CN116680904A - 一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，包括建立基于时间排序的历史电网设施的动态受力特征参数库；建立基于时间排序的历史电网设施的动态形变特征参数库；基于时间排序并联合同一时间排序下的受力特征参数与形变特征参数以构建动态受力形变模型；通过获取当前时刻下的目标电网设施的受力特征参数，并根据动态受力形变模型判断当前时刻下的受力特征参数对应的目标输电设备的形变特征参数以提供对电网设施微损情况下进行相应的加固措施的评判依据。本发明通过选取研究灾地质本体及电网设施现场的力学相关的这一基础数据变化特征，使得预警综合囊括了各种地质灾害，最终获得智能预警模型更加精确而及时。

Description

一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法

技术领域

本发明涉及电气工程技术技术领域，尤其涉及一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法。

背景技术

电力运输经过多年的发展，已形成了跨大范围的超长电力运输网络。电力运输沿途无可避免地需要穿越崇山峻岭、高山峡谷等众多地质地形复杂、环境条件恶劣、气候多变的区域。而输电杆塔作为高压输电线路与地面的连接节点，往往需要修建于郊外人烟稀少地区的山体陡坡处，以降低输送距离降低电损，也避免与人类活动的相互影响。这种地形条件提高了地质灾害发生的可能。同时受到线路周边各种施工、采掘活动的影响，极易引发杆塔基础的变形破坏，严重威胁线路安全运行。

现有技术中如公开号为CN115983093A的专利文献提出了一种输电线路塔基地质灾害预测方法和装置，属于电力技术领域，解决了现有方法对地质灾害发生预警不足的问题。方法包括：对输电线路塔基地质灾害的影响因素进行识别以确定产生地质灾害的主要原因；对地质灾害的历史数据进行收集与整理，识别与统计不同地质灾害下的气象条件与地质条件；分析各地区的不同降雨量，并结合历史地质灾害发生时的降雨量，构建不同类型的地质灾害的降雨阈值；构建地质灾害风险预测模型，生成复杂天气要素的地质灾害风险预测结果；及统计历史灾害及前期降雨量，结合区域地质灾害易发性区划结果，建立输电线路塔基地质灾害短期气象预警判据，并进行输电线路地质灾害短期气象预警。此种地质灾害预测方法虽然从影响因素上判断地质灾害的主要原因，但是存在着对地质灾害的影响因素识别遗漏或不准确的情况，导致无法全面准确地确定原因，同时短期气象预警判据可能存在预警标准不够严格或不够准确的情况，导致预警结果存在误差。

现有技术中如公开号为CN106651165A的专利文献提出了一种用于地质灾害区域评估预警的降雨量风险分级方法及装置，用于地质灾害区域评估预警。其中，该方法包括如下步骤：将全国分成多个点，计算预设时间内各点的累计降雨量；根据预设时间内各点的累计降雨量确定落入各省的各点的第一降雨量级别和第一降雨量分级权重；将全国划分为多个地质环境区；根据预设时间内各点的累计降雨量确定落入各地质环境区的各点的第二降雨量级别和第二降雨量分级权重。将各点相对应的第一降雨量分级权重和第二降雨量权重相耦合，并生成降雨量分级图。该方法将全国分成多个点计算降雨量，可能存在点密度不够、点分布不均等问题，导致预测结果不具备普适性，同时根据预设时间内各点的累计降雨量确定降雨量级别和权重的方法可能存在降雨量分级标准与地质环境区划分不匹配的情况，导致预测结果存在误差的情况，更为重要的是，该方法对于地质灾害诱因的影响仅仅考虑到降雨这一因素，对于降雨之外的情况，例如地震，滑坡，塌陷等影响并未考虑在内，因此缺乏对于这些地质灾害的预警措施。

现有技术中大多仅考虑到众多地质灾害中的某一种影响因素，例如仅考虑暴雨或暴风带来的地质灾害，这些方法在输电线路损毁预警中存在数据分析考虑因素不够全面、适用性不够强、因果算法效率偏低、过于依赖气象监测数据等不足。可见缺少一种能综合考虑各种地质灾害且动态监测的并及时预警的方法，因此，迫切需要研究一种考虑因素全面、适应性强、计算效率高的监测预警方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：针对现有技术所提出的不足之处，本发明提供了一种多源动态监测与预警方法，尤其是一种针对电网设施的立体协同多源动态监测与预警方法，旨在解决现有技术中存在的在输电线路损毁预警中存在数据分析考虑因素不够全面、适用性不够强、因果算法效率偏低、过于依赖气象监测数据等不足。

一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，包括建立基于时间排序的历史电网设施的动态受力特征参数库；建立基于时间排序的历史电网设施的动态形变特征参数库；基于时间排序并联合同一时间排序下的受力特征参数与形变特征参数以构建动态受力形变模型；获取当前时刻下的目标电网设施的受力特征参数，并根据动态受力形变模型判断当前时刻下的受力特征参数对应的目标输电设备的形变特征参数以提供对电网设施微损情况下进行相应的加固措施的评判依据。

所述基于时间排序的动态受力特征参数库和动态形变特征参数库至少包括发生地震、风暴和洪水自然灾害发生节点前后一段时间的电网设施的监测数据。由于地质灾害的发生具有不确定性和随机性，单一监测地点的数据采集可能会受到多种因素的影响，如地形、气象、地质条件等，从而导致数据的不准确性和误差的存在。而通过选取多点不同地点的电网设施和对应的地质本体进行数据采集，可以充分考虑不同地点的地质条件和环境因素，从而提高数据的准确性和可靠性。

所述动态受力特征参数库和动态形变特征参数库的检测数据基于包括无人机、激光雷达、北斗卫星***和全站仪中的一种或几种以及地面变形、应力监测综合手段为一体的监测体系获取。基于多种监测手段的监测体系获取，可以提高数据的准确性、监测效率、监测范围和监测精度，同时也可以降低监测成本和人力资源的浪费，为电网设施的安全运行提供更加科学和准确的数据支持。

所述受力特征参数至少包括电网设施受力的大小、方向、作用点以及作用时间；所述形变特征参数包括至少包括电网设施形变量、形变方向、形变速率以及形变的类型。

所述历史电网设施包括位于不同地域以及不同地形的多处电网设施。

所述动态受力形变模型的建立包括有限元分析模型法、应用统计分析法、确定函数法和混合模型法。选取一种或多种分析方法，可以提高模型的准确性、适用性、可靠性、灵活性和建立过程的优化，为电网设施的安全运行以及地灾预警提供更加全面和准确的数据支持。

基于室内模型试验和位移加载的数值模拟技术，获取历史电网设施及受灾地质基础在不同向变形情况下内力变化规律，获取所述力学、动力学的变形破坏特征。采用室内模型试验的位移加载的数值模拟技术，摆脱了现场实时勘测方式的时间和空间的束缚，能够更为方便地研究内力变化规律，对于提高预警能力和维护效率起到积极效果。

基于不同受力机制作用下变形破坏特征，采用光纤光栅传感技术，从强度、刚度以及结构实际破坏形态来确定结构的实际工作性能并针对不同微损情况下提出相应的加固措施。这样的方式使得电网设施的结构安全性和可靠性得以提升，提高维护效率和降低维护成本，为结构的设计和改进提供科学依据。

对建立的所述数学模型进行敏感性分析以确定电网设施变形的敏感因子，根据选定的敏感因子，构建电网设施受损评价数学模型，并利用PDCA的有限次循环以获得校正后的所述智能预警模型。通过循环迭代不断优化和改进过程，提高效率和精度，减少时间与资源的浪费。

基于所述智能预警模型呈现的结果，评估目标电网设施与结果对应的运行安全等级以用于选取运行维护措施。将预警结果和选择落实的措施结合起来以形成完整的逻辑自洽的智能预警技术。

本发明技术效果：

（1）本发明通过选取多处不同地点的电网设施和对应的地质本体并对其进行数据采集，免去了单一监测地点带来的偶然误差，提高数据处理结果和最终的预警模型的精确度。

（2）本发明针对山区输电线路工程跨越大、活动空间范围大的问题，在传统的监测手段面对山区地形环境复杂以及高山地区地面监测中的“到不了、测不准、预警难”的困难上做出了改进。本发明通过构建出以无人机、激光雷达、北斗卫星***、全站仪以及地面变形、应力监测等综合手段为一体的输电杆塔与地质灾害实时监测体系，能够实现对输电杆塔和周边地质灾害的实时监测和预警，显著减少人力成本。其中，无人机可以实现对输电杆塔的高空拍摄和巡检，激光雷达可以实现对地形的高精度测量，北斗卫星***可以实现对无人机和全站仪的定位和导航，全站仪可以实现对输电杆塔的精确测量，地面变形、应力监测可以实现对地质灾害的实时监测和预警。通过综合利用这些监测手段，本发明能够实现对山区输电线路工程的全方位监测和预警，为输电线路的安全运行提供了有力的技术支持。。

（3）本发明通过选取研究灾地质本体及电网设施现场的力学相关的这一基础数据变化特征，使得预警并不局限于某一种地质灾害带来的影响，而是通过多源监测数据及其动态变化综合囊括了各种地质灾害，建立起受灾地质本体及电网设施现场的力学、动力学的变形破坏特征的对应关系，最终获得智能预警模型，使得预警更加精确而及时。

（4）本发明通过敏感性分析提取出有效数据，剔除无效和冗余数据，不仅能够提高数据处理效率，同时也能提升预警工作的准确度。敏感性分析是一种常用的数据分析方法，通过对数据进行敏感性测试，评估数据对模型输出结果的影响程度，确定模型对数据的依赖程度，优化模型参数等。在预警工作中，通过敏感性分析剔除无效和冗余数据，提取出对预警结果影响较大的有效数据，从而提高预警工作的准确度和可靠性。同时，敏感性分析还可以优化预警模型的参数，提高预警模型的预测能力和准确性，为预警工作提供更加科学和有效的支持。因此，本发明的敏感性分析方法具有重要的应用价值和实际意义，可以为预警工作提供更加精准和可靠的数据支持。

附图说明

图1是本发明地质灾害的监测预警流程图。

具体实施方式

下面结合附图进行详细说明。

实施例1

本发明涉及一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：

S1:获取多源监测数据。

具体地，可借助监测模块100进行多源监测数据的获取，监测模块100包括监测子单元和监测统合单元，其中，监测子单元数量若干，其具体的数量可以根据实际需要而确定，本实施例对其不做任何限定。监测子单元可置于提前选取的多处不同地点，地点的选取遵循涵盖各种地质灾害且依据历史记载得知的发生概率高低不一的国内各处地质灾害的种类至少包括地震、暴雨、暴风、泥石流和地面塌陷等等，检测的对象包括但不局限于输电杆塔，配电变压器、配电线路、配电柜等输电线路上的各种设备。监测子单元对于监测数据的获取的方式包括无人机、激光雷达、北斗卫星***和全站仪中的一种或几种以及地面变形、应力监测综合手段为一体的监测体系，若干的监测子单元持续动态收集整理多处不同地点的涵盖受灾地质本体及电网设施现场的变形破坏特征的所述多源监测数据。变形破坏特征指的是电网设施的动态受力特征以及相应的动态形变特征，动态受力特征参数至少包括包括电网设施受力的大小、方向、作用点以及作用时间，而形变特征参数包括至少包括电网设施形变量、形变方向、形变速率以及形变的类型。

优选地，监测统合单元可应用并形成参数库，该参数库包含位于不同地域以及不同地形的多处电网设施对应的受力和形变的特征参数的集合，其能够存储所有监测子单元的监测数据并依据时间排序将受力和形变的特征参数对应起来以形成若干个与时间段相关联的受力和形变的特征参数组。这些参数组可以反映电网设施在不同时间段内的受力和形变情况，为电网设施的安全运行提供重要的数据支持。综上，监测统合单元可以进行预处理和整合，以便后续分析模块进行更为准确和合理的数据分析。

S2：监测数据处理分析。

依据步骤S1中的现场实时监测获得的所述多源监测数据于持续时间内的动态变化，借助分析模块200进行力学分析模型的建立以得到地质灾害影响下的电网设施应力分布与其变形破损量之间的定量关系；具体而言，分析模块200可根据监测数据的动态变化，应用包括统计分析法、确定函数法和混合模型法等数学方法以建立相应的数学模型。以分析模块200借助统计分析法得到数学模型举例，首先需要进行数据收集和数据的预处理，而这两步已借助步骤S1中的监测模块100完成；其次，分析模块200对预处理后的数据进行分析，包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析等，以确定数据之间的关系和趋势，而这一步也是模型建立前的最为关键的一步，数据之间的关系和趋势分析的准确与否，将直接影响到最终模型建立后的可靠性和适用性；而后根据数据分析的结果，选择合适的统计模型，包括线性回归模型、非线性回归模型、时间序列模型等，建立出初步的数学模型；最后，对建立起来的数学模型进行检验，检验内容包括模型的拟合度、预测精度等指标的评估。

S3：构建智能预警模型；

在电网设施的监测和预警中，智能预警模型是一个重要的工具，也是操作人员可以直接操作并得到反馈的终端，通过使用预警模块300对步骤S2中获取到的数学模型，实现对电网设施的状态评估和预测。其中，预警模块300可采用基于定量关系的预测方法，这样预测方法可以通过计算得出设定工况下受灾地质处电网设施的预测变形量，并与现场实际监测数据作比对，从而得到两者比对的误差。为了提高预测的准确性和可靠性，需要经过多次数和多地点循环拟合校正，以确保误差小于一定范围。

具体而言，在智能预警模型构建的过程中，可通过敏感性分析，确定电力设施变形的敏感因子。敏感性分析是一种评估数据对模型输出结果的影响程度的分析方法，特别适用于一些数据量多，数据冗杂的场景下对模型参数进行优化，其能够辅助确定模型输出结果的可靠性和稳定性，以及评估模型对数据的依赖程度。敏感性分析其步骤包括以下方面：

1、确定敏感性测试的目标和范围：首先需要明确敏感性测试的目标和范围，确定需要测试的模型和数据。

2、确定敏感性测试的方法和指标：根据敏感性测试的目标和范围，选择合适的敏感性测试方法和指标。常用的敏感性测试方法包括单因素敏感性分析、多因素敏感性分析、全局敏感性分析等。

3、收集数据并进行预处理：收集需要测试的数据，并进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据标准化等。

4、进行敏感性测试：根据选择的敏感性测试方法和指标，对数据进行敏感性测试。常用的敏感性测试方法包括参数扰动法、Monte Carlo模拟法、Sobol敏感性分析法等。

5、分析敏感性测试结果：根据敏感性测试的结果，分析数据对模型输出结果的影响程度，评估模型的可靠性和稳定性，确定模型对数据的依赖程度以得出敏感因子用以优化模型参数。

6、提出建议和改进措施：根据敏感性测试的结果，提出相应的建议和改进措施，优化模型。根据选定的敏感因子，构建设备受损评价数学模型，预测设定工况下的电力设施变形量。

在开展敏感性分析的基础上同时进行室内模型试验和位移加载的数值模拟技术。室内模型试验是一种用于研究建筑结构的力学性能和抗震性能的常用试验方法，其步骤一般包括：

1、设计试验方案：根据研究目的和要求，设计试验方案，包括试验模型的尺寸、材料、加载方式、测量点的位置和数量等。

2、制作试验模型：根据试验方案，制作试验模型。试验模型应符合实际结构的几何形状和材料特性，同时应具有良好的可重复性和可比性。

3、安装测量设备：在试验模型上安装测量设备，包括应变计、位移计、加速度计等。测量设备应安装在试验模型的关键部位，以便测量结构的力学性能和抗震性能。

4、进行预加载：在试验模型上进行预加载，以消除试验模型的初始应力和应变，保证试验结果的准确性和可靠性。

5、进行加载试验：根据试验方案，进行加载试验。加载试验应按照预定的加载方式和加载速度进行，同时应记录试验模型的应力、应变、位移、加速度等数据。

6、分析试验数据：根据试验数据，分析试验模型的力学性能和抗震性能。分析方法包括应力应变分析、位移分析、频率分析、模态分析等。

7、提出结论和建议：根据试验结果，提出结论和建议。结论应包括试验模型的力学性能和抗震性能，建议应包括结构的改进措施和抗震加固方案。

8、编写试验报告：根据试验结果，编写试验报告。试验报告应包括试验方案、试验结果、分析方法、结论和建议等内容。

同时，与室内模型试验同步进行的还有位移加载的数值模拟技术，该位移加载的数值模拟技术也是一种常用的结构力学分析方法，用于研究结构在位移加载下的力学性能和变形特征。其基本原理是通过数值模拟方法，将结构的几何形状、材料特性和加载方式等信息转化为数学模型，然后利用计算机程序对模型进行求解，得到结构的应力、应变、位移等力学参数。位移加载的数值模拟技术主要包括以下几个方面：

1、建立数学模型：根据结构的几何形状、材料特性和加载方式等信息，建立数学模型。常用的数学模型包括有限元模型、边界元模型、离散元模型等。

2、确定边界条件：根据加载方式和加载速度等信息，确定边界条件。边界条件包括结构的支座约束、加载点的位移和力等。

3、进行数值求解：利用计算机程序对数学模型进行求解，得到结构的应力、应变、位移等力学参数。常用的数值求解方法包括有限元法、边界元法、离散元法等。

4、分析数值结果：根据数值结果，分析结构的力学性能和变形特征。分析方法包括应力应变分析、位移分析、频率分析、模态分析等。

5、提出结论和建议：根据数值结果，提出结论和建议。结论应包括结构的力学性能和变形特征，建议应包括结构的改进措施和加固方案。

通过敏感性分析获取得到的敏感因子，提高其在各项参数中的权重以减少模拟实验的重复次数和加载实验的布置，也能在位移加载的数值模拟技术帮助限定数值边界条件以优化求值过程。

进行现场变形监测，比对实际监测数据和预测数据的差异，进行PDCA循环，有限的循环后，数学模型能够在可接受的误差范围内，预测电力设施的运行变形状态。根据预测数据，评价电力设施的运行安全等级，提出智能预警模型，最终形成智能预警技术。

进一步地，开展受害设备及基础在不同向变形情况下内力变化规律，获取力学、动力学的变形破坏特征。根据不同受力机制作用下变形数据，采用光纤光栅传感技术对应力变化进行测量，进行不同变形机制下输电设备内力变化实时监测技术研究。从强度、刚度以及结构实际破坏形态来确定结构的实际工作性能，进而针对不同微损情况下提出相应的加固措施。

基于以上方法，可以得到能对电网设施微损情况下提出相应的加固指导措施的智能预警模型。该模型可以根据监测数据和预测结果，实现对电网设施的状态评估和预测，并提出相应的加固指导措施，以保障电网设施的安全运行。此外，智能预警模型还可以通过不断的监测和分析，不断迭代，提高预测的准确性和可靠性。

综上所述，基于定量关系的预测方法是电网设施监测和预警中的重要方法之一，可以通过计算和比对，得到预测结果，并通过多次数和多地点循环拟合校正，得到智能预警模型。该模型可以实现对电网设施的状态评估和预测，并提出相应的加固指导措施，为电网设施的安全运行提供重要的数据支持。

实施例2

本实施例是对实施例1的进一步改进，重复的内容不再赘述。

为了保障电力设施的安全运行，需要进行地质灾害对电力设施的影响程度的评估，并根据评估结果制定相应的运行安全等级和对应的运行措施。评估依据可基于多方面进行综合判断。具体来说，电力设施地质灾害评估的方法有很多种，包括定量和定性方法。其中，定量方法通常基于数学模型，例如概率统计模型、物理模型或机器学习模型，以计算地质灾害发生的概率和可能的影响程度。而定性方法则通常基于专家知识和经验，以判断地质灾害发生的可能性和影响程度，也可依照历史抢修经验记录，通过对历史抢修经验记录的分析，了解地质灾害对电力设施的影响程度，确定电力设施的运行安全等级和相应的运行措施以及措施的改进方向和程度。此外评估电力设施地质灾害的过程中，需要考虑到多种因素，例如地质条件、气象条件、地形地貌、土地利用、周边环境等。同时，还需要考虑到电力设施本身的特点，例如设备类型、设备年限、设备状态、维护保养情况等

优选地，运行安全等级可以分为一级、二级和三级，分别代表地质灾害对电力设施的影响程度从低到高。具体来说，一级安全代表地质灾害对电力设施的影响并不明显，不会对设施的长期正常运转造成影响。此时，只需要进行与之对应的一级措施，如基本常规的检修和维护，即可保障设备的正常运行。二级安全代表地质灾害对电力设施有一定的影响，可能会导致设备的部分损坏或停机，造成一定的影响。此时，需要进行与之对应的二级措施，如定期和针对性的检修和维护，以保证设备的正常运行。三级安全代表地质灾害对电力设施影响较大，很可能会导致设备的损坏或停机，造成严重威胁。此时，需要进行与之对应的三级措施，如及时安排人员进行全面的抢修，以保障设备的安全运行。总之，根据地质灾害对电力设施的影响程度，制定相应的运行安全等级和对应的运行措施，是保障电力设施安全运行的重要措施。

进一步地，评估电力设施地质灾害的结果，应该是一个动态的过程，需要不断更新和完善。当预警模型检测到电力设施本身应力或形变发生变化时，评估结果也需要相应地更新。这是由于地质灾害的发生会因为外界因素的影响，导致二度发生。地质灾害的二次发生通常是由于自然因素或人为因素的影响，如降雨、地震、人类开发等。这些因素可以导致原有地质灾害的稳定性发生变化，从而引发新的地质灾害。例如，一些山区地质灾害，如滑坡、泥石流等，常常在降雨后发生，而地震等自然灾害也可能导致地质灾害的二次发生。此外，人类开发活动也可能对地质灾害的稳定性产生影响，如采矿、建筑等活动可能导致地质灾害的二次发生。因此动态评估电力设施地质灾害的此工作可避免维护措施等级不匹配受灾点的实际情况的发生，对于运行维护措施的遗漏缺失等现象的规避起到积极作用，提高了电力设施在受灾前后，特别是有二次地质灾害发生时的稳定性和安全性。

Claims (10)

1.一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，所述方法包括：

建立基于时间排序的历史电网设施的动态受力特征参数库；

建立基于时间排序的历史电网设施的动态形变特征参数库；

基于时间排序并联合同一时间排序下的受力特征参数与形变特征参数以构建动态受力形变模型；

获取当前时刻下的目标电网设施的受力特征参数，并根据动态受力形变模型判断当前时刻下的受力特征参数对应的目标输电设备的形变特征参数以提供对电网设施微损情况下进行相应的加固措施的评判依据。

2.根据权利要求1所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，所述基于时间排序的动态受力特征参数库和动态形变特征参数库包括发生地震、风暴和洪水自然灾害发生节点前后一段时间的电网设施的监测数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，所述动态受力特征参数库和动态形变特征参数库的检测数据基于包括无人机、激光雷达、北斗卫星***和全站仪中的一种或几种以及地面变形、应力监测综合手段为一体的监测体系获取。

4.根据权利要求1所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，所述受力特征参数包括电网设施受力的大小、方向、作用点以及作用时间；所述形变特征参数包括至少包括电网设施形变量、形变方向、形变速率以及形变的类型。

5.根据权利要求1所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，所述历史电网设施包括位于不同地域以及不同地形的一处及以上处电网设施。

6.根据权利要求1所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，所述动态受力形变模型的建立包括有限元分析模型法、应用统计分析法、确定函数法和混合模型法。

7.根据权利要求1所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，基于室内模型试验和位移加载的数值模拟技术，获取历史电网设施及受灾地质基础在不同向变形情况下内力变化规律，获取所述力学及动力学的变形破坏特征。

8.根据权利要求1所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，基于不同受力机制作用下变形破坏特征，采用光纤光栅传感技术，从强度、刚度以及结构实际破坏形态来确定结构的实际工作性能并针对不同微损情况下提出相应的加固措施。

9.根据权利要求1所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，对建立的数学模型进行敏感性分析以确定电网设施变形的敏感因子，根据选定的敏感因子，构建电网设施受损评价数学模型，并利用PDCA的有限次循环以获得校正后的所述智能预警模型。

10.根据权利要求1所述的一种针对电网设施的多源动态监测与预警方法，其特征在于，基于所述智能预警模型呈现的结果，评估目标电网设施与结果对应的运行安全等级以用于选取运行维护措施。