一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法，属于电气领域。该方法包括如下步骤：S1：构建基于电缆表面温度推算缆芯温度的反演公式；S2：构建缆芯温度场及场强分布关系；S3：基于广义回归神经网络和粒子群算法优化，输入场强分布图特征值进行故障类型识别。改进现有的局部放电模式识别的方案，将平滑因子的优化及神经网络模型更新部署在云端，而将训练好的广义回归神经网络模型部署在边缘层，解决了系统资源分配问题，提高了系统响应速度。系统响应速度。系统响应速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法


[0001]本专利技术属于电气领域，涉及一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法。

技术介绍

[0002]随着电气设备容量的扩大和社会对电力需求的日益增长，对输电线路的可靠性要求也不断提高。在电能的传输过程中，电力电缆作为主要载体被广泛的使用。由于在敷设过程中选用理论数据设计电缆回路，使得电缆缆芯的理论温度和实际运行中表现出的温度有较大的差异，如何对现有运行电缆的温度在不同条件下的变化情况进行分析，对于提高电缆的容量利用率，准确快速的计算出，对电力系统安全、可靠、高效地运行有着很重要的意义。
[0003]起初主要是通过在电缆内部埋设感温光纤等来对导体温度进行直测﹐此种手段会破坏电缆结构。后来，采用较易测量的表面温度间接反演出导体温度。借鉴于有限元法在电缆温度场计算中的有效应用，利用有限元法可实现多种环境下电缆温度场的分析计算，从而获取不同载荷、边界条件下的表面温度和导体温度的对应关系，为利用表面温度间接估计导体温度。从而避免了对电缆结构的损害。
[0004]为识别在不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：S1：构建基于电缆表面温度推算缆芯温度的反演公式；S2：构建缆芯温度场及场强分布关系；S3：基于广义回归神经网络和粒子群算法优化，输入场强分布图特征值进行故障类型识别。2.根据权利要求1所述的一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法，其特征在于：所述S1具体为：针对某种类型电缆，根据其结构参数﹑材料热参数﹑电缆表面的边界条件、负荷参数、初始条件，利用有限元法对电缆温度场进行计算，根据分析结果归纳出不同载荷、边界条件下表面温度与导体温度值的对应曲线，再结合外表皮温度的监测值反演出导体温度；对于单芯110kV高压电力电缆，E(x0，y0)为测量点；电缆温度场按二维温度场进行分析和计算；电缆中，含内部热源区域的控制方程为：式中，T为点(x，y)处的瞬态温度(℃)；t为过程进行的时间(s)；λ为导热系数[W/(m2·
℃)]；S为体积生热率(W/m3；)；为材料的密度(kg/m3；)；c为材料的比热[J/(kg
·
℃)]；无热源区域的温度控制方程为：电缆外边界处为第三类边界条件，边界方程为：式中，α指电览的对流换热系数[W/(m2·
K
‑1)]；，T
I
指空气温度，单位为K；电览的初始条件指传热过程开始时刻t＝0时，计算电缆内部任一点的温度，即T(x,y,0)＝T0(x,y)。3.根据权利要求2所述的一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别故障类型的方法，其特征在于：所述S2具体为：地下电缆静电场方程极其边界条件为：式中为电位；ρ为电荷密度，ε为介电常数，Ω为求解域；Γ
D
为狄利克雷边界；边界条件为导体表面电位为15kV，土壤电位为0；分析T与D之间的线性关系，对数据进行分析，定义如下物理量：k
i
＝T
i
/D
i
式中k
i
为第i个点的比例系数；T
i
为第i个点的温度系数，D
i
为第i个点的电场强度系数；
平均线性比为：k为k
i
的平均值，N为所取的点的个数；结合温度场和电场分布图中的数据进行数据分析；得到外护层、绝缘层、电缆本体的T与D关系；电缆温度场与电场中电位移矢量分布在数值上有线性关系，两者的比例系数k为23.4，即：T＝23.4εE。4.根据权利要求3所述的一种基于电缆表皮温度推断场强分布识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：李易之，彭静，骆建，刘峰佚，段盼，张奔，何娅，时英桥，张连芳，
申请(专利权)人：重庆举宇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：