一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法及装置，包括：采集多个电缆线路护层电流构造样本数据；将样本数据划分成训练集和测试集；采用训练集训练构建好的高压电缆接地系统缺陷自动识别模型；将测试集中的测试样本输入到训练好的模型，将模型输出的状态编号与测试样本实际状态编号进行比对，判断缺陷自动识别模型的性能；获取待测电缆线路护层电流；将待测电缆线路护层电流输入至训练好的缺陷自动识别模型中，得到待测电缆线路护层电流对应的状态编号识别结果。本申请解决了现有高压电缆接地系统的缺陷识别诊断过程高度依赖巡检人员的经验，尚未实现电缆接地系统缺陷的自动识别的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法及装置
本申请涉及高压电缆接地系统的缺陷识别
，尤其涉及一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法及装置。
技术介绍
高压电力电缆因既满足城市电网大容量的电能传输要求，同时又避免了对原有城市面貌的破坏而被广泛应用于市内输电系统中。虽然电缆线路发生故障的概率远低于传统的城市架空输电线路，但由于电力电缆多敷设于沟道内，故障发生后定位难度大、恢复供电时间长，往往会对社会经济造成较大影响。接地系统是电缆线路的重要组成部分，能在电缆发生故障时提供导流通道。工程经验表明，高压电缆线路在发生故障前往往会出现护层电流增大的现象。高压电缆已经出现异常但还未发展至迫使线路停运的状态是运维人员排查消除故障隐患的黄金时期。护层电流能在一定程度上反映电缆的运行状态，且能在线路不停电的情况下较为便利地获取，因此成为巡检过程中运维人员重点关注的状态量之一。目前高压电缆接地系统状态主要通过运维人员将采集到的护层电流幅值与相关标准进行比较来判断。该方法人为因素较大，护层电流特征与电缆缺陷之间尚未建立联系，相关标准的识别准确率不足以满足日常运维巡检的需要。针对电缆线路的护层电流诊断方案急需实现智能化。
技术实现思路
本申请提供了一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法及装置，解决了现有高压电缆接地系统的缺陷识别诊断过程高度依赖巡检人员的经验，尚未实现电缆接地系统缺陷的自动识别。有鉴于此，本申请第一方面提供了一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法，所述方法包括：采集多个电缆线路护层电流构造样本数据；将所述样本数据划分成训练集和测试集；采用所述训练集训练构建好的高压电缆接地系统缺陷自动识别模型；将所述测试集中的测试样本输入到训练好的所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型，将所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型输出的状态编号与所述测试样本实际状态编号进行比对，判断所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型的性能；获取待测电缆线路护层电流；将所述待测电缆线路护层电流输入至训练好的所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型中，得到所述待测电缆线路护层电流对应的状态编号识别结果。可选的，所述采集多个电缆线路护层电流构造样本数据，包括：获取接地系统多个护层小段的护层电流，获取任意两个护层电流之间的幅值比和相角差，由得到的多个所述幅值比和相角差构成护层电流特征向量；将所述接地系统的护层电流对应的电缆线路接地系统状态编号加入到所述护层电流特征向量中构成样本数据。可选的，所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型包括：模型输入接口，用于为所述样本数据提供输入端口；多项式特征构造器，用于将输入的所述样本数据扩展为高维特征向量；数据归一化处理器，用于对所述高维特征向量进行缩放处理，使得处理后的所述高维特征向量中各特征值均服从标准正态分布；逻辑回归分类器，用于对缩放处理后的所述高维特征向量根据预置第一公式进行计算得到状态编号的输出结果；多分类结果决策器，用于将多个所述逻辑回归分类器的输出结果中出现次数最多的所述状态编号作为最终输出结果；模型输出接口，用于与外部显示设备相连，提供所述最终输出结果的可视化结果。可选的，所述对缩放处理后的所述高维特征向量根据预置第一公式进行计算得到状态编号的输出结果，包括：将所述高维特征向量的每个元素乘一个权重，以累加求和的形式表征线性回归模型的输出值为：将所述线性回归模型的输出结果转换至区间0-1内以概率的形式表达：当计算得到的概率大于等于0.5时，预测接地系统处于正常状态，模型输出1，则输出训练样本对应的所述状态编号；若计算得到的概率小于0.5，模型预测接地系统状态不正常，输出值为0；式中，yw为线性回归模型的输出值；n为接地电流样本经归一化处理后的特征数；xi为接地电流样本经归一化处理后的特征向量中第i个元素；wi为第i个元素对应的权重；yh为Sigmoid函数输出值。可选的，所述采用所述训练集训练构建好的高压电缆接地系统缺陷自动识别模型，包括：将所述训练集特征预测的类别与样本真实类别之间的差距用损失函数L表示，当损失函数L取最小值时，所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型完成了参数调节；损失函数为：式中，m为样本数，y(j)为第j个样本在样本数据集中对应的状态编号，yh(j)为Sigmoid函数输出值。本申请第二方面提供一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别装置，所述装置包括：样本数据获取单元，用于采集多个电缆线路护层电流构造样本数据；划分单元，用于将所述样本数据划分成训练集和测试集；训练单元，用于采用所述训练集训练构建好的高压电缆接地系统缺陷自动识别模型；比对单元，用于将所述测试集中的测试样本输入到训练好的所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型，将所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型输出的状态编号与所述测试样本实际状态编号进行比对，判断所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型的性能；待测样本获取单元，用于获取待测电缆线路护层电流；识别单元，用于将所述待测电缆线路护层电流输入至训练好的所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型中，得到所述待测电缆线路护层电流对应的状态编号识别结果。可选的，所述样本数据获取单元具体用于获取接地系统多个护层小段的护层电流，获取任意两个护层电流之间的幅值比和相角差，由得到的多个所述幅值比和相角差构成护层电流特征向量；将所述接地系统的护层电流对应的电缆线路接地系统状态编号加入到所述护层电流特征向量中构成样本数据。可选的，所述训练单元具体用于将所述训练集特征预测的类别与样本真实类别之间的差距用损失函数L表示，当损失函数L取最小值时，所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型完成了参数调节；损失函数为：式中，m为样本数，y(j)为第j个样本在样本数据集中对应的状态编号，yh(j)为Sigmoid函数输出值。本申请第三方面提供一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别设备，所述设备包括处理器以及存储器：所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令，执行如上述第一方面所述的高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法的步骤。本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述第一方面所述的方法。从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：本申请实施例中，提供了一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法，采集多个电缆线路护层电流构造样本数据；将样本数据划分成训练集和测试集；采用训练集训练构建好的高压电缆接地系统缺陷自动识别模型；将测试集中的测试样本输入到训练好的高压电缆接地系统缺陷自动识别模型，将高压电缆接地系统缺陷自动识别模型输出的状态编号与测试样本实际状态编号进行比对，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法，其特征在于，包括：/n采集多个电缆线路护层电流构造样本数据；/n将所述样本数据划分成训练集和测试集；/n采用所述训练集训练构建好的高压电缆接地系统缺陷自动识别模型；/n将所述测试集中的测试样本输入到训练好的所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型，将所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型输出的状态编号与所述测试样本实际状态编号进行比对，判断所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型的性能；/n获取待测电缆线路护层电流；/n将所述待测电缆线路护层电流输入至训练好的所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型中，得到所述待测电缆线路护层电流对应的状态编号识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法，其特征在于，包括：
采集多个电缆线路护层电流构造样本数据；
将所述样本数据划分成训练集和测试集；
采用所述训练集训练构建好的高压电缆接地系统缺陷自动识别模型；
将所述测试集中的测试样本输入到训练好的所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型，将所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型输出的状态编号与所述测试样本实际状态编号进行比对，判断所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型的性能；
获取待测电缆线路护层电流；
将所述待测电缆线路护层电流输入至训练好的所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型中，得到所述待测电缆线路护层电流对应的状态编号识别结果。


2.根据权利要求1所述的高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法，其特征在于，所述采集多个电缆线路护层电流构造样本数据，包括：
获取接地系统多个护层小段的护层电流，获取任意两个护层电流之间的幅值比和相角差，由得到的多个所述幅值比和相角差构成护层电流特征向量；
将所述接地系统的护层电流对应的电缆线路接地系统状态编号加入到所述护层电流特征向量中构成样本数据。


3.根据权利要求1所述的高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法，其特征在于，所述高压电缆接地系统缺陷自动识别模型包括：
模型输入接口，用于为所述样本数据提供输入端口；
多项式特征构造器，用于将输入的所述样本数据扩展为高维特征向量；
数据归一化处理器，用于对所述高维特征向量进行缩放处理，使得处理后的所述高维特征向量中各特征值均服从标准正态分布；
逻辑回归分类器，用于对缩放处理后的所述高维特征向量根据预置第一公式进行计算得到状态编号的输出结果；
多分类结果决策器，用于将多个所述逻辑回归分类器的输出结果中出现次数最多的所述状态编号作为最终输出结果；
模型输出接口，用于与外部显示设备相连，提供所述最终输出结果的可视化结果。


4.根据权利要求3所述的高压电缆接地系统的缺陷自动识别方法，其特征在于，所述对缩放处理后的所述高维特征向量根据预置第一公式进行计算得到状态编号的输出结果，包括：
将所述高维特征向量的每个元素乘一个权重，以累加求和的形式表征线性回归模型的输出值为：



将所述线性回归模型的输出结果转换至区间0-1内以概率的形式表达：



当计算得到的概率大于等于0.5时，预测接地系统处于正常状态，模型输出1，则输出训练样本对应的所述状态编号；若计算得到的概率小于0.5，模型预测接地系统状态不正常，输出值为0；式中，yw为线性回归模型的输出值；n为接地电流样本经归一化处理后的特征数；xi为接地电流样本经归一化处理后的特征向量中第i个元素；wi为第i个元素对应的权重；yh为Sigmoid函数输出值。

【专利技术属性】
技术研发人员：廖雁群，韦亦龙，黄培专，李根，徐小冰，李迪，黄嘉明，李奕霖，袁婧，黄顺涛，周文俊，周承科，
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