基于多源数据融合的分布式光伏发电消防风险预警

摘要

在分布式光伏发电消防风险预警中，仅依靠单维度数据特征分析得到的预警结果可能会忽略某些因素对消防风险的影响，导致预警结果的精度水平不高。为解决这一问题，本文提出了一种基于多源数据融合的分布式光伏发电消防风险预警方法。通过获取分布式光伏发电场景的多源数据信息，并在经过异常值剔除以及归一化变换处理后，采用概率统计方法在决策层进行多源数据融合。将融合后的数据样本输入到Transformer模型中进行数据特征的分析，并结合量化计算得到预测的消防风险值。通过在构建的分级预警体系中对这一风险值进行响应，系统能够给出实时的风险预警信号。实验结果表明：该方法的预警结果精度较高，漏预警比例仅为3.4%,在分布式光伏发电场景的消防安全运维工作中具有良好的实践应用前景。

关键词

消防风险预警 / 分布式光伏发电 / 光伏发电风险 / 多源数据融合 / 光伏发电 / 消防风险