特征解耦为用于捕捉跨模态共享语义的对齐特征与用于保留模态私有信息的上下文特征；

7、通过无监督多约束对齐机制对所述对齐特征和所述上下文特征进行约束优化，得到经质量增强的融合特征；

8、基于所述融合特征，利用递归时间压缩网络提取高阶突变特征，并通过时间解压网络逐步恢复时空分辨率，推演未来时刻的极端天气状态序列；

9、基于所述融合特征计算节点间特征相似度以动态构建节点关联图，利用图卷积网络进行特征传播与聚合，生成包含全局空间耦合信息的电网状态向量；

10、将所述极端天气状态序列与所述电网状态向量进行融合，通过预测头网络输出包含灾害位置、时间、类别及等级的四维灾情预测结果；

11、将所述四维灾情预测结果转化为结构化自然语言提示，输入预训练大语言模型，生成灾前预防与灾后恢复的处置方案。

12、进一步地，所述对所述视觉特征和所述时序特征执行特征二分分解，将每种模态的特征解耦为用于捕捉跨模态共享语义的对齐特征与用于保留模态私有信息的上下文特征，具体为：

13、将编码器输出的特征向量沿特征维度均分为两部分，前部分作为对齐特征，后部分作为上下文特征；

14、所述视觉特征和所述时序特征均被分解为对齐特征和上下文特征。

15、进一步地，所述通过无监督多约束对齐机制对所述对齐特征和所述上下文特征进行约束优化，获得经质量增强的融合特征，具体包括：

16、计算对齐特征一致性约束损失，用于拉近同一样本不同模态的对齐特征并推远不同样本的对齐特征；

17、利用希尔伯特-施密特独立性准则计算对齐特征与上下文特征之间的统计依赖性，以特征独立性约束损失最小化对齐特征与上下文特征的统计依赖性；

18、利用詹森-香农散度计算上下文特征多样性约束损失，用于约束不同节点间上下文特征的分布差异以防止特征坍缩；

19、将对齐特征一致性约束损失、特征独立性约束损失和上下文特征多样性约束损失加权求和作为无监督模态对齐总损失；

20、将所有节点的对齐特征与上下文特征在通道维度堆叠合并构建融合特征张量，通过多头注意力机制进行深度交互，输出经层归一化与展平操作后的节点融合特征。

21、进一步地，所述对齐特征一致性约束损失的计算公式为：

22、

23、式中，为对齐特征一致性约束损失值；b为训练批次中的样本数量，作为求和下标表示遍历批次中所有样本；i为当前锚点样本的索引；m和n为不同的模态类型索引，m≠n表示不同模态之间进行对比；k为批次内除锚点样本以外的负样本索引；log为自然对数函数；exp为以自然常数e为底的指数函数；sim为余弦相似度函数，用于计算两个特征向量的相似程度；为第i个样本第m种模态的对齐特征；为为第i个样本第n种模态的对齐特征，与构成正样本对；为第k个样本第n种模态的对齐特征，与构成负样本对；为温度参数，用于控制相似度分布的平滑程度；

24、其中，余弦相似度的计算公式为：

25、

26、式中，u和v为待计算相似度的两个特征向量；为u的转置；为u的l2范数；为v的l2范数。

27、进一步地，所述特征独立性约束损失的计算公式为：

28、

29、式中，为特征独立性约束损失值；b为训练批次中的样本数量；i为当前样本索引；m为模态类型索引；表示当前处理的特征来自视觉模态或时序模态；为希尔伯特-施密特独立性准则函数；为第i个样本第m种模态的对齐特征；为第i个样本第m种模态的上下文特征；

30、其中，基于高斯核函数进行计算，具体计算公式为：

31、

32、式中，p和q为待计算独立性的两个随机变量的特征矩阵；d为特征向量的维度；为矩阵迹运算，即矩阵主对角线元素之和；为根据特征矩阵p计算的高斯核矩阵；为根据特征矩阵q计算的高斯核矩阵；；为中心矩阵；为d×d的单位矩阵；1为长度为d的全1列向量；为长度为d的全1行向量。

33、进一步地，所述上下文特征多样性约束损失的计算公式为：

34、

35、式中，为上下文特征多样性约束损失值；j和k为不同样本的索引，j≠k表示不同样本之间进行多样性约束；m为模态类型索引；为第j个样本第m种模态的上下文特征；为第k个样本第m种模态的上下文特征；jsd为詹森-香农散度函数；

36、其中，jsd基于散度进行计算，具体计算公式为：

37、

38、式中，p为第一个特征分布的概率密度函数，假设上下文特征服从高斯分布；q为第二个特征分布的概率密度函数；为散度函数，用于衡量两个概率分布之间的差异。

39、进一步地，所述基于所述融合特征，利用递归时间压缩网络提取高阶突变特征，并通过时间解压网络逐步恢复时空分辨率，推演未来时刻的极端天气状态序列，具体为：

40、在压缩阶段，通过多次递归的时间压缩操作逐步压缩时序维度以提取高阶突变特征，每次压缩操作包括平均池化、线性变换和层归一化处理；

41、在解压缩阶段，通过多次递归的时间解压操作逐步恢复时空分辨率，每次解压操作包括线性变换、层归一化和gelu激活处理；

42、经过多次解压操作后输出未来时刻的极端天气预测序列。

43、进一步地，所述基于所述融合特征计算节点间特征相似度以动态构建节点关联图，利用图卷积网络进行特征传播与聚合，生成包含全局空间耦合信息的电网状态向量，具体为：

44、计算任意两个电网节点间的余弦相似度作为节点关联权重，采用softmax函数对所有关联权重进行归一化处理，构建动态邻接矩阵；

45、基于所述动态邻接矩阵，利用图卷积网络进行多层特征传播与聚合，将图卷积网络输出的特征经前馈网络处理后得到包含全局空间关联信息的电网状态向量。

46、进一步地，所述将所述极端天气状态序列与所述电网状态向量进行融合，通过预测头网络输出包含灾害位置、时间、类别及等级的四维灾情预测结果，具体为：

47、将所述极端天气状态序列与所述电网状态向量进行拼接融合，形成联合特征；

48、将所述联合特征输入预测头网络，所述预测头网络由卷积层和前馈神经网络组成，输出四维预测结果，所述四维预测结果包含灾害发生的位置、时间、类别和等级信息。

49、本发明所采取的另一技术方案是：

50、一种基于四维立体协同的电网复合灾情联动预警系统，采用上述的方法，所述系统包括：

51、多模态数据获取模块，用于基于电网节点分布获取视觉监测数据与时序监测数据；

52、特征编码模块，用于通过视觉编码器和时序编码器将多模态监测数据映射至统一维度的特征空间，得到视觉特征与时序特征；

53、特征解耦与对齐模块，用于对所述视觉特征和所述时序特征执行特征二分分解，将每种模态的特征解耦为对齐特征与上下文特征，并通过无监督多约束对齐机制进行约束优化获得融合特征；

54、极端天气推演模块，用于基于所述融合特征，利用递归时间压缩网络提取高阶突变特征，并通过时间解压网络逐步恢复时空分辨率，推演未来时刻的极端天气状态序列；

55、空间耦合分析模块，用于基于所述融合特征计算节点间特征相似度以动态构建节点关联图，利用图卷积网络进行特征传播与聚合，生成包含全局空间耦合信息的电网状态向量；

56、灾情预测模块，用于将所述极端天气状态序列与所述电网状态向量进行融合，通过预测头网络输出包含灾害位置、时间、类别及等级的四维灾情预测结果；

57、智能决策生成模块，用于将所述四维灾情预测结果转化为结构化自然语言提示，输入预训练大语言模型，生成灾前预防与灾后恢复的处置方案。

58、本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

59、1）本发明提出基于多约束的无监督异构特征解耦与对齐机制：针对电力场景下灾害标签稀缺及多源数据异质性高的问题，创新性地通过一致性、独立性与多样性三重约束损失，在无监督条件下实现视觉与时序特征的精准解耦；不仅解决异构特征空间错位的难题，还确保模型在缺乏大规模标注数据时仍能提取到鲁棒的灾害核心语义，显著提升多模态数据的利用率；

60、2）本发明构建基于特征相似度的动态图拓扑学习方法：针对现有技术多依赖静态的电网物理拓扑进行分析及难以捕捉跨区域气象耦合风险的问题，摒弃静态拓扑，利用特征相似度动态构建节点关联图使系统能够自动识别并聚合地理位置相远但气象风险模式相似的节点信息，精准量化复合灾害对电网的空间耦合影响，填补传统拓扑分析的盲区；

61、3）本发明设计基于压缩-解压缩架构的极端天气演变推演模型：针对复合极端天气演变复杂、突发性强的特点，通过递归的时间压缩机蒸馏高阶突变特征，并利用解压器重构时空细节，有效平衡长序列建模中的信息遗忘与噪声干扰问题，显著提升对极端天气时空演变趋势的预测精度；

62、4）本发明实现监测-预测-决策的智能化全流程闭环：创新性地将定量的数值预测结果转化为自然语言提示，驱动大语言模型生成可读性强、逻辑严密的运维决策方案，打破传统预警系统仅输出冰冷数据的局限，直接为调度人员提供可落地的灾前预防与灾后恢复指导，大幅提升电网应对复合灾情的响应速度与决策效率。