一种电缆绝缘状态的预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电缆绝缘状态的预测方法及装置，其方法包括：获取待测电缆的电缆接头结构参数，以及电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本，通过多物理场仿真计算方法，根据电缆接头结构参数，计算待测电缆的电缆表面温度、电缆电流数据和环境温度，采用麻雀搜索算法和核极限学习机算法，基于电缆绝缘状态训练样本，建立绝缘状态预测模型，将电缆表面温度、电缆电流数据和环境温度输入到绝缘状态预测模型，计算得到待测电缆的绝缘状态预测结果数据。有利于解决现有的电缆绝缘状态预测方法因没有考虑电缆接头仿真推演数据和涉及的数据不够多元化导致预测的电缆接头绝缘状态不精确的技术问题，提高了电缆绝缘状态的预测准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种电缆绝缘状态的预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及预测电缆绝缘状态的
，尤其涉及一种电缆绝缘状态的预测方法及装置。

技术介绍

[0002]电力行业在各个领域扮演着重要的角色，一旦出现电力故障，必然造成巨大的经济损失。电力电缆作为电能传输和分配的重要载体，在近年来的电网建设中逐年递增，促进了电力工业的高质量发展。然而城市化发展与电力电缆敷设的持续进行，电缆与土地资源的矛盾愈演愈烈，为实现电网建设的可持续发展，需在现有基础上一定程度地提高电力电缆输电效率。电缆温度直接决定其载流能力，是安全运行的关键参量，温度过高会加快其老化速度。
[0003]电缆终端
‑
中间接头是整体电缆中最为薄弱的地方，其故障率占比较大，导致电缆系统供电可靠性降低。电缆接头缺陷会造成局部电场畸变，产生间隙放电，且放电引起的应力集中与高温会导致绝缘介质击穿、烧毁等，并且电缆终端
‑
中间接头的绝缘劣化直接降低电缆的使用寿命。所以，精准诊断电缆接头绝缘老化的等级对故障的早期预警与及时采取检修措施有重大意义。
[0004]目前在电缆接头绝缘劣化/老化状态预测方面，绝大多数研究都是通过试验或者历史运行数据实现预测，未考虑到电缆接头仿真推演数据，结合的数据不够多元化，导致其评估电缆接头绝缘劣化状态时不够系统、精准。
[0005]因此，为了提高电缆绝缘状态的预测准确性，解决目前存在的现有的电缆绝缘状态预测方法因没有考虑电缆接头仿真推演数据和涉及的数据不够多元化导致预测的电缆接头绝缘状态不精确的技术问题，亟需构建一种电缆绝缘状态的预测方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了一种电缆绝缘状态的预测方法及装置，解决了目前存在的现有的电缆绝缘状态预测方法因没有考虑电缆接头仿真推演数据和涉及的数据不够多元化导致预测的电缆接头绝缘状态不精确的技术问题。
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种电缆绝缘状态的预测方法，包括：
[0008]获取待测电缆的电缆接头结构参数，以及电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本；所述电缆绝缘状态训练样本包括历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签；
[0009]通过多物理场仿真计算方法，根据所述电缆接头结构参数，计算所述待测电缆的电缆表面温度、电缆电流数据和环境温度；
[0010]采用麻雀搜索算法和核极限学习机算法，基于所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，建立绝缘状态预测模型；
[0011]将所述电缆表面温度、所述电缆电流数据和所述环境温度输入到所述绝缘状态预测模型，计算得到所述待测电缆的绝缘状态预测结果数据。
[0012]可选地，获取待测电缆的电缆接头结构参数，以及电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本，包括：
[0013]获取所述待测电缆的初步电缆接头结构参数，以及所述电缆数据库的初步电缆绝缘状态训练样本；
[0014]剔除所述初步电缆接头结构参数和所述初步电缆绝缘状态训练样本中的异常数据，得到所述待测电缆的电缆接头结构参数和所述电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本。
[0015]可选地，通过多物理场仿真计算方法，根据所述电缆接头结构参数，计算所述待测电缆的电缆表面温度、电缆电流数据和环境温度，包括：
[0016]构建与所述电缆接头结构参数对应的所述待测电缆的电缆接头暂态等效热路模型；
[0017]通过所述多物理场仿真计算方法，根据所述电缆接头暂态等效热路模型，计算所述待测电缆的所述电缆表面温度、所述电缆电流数据和所述环境温度。
[0018]可选地，采用麻雀搜索算法和核极限学习机算法，基于所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，建立绝缘状态预测模型，包括：
[0019]建立与所述历史电缆绝缘状态数据电缆及对应的样本类别标签对应的初步绝缘状态预测模型；
[0020]采用所述麻雀搜索算法和所述核极限学习机算法，根据所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，训练所述初步绝缘状态预测模型，得到训练后的初步绝缘状态预测模型；
[0021]基于所述所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，验证所述训练后的初步绝缘状态预测模型，得到所述绝缘状态预测模型。
[0022]可选地，采用所述麻雀搜索算法和所述核极限学习机算法，根据所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，训练所述初步绝缘状态预测模型，得到训练后的初步绝缘状态预测模型，包括：
[0023]将所述历史电缆绝缘状态数据中的历史电缆表面温度、历史电缆电流数据和历史环境温度输入初步绝缘状态预测模型，生成对应的样本类别；
[0024]根据所述历史电缆绝缘状态数据中的历史电缆表面温度、历史电缆电流数据和历史环境温度及对应的样本类别标签和所述样本类别，确定训练误差；
[0025]基于所述训练误差，采用所述麻雀搜索算法和所述核极限学习机算法，对所述初步绝缘状态预测模型进行调整，得到最优参数，并采用所述最优参数，优化所述初步绝缘状态预测模型，得到所述训练后的初步绝缘状态预测模型。
[0026]第二方面，本专利技术提供了一种电缆绝缘状态的预测装置，包括：
[0027]获取模块，用于获取待测电缆的电缆接头结构参数，以及电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本；所述电缆绝缘状态训练样本包括历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签；
[0028]计算模块，用于通过多物理场仿真计算方法，根据所述电缆接头结构参数，计算所述待测电缆的电缆表面温度、电缆电流数据和环境温度；
[0029]建立模块，用于采用麻雀搜索算法和核极限学习机算法，基于所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，建立绝缘状态预测模型；
[0030]预测模块，用于将所述电缆表面温度、所述电缆电流数据和所述环境温度输入到所述绝缘状态预测模型，计算得到所述待测电缆的绝缘状态预测结果数据。
[0031]可选地，所述获取模块包括：
[0032]获取子模块，用于获取所述待测电缆的初步电缆接头结构参数，以及所述电缆数据库的初步电缆绝缘状态训练样本；
[0033]剔除子模块，用于剔除所述初步电缆接头结构参数和所述初步电缆绝缘状态训练样本中的异常数据，得到所述待测电缆的电缆接头结构参数和所述电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本。
[0034]可选地，所述计算模块包括：
[0035]构建子模块，用于构建与所述电缆接头结构参数对应的所述待测电缆的电缆接头暂态等效热路模型；
[0036]计算子模块，用于通过所述多物理场仿真计算方法，根据所述电缆接头暂态等效热路模型，计算所述待测电缆的所述电缆表面温度、所述电缆电流数据和所述环境温度。
[0037]可选地，所述建立模块包括：
[0038]建立子模块，用于建立与所述历史电缆绝缘状态数据电缆及对应的样本类别标签对应的初步绝缘状态预测模型；
[0039]训练子模块，用于采用所述麻雀搜索算法和所述核极限学习机算法，根据所述历史电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电缆绝缘状态的预测方法，其特征在于，包括：获取待测电缆的电缆接头结构参数，以及电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本；所述电缆绝缘状态训练样本包括历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签；通过多物理场仿真计算方法，根据所述电缆接头结构参数，计算所述待测电缆的电缆表面温度、电缆电流数据和环境温度；采用麻雀搜索算法和核极限学习机算法，基于所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，建立绝缘状态预测模型；将所述电缆表面温度、所述电缆电流数据和所述环境温度输入到所述绝缘状态预测模型，计算得到所述待测电缆的绝缘状态预测结果数据。2.根据权利要求1所述的电缆绝缘状态的预测方法，其特征在于，获取待测电缆的电缆接头结构参数，以及电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本，包括：获取所述待测电缆的初步电缆接头结构参数，以及所述电缆数据库的初步电缆绝缘状态训练样本；剔除所述初步电缆接头结构参数和所述初步电缆绝缘状态训练样本中的异常数据，得到所述待测电缆的电缆接头结构参数和所述电缆数据库的电缆绝缘状态训练样本。3.根据权利要求1所述的电缆绝缘状态的预测方法，其特征在于，通过多物理场仿真计算方法，根据所述电缆接头结构参数，计算所述待测电缆的电缆表面温度、电缆电流数据和环境温度，包括：构建与所述电缆接头结构参数对应的所述待测电缆的电缆接头暂态等效热路模型；通过所述多物理场仿真计算方法，根据所述电缆接头暂态等效热路模型，计算所述待测电缆的所述电缆表面温度、所述电缆电流数据和所述环境温度。4.根据权利要求1所述的电缆绝缘状态的预测方法，其特征在于，采用麻雀搜索算法和核极限学习机算法，基于所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，建立绝缘状态预测模型，包括：建立与所述历史电缆绝缘状态数据电缆及对应的样本类别标签对应的初步绝缘状态预测模型；采用所述麻雀搜索算法和所述核极限学习机算法，根据所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，训练所述初步绝缘状态预测模型，得到训练后的初步绝缘状态预测模型；基于所述所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，验证所述训练后的初步绝缘状态预测模型，得到所述绝缘状态预测模型。5.根据权利要求4所述的电缆绝缘状态的预测方法，其特征在于，采用所述麻雀搜索算法和所述核极限学习机算法，根据所述历史电缆绝缘状态数据及对应的样本类别标签，训练所述初步绝缘状态预测模型，得到训练后的初步绝缘状态预测模型，包括：将所述历史电缆绝缘状态数据中的历史电缆表面温度、历史电缆电流数据和历史环境温度输入初步绝缘状态预测模型，生成对应的样本类别；根据所述历史电缆绝缘状态数据中的历史电缆表面温度、历史电缆电流数据和历史环境温度及对应的样本类别标签和所述样本类别，确定训练误差；基于所述训练误差，采用所述麻雀搜索算法和所述核极限学习机算法，对所述初步绝
缘状态预测模型进行调整，得到最优参数，并采...

【专利技术属性】
技术研发人员：李新海，陈昱，张志强，产启中，周恒，刘永，何松，丁垚，黄源辉，王伟平，李蓓，吴章洪，区荣均，刘文平，姚光久，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：