[發明專利]電纜狀態監測方法及存儲介質

有效

• 申請號: 202110307924.6
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN113156263B
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發明（設計）人: 林培斌;戚遠航;馬沁檸
• 申請（專利權）人: 廣東安恒電力科技有限公司
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州國鵬知識產權代理事務所(普通合伙) 44511
• 代理人: 葛紅

本發明公開了一種電纜狀態監測方法，包括：通過傳感器獲取電纜監測數據；構建電纜監測數據中每一個分量對應的第一SVM分類器；根據第一SVM分類器的分類精度的比值得到所述各分量的權重信息；根據電纜監測數據和權重信息計算第二SVM分類器的訓練數據，對所述第二SVM分類器進行訓練；構建所述電纜監測數據的每一個分量對應的LSTM預測神經模型，得到所述電纜監測數據對應的預測信息；根據所述預測信息和所述權重信息計算電纜監測預測數據；將所述電纜監測預測數據輸入至訓練好的第二SVM分類器，獲取所述第二SVM分類器的輸出結果作為電纜狀態信息。本發明實現對電纜監測數據的預測和電纜運行狀態的評估，有利于解決現技術對輸電電纜進行監測時存在的故障定位不準確的問題。

技術領域

本發明涉及信息技術領域，尤其涉及一種電纜狀態監測方法及存儲介質。

背景技術

輸電電纜的狀態監測及評估對于電纜輸電系統的穩定運行具有重要的意義。然而現有技術在實時監控輸電電纜的運行狀態得到電纜監測數據之后，未對數據進行預測以及電纜的運行狀況進行評估，無法有效判斷當前電纜是否存在異常，難以保證輸電系統的穩定運行。

發明內容

本發明實施例提供了一種電纜狀態監測方法及存儲介質，以實現對電纜監測數據的預測和電纜運行狀態的評估，有利于解決現技術對輸電電纜進行監測時存在的故障定位不準確的問題。

一種電纜狀態監測方法，包括：

通過傳感器獲取電纜監測數據；

構建電纜監測數據中每一個分量對應的第一SVM分類器；

計算每一個分量對應的第一SVM分類器的分類精度，根據所述分類精度的比值得到所述電纜監測數據各分量的權重信息；

根據所述電纜監測數據和所述權重信息計算第二SVM分類器的訓練數據；

采用所述訓練數據對所述第二SVM分類器進行訓練；

構建所述電纜監測數據的每一個分量對應的LSTM預測神經模型，并根據每一分量對應的LSTM預測神經模型得到分量對應的預測值，組合每一個分量對應的預測值得到所述電纜監測數據對應的預測信息；

根據所述預測信息和所述權重信息計算電纜監測預測數據；

將所述電纜監測預測數據輸入至訓練好的第二SVM分類器，獲取所述第二SVM分類器的輸出結果作為電纜狀態信息。

可選地，所述電纜監測數據包括至少一個電纜溫度監測點的溫度信息和電纜監測儀器的監測壓力數據、監測震動數據。

可選地，所述第二SVM分類器的訓練數據的計算公式為：

其中，X表示電纜監測數據，包括l個分量，X＝[x₁,x₂……x_l]，W表示電纜監測數據的權重信息，W＝[w₁,w₂,……w_l]，表示訓練數據，

可選地，所述LSTM預測神經模型中的隱含層層數為2，每一層隱含層的LSTM神經元個數為12個，隱含層之后連接3層全連接層FCL1、FCL2和FCL3，最后一層全連接層的輸出值為預測值。

可選地，所述電纜監測預測數據的計算公式為：

其中，X_f表示電纜監測數據的預測信息，X_f＝[x_f1,x_f2……x_fl]，W表示電纜監測數據的權重信息，W＝[w₁,w₂,……w_l]，表示電纜監測預測數據，