[發明專利]基于智能電纜的故障分析決策平臺及故障分析方法

在審

• 申請號: 202010803419.6
• 申請日: 2020-08-11
• 公開（公告）號: CN112036449A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 黃應敏;胡青云;胡超強;鄒科敏;徐加健;李圣全;馮澤華;許翠珊;邵源鵬;楊航;李晉芳;韋宇煒;高偉光;鄒漢鋒;嚴偉聰;徐兆良;梁志豪
• 申請（專利權）人: 廣州番禺電纜集團有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08;G06Q10/00;G06F16/903;G01D21/02
• 代理公司: 北京澤方譽航專利代理事務所(普通合伙) 11884
• 代理人: 陳照輝

1.一種基于智能電纜的故障分析決策平臺，其特征在于，包括：

數據采集集群，所述數據采集集群用于采集智能電纜的運行監測數據，并將所述運行監測數據傳輸故障分析服務器；

故障分析服務器，所述故障分析服務器包括數據轉換單元、數據分析單元、數據匹配單元和數據傳輸單元，所述數據轉換單元用于對接收到的運行監測數據轉換為數字信號并輸出至數據分析單元，所述數據分析單元用于將轉化為數字信號的運行監測數據輸入預設的故障識別模型來對相應的智能電纜進行故障分析，并輸出相應的故障數據至所述數據匹配單元以及數據傳輸單元，所述故障識別模型采用神經網絡模型構建完成；

所述數據匹配單元根據所述故障數據與預先存儲的故障策略模型進行比對以得到相應的故障解決策略，并將所述故障解決策略傳輸至數據傳輸單元，所述數據傳輸單元用于將所述故障數據以及所述故障解決策略發送至相應的運營維護人員。

2.如權利要求1所述的基于智能電纜的故障分析決策平臺，其特征在于，所述故障數據包括故障類型以及故障大小；

所述故障分析服務器還包括預警單元，所述預警單元預先存儲有預警故障數據，并判斷所述故障類型以及故障大小與預先存儲的故障特征參數匹配一致時，則對當前智能電纜的狀態進行預警操作。

3.如權利要求1所述的基于智能電纜的故障分析決策平臺，其特征在于，所述神經網絡模型包括BP神經網絡模型或者徑向基神經網絡模型或者卷積神經網絡模型中的任意一種。

4.如權利要求1所述的基于智能電纜的故障分析決策平臺，其特征在于，所述數據采集集群包括與智能電纜對應的監測模組以及網關單元，所述網關單元與所述監測模組電連接，所述網關單元用于匯集各個監測模組傳輸的運行監測數據，并將所述運行監測數據傳輸至故障分析服務器。

5.如權利要求4所述的基于智能電纜的故障分析決策平臺，其特征在于，所述監測模組包括分布式設置于智能電纜各個位置的溫度監測模組、電流監測模組、局部放電監測模組和振動監測模組。

6.如權利要求5所述的基于智能電纜的故障分析決策平臺，其特征在于，所述監測模組還包括攝像頭模組，所述攝像頭模組用于獲取對應智能電纜的圖像數據；

所述故障分析服務器還包括老化檢測單元，所述老化檢測單元用于根據所述圖像數據確定相應智能電纜的老化狀況以及壽命狀態。

7.如權利要求5所述的基于智能電纜的故障分析決策平臺，其特征在于，所述數據采集集群還包括與局部放電監測模組電性連接的屏蔽單元，所述屏蔽單元用于對所述局部放電監測模組進行屏蔽保護以濾除環境噪聲對所述局部放電監測模組的監測到的局部放電信號的干擾。

8.一種基于智能電纜的故障分析方法，其特征在于，包括：

接收數據采集集群采集到的智能電纜處的第一運行監測數據；

將所述第一運行監測數據轉化為數字信號以得到第二運行監測數據；

將所述第二運行監測數據傳輸至預設的故障識別模型的輸入端，并在所述故障識別模型得到輸出端得到對應的故障數據；所述故障識別模型采用神經網絡模型構建完成；

將所述故障數據傳輸至數據匹配模塊以與預先存儲的故障策略模型進行數據匹配以得到相應的故障解決策略；

將所述故障數據以及所述故障解決策略傳輸至相應的運營維護人員。

9.根據權利要求8所述的基于智能電纜的故障分析方法，其特征在于，所述神經網絡模型包括BP神經網絡模型或者徑向基神經網絡模型或者卷積神經網絡模型中的任意一種；

所述故障識別模型的通過如下步驟構建得到：

獲取經過標記的歷史監測數據；

將獲取到的標記完成的歷史監測數據匯集生成相應的監測訓練集；

基于卷積神經網絡構建故障識別模型，并以監測訓練集為輸入、故障數據為輸出，對故障識別模型進行識別訓練，直至達到訓練要求。