申请/专利权人：陕西昌硕科技有限公司

申请日：2024-02-29

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117909906B

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/213;G06N20/00;G01R31/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明属于电力线路故障预测技术领域，本发明公开了基于预测模型的电力线路故障预测系统及方法；包括预先采集电力线路故障的历史训练数据集合；训练预测出电缆状态值的机器学习模型；基于机器学习模型预测出电力线路的电缆状态值；获取电缆故障的故障类型和故障点位置；本发明基于机器学习模型预测出实际的电缆状态值判断电缆故障与否，并通过将电缆等分若干子监测区，获取子监测区的瞬时电流后构建坐标得到电流波动图，根据电流波动图的波形状态和峰值差值比例准确地判断电缆故障的类型和故障点位置，避免了多处差异性较小的电缆短路和电缆断路带来的判断误差现象，提高了电力线路故障的预测准确度。

主权项：1.基于预测模型的电力线路故障预测方法，应用于电力监测服务器中，其特征在于，所述方法包括：预先采集电力线路的历史故障数据集合，历史故障数据集合是处于电力线路不存在故障的情况下采集，历史故障数据集合包括电缆特性数据和电缆状态值，电缆特性数据包括电缆温度攀升率、电流波动值、电压波动值、电缆摆动速率、电缆湿度值、电缆长度和电缆横截面积；电缆摆动速率的获取方法包括：利用加速度传感器获取电缆的摆动加速度，利用计时器获取电缆摆动的时间；获取水平方向上的摆动幅度分量和垂直方向上的摆动幅度分量；水平方向上的摆动幅度分量的表达式为：式中，BDsp为水平方向上的摆动幅度分量，Asp为水平方向上的摆动加速度，Tsp为水平方向上的摆动时间；垂直方向上的摆动幅度分量的表达式：式中，BDcz为垂直方向上的摆动幅度分量，Acz为垂直方向上的摆动加速度，Tcz为垂直方向上的摆动时间；通过水平方向上的摆动幅度分量和垂直方向上的摆动幅度分量计算并获取电缆摆动速率；电缆摆动速率的表达式为：式中，BDsc为电缆摆动速率，为设定的权重系数；基于历史故障数据集合，训练预测出电缆状态值的机器学习模型；采集电力线路实时的电缆特性数据，基于训练完成的机器学习模型预测出电力线路实时的电缆状态值；电缆状态值包括正常和异常；正常时对应电缆未故障，异常时对应电缆故障；当电缆故障时，将电缆以电流输入端为起点、负荷端为终点等分为n个子监测区并编号标记，采集n个子监测区的瞬时电流形成电流波形图，获取峰值差值比例，采集实时的电缆本身参数和环境参数，获取安全系数，结合峰值差值比例和安全系数，获取电缆故障的故障类型和故障点位置；电缆故障的故障类型包括电缆短路和电缆断路；电缆短路和电缆断路的获取方法包括：电流传感器采集n个子监测区的瞬时电流，以n个瞬时电流为纵坐标，以n个瞬时电流对应监测节点的编号为横坐标建立瞬时电流坐标，并将n个瞬时电流依次连线，形成瞬时电流的电流波形图；当电流波形图与预设标准电流波形图一致或波动峰值小于预设标准波动峰值安全阈值时，则表明电缆没有故障；当电流波形图中出现横坐标某一编号没有瞬时电流，且其余编号的瞬时电流与预设标准电流波形图存在波动，且波动峰值小于预设标准波动峰值安全阈值时，则表明电缆故障为电缆断路；当电流波形图的峰值与预设标准电流波形图的峰值存在差值，且峰值差值比例大于电力线路参数对应的安全系数时，则表明电缆故障为电缆短路；峰值差值比例的表达式为：式中，FZbl为峰值差值比例，FZ2为电流波形图的峰值，FZ1为预设标准电流波形图的峰值；安全系数受到电缆本身参数和环境参数的影响，电缆本身参数包括电缆的额定电流、电缆阻抗、电缆长度和电缆横截面积，环境参数包括环境湿度；安全系数的表达式为：式中，AQsj为安全系数，MJsj为电缆横截面积，DLsj为额定电流，ZKsj为电缆阻抗，CDsj为电缆长度，SDsj为环境湿度，为设定的权重系数。

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