摘要
本发明适用于山火灾害监测技术领域，提供了一种基于机器学习的配电网山火灾害监测方法，其方法包括：获取卫星遥感数据、气象监测数据、配电网运行参数、地理信息数据及人文活动数据；基于预处理后的数据建立包含地理环境指标、气候动态指标、电网脆弱性指标及人为风险指标的山火灾害指标体系；对指标体系中各指标参数进行量化处理，得到特征向量；将构建的样本训练集输入至网格Transformer‑CNN混合模型进行训练，输出山火灾害监测模型；将实时采集的数据输入山火灾害监测模型，生成包含灾害类型、经纬度坐标定位、灾害强度分级的监测结果，灾害强度分级根据火势蔓延速率和过火面积进行动态修正，提高山火灾害监测的精准度。
