[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

说明书

本申请涉及一种配电网电缆线路监测方法、计算机设备以及计算机可读存储介质。其中，配电网电缆线路监测方法，包括：获取电缆线路的历史运行数据，历史运行数据包括历史的多组影响因素数据；将历史运行数据输入至神经网络模型，神经网络模型包括中间层函数以及输出层函数，中间层函数为中间层变量关于影响因素数据的函数，输出层函数为电缆线路状态数据关于中间层变量的函数；对神经网络模型进行训练，以获取中间层函数的参数矩阵以及输出层函数的参数矩阵；获取待分析现场的影响因素数据；将待分析现场的影响因素数据输入至完成训练的神经网络模型；根据神经网络模型计算待分析现场的电缆线路状态数据。本申请可以有效地对电缆线路进行保护。

技术领域

本申请涉及电力技术领域，特别是涉及一种配电网电缆线路监测方法、、计算机设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会不断进步，电力在生产与生活中的作用越来越重要。我国电力系统的中压配电线路电压等级为6-35kV，其中以10kV为主。配电线路形式可以分为架空线路和电缆线路。

随着我国城镇化改造不断推进，地下电缆比例不断增加。因电缆线路主要部署在地下电缆沟内，一旦发生故障，不容易及时发现。尤其是地下电缆沟空间相对狭小，运行时易发热。而且，由于电缆沟内电缆的结构特点，当其中一条电缆发生故障后，会导致其周围临近电缆也受到影响，容易引发连锁的火灾事故，形成大面积电缆烧损，且短时间内无法恢复电力生产与输送，甚至可能造成人员的伤亡。因此，有效监测电缆线路，防止电缆沟火灾事故的发生已经成为电力企业急需解决的一项重要课题。

现有的电缆线路监测方法主要通过各种温度传感器对电缆表面温度进行在线监测，难以有效地对电缆线路进行保护。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对电缆线路进行有效保护的配电网电缆线路监测方法、计算机设备以及计算机可读存储介质。

一种配电网电缆线路监测方法，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，所述中间层函数为tanh函数，所述输出层函数为sigmoid函数。

在其中一个实施例中，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。