[發(fā)明專利]一種電纜豎井火災(zāi)狀態(tài)識(shí)別決策樹模型的生成方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011347416.2
• 申請(qǐng)日: 2020-11-26
• 公開（公告）號(hào): CN112487714A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陽(yáng)浩;李喆;李基民;黃湛華;徐啟源
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/06;G01R19/00;G01R31/12;G06F113/16
• 代理公司: 深圳匯智容達(dá)專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 44238
• 代理人: 孫威

本發(fā)明提供一種電纜豎井火災(zāi)狀態(tài)識(shí)別決策樹模型的生成方法，包括，步驟S1，采集電纜豎井內(nèi)電纜的剩余電流值、剩余電壓值，獲取剩余電流中的阻性剩余電流分量，獲取剩余電壓的故障電弧特征；步驟S2，采集電纜豎井內(nèi)局部放電產(chǎn)生的超聲波信號(hào)，并根據(jù)超聲波信號(hào)進(jìn)行定位確定局部放電的大小和位置，作為局部放電信息；步驟S3，采集電纜豎井內(nèi)環(huán)境溫度、檢測(cè)點(diǎn)溫度及煙霧濃度；步驟S4，通過(guò)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)所述特征項(xiàng)進(jìn)行評(píng)估，生成評(píng)估結(jié)果；根據(jù)評(píng)估結(jié)果及輸入的相應(yīng)特征作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成決策樹模型。本發(fā)明有效降低了監(jiān)測(cè)設(shè)備的精度要求，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，監(jiān)測(cè)效果高，響應(yīng)速度快。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種電纜豎井火災(zāi)狀態(tài)識(shí)別決策樹模型的生成方法。

背景技術(shù)

電纜豎井是建筑內(nèi)各類電線電纜等在樓層通行穿過(guò)的豎向井道(包括樓層配電小間)，井壁上架設(shè)著電力電線電纜和弱電線路及設(shè)備等,是樓宇的強(qiáng)電弱電輸配樞紐。電纜井內(nèi)的電線電纜和設(shè)備等大部分存在易燃可燃物品，帶電運(yùn)行，存在引發(fā)火災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)，電纜一旦出現(xiàn)火災(zāi)事故，火勢(shì)發(fā)展迅速，并且蔓延很快，會(huì)造成嚴(yán)重的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。現(xiàn)有的針對(duì)電纜豎井的火災(zāi)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的專利主要以探測(cè)豎井內(nèi)的溫度和煙霧來(lái)判斷是否發(fā)生火災(zāi)。以煙霧和溫度為判斷依據(jù)的方法有一定局限性，煙霧與火光出現(xiàn)表明火災(zāi)已經(jīng)發(fā)生，容易錯(cuò)過(guò)最佳撲滅時(shí)間。且通過(guò)分析氣體的方法需要一定的時(shí)間，火災(zāi)預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)性不足。又由于電纜豎井的特殊性，基本上處于封閉半封閉狀態(tài)火災(zāi)不易撲滅，于是對(duì)豎井中的火災(zāi)快速準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)就顯得格外關(guān)鍵?，F(xiàn)有的這些檢測(cè)方法對(duì)設(shè)備精度要求很高、監(jiān)測(cè)效果較差，響應(yīng)速度慢。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于，提出一種電纜豎井火災(zāi)狀態(tài)識(shí)別決策樹模型的生成方法，解決現(xiàn)有對(duì)設(shè)備精度要求很高、監(jiān)測(cè)效果較差，響應(yīng)速度慢的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明的一方面，提供一種電纜豎井火災(zāi)狀態(tài)識(shí)別決策樹模型的生成方法，包括以下步驟：

步驟S1，采集電纜豎井內(nèi)電纜的剩余電流值、剩余電壓值，獲取所述剩余電壓值的電壓波形；并根據(jù)剩余電流值獲取剩余電流中的阻性剩余電流分量，根據(jù)剩余電壓值的電壓波形獲取剩余電壓的故障電弧特征；

步驟S2，采集電纜豎井內(nèi)局部放電產(chǎn)生的超聲波信號(hào)，并根據(jù)超聲波信號(hào)進(jìn)行定位確定局部放電的大小和位置，作為局部放電信息；

步驟S3，采集電纜豎井內(nèi)環(huán)境溫度、檢測(cè)點(diǎn)溫度及煙霧濃度；

步驟S4，將采集的剩余電流值、剩余電壓值、阻性剩余電流分量、剩余電壓的故障電弧特征、局部放電信息、環(huán)境溫度、檢測(cè)點(diǎn)溫度及煙霧濃度作為特征項(xiàng)，通過(guò)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)所述特征項(xiàng)進(jìn)行評(píng)估，生成評(píng)估結(jié)果；根據(jù)評(píng)估結(jié)果及輸入的相應(yīng)特征作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成決策樹模型。

優(yōu)選地，所述步驟S1包括：將采集的剩余電流值根據(jù)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)換規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)換，生成剩余電流基波及相應(yīng)的高次諧波的相位和幅值；

獲取電纜豎井內(nèi)電纜的原始電壓，并將采集到的原始電壓根據(jù)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)換規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)換，生成所述原始電壓的基波及相應(yīng)的各高次諧波成份的幅值和相位；

根據(jù)剩余電流相應(yīng)的高次諧波的相位和幅值、原始電壓相應(yīng)的高次諧波成份的幅值和相位，對(duì)剩余電流進(jìn)行阻性分量分離，獲得剩余電流中的阻性剩余電流。

優(yōu)選地，所述步驟S1還包括：根據(jù)剩余電壓的故障電弧特征通過(guò)小波基函數(shù)獲取各層的小波高頻分量能量比，通過(guò)小波高頻分量周期方差值辨識(shí)其中相似的波形；

統(tǒng)計(jì)所述剩余電壓的故障電弧特征值超過(guò)設(shè)定故障閾值的次數(shù)，若在0.6s內(nèi)超過(guò)設(shè)定故障閾值的次數(shù)大于預(yù)設(shè)次數(shù)閾值，則判定檢測(cè)到故障電弧。

優(yōu)選地，所述步驟S2包括：獲取采集的超聲波信號(hào)的衰減特性，根據(jù)所述衰減特性中的峰值或有效值的對(duì)放電位置進(jìn)行定位，其中，所述衰減特性中的峰值或有效值變大，則判定里信號(hào)源越近；