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申请/专利权人：广东双利电缆有限公司

摘要：本发明公开了一种电缆防盗系统，涉及电缆技术领域，通过集成数据监控模块、运行状态判断模块和维护管理模块，构建了一个智能化的电缆防盗系统，数据监控模块用于实时采集各监控区域内的电力数据和防盗系统设备的耗电量；运行状态判断模块通过加权平均计算各区域的电力数据的权重系数，生成电力系统的运行状态评估系数；维护管理模块结合机器学习模型，对接收到的数据进行分析，提前预测电缆系统的风险事件并生成预警信号，能够有效地提前识别潜在的故障，提高了系统的可靠性和安全性，即使在电力系统出现故障的情况下，也能够依靠完善的数据分析和预警功能，减少系统停机风险。

主权项：1.一种电缆防盗系统，其特征在于：包括数据监控模块、运行状态判断模块和维护管理模块；数据监控模块，用于将电力系统划分为若干个监控区域，并对每个监控区域内的实时电力数据进行采集，并将采集到的实时电力数据发送至运行状态判断模块；还用于监控电缆防盗系统中的监控设备、传感器、服务器和网络设备的实时耗电量，并将实时耗电量发送至维护管理模块；运行状态判断模块，用于接收数据监控模块发送的实时电力数据，确定各监控区域的实时电力数据的权重系数，并根据各监控区域的实时电力数据的权重系数进行加权平均计算电力系统的运行状态评估系数，并将电力系统的运行状态评估系数发送至维护管理模块，具体为：分别获取实时电力数据中的实时电压数据和实时电流数据，对实时电压数据和实时电流数据进行分析，根据分析结果分别获取实时电力数据的电力负荷异常指数和电网频率波动指数，确定各监控区域的实时电力数据的权重系数；其中，电力负荷异常指数的获取方法为：收集电力负荷数据，包括电压和电流，将收集到的时间序列数据表示为：；表示时刻t的电力负荷值，N时间序列数据的总数，对电力负荷值使用移动平均滤波器去噪，具体的计算表达式为：；其中，表示去噪后的电力负荷值，k为窗口大小，对去噪后的负荷数据进行建模，捕捉其趋势和季节性模式，SARIMA模型表示为：；式中，和分别为自回归和移动平均系数，p为大于0的正整数，表示时间t前的p个观测值，是时间点t前p个误差项，表示观测值与预测值之间的误差，使用SARIMA模型进行负荷预测，并计算预测误差，即；为预测误差，从时间序列中提取特征，提取时间窗口内的统计特征，包括其均值和方差，具体的计算表达式为：和；其中，为时间序列的均值，为时间序列的方差，对时间序列的均值和方差进行分析，计算电力负荷异常指数，具体的计算表达式为：；式中，为电力负荷异常指数；其中，电网频率波动指数的获取方法为：收集电网频率数据，并对数据进行平滑处理，使用小波函数对预处理后的频率数据进行小波变换，得到频率信号的小波系数，具体的计算表达式为：；其中，是频率信号，是小波函数，是尺度参数，是平移参数，为小波系数，对小波系数进行阈值处理，去除小于阈值的系数，以降低噪声影响，其中，阈值处理公式为：；其中，T为阈值，为处理后的小波系数，使用保留的小波系数重构频率信号，重构信号表示为：；为重构频率信号；对重构信号进行经验模态分解，得到一系列本征模态函数，通过对原始信号进行极值点的拟合来得到第一条IMF，然后用原始信号减去第一条IMF，得到的新信号继续进行拟合，直至无法分解，对每个IMF进行频率分析，提取频率变化值，将各个IMF的频率变化值进行求和，即计算得到电网频率波动指数；维护管理模块，用于对接收电力系统的运行状态评估系数和电缆防盗系统中的监控设备、传感器、服务器和网络设备的实时耗电量进行分析，通过机器学习模型对电缆系统的风险事件进行提前预测预警。

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