【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及海底電纜管理，更具體的說是涉及一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測方法。
技術介紹
1、目前，由于陸上資源的日益枯竭以及海洋資源開發技術的不斷完善，海上化石能源、海上風能、潮汐能等諸多能源都得到了廣泛的使用，與之相關的海上油氣平臺、海上風電廠、海上觀測站等海洋工程也得到了巨大的發展。與傳統陸上工程相比，海洋工程由于受到海上復雜的環境因素的影響，其與陸地之間的能量與通信極為不便，這大大阻礙了海洋能源的進一步地開發與利用。因此，海底電纜作為海上平臺的能源與通信通道，其能否正常運行不僅事關海洋工程的正常運轉，更是推進海洋工程深入發展的重要保障。
2、近幾年隨著科學技術的進步發展，充分利用海底電纜的動靜態監測指標對海底電纜的運行狀況進行評估，并針對可能存在的運行缺陷進行預防性檢修，從而對海底電纜剩余壽命進行確定，以達到保證海洋工程正常運行的目的。目前，國內外已有很多學者從海底電纜狀態監測及評估、利用人工智能算法進行對電力設備的剩余壽命進行預測等角度開展了研究。張暢生等人利用分布式光纖的botda和rotdr原理，對直流海纜應變和溫度進行實時監測。huangxiaowei等設計了一套全光纖監測系統，基于布里淵光時域分析的分布式光纖傳感獲取海纜表面溫度，并通過安裝在終端的光纖電流傳感器測量導體電流，可以實時計算和監測海纜的導體溫度。賀偉等利用相位敏感型光時域反射技術對海纜進行實時監測，在多種不同的情況中，獲取海纜振動信號在時間和空間上的能量分布數據，經分析可知，監測海纜振動可有效檢測海纜錨害故障。李茜等
3、綜上所述，海底電纜作為特殊電氣設備，對其進行狀態評估及剩余使用壽命預測研究還較少，目前大多數文獻在電氣設備狀態評估及預測方面的研究主要集中變壓器、蓄電池等設備，對海底電纜的運行狀態預測以及壽命預測的研究尚無討論。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術針對現有的海底電纜監測數據日益增多、海纜使用壽命影響因素日漸豐富的情況，提供一種基于云模型算法和gm(1,1)的海底電纜壽命預測方法，能夠解決現有技術對于海底電纜壽命預測研究不足的問題，可以提高海纜的管理效率，降低風險。
2、為實現上述目的，本專利技術采取的技術方案為：
3、第一方面，本專利技術提供一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測方法，該方法包括以下步驟：
4、s1、構建動靜指標量融合的海底電纜運行狀態評估指標體系；
5、s2、基于云模型算法，結合所述海底電纜運行狀態評估指標體系，構建海底電纜運行狀態評估模型，獲取海底電纜運行狀態評估結果；
6、s3、基于所述海底電纜運行狀態評估結果，利用設備健康指數，結合海底電纜的實際運行情況，計算海底電纜綜合健康指數；
7、s4、基于所述海底電纜綜合健康指數，引入gm(1,1)算法，構建海底電纜剩余壽命預測模型，對海底電纜剩余使用壽命進行預測，并對預測結果的精度進行校驗。
8、進一步地，所述步驟s1中，海底電纜運行狀態評估指標體系中包括：在線監測數據、試驗數據和運行巡檢數據類別的評估指標。
9、進一步地所述步驟s2中，海底電纜狀態評估結果劃分為四種狀態等級：良好、注意、異常、嚴重。
10、進一步地，所述步驟s2中，對各項評估指標對應權重以及劣化度進行計算，利用云模型確定海底電纜的運行狀態，具體的評估方法包括：
11、基于改進層次分析法、critic法和相對熵法分別計算評估指標的主觀權重、客觀權重以及最優權重；
12、計算各指標的劣化度得分并結合相應權重得到海底電纜整體劣化得分，計算公式為：
13、
14、式中：n表示具有n個指標，wi為第i個指標的權重，xi為第i個指標劣化度得分，s為海底電纜整體劣化度得分；
15、利用云模型隸屬度判別算法，得到海底電纜整體對應于四種狀態的隸屬度向量b，依據最大隸屬度原則，取隸屬度向量b中最大值所對應的狀態等級為海底電纜實時評估結果；
16、結合隸屬度向量b，計算海底電纜整體得分，計算公式為：
17、
18、式中，s為海底電纜整體得分，f(p)i為海纜運行狀態隸屬度，ai表示不同運行狀態下對應的得分，ai對應的取值矩陣為：[35,55,75,95]；
19、通過海底電纜整體得分判斷海底電纜當前狀態等級。
20、進一步地，所述步驟s3中，基于海底電纜狀態評估結果，利用設備健康指數，結合海纜的檢修次數、運行時間、設計年限，確定海底電纜綜合健康指數，具體流程包括：
21、a.計算海底電纜的傳統健康指數hin，計算公式為：
22、
23、式中，δt表示海底電纜的運行年限；tdes表示海底電纜的設計壽命年限；s1表示海底電纜大修次數修正因子；
24、b.通過海底電纜運行狀態評估結果確定健康指數修正系數h1；
25、c.計算海底電纜的綜合健康指數，計算公式為：
26、hiz＝hin×h1
27、其中，hiz表示海底電纜綜合健康指數。
28、進一步地，所述步驟s4中，對海底電纜剩余使用壽命進行預測，具體流程包括：
29、根據歷史海底電纜綜合健康指數構建gm(1,1)模型原始數據序列；
30、根據gm(1,1)模型預測海底電纜下一時間的綜合健康指數；
31、當綜合健康指數大于預設值時，預測結束，并保存對應時間節點；如果未超過預設值，則將原始數據序列第一個數值舍棄，將預測值保存至原始數列末尾繼續通過gm(1,1)模型預測海底電纜下一時間的綜合健康指數，直到綜合健康指數大于預設值時，預測結束。
32、進一步地，所述步驟s4中，采用指標平均相對誤差、后驗誤差以及關聯度誤差對預測結果的精度進行校驗。
33、第二方面，本專利技術還提供一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測系統，應用于上述的一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測方法，進行海底電纜壽命預測，該系統包括：
34、評估指標體系構建模塊，用于構建動靜指標量融合的海底電纜運行狀態評估指標體系；
35、狀態評估結果獲取模塊，用于基于云模型算法，結合海底電纜運行狀態評估指標體系，構建海底電纜運行狀態評估模型，獲取海底電纜運行狀態評估結果；
36、綜合健本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟S1中，海底電纜運行狀態評估指標體系中包括：在線監測數據、試驗數據和運行巡檢數據類別的評估指標。
3.根據權利要求1所述的一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟S2中，海底電纜狀態評估結果劃分為四種狀態等級：良好、注意、異常、嚴重。
4.根據權利要求3所述的一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟S2中，對各項評估指標對應權重以及劣化度進行計算，利用云模型確定海底電纜的運行狀態，具體的評估方法包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟S3中，基于海底電纜狀態評估結果，利用設備健康指數，結合海纜的檢修次數、運行時間、設計年限，確定海底電纜綜合健康指數，具體流程包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于云模型
7.根據權利要求1所述的一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟S4中，采用指標平均相對誤差、后驗誤差以及關聯度誤差對預測結果的精度進行校驗。
8.一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測系統，其特征在于，應用時執行如權利要求1-7中任一項所述的一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測方法，進行海底電纜壽命預測，該系統包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有能夠被所述處理器執行的機器可執行指令，所述處理器執行所述機器可執行指令以實現能夠執行如權利要求1-7中任一項所述的一種基于云模型算法和GM(1,1)的海纜壽命預測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟s1中，海底電纜運行狀態評估指標體系中包括：在線監測數據、試驗數據和運行巡檢數據類別的評估指標。
3.根據權利要求1所述的一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟s2中，海底電纜狀態評估結果劃分為四種狀態等級：良好、注意、異常、嚴重。
4.根據權利要求3所述的一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟s2中，對各項評估指標對應權重以及劣化度進行計算，利用云模型確定海底電纜的運行狀態，具體的評估方法包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于云模型算法和gm(1,1)的海纜壽命預測方法，其特征在于，所述步驟s3中，基于海底電纜狀態評估結果，利用設備健康指數，結合海纜的檢修次數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李茜，劉東，張安安，趙怡政，張力文，楊威，張亮，劉海龍，陳靖東，彭星，
申請(專利權)人：西南石油大學，
類型：發明
國別省市：
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