基于长短期记忆网络的高压电缆线路运行状态预测方法技术

本发明专利技术提出一种基于长短期记忆网络的高压电缆线路运行状态预测方法，属于电力系统线路状态预测技术领域。该方法首先获取同一电缆上在同一采集点获取不同的状态量原始序列数据并进行预处理和归一化，利用时间窗将每个状态量的序列数据划分为多个子序列，并将所有的子序列组成输入序列并生成对应输出序列。利用输入序列和输出序列训练LSTM预测模型完毕后，利用训练完毕的模型即可预测任一状态量子序列对应的下一个时间窗的子序列预测值，通过反归一化，最终得到真实状态量数据的预测结果。本发明专利技术利用深度学习实现对单一节点的多状态量联合预测，提高电缆状态预测的准确度，保障高压输电电缆的运行可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于长短期记忆网络的高压电缆线路运行状态预测方法
本专利技术属于电力系统线路状态预测
，特别提出一种基于长短期记忆网络的高压电缆线路运行状态预测方法。
技术介绍
随着经济的发展，我国的电缆建设处于一个快速的发展时期。然而，不同电缆生产制造工艺不同、敷设条件不一，在运行中经受电、热、机械等联合作用，并同时受自然环境(气温、气压、湿度以及污秽等)的影响，电缆的长期运行将会引起绝缘老化、疲劳、磨损，从而使得电缆绝缘性能逐渐下降，设备运行可靠性逐渐降低，进而威胁电力系统的运行可靠性。为了保障电缆线路可靠运行，提高电缆运维检修水平，降低电缆故障停运的风险，必须对高压电缆线路本体及通道进行状态感知与状态预测。得益于现代传感技术与通讯技术的发展，目前我国已有部分高压电缆输电线路实现状态感知，包括以局部放电、接地环流、电缆测温、载流量为主的电缆线路本体状态感知及通道气体、光栅测温、照明、水位为主的电缆通道状态感知，电气设备检修策略逐渐从定期检修向状态检修进行过渡。然而，面对高压电缆输电监测系统产生的海量数据，传统方法从中准确获取有效的信息，无法实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于长短期记忆网络的高压电缆线路运行状态预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n1)获取同一电缆上不同的状态量原始数据；/n在区域电力系统中选取任一单条电缆的任一个采集点，在该采集点采集不同状态量对应的一段时间内的序列数据作为原始数据，构建的原始数据集表示成s(t)＝(s

【技术特征摘要】
1.一种基于长短期记忆网络的高压电缆线路运行状态预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)获取同一电缆上不同的状态量原始数据；
在区域电力系统中选取任一单条电缆的任一个采集点，在该采集点采集不同状态量对应的一段时间内的序列数据作为原始数据，构建的原始数据集表示成s(t)＝(s(1)(t)，s(2)(t)，…,s(n)(t))，其中的n为状态量的个数，s(i)(t)为第i个状态量在t时间段的序列值；
2)对步骤1)采集的原始数据进行预处理，得到预处理完毕的数据；
3)对步骤2)每个预处理完毕的数据进行标准化处理，计算表达式如下：



其中，s表示任一预处理完毕的数据，σ表示的是该数据对应的状态量下所有预处理完毕后数据的样本方差，μ表示的是该数据对应的状态量下所有预处理完毕后数据的均值，表示s归一化后的数据；
4)数据集划分；
对步骤3)标准化处理完毕后得到的所有数据进行划分，设定时间窗的长度为T，每个状态量对应的序列数据上的时间窗大小相等，通过滑动时间窗将预处理完毕后的每个状态量的序列数据划分为m个的子序列，对预处理完毕后n个状态量的序列数据划分时间窗完毕后，得到更新后的n个状态量对应的时间窗序列数据F＝(F(1),F(2),…,F(n...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海峰，周远翔，陈健宁，葛佳敏，沈学良，黄欣，张灵，张云霄，滕陈源，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：河北;13