基于神经网络的电缆寿命预测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于神经网络的电缆寿命预测方法，采用电缆使用环境中的温度、湿度、压力和电压信息作为变量，训练神经网络，建立好电缆寿命预测神经网络后，输入待测电缆环境的温度、湿度、压力和电压信息，神经网络计算给出电缆的寿命预测值，以对电缆的使用现状，剩余寿命做出评估，为电缆更换提供参考；采用神经网络建立电缆寿命预测模型，克服了传统电缆寿命检测方法的不足，不会破坏电缆的结构，评估结果偏差小，检测结果准确。对电缆的更换提供参考，减少更换电缆的繁琐工序，能够减少材料的浪费，节约成本，较少事故隐患，较少因为电缆而发生的火灾等灾害。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电缆
，更具体地说，涉及一种电缆寿命的预测方法。
技术介绍
对电缆的寿命进行预测和评估，是合理安排电缆更换，保证电力供应安全可靠的一个重要技术手段，也是在智能电网中实现对电缆有效管理的极其重要的部分。随着电气设备越来越先进，越来越普遍，电力电缆的使用量也会越来越多。电缆老化原因主要分为:1）电气老化电气老化指的是在电场长期作用下，由于电缆制造中的质量缺陷，施工中机械与外力作用伤害，绝缘物中的空隙、裂纹等，造成局部电场不均匀，诱发局部放电，以导体的变异部、空隙、杂质为起点，局部破坏，发展成树枝化，渐渐地导致绝缘破坏。电老化机理很复杂，它包含因为绝缘击穿产生。放电引起的一系列物理和化学效应。固体绝缘材料的绝缘击穿机理主要有以下两种理论:1.达到一定电场时，电子数量急剧增加，使得绝缘材料遭到击穿破坏，由于击穿破坏的主要原因是电子，因而称为“电击穿”。2.在绝缘体上加上电压后，有微电流通过，由这一电流产生的焦耳热导致材料击穿破坏，这被称为“热击穿”。）热老化热老化指的是绝缘介质负荷电流变化及短路电流引起的热伸缩、材料氧化、热分解等化学变化以及硬度变化、龟裂等物理变化引起的老化和绝缘材料性能降低。其化学结构在热量的作用下发生变化，使得绝缘性能下降的现象。热老化的本质是绝缘材料在热量的影响下发生了化学变化，所以热老化也被称为化学老化。一般情况下，化学反应的速度随着环境温度的升高而加快。用于绝缘的高分子有机材料会在热的长期作用下发生热降解，主要是氧化反应，这种反应也被称为自氧化游离基连锁反应，如聚乙烯的氧化反应就是从C一H键中H的脱离开始的。热老化使得绝缘材料的电气和机械性能同时产生劣化，绝缘寿命减少，但是最显著的表现还是材料的伸长率、拉伸强度等机械特性的变化。例如，XLPE材料被认为当拉伸率从初始的400%--600%降低到100%时寿命终止。）机械老化机械老化是电缆系统在生产、安装、运行过程中受到各种机械应力的作用发生的老化。这种老化主要是绝缘材料在机械应力作用下产生微观的缺陷，这些微小的缺陷随着时间的流逝和机械应力的持续作用慢慢恶化，形成微小裂缝并逐渐扩大，直至引起局部放电等破坏绝缘的现象，这种现象也被称为“电一机械击穿’。）水老化水浸入电缆后(制造时或施工与运行中接头浸潮等)，由于电场的叠效果，在电场不均匀及电场力集中点形成水树枝化。通常有内导水树枝化、蝴蝶水树枝化和外导水树枝化阵。橡皮、塑料电缆等浸水后施加电压作长期试验时，与不加电压只浸水的情况相比较绝缘介质特性要低。这一现象被称为“浸水课电现象”。对产生“浸水课电现象”的缘材料进行显微观察，发现有和电树枝相似的树枝状结构的存在，因为这种树枝结构水有关，并且是在低电场强度、长时间作用下形成的，为与电树枝区别，称之为水树水树枝在充满水的状态下看起来是白色的，但是干燥后就不易观察到。水树枝多见结晶性材料如聚乙烯和交联聚乙烯，而在无定型材料的PVC、丁基橡胶等聚合物中少发现。此外，水树枝在直流电压的作用下较难产生，但是在交流电压作用下较易产生，频电压也能促使水树枝的产生。电缆老化的因素一般涉及电、热、机械与环境等方面。对于动力和照明线路来说，采用的橡胶绝缘电缆在使用过程中，由于橡胶的氧化分解作用，使硫化橡胶的电物理和机械性能发生变化:变硬、变脆，在橡皮上形成裂纹，空气和水分填充在裂纹中使电缆老化加剧，最终导致绝缘击穿或短路。此外，电缆使用环境恶劣加速电缆绝缘层材料的老化。所以对电缆失效尚无合适的标准，以及对电缆寿命缺少有效的研究和估计方法，因而对电缆的更换就带有很大的盲目性，并且更换电缆工序繁琐并且是一项价格非常昂贵且繁重的作业，其结果必然造成材料的浪费或带来事故的隐患。所以，对一电缆寿命的确切评价不仅从保证电力设备工作可靠性的观点来看是重要的，而且从预防火灾的角度来看也是很重要的。当前，绝大多数低压电缆用橡胶做绝缘材料，氧化分解能硫化橡胶的电物理和机械性能，使得电缆老化迅速，绝缘击穿或短路现象会最终发生。尽早发现电缆绝缘缺陷，并采取适当的维修措施，以确保设备的安全运行和可靠使用，而且还具有非常重要的防火功能。专利文献CN 104089838 A中公开了一种基于硬度的电缆绝缘寿命快速检测方法，通过获取老化实验过程中不同温度和时间点下电缆绝缘层硬度的数据，建立对应所述的多种不同电缆的老化模型；—分析待检测电缆绝缘层的硬度和使用温度，带入所述的老化模型，得到待检测电缆绝缘层的使用寿命。但是主要采用温度和硬度建立老化模型来评价电缆的寿命，不够全面，使得到的电缆寿命也不够精确。专利文献CN 102944777 B中公开了一种电缆使用寿命检测方法，分别通过三种不同的检测方式检测出电缆的寿命值：测量电缆退极化过程中的等温松弛电流，计算老化因子，获得第一使用寿命值；对电缆试样进行热老化处理，测量热老化失效时间和相应的老化温度，获得所述被测电缆在额定工作温度下的第二使用寿命值；对被测电缆施加击穿电压，获得第三使用寿命值；并根据三个测得的使用寿命值，准确确定所述被测电缆的平均使用寿命。由于检测涉及的参数分别考虑了电极化、热老化和电击穿对电缆的使用寿命的影响，因此使测得的电缆使用寿命更加准确。但是使用电极化、热老化和电击穿三种参数来分别检测电缆的寿命，数据较少，存在电缆寿命检测不够精确的问题，且采用三种参数检测的寿命值获得的电缆平均寿命值不够准确，检测偏差较大。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于神经网络的电缆寿命预测方法，采用电缆使用环境中的温度、湿度、压力和电压信息作为变量，训练神经网络，建立好电缆寿命预测神经网络后，输入待测电缆环境的温度、湿度、压力和电压信息，神经网络计算给出电缆的寿命预测值，以对电缆的使用现状，剩余寿命做出评估，为电缆更换提供参考。本专利技术技术方案如下:一种基于神经网络的电缆寿命预测方法，包括：采集多组电缆使用环境中的参数信息，所述参数信息包括温度、湿度、电压和压力；将所述温度、湿度、电压和压力信息作为自变量，利用所述自变量构成训练样本；建立三层BP神经网络，利用所述训练样本对建立的BP神经网络进行训练，将所述训练样本输入到三层BP神经网络，计算得到电缆寿命值；通过加速老化实验模拟电缆使用环境的参数信息，测量电缆的寿命；将通过神经网络计算得到电缆寿命值与实验测量的电缆寿命值对比，调整三层BP神经网络的权值和阈值，直至计算值与测量值的相差足够小或为零，从而确定三层BP神经网络的权值和阈值；选取待测电缆的环境参数，输入到训练好的BP神经网络中，神经网络给出对电缆寿命的预测结果。进一步的，三层BP神经网络包括输入层、中间层和输出层。进一步的，选择待测电缆多个点的数据参数。进一步的，选取100-200个电缆的数据点作为训练样本。进一步的，通过传感器自动检测电缆环境参数数据。进一步的，传感器通过无线通信方式传送环境参数信息，无线通信方式包括ZigBee、GPRS、蓝牙。进一步的，电缆环境参数温度、湿度、电压和压力采用全年多组不同时间段的数据平均值。本专利技术的有益效果是：采用神经网络建立电缆寿命预测模型，通过电缆环境参数温度、湿度、电压和压力四种参数来评价电缆的使用寿命，克服了传统电缆寿命检测方法的不足，不会破坏电缆的结构，评估结果本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于神经网络的电缆寿命预测方法，其特征在于，包括：采集多组电缆使用环境中的参数信息，所述参数信息包括温度、湿度、电压和压力；将所述温度、湿度、电压和压力信息作为自变量，利用所述自变量构成训练样本；建立三层BP神经网络，利用所述训练样本对建立的BP神经网络进行训练，将所述训练样本输入到三层BP神经网络，计算得到电缆寿命值；通过加速老化实验模拟电缆使用环境的参数信息，得到电缆寿命的实验测量值；将通过神经网络计算得到电缆寿命值与实验测量的电缆寿命值对比，调整三层BP神经网络的权值和阈值，直至计算值与测量值的相差足够小或为零，从而确定三层BP神经网络的权值和阈值；选取待测电缆的环境参数，输入到训练好的BP神经网络中，神经网络给出对电缆寿命的预测结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的电缆寿命预测方法，其特征在于，包括：采集多组电缆使用环境中的参数信息，所述参数信息包括温度、湿度、电压和压力；将所述温度、湿度、电压和压力信息作为自变量，利用所述自变量构成训练样本；建立三层BP神经网络，利用所述训练样本对建立的BP神经网络进行训练，将所述训练样本输入到三层BP神经网络，计算得到电缆寿命值；通过加速老化实验模拟电缆使用环境的参数信息，得到电缆寿命的实验测量值；将通过神经网络计算得到电缆寿命值与实验测量的电缆寿命值对比，调整三层BP神经网络的权值和阈值，直至计算值与测量值的相差足够小或为零，从而确定三层BP神经网络的权值和阈值；选取待测电缆的环境参数，输入到训练好的BP神经网络中，神经网络给出对电缆寿命的预测结果。2....

【专利技术属性】
技术研发人员：张利，赵苏，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河南省电力公司检修公司，
类型：发明
国别省市：北京;11