[发明专利]一种电力电缆运行安全预警方法

说明书

本发明公开了一种电力电缆运行安全预警方法，包括步骤1，建立模型输入样本矩阵；步骤2，输入数据稳定性判定及标记；步骤3，数据扩充；步骤4，卷积神经网络模型搭建；步骤5，离线训练与在线评估。本发明能够实现对于电力电缆运行状态的在线监测和预警。

技术领域

本发明涉及一种用于智能电网监控领域的电力电缆运行安全预警方法。

背景技术

电力电缆运行状态的监控对于确保电网安全运行至关重要。目前电网公司主要采用人工巡视、带电检测的方式对电力电缆进行巡检。然而这种方式存在两方面问题：1)人工巡视工作量大、效率低、成本高，导致巡视人员工作量繁重，巡视压力较大，电网规模快速增长与设备运维人员配置的矛盾日益突出2)人工巡视存在巡视盲区，运维人员无法实现全天候、全时段、全方位巡视。

目前，电力电缆在线监测技术正在开发和完善，其通过及时发现电力电缆线路的局部过热点位置、检测运行线路绝缘状态、计算导体载流量研判电力电缆运行状态。现有技术中尚未拥有与之配套的安全预警方法。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种电力电缆运行安全预警方法，它能够实现对于电力电缆运行状态的在线监测和预警。

实现上述目的的一种技术方案是：一种电力电缆运行安全预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，建立模型输入样本矩阵；

从真实电力电缆运行安全多源异构数据各关键节点部署的测量节点单元PMU采集实时数据，或者通过仿真软件进行仿真获取输出数据，选取一个特征时间段T内的各关键节点的环状传感器温度数组U、环境函数f、电力线或无线通信耦合功率P和漏电流Q数据值，组成模型输入样本矩阵如下式所示：

其中，U、f、P和Q的下角标(i,j)，第一个下角标i代表第i个样本，第二个下角标j代表第j个时间采集点；

步骤2：输入数据稳定性判定及标记；

根据工业标准，对输入样本数据的稳定性进行标定，以特定时刻的电压U值来判断是否稳定，若该节点电压U值恢复到标准值的0.8倍，则视为稳定，标记“1”，反之，若该节点电压U值未恢复到标准值的0.8倍，则视为不稳定，标记为“0”；

步骤3：数据扩充；

考虑到实际电力电缆运行安全预测稳定与不稳定情况的正负样本不均衡，使用平移窗口方法对输入样本数据进行扩充，避免在训练过程中产生偏向性；

步骤4：卷积神经网络模型搭建；

搭建卷积神经网络，由输入层、卷积层、池化层、输出层等构建而成；

步骤5：离线训练与在线评估。

利用历史数据进行离线训练，再将训练好的模型应用到在线实时稳定状态预测过程中。

本发明的一种电力电缆运行安全预警方法，能够通过对于电力电缆温度数据、环境数据、电力线或无线通信耦合功率以及漏电流的数据分析和预测，实现对于电力电缆运行状态的在线监控和预警。

具体实施方式

为了能更好地对本发明的技术方案进行理解，下面通过具体地实施例进行详细地说明：

2.本发明的一种电力电缆运行安全预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，建立模型输入样本矩阵；