【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及属于输电线路电缆绝缘老化状态识别的，尤其涉及一种基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，基于深度学习进行电力电缆绝缘老化，可用于10kv配电网系统中电缆绝缘老化状态在线检测。
技术介绍
1、作为电能输送的重要载体，交联聚乙烯(cross-linked polyethylene，xlpe)电缆被广泛应用在各种输电线路中。面对实际电网运行存在的各种复杂外界环境，电缆极易发生绝缘老化，当电缆的绝缘老化发展到一定程度时，就会导致绝缘被击穿，引发电网故障，危及整个电力系统的安全运行。对电缆的绝缘状态进行在线监测，可以及时发现绝缘老化，有效预防电缆发生故障，也是电缆故障识别技术的重中之重。
2、近来为了提高电缆运行的安全可靠性，形成了多种检测电缆的方法。主要是定期的绝缘预防性试验，但是这些依然存在着某些局限性，主要为两个方面：首先，预防性试验一般是在断电情况下进行，而断电的现象应该是电力系统极力避免的；其次：预防性试验一般是对全部电缆开展试验，某些原本良好的电缆由于多次在高于额定电压情况下进行试验会导致电缆绝缘快速老化。因此有必要通过持续性的监测电缆绝缘状况，然后根据监测数据来判断对电缆进一步的检修和维护，即在线监测。在线监测不但可以减少对全部电缆定期进行检修的劳动量，避免使一些良好电缆加速老化等，而且可以监测电缆绝缘状态，提前发现故障隐患，减少事故的突然发生带来的危害。
3、对于单芯电缆，接地方式有单端接地、两端接地、交叉互联接地等。对于两端接地的单芯电缆，其接地电流以感应电流为主。电缆绝缘
4、由于电网波动等因素常导致获得三相接地电流信号中包含不均衡信号，造成信号中包含的故障信息不明显，进而导致电缆故障信息特征提取不完全，网络的泛化能力较差等，宽频带谐波也会对有用谐波分离造成干扰，影响之后的在线故障诊断。
5、申请号为202011411155.6的专利技术专利公开了一种基于多源数据融合的电力设备缺陷诊断方，包括：对采集到的第一多源数据进行预处理，生成电力设备第二多源数据，其中，所述电力设备第二多源数据至少包括：声学图像simg、第二可见光图像vimg、第二红外热图像iimg和声音特征向量smfcc；构建电力设备缺陷诊断模型，根据所述电力设备第二多源数据，生成决策级融合诊断结果，所述决策级融合诊断结果由可见-红外图像诊断结果vi-result与声源缺陷诊断结果s-result融合生成。上述专利技术克服了现有电力设备缺陷诊断技术中依赖数据信源单一、缺陷漏检率和误检率高以及鲁棒性差等问题，但是，对于电缆这种线路较长的电力设备，上述专利技术利用图像信息进行诊断不能够对电缆整体的绝缘状态进行诊断；图像信息、声音特征向量信息虽然一定程度上可以反映出电力设备的状态，但是这类信息对于电缆来说不够直观；且数据获取所需要的成本较高。
技术实现思路
1、针对现有电缆绝缘老化识别方法不够直观，数据获取成本高的技术问题，本专利技术提出一种基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，基于三相接地电流和中线电流信号进行分解、重构后得到去除了宽频带噪声且包含丰富特征信息的信号，利用深度学习进行数据的特征提取和融合得到接地电流和中线电流中互补的特征信息，并添加注意力机制，提高神经网络对不同卷积核生成的特征的敏感性，能对电力电缆不同绝缘老化状态进行分类识别。
2、为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其步骤如下：
3、步骤一：利用多数据采集卡同步采集多通道数据，并对相应通道的电流信号进行矢量和计算，得到三相的接地电流信号和中线电流信号；
4、步骤二：对不同老化状态下采集到的接地电流信号分别进行奇异谱分析，获得重构子序列；
5、步骤三：对重构子序列进行选择，判断选择的重构子序列是否需要分解，并将需要进行分解的重构子序列的重构阶数确定问题转化为函数最小值问题，按照重构阶数对重构子序列进行重构；把选择的重构子序列进行叠加，得到经过处理的接地电流信号；
6、步骤四：搭建神经网络模型，将处理后的接地电流信号和中线电流信号进行数据分组并输入神经网络模型进行训练，得到电缆绝缘状态诊断模型；
7、步骤五：使用电缆绝缘状态诊断模型对电流互感器监测到的接地电流信号和中线电流信号进行识别，得到电缆绝缘的状态。
8、优选地，将高灵敏度电流互感器分别安装在三相电缆首末两端接地线和中性线上，电流互感器二次侧输出分别为所测接地电流信号和中线电流信号，采集三相电缆两端的接地电流信号和中线电流信号；在每个电流互感器二次侧的两端串联一个金属膜电阻，将电流信号转换为电压信号；
9、使用daq助手控件进行数据采集卡的通道以及采样频率的设置，采用两个数据采集卡同步采集数据，在数据采集卡的正负极均接入51k-100k的偏置电阻，用差分模式采集每个偏置电阻两端电压值，再换算成电流值并经数据采集卡转换为数字量，在labview数据采集程序中使用控件daqmx数据采集vi函数进行数据采集，实现7个通道数据的同步采集；使用labview数据采集程序中的信号拆分控件，将每个数据采集卡输出的数据拆分为多组单通道数据，再对相应通道的数据进行矢量和计算并连接数据写入控件进行数据存储。
10、优选地，所述步骤二中奇异谱分析的方法为：对时间序列的接地电流信号根据设定的窗口长度l构造hankle矩阵x；利用构建的hankle矩阵构造出对称矩阵x1＝x*xt，对对称矩阵x1进行奇异值分解获得特征值和左特征向量，并计算对称矩阵x1的右奇异向量根据第i个特征值λi、第i个左特征矩阵ui、第i个右奇异向量vi计算第i个子矩阵：对第i个子矩阵yi的逆对角线上所在的数值进行累加求平均值，得到第i个特征值对应的信号的重构子序列ci，其中i＝1,2,...,l。
11、优选地，所述步骤三的实现方法为：通过重构子序列的频谱数据计算分布因子并设定阈值对步骤二得到的各个重构子序列进行选择，判断是否保留重构子序列以及是否需要对保留的重构子序列进行进一步分解；将需要进行分解的重构子序列的重构阶数确定问题转化为函数最小值问题，利用粒子群算法求解函数最小值问题得到需要进一步分解的重构子序列的重构阶数，按照重构阶数对二次分解的重构子序列进行二次重构；把保留的重构子序列进行叠加，得到处理的接地电流信号。
12、优选地，所述判断是否保留重构子序列以及是否需要对保留的重构子序列进行进一步分解的方法为：对奇异谱分析得到的第i个重构子序列ci进行fft变换得到频谱数据fi，进行峰值查找得到频谱数据fi中的峰值个数ni、峰值数据以及取峰值时的频率值j表示频谱数据fi中第j个峰值数据；计算第j个峰值数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，其步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，将高灵敏度电流互感器分别安装在三相电缆首末两端接地线和中性线上，电流互感器二次侧输出分别为所测接地电流信号和中线电流信号，采集三相电缆两端的接地电流信号和中线电流信号；在每个电流互感器二次侧的两端串联一个金属膜电阻，将电流信号转换为电压信号；
3.根据权利要求1或2所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述步骤二中奇异谱分析的方法为：对时间序列的接地电流信号根据设定的窗口长度L构造Hankle矩阵X；利用构建的Hankle矩阵构造出对称矩阵X1＝X*XT，对对称矩阵X1进行奇异值分解获得特征值和左特征向量，并计算对称矩阵X1的右奇异向量根据第i个特征值λi、第i个左特征矩阵Ui、第i个右奇异向量Vi计算第i个子矩阵：对第i个子矩阵yi的逆对角线上所在的数值进行累加求平均值，得到第i个特征值对应的信号的重构子序列Ci，其中i＝1,2,...,L。
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5.根据权利要求4所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述判断是否保留重构子序列以及是否需要对保留的重构子序列进行进一步分解的方法为：对奇异谱分析得到的第i个重构子序列Ci进行FFT变换得到频谱数据Fi，进行峰值查找得到频谱数据Fi中的峰值个数ni、峰值数据以及取峰值时的频率值j表示频谱数据Fi中第j个峰值数据；计算第j个峰值数据处的陡度作为分布因子：
6.根据权利要求5所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，对重构子序列进行进一步分解的方法为：
7.根据权利要求6所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述粒子群算法的优化步骤为：
8.根据权利要求4-7中任意一项所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述神经网络模型包括并列的中线电流输入通道和接地电流输入通道，中线电流信号输入中线电流输入通道，处理后的接地电流信号输入接地电流输入通道，中线电流通道的输出端和接地电流通道的输出端均与特征拼接层的输入端连接；经过中线电流输入通道和接地电流输入通道特征提取后的特征图依次输入特征拼接层、2个LSTM层和dropout层、注意力模块、输出层依次连接；输出层由softmax作为分类器得到故障诊断结果；
9.根据权利要求8所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述注意力模块的实现方法为：计算2个LSTM层输出的特征图的注意力分布；以注意力分布为基础计算注意力加权系数，并对2个LSTM层输出的特征图进行加权，对不同特征赋予不同大小的权重，得到更重要的特征信息。
10.根据权利要求9所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述数据分组的方法为：处理后的接地电流信号每1600个点为一条数据，中线电流信号每1000个点为一条数据，三相的接地电流信号的维数为4800，中线电流信号的维数为1000；分组后的信号为行向量，在行向量的最后一列按照已知的该信号的绝缘状态进行标签，以已知的电缆绝缘状态为目标，中线电流信号和处理后的接地电流信号为输入，通过两个通道分别将数据输入神经网络模型，对神经网络模型进行训练；
...【技术特征摘要】
1.一种基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，其步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，将高灵敏度电流互感器分别安装在三相电缆首末两端接地线和中性线上，电流互感器二次侧输出分别为所测接地电流信号和中线电流信号，采集三相电缆两端的接地电流信号和中线电流信号；在每个电流互感器二次侧的两端串联一个金属膜电阻，将电流信号转换为电压信号；
3.根据权利要求1或2所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述步骤二中奇异谱分析的方法为：对时间序列的接地电流信号根据设定的窗口长度l构造hankle矩阵x；利用构建的hankle矩阵构造出对称矩阵x1＝x*xt，对对称矩阵x1进行奇异值分解获得特征值和左特征向量，并计算对称矩阵x1的右奇异向量根据第i个特征值λi、第i个左特征矩阵ui、第i个右奇异向量vi计算第i个子矩阵：对第i个子矩阵yi的逆对角线上所在的数值进行累加求平均值，得到第i个特征值对应的信号的重构子序列ci，其中i＝1,2,...,l。
4.根据权利要求3所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述步骤三的实现方法为：通过重构子序列的频谱数据计算分布因子并设定阈值对步骤二得到的各个重构子序列进行选择，判断是否保留重构子序列以及是否需要对保留的重构子序列进行进一步分解；将需要进行分解的重构子序列的重构阶数确定问题转化为函数最小值问题，利用粒子群算法求解函数最小值问题得到需要进一步分解的重构子序列的重构阶数，按照重构阶数对二次分解的重构子序列进行二次重构；把保留的重构子序列进行叠加，得到处理的接地电流信号。
5.根据权利要求4所述的基于接地电流与中线电流的电力电缆绝缘老化识别方法，其特征在于，所述判断是否保留重构子序列以及是否需要对保留的重构子序列进行进一步分解的方法为：对奇异谱分析得到的第i个重构子序列ci进行fft变换得...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚利娜，王晓雨，张书源，康运风，孙源呈，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：
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