[发明专利]一种电缆线路前端多状态量融合预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种电缆线路前端多状态量融合预测方法和装置，对电缆线路监测前端短时、多状态量数据的分析，实现设备状态就地诊断和异常信息预警，在不完全依赖后台的前提下解决设备自动识别、数据采集和诊断的核心功能，便于巡检人员基于前端数据快速掌握电缆状态，提升运检效率。

技术领域

本申请涉及电力电缆设备运维检修领域，具体涉及一种电缆线路前端多状 态量融合预测方法，同时涉及一种电缆线路前端多状态量融合预测装置。

背景技术

当前，电缆线路的运维检修以人工巡视、状态检测及在线监测为主，数据 离散化、孤岛化，运维人员无法在巡视或检修过程中有效评估和掌握电缆线路 运行状态，也无法通过系统平台获取线路运行及状态信息数据，巡检效率收到 一定制约，巡视检测的数据分散于各类检测设备、数据表单或监控平台中，格 式缺乏统一性规范性，难以实现信息交互，且录入存储工作流程繁杂。且电缆 运维体量大、人员少、通道环境复杂，巡视以人工接入为主不仅难以电缆巡视 周期要求，也难以保证运检巡视效果，巡检不及时、不到位，存在漏检或错检 的问题时有发生。现况多以集中式的检测、监测数据分析为主，且状态量间的 关联分析挖掘能力不足，且依据单一时刻或单一设备现场状态检测/监测数据， 缺失了同类型、同工况条件下电缆设备横向研判或基于历史检修与发展趋势的 纵向研判，故而分析结论往往与实际情况偏差较大，实用化程度极低。

因此，亟待建立一种新型的电缆线路及通道运维巡检模式，强化运维人员 与检测/监测装置以及后台数据中心的数据信息交互，提升运维检修工作效率。

发明内容

为解决上述问题，本申请提供一种电缆线路前端多状态量融合预测方法， 包括：

本申请提供一种电缆线路前端多状态量融合预测方法，包括：

获取电缆状态特征数据；

基于预先构建的状态数据分析模型中的模糊评判方法，确定所述电缆状态 特征数据中，各绝缘参数值的不同绝缘状态隶属度，使用所述模型包含的证据 合成方法对所述隶属度进行证据合成，获取所述电缆的绝缘状态信度分配表；

通过所述电缆的绝缘状态信度分配表，对所述电缆的绝缘状态进行预测。

优选的，获取电缆状态特征数据，包括：

通过电缆线路在线监测前端，获取电缆状态特征数据，并进行所述数据的 存储与通信。

优选的，还包括：

若获取的电缆状态特征数据的可信度小于预设阈值，则构建基于灰色预测 的马尔可夫状态预测模型；

使用所述马尔可夫状态预测模型获得所述电缆状态特征数据的灰色预测 数据；以及

使用所述马尔可夫状态预测模型对所述灰色预测数据进行修正，获得最终 的预测数据；

将所述最终的预测数据作为电缆状态特征数据。

优选的，使用所述模型包含的模糊评判方法，确定所述电缆状态特征数据 中，各绝缘参数值的不同绝缘状态隶属度，包括：

使用模糊函数中的半梯半岭相结合的隶属函数，确定各绝缘参数值的不同 绝缘状态隶属度。

优选的，在确定各绝缘参数值的不同绝缘状态隶属度的步骤之后，还包括：

使用置信度系数对所述绝缘状态隶属度进行修正，以修正所述绝缘状态隶 属度的误差。

优选的，使用所述模型包含的证据合成方法对所述隶属度进行证据合成， 包括：

使用所述模型包含的Dempster合成方法，对所述隶属度进行证据合成。

本申请同时提供一种电缆线路前端多状态量融合预测装置，包括：