电力电缆故障行为的多重对应分析方法技术

本发明专利技术涉及一种电力电缆故障行为的多重对应分析方法，包括如下步骤：步骤（1）：列写电缆的指标矩阵：步骤（2）：计算相对频率矩阵：步骤（3）：卡方分解：步骤（4）：奇异值分解：步骤（5）：创建感性地图：A、定义基准坐标；B、空间变换：C、找到理想故障点：D、计算马氏距离。本发明专利技术的方法有助于丰富对电缆故障行为的认识，提高对电缆故障行为的理解，能够对大量电力电缆的分类变量进行系统地分析、以找到各种分类变量之间联系，可以减少电缆运维人员的工作量，直观地找到具有故障倾向的电缆类型。

Multiple correspondence analysis method of power cable fault behavior

Multiple correspondence analysis method of the present invention relates to a power cable fault behavior, including the following steps: (1): column index matrix write cable: step (2): the calculation of relative frequency matrix: step (3): Chi square decomposition steps: (4): singular value decomposition steps: (5) create perceptual map: A, B, the definition of the reference coordinate; space transformation: C, find fault point: D, Mahalanobis distance calculation. The method of the invention is helpful to enrich the understanding of cable fault behavior, improve the understanding of the behaviour of cable fault, large power cable capable of classifying the variables on systematical analysis, to find the relationship between various variables, can reduce the workload of cable operation and maintenance personnel, intuitively find cable types with fault tendency.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及对电缆群中不同类型的多根电力电缆的各种故障行为采取的多重对应分析方法。
技术介绍
随着电力、能源行业的发展，各种电缆越来越多地应用到生产生活的各个领域。电缆一般都埋入地下，具有可靠性高、安全系数高、节省空间等优点。在电力电缆运行过程中，由于绝缘变质老化、过热击穿、过电压击穿、外力破坏、电化学腐蚀、绝缘进水受潮、附件质量等原因，会产生不同种类的故障。大体上，电缆故障行为可以分为电缆本体故障和电缆接头故障。电缆的故障行为与电缆的结构特性和故障特征有关。其中，结构特性可以按多个一级变量进行分类，如：电力电缆电压等级、电缆芯线截面积、电缆长度等，而每一个变量又包含有多个种类的分类变量，以电压等级为例，电压等级有6kV、10kV、35kV等。故障特征分为故障原因、故障形式、电缆使用年限等几个一级变量，故障原因又可细化为安装故障、操作故障、制造故障、环境因素、外力破坏等几个分类变量。因此对电缆故障行为的分析涉及到多维度的多种变量。对两个以上的分类变量进行的对应分析称为多重对应分析。该方法对多维列联表资料进行加权主成分分析，把多维数据降成低维数据，并通过低维视图直观地展示列联表中变量之间的联系。多重对应分析有着简洁直观的结果输出，是多元统计分析方法中探索性研究的有力工具之一。因此，适用于对电缆群的分析研究。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种能够对大量电力电缆的分类变量进行系统地分析、以找到各种分类变量之间联系的电力电缆故障行为的多重对应分析方法。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种电力电缆故障行为的多重对应分析方法，用于对电缆群中的电力电缆的分类变量进行数据降维处理，从而便于对所述电力电缆的故障行为进行分析，所述电力电缆故障行为的多重对应分析方法包括如下步骤：步骤(1)：列写电缆的指标矩阵：将所述电缆群中的各个所述电力电缆的分类变量组织在一个I×P的指标矩阵Z中，所述指标矩阵Z的行对应各个所述的电力电缆，I为所述电缆群中电力电缆的数量，所述指标矩阵Z的列对应所述电力电缆的各项分类变量，P为所述分类变量的总数，所述指标矩阵Z中的元素Zi,p采用二进制表示所述电力电缆是否具有所述分类变量的特性；步骤(2)：计算相对频率矩阵：将所述指标矩阵的所有元素除以所述指标矩阵的元素总和，得到相对频率矩阵F，所述相对频率矩阵F中的元素为fi,p；步骤(3)：卡方分解：对所述频率矩阵F进行卡方检验，得到其行和列之间的联系，并根据所述频率矩阵F得到标准化残差矩阵S，所述标准化残差矩阵中的元素为Si,p；步骤(4)：奇异值分解：将所述标准化残差矩阵S通过奇异值分解而将其中高维度的变量数据重构偶到低维数据空间；步骤(5)：创建感性地图：A、定义基准坐标：根据所述奇异值分解而定义基准坐标的行和列；B、空间变换：基于所定义的基准坐标的行和列，将所述低维数据空间中的变量数据由卡方空间变换为欧几里得空间，变换后的每一列对应一个维度；C、找到理想故障点：选取前n个维度来研究数据的结构，从而根据所产生的椭圆状数据找到理想故障点；D、计算马氏距离：计算前n个维度所对应坐标位置与所述理想故障点之间的马氏距离。所述步骤(1)中，首先将将所述电缆群中的各个所述电力电缆的一级变量组织在一个I×J的原始矩阵中，所述原始矩阵的行对应各个所述的电力电缆，所述原始矩阵的列对应所述电力电缆的各项一级变量，J为所述一级变量的总数；将所述原始矩阵转化而得到所述指标矩阵Z。所述步骤(2)中，所述相对频率矩阵所述步骤(3)中，所述卡方检验采用的自由度为(I-1)(P-1)。所述步骤(3)中，由得到所述标准化残差矩阵S，其中，rowi为所述相对频率矩阵F的行总和，colp为所述相对频率矩阵F的列总和。所述步骤(4)中，所述低维数据空间的维度数K＝min(I-1,P-1)。所述步骤(4)中，所述标准化残差矩阵S通过奇异值分解得到其中，UI×K由所述电力电缆的特征向量组成，VK×P由所述电力电缆的分类变量组成；EK×K为对角矩阵，其对角线上的元素由特征值按降序排列，λ1>λ2>...>λk。所述步骤(5)中，所述基准坐标的行定义为0≤i≤1and0≤i≤K，列定义为0≤p≤Pand0≤i≤K，其中，ui,k和vp,k分别为矩阵UI×K和VK×P中的元素缩放λk倍得到。所述步骤(5)中，选取前两个维度来研究数据的结构。所述步骤(5)中，所述马氏距离MDP2=11-r[(θp,1-θ‾s1)+(θp,2-θ‾s2)-2r(θp,1-θ‾s1)(θp,2-θ‾s2)],]]>其中，为相关系数，s12为第一个维度和第二个维度的协方差，s1、s2分别为第一个维度和第二个维度的方差。由于上述技术方案运用，本专利技术与现有技术相比具有下列优点：本专利技术的方法有助于丰富对电缆故障行为的认识，提高对电缆故障行为的理解，能够对大量电力电缆的分类变量进行系统地分析、以找到各种分类变量之间联系，可以减少电缆运维人员的工作量，直观地找到具有故障倾向的电缆类型。附图说明图1为本专利技术的方法流程示意图。图2为本专利技术的方法中列写电缆的指标矩阵的流程示意图。图3为本专利技术的方法中创建感性地图的流程示意图。图4为本专利技术的方法中得到的椭圆状分布数据示意图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步描述。实施例一：一种用于对电缆群中的电力电缆的分类变量进行数据降维处理，从而便于对电力电缆的故障行为进行分析的电力电缆故障行为的多重对应分析方法，如附图1所示，该方法包括如下步骤：步骤(1)：列写电缆的指标矩阵：如附图2所示，首先将将电缆群中的各个电力电缆的一级变量组织在一个I×J的原始矩阵中，原始矩阵的行对应各个电力电缆，原始矩阵的列对应电力电缆的各项一级变量，I为电缆群中电力电缆的数量，行数i＝1～I，J为一级变量的总数，列数j＝1～J。用Pj表示某一个一级变量中包含的分类变量的种类数目，那么原始矩阵中包含的分类变量的总数将上述原始矩阵转化而得到指标矩阵Z，即将电缆群中的各个电力电缆的分类变量组织在一个I×P的指标矩阵Z中，指标矩阵Z的行对应各个电力电缆，I为电缆群中电力电缆的数量，指标矩阵Z的列对应电力电缆的各项分类变量，P为分类变量的总数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力电缆故障行为的多重对应分析方法，用于对电缆群中的电力电缆的分类变量进行数据降维处理，从而便于对所述电力电缆的故障行为进行分析，其特征在于：所述电力电缆故障行为的多重对应分析方法包括如下步骤：步骤(1)：列写电缆的指标矩阵：将所述电缆群中的各个所述电力电缆的分类变量组织在一个I×P的指标矩阵Z中，所述指标矩阵Z的行对应各个所述电力电缆，I为所述电缆群中电力电缆的数量，所述指标矩阵Z的列对应所述电力电缆的各项分类变量，P为所述分类变量的总数，所述指标矩阵Z中的元素Zi,p采用二进制表示所述电力电缆是否具有所述分类变量的特性；步骤(2)：计算相对频率矩阵：将所述指标矩阵的所有元素除以所述指标矩阵的元素总和，得到相对频率矩阵F，所述相对频率矩阵F中的元素为fi,p；步骤(3)：卡方分解：对所述频率矩阵F进行卡方检验，得到其行和列之间的联系，并根据所述频率矩阵F得到标准化残差矩阵S，所述标准化残差矩阵中的元素为Si,p；步骤(4)：奇异值分解：将所述标准化残差矩阵S通过奇异值分解而将其中高维度的变量数据重构偶到低维数据空间；步骤(5)：创建感性地图：A、定义基准坐标：根据所述奇异值分解而定义基准坐标的行和列；B、空间变换：基于所定义的基准坐标的行和列，将所述低维数据空间中的变量数据由卡方空间变换为欧几里得空间，变换后的每一列对应一个维度；C、找到理想故障点：选取前n个维度来研究数据的结构，从而根据所产生的椭圆状数据找到理想故障点；D、计算马氏距离：计算前n个维度所对应坐标位置与所述理想故障点之间的马氏距离。...

【技术特征摘要】
1.一种电力电缆故障行为的多重对应分析方法，用于对电缆群中的电力电缆的分类变
量进行数据降维处理，从而便于对所述电力电缆的故障行为进行分析，其特征在于：所述电
力电缆故障行为的多重对应分析方法包括如下步骤：
步骤(1)：列写电缆的指标矩阵：
将所述电缆群中的各个所述电力电缆的分类变量组织在一个I×P的指标矩阵Z中，所
述指标矩阵Z的行对应各个所述电力电缆，I为所述电缆群中电力电缆的数量，所述指标矩
阵Z的列对应所述电力电缆的各项分类变量，P为所述分类变量的总数，所述指标矩阵Z中的
元素Zi,p采用二进制表示所述电力电缆是否具有所述分类变量的特性；
步骤(2)：计算相对频率矩阵：
将所述指标矩阵的所有元素除以所述指标矩阵的元素总和，得到相对频率矩阵F，所述
相对频率矩阵F中的元素为fi,p；
步骤(3)：卡方分解：
对所述频率矩阵F进行卡方检验，得到其行和列之间的联系，并根据所述频率矩阵F得
到标准化残差矩阵S，所述标准化残差矩阵中的元素为Si,p；
步骤(4)：奇异值分解：
将所述标准化残差矩阵S通过奇异值分解而将其中高维度的变量数据重构偶到低维数
据空间；
步骤(5)：创建感性地图：
A、定义基准坐标：根据所述奇异值分解而定义基准坐标的行和列；
B、空间变换：基于所定义的基准坐标的行和列，将所述低维数据空间中的变量数据由
卡方空间变换为欧几里得空间，变换后的每一列对应一个维度；
C、找到理想故障点：选取前n个维度来研究数据的结构，从而根据所产生的椭圆状数据
找到理想故障点；
D、计算马氏距离：计算前n个维度所对应坐标位置与所述理想故障点之间的马氏距离。
2.根据权利要求1所述的电力电缆故障行为的多重对应分析方法，其特征在于：所述步
骤(1)中，首先将将所述电缆群中的各个所述电力电缆的一级变量组织在一个I×J的原始
矩阵中，所述原始矩阵的行对应各个所述电力电缆，所述原始矩阵的列对应所述电力电缆
的各项一级变量，J为所述一级变量的总数；将所述原始矩阵转化而得到所述指标矩阵Z。
3.根据权利要求2所述的电力电缆故障行为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王纯林，孙武斌，曹敏，姚雷明，倪卫良，王晓平，苏梦婷，王辉，高志野，周承科，李明贞，王航，易华颉，
申请(专利权)人：江苏省电力公司苏州供电公司，国家电网公司，武汉大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32