[发明专利]配电网电缆线路监测方法、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种配电网电缆线路监测方法，其特征在于，包括：

获取所述电缆线路的历史运行数据，所述历史运行数据包括历史的多组影响因素数据；

将所述历史运行数据输入至神经网络模型，所述神经网络模型包括中间层函数以及输出层函数，所述中间层函数为中间层变量关于所述影响因素数据的函数，所述输出层函数为所述电缆线路状态数据关于所述中间层变量的函数；

对所述神经网络模型进行训练，以获取所述中间层函数的参数矩阵以及所述输出层函数的参数矩阵；

获取待分析现场的影响因素数据；

将所述待分析现场的影响因素数据输入至完成训练的所述神经网络模型；

根据所述神经网络模型计算所述待分析现场的所述电缆线路状态数据。

2.根据权利要求1所述的配电网电缆线路监测方法，其特征在于，所述根据所述神经网络模型计算所述待分析现场的所述电缆线路状态数据，包括：

根据所述神经网络模型计算所述待分析现场的所述电缆线路出现事故的概率。

3.根据权利要求2所述的配电网电缆线路监测方法，其特征在于，所述根据所述神经网络模型计算所述待分析现场的所述电缆线路出现事故的概率之后，还包括：

根据所述电缆线路出现事故的概率判断所述电缆线路是否异常；

当所述电缆线路异常时，发出报警信号。

4.根据权利要求1所述的配电网电缆线路监测方法，其特征在于，所述影响因素数据包括电缆表面温度数值数据，电缆沟环境温度数据，电缆相电流负荷数据。

5.根据权利要求1所述的配电网电缆线路监测方法，其特征在于，所述中间层函数为tanh函数，所述输出层函数为sigmoid函数。

6.根据权利要求1所述的配电网电缆线路监测方法，其特征在于，所述历史运行数据包括历史的至少一个训练周期内的多组影响因素数据。

7.根据权利要求6所述的配电网电缆线路监测方法，其特征在于，所述获取所述电缆线路的历史运行数据，包括

在所述训练周期内，每天均在相同的预设时刻获取一组影响因素数据，一天设有多个预设时刻。

8.根据权利要求7所述的配电网电缆线路监测方法，其特征在于，各个相邻预设时刻之间的时间间隔相同。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。