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[發明專利]基于DAE-CNN的地下電纜早期故障檢測和識別方法在審

專利信息
申請號: 202110375157.2 申請日: 2021-04-08
公開(公告)號: CN113203914A 公開(公告)日: 2021-08-03
發明(設計)人: 季天瑤;徐子弘;李夢詩;吳青華 申請(專利權)人: 華南理工大學
主分類號: G01R31/08 分類號: G01R31/08
代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245 代理人: 鐘瑞敏
地址: 510640 廣*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 dae cnn 地下 電纜 早期 故障 檢測 識別 方法
【說明書】:

發明公開了一種基于DAE?CNN的地下電纜早期故障檢測和識別方法,首先對地下電纜早期故障進行模擬仿真,以獲取電流的仿真數據;然后采用降噪自動編碼器對仿真數據進行特征提取,得到降維后的電流數據;接著采用降維后的電流數據對卷積神經網絡進行訓練,生成可用于檢測和識別地下電纜早期故障的判別器;采用降噪自動編碼器對待測地下電纜的電流數據進行特征提取,得到降維后的電流數據,將其作為判別器的輸入,利用判別器輸出該地下電纜的早期故障識別結果。本發明可以實現配電網早期故障的精確診斷。

技術領域

本發明涉及配電網早期故障識別和信號處理的技術領域,尤其是指一種基于DAE-CNN的地下電纜早期故障檢測和識別方法。

背景技術

目前,隨著電網容量的擴大以及城市用電規模的增加,地下電力電纜因體積小、安全性高和抗干擾性強等優點被廣泛地應用于電能傳輸和電能分配。然而,由于電纜長期敷設于地下,其絕緣部分(尤其是電纜接頭位置)易受到土壤鹽分和濕氣的腐蝕而造成局部絕緣缺陷。早期的絕緣缺陷會引發電纜局部放電,從而形成間歇性電弧故障,而電弧故障又會進一步惡化電纜的絕緣情況,最終導致電纜的永久性故障。因此,精確識別發生早期故障的電纜并對故障進行準確識別,對于消除隱藏的供電系統隱患、提高電網的安全性和穩定性具有重要意義。

電纜早期故障分類識別算法主要有閾值法、推理法和分類器法。然而在實際電力系統中,線路結構復雜,元件之間存在強關聯耦合關系,運行條件具有不確定性,使用閾值法難以根據實際的電力系統確定合適的閾值;推理法雖然不需要閾值,但其通常借助小波變換等信號處理方法分析故障信號的時頻域特征,并以此為依據推理故障類型,因此針對性較強,難以推廣泛化;使用傳統的分類器對擾動信號的分類識別能力表現則較差。因此,有必要研究能夠克服現有方法的不足,精確判別地下電纜早期故障的技術。

發明內容

本發明的第一目的在于克服現有技術的缺點與不足,提出了一種基于DAE-CNN的地下電纜早期故障檢測和識別方法,突破現有傳統方法的缺點,利用改進參數的降噪自動編碼器和卷積神經網絡,實現配電網早期故障的精確診斷。

本發明的第二目的在于提出一種基于DAE-CNN的地下電纜早期故障檢測和識別裝置。

本發明的第三目的在于提出一種計算機可讀存儲介質。

本發明的第四目的在于提出一種計算設備。

為實現第一目的,本發明所提供的技術方案為:一種基于DAE-CNN的地下電纜早期故障檢測和識別方法,步驟如下:

對地下電纜早期故障進行模擬仿真,以獲取電流的仿真數據;

采用降噪自動編碼器對仿真數據進行特征提取,得到降維后的電流數據;

采用降維后的電流數據對卷積神經網絡進行訓練,生成可用于檢測和識別地下電纜早期故障的判別器;

采用降噪自動編碼器對待測地下電纜的電流數據進行特征提取,得到降維后的電流數據,將其作為判別器的輸入,利用判別器輸出該地下電纜的早期故障識別結果。

優選的,對地下電纜早期故障進行模擬仿真的過程如下:

1)根據地下電纜不同種典型的過電流擾動的特點,在PSCAD/EMTDC和Laboratory分別建立電路模型,仿真得到不同擾動類型的電流波形,從而形成仿真數據集;

2)對仿真數據都進行歸一化處理:

其中,Xi為仿真數據集中第i個數據值,Xmax為仿真數據集中的數據最大值,Xmin為仿真數據集中的數據最小值,X*為歸一化后的仿真數據。

優選的,采用降噪自動編碼器對仿真數據進行特征提取,過程如下:

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