一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法、装置、电子设备和存储介质，在考虑故障易发点和局放检测传感器对电缆检测的覆盖范围的前提下，基于自适应方法改进的粒子群算法，实现检测范围最大化的优化部署方法设计。该方法的实现步骤包括局放检测传感器的有效检测范围确定，电缆故障易发点给定，种群设置和参数初始化，粒子位置和速度算法，故障易发点的粒子速度和位置约束，粒子位置和速度算法，粒子函数适应度值计算，惯性因子的自适应调节，最后获得最大覆盖率和最优解。本发明专利技术的优化部署方法，把故障易发点作为检测的重点，采用了基于自适应方法改进的粒子群算法d，方法简单易行，迭代寻优速度快，优化部署结果科学合理。科学合理。科学合理。

【技术实现步骤摘要】
一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术属于传感器节点优化部署领域，特别涉及一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]我国输配电电缆总量保持年均15％快速增长，部分大型城市电网电缆化率已超过95％，但城市地下电缆设备质量残次不齐、施工工艺管控不足、线路结构复杂、运行环境恶劣、设备密度日趋增大，配电电缆线路故障、外破及火灾带来的断面丧失和城市电网大面积停电风险日益严峻。受限于通道环境狭窄复杂、供电通信条件薄弱、应用经济性要求高等因素，配电电缆及通道在线监测技术研究相对滞后、应用基本空白，运维检修仍以日常人工巡视与离线检测为主，状态管控的时序、地域离散化严重，难以支撑运维人员提前发掘配电电缆潜在故障风险，突破被动抢修的不利局面，更难以及时告警早期通道外破与火灾事件，辅助运维人员快速介入，避免事故损失扩大。此外，由于配电电缆系统与高压电缆系统在设备结构、接地系统及通道条件等方面均存在显著差异，直接沿用高压电缆线路状态监测技术和配置思路开展配电电缆线路状态感知存在技术适应性差、成本高等制约性问题，传统集中式、高精度的监测方式也无法满足分布广泛、规模庞大的配电电缆网络全面监控感知的需求。随着泛在电力物联网的发展，输配电电缆的在线监测和故障辨识技术亟待进一步发展。

技术实现思路

[0003]为了克服已有技术的不足，本专利技术提出一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法、装置、电子设备和存储介质，针对配电网电缆实现在线监测和故障感知的需求，研究电缆局部放电感知技术，有效克服传感器数量和位置依靠人为经验指定的弊端，优势明显。
[0004]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0005]一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法，具体包括以下步骤：
[0006]步骤1、确定局放检测传感器的有效检测范围：根据局放检测传感器的特点，假设第i个传感器的检测范围为C
i
，其满足的条件为：
[0007]C
i
≤K
si
r
i
i＝1,2,...,D(1)
[0008]其中，r
i
是以第i个传感器为中心，沿电缆长度方向的感知半径；K
si
为第i个传感器的可靠性系数，取值0～1；D为传感器总数；
[0009]步骤2、给定电缆故障易发点，采用故障易发点的位置坐标表示：
[0010]P
f
＝{p1p2...p
m1
}(2)
[0011]其中，p1，p2,
…
,p
m1
分别表示第1个，第2个，
…
，第m1个故障易发点的位置，即共有m1个故障易发点；
[0012]步骤3、种群设定和参数初始化；
[0013]步骤4、进行粒子速度和位置的计算；
[0014]步骤5、考虑电缆故障易发点，对粒子速度和位置进行约束，约束条件包括：对粒子的速度和位置进行约束，防止粒子飞出所给定的电缆检测区域C；考虑故障易发点的粒子位置的约束；
[0015]步骤6、设置迭代条件设置，根据所设置的最大迭代次数和传感器最大覆盖率来进行优化结束的判定；满足结束条件之后，输出最优解。
[0016]进一步地，所述步骤3包括：采用基于自适应方法改进的粒子群算法进行种群设定和参数初始化；在传感器优化部署的区域内，假设有N个粒子，每个粒子代表一组传感器的位置坐标解向量：
[0017]X
i
＝(x
i1
,x
i2
,
···
,x
iD
)(3)
[0018]其中，x
i1
,x
i2
,
…
,x
iD
分别表示在第i个粒子中，第1个，第2个，
…
，第D个传感器的位置；
[0019]第i个粒子的速度为：
[0020]V
i
＝(v
i1
,v
i2
,
···
,v
iD
)(4)
[0021]其中，v
i1
,v
i2
,
…
,v
iD
分别表示在第i个粒子中，第1个，第2个，
…
，第D个传感器的速度；
[0022]在参数初始化过程中，给定电缆检测区域总长度C，传感器总数D，粒子总数N，最大迭代次数Gen，传感器覆盖率Z，惯性因子W，学习因子c1和c2，随机给定粒子的初始位置X
i
和速度V
i
，随机给定粒子种群最优极值Gb和个体最优极值Pb，随机给定粒子种群最优适应度值FGb和个体最优适应度值FPb。
[0023]进一步地，所述步骤4包括：根据粒子群算法原理，粒子通过跟踪粒子种群最优极值Gb和个体最优极值Pb来更新；粒子的速度更新算法为：
[0024]V
i+1
＝W
i
·
V
i
+c1·
r1·
(Pb
i
‑
X
i
)+c2·
r2·
(Gb
i
‑
X
i
)(5)
[0025]其中，W
i
是上一次迭代所产生的惯性因子，采用自适应算法求解，r1和r2是[0,1]的随机数；
[0026]粒子的位置更新算法：
[0027]X
i+1
＝X
i
+V
i
(6)。
[0028]进一步地，所述步骤5包括：
[0029]步骤5.1、对粒子速度和位置进行约束，为了防止粒子飞出所给定的电缆检测区域C,对粒子的速度和位置进行约束：
[0030]V
min
≤V
i+1
≤V
max
(7)
[0031]X
min
≤X
i+1
≤X
max
(8)
[0032]其中，V
max
、V
min
分别是粒子速度的上限和下限，X
max
、X
min
分别是粒子位置的上限和下限；
[0033]步骤5.2、考虑电缆故障易发点的粒子位置约束包括：对每一个故障易发点p
j
，都存在至少一个传感器检测范围能够覆盖该故障易发点：
[0034][0035]或者
[0036][0037]通过减小第i个传感器的可靠性系数K
si
，进一步提高故障易发点的检测可靠性。
[0038]进一步地，计算粒子函数适应度值f本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、确定局放检测传感器的有效检测范围：根据局放检测传感器的特点，假设第i个传感器的检测范围为C
i
，其满足的条件为：C
i
≤K
si
r
i i＝1,2,...,D
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，r
i
是以第i个传感器为中心，沿电缆长度方向的感知半径；K
si
为第i个传感器的可靠性系数，取值0～1；D为传感器总数；步骤2、给定电缆故障易发点，采用故障易发点的位置坐标表示：P
f
＝{p
1 p2...p
m1
}
ꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，p1，p2,
…
,p
m1
分别表示第1个，第2个，
…
，第m1个故障易发点的位置，即共有m1个故障易发点；步骤3、种群设定和参数初始化；步骤4、进行粒子速度和位置的计算；步骤5、考虑电缆故障易发点，对粒子速度和位置进行约束，约束条件包括：对粒子的速度和位置进行约束，防止粒子飞出所给定的电缆检测区域C；考虑故障易发点的粒子位置的约束；步骤6、设置迭代条件设置，根据所设置的最大迭代次数和传感器最大覆盖率来进行优化结束的判定；满足结束条件之后，输出最优解。2.根据权利要求1所述的一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法，其特征在于，所述步骤3包括：采用基于自适应方法改进的粒子群算法进行种群设定和参数初始化；在传感器优化部署的区域内，假设有N个粒子，每个粒子代表一组传感器的位置坐标解向量：X
i
＝(x
i1
,x
i2
,
···
,x
iD
)
ꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，x
i1
,x
i2
,
…
,x
iD
分别表示在第i个粒子中，第1个，第2个，
…
，第D个传感器的位置；第i个粒子的速度为：V
i
＝(v
i1
,v
i2
,
···
,v
iD
)
ꢀꢀꢀꢀ
(4)其中，v
i1
,v
i2
,
…
,v
iD
分别表示在第i个粒子中，第1个，第2个，
…
，第D个传感器的速度；在参数初始化过程中，给定电缆检测区域总长度C，传感器总数D，粒子总数N，最大迭代次数Gen，传感器覆盖率Z，惯性因子W，学习因子c1和c2，随机给定粒子的初始位置X
i
和速度V
i
，随机给定粒子种群最优极值Gb和个体最优极值Pb，随机给定粒子种群最优适应度值FGb和个体最优适应度值FPb。3.根据权利要求2所述的一种非直埋电缆的局放检测传感器优化部署方法，其特征在于，所述步骤4包括：根据粒子群算法原理，粒子通过跟踪粒子种群最优极值Gb和个体最优极值Pb来更新；粒子的速度更新算法为：V
i+1
＝W
i
·
V
i
+c1·
r1·
(Pb
i
‑
X
i
)+c2·
r2·
(Gb
i
‑
X
i

【专利技术属性】
技术研发人员：张志丰，何欣欣，池腾，牛荣泽，靖立伟，周微微，朱志芹，张凯，谢芮芮，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院国网河南省电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：