【技术实现步骤摘要】
一种基于多元模糊支持向量数据描述的高压电缆缺陷识别方法
本专利技术涉及高压电缆缺陷识别
，更具体地，涉及一种基于多元模糊支持向量数据描述的高压电缆缺陷识别方法。
技术介绍
高压电缆具有高可靠性及不占用地面空间等优势，已广泛应用于城市中高压配电网。外部环境、运行工况以及外力等因素使得高压电缆在运行过程中可能出现缺陷，进而逐渐演化成电网系统性的故障，对电网的安全稳定运行造成了潜在性的威胁。因此，有必要进行高压电缆缺陷识别技术研究，对高压电缆的缺陷进行及时的检修。高压电缆缺陷识别的研究主要集中于局部放电模式识别，国内外学者提出了许多利用电缆局部放电进行缺陷识别方法。但是除了局部放电外，高压电缆缺陷还存在诸多其他类型，比如外护套损伤、电缆接头温度异常等。随着在线监测系统的广泛应用，高压电缆已经积累了充足的数据，能够应用于高压电缆的缺陷识别。从数据挖掘的角度看，高压电缆缺陷识别本质上是一个分类问题。神经网络、支持向量机等方法具有良好的分类性能，已在设备故障诊断、模式识别等领域得到广泛的应用，但是以上方法需要大量的样本进行训练，而且对未知类型的数据无法识别。因此必须进一...
【技术保护点】
1.一种基于多元模糊支持向量数据描述的高压电缆缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.给定高压电缆正常状态下的样本数据F0，以及各种缺陷状态下的样本数据F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7；S2.利用竞争凝聚算法(CA算法)分别对给定的样本数据F0、F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7进行模糊聚类，最终获得每组样本数据的群集数量M、各群集区间的聚类中心V以及隶属度矩阵U，并依据设定的隶属度阈值来对异常数据点进行取舍；S3.利用加权SVDD算法求解每一个群集Xm的最小超球体半径rm，其中，m＝ik，i∈{1，2，…，M}，k∈{0，1，…，7}；S4.根据最小超...
【技术特征摘要】
1.一种基于多元模糊支持向量数据描述的高压电缆缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.给定高压电缆正常状态下的样本数据F0，以及各种缺陷状态下的样本数据F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7；S2.利用竞争凝聚算法(CA算法)分别对给定的样本数据F0、F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7进行模糊聚类，最终获得每组样本数据的群集数量M、各群集区间的聚类中心V以及隶属度矩阵U，并依据设定的隶属度阈值来对异常数据点进行取舍；S3.利用加权SVDD算法求解每一个群集Xm的最小超球体半径rm，其中，m＝ik，i∈{1，2，…，M}，k∈{0，1，…，7}；S4.根据最小超球体半径rm和样本数据F0、F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7，构建多元状态判别方程函数fk，k∈{0，1，…，7}；S5.将测试数据xt的归一化值分别代入各状态判别方程，得到测试样本状态的判别结果；如果所有状态判别方程函数f0-f7均大于0，则认为该测试样本是一种未知的缺陷类型，否则状态判别方程函数小于0的状态即是测试样本的状态类型。2.根据权利要求1所述的一种基于多元模糊支持向量数据描述的高压电缆缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述样本数据F1、F2、F3、F4、F5、F6及F7分别对应的高压电缆缺陷状态为：电缆本体外护套损伤，电缆本体电缆金属护层铠装变形、破损，电缆本体主绝缘电阻异常，电缆终端设备线夹发热，电缆终端绝缘套管破损，电缆接头变形、破损，电缆接头发热。3.根据权利要求1所述的一种基于多元模糊支持向量数据描述的高压电缆缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，设某组样本数据的群集数量为M，V＝{v1，v2，…，vM}为聚类中心的集合，则CA算法目标函数表示为：式中：为样本点xj到聚类中心vi的欧氏距离；uij为第j个样本点对第i群集的隶属度，N为该组样本数据的数据个数，U＝[uij]M×N为隶属度矩阵，隶属度需满足以下条件：目标函数(1)由两部分组成，左半部分用...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘敏，孙廷玺，方义治，王升，雷小月，梁志成，周锋，林翠婷，罗思琴，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司珠海供电局，
类型：发明
国别省市：广东,44
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