【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信息，尤其涉及一種電力電纜故障檢測方法。
技術介紹
1、電力電纜故障檢測是電力系統安全穩定運行的重要保障。傳統的電纜故障檢測方法主要依賴人工巡檢和定期測試，存在檢測效率低、盲區多等問題。為了實現電纜故障的快速準確定位，提出了一種基于分段監測的故障定位新方法。該方法將電力電纜按照一定長度劃分為若干個監測分段，在每個分段的首尾端安裝電流、電壓等參數的監測裝置，實時采集各分段的運行工況數據。當電纜發生故障時，監測裝置檢測到故障分段的電流、電壓數據發生異常變化，并將異常數據上傳至主站。通過分析比對各分段的監測數據，可以判斷出故障發生的具體位置，大大縮小了故障搜索范圍。
2、然而，在實際應用中，由于受到電纜鋪設環境、運行工況等因素的影響，不同分段的監測數據可能存在較大差異，導致故障定位出現偏差。如何在復雜多變的環境下實現精確的故障定位，是該方法面臨的主要技術難題。此外，電纜故障類型多樣，如絕緣擊穿、外力破壞等，不同類型故障引起的電流、電壓異常特征不盡相同。單一的分段監測數據難以全面反映故障特征，可能導致故障類型判斷失誤，影響檢測準確性。因此，還需要進一步研究融合多源監測信息的故障綜合分析方法，提高故障檢測的可靠性和適應性。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種電力電纜故障檢測方法，主要包括：
2、s1、數據收集與參數修正，收集各監測分段的電纜材質、敷設環境、絕緣老化程度屬性參數，針對不同運行溫度下的負荷電流大小，確定分段模型的修正系數，用于調整各分段的
3、s2、特征提取，采用小波變換算法對各分段的實時采集數據進行特征提取，獲取包括故障電流幅值、故障電壓幅值、故障持續時間在內的關鍵參數；
4、s3、構建故障特征向量，結合分段模型的接頭數量、分支線路數目屬性以及電纜屬性參數和修正系數，構建包含電氣參數、物理特性和環境因素的多維故障特征向量；
5、s4、故障分類，基于支持向量機算法建立故障分類模型；
6、s5、故障定位，確定故障類型后，采用相應的故障定位策略；
7、針對絕緣擊穿故障，分析故障穩態分量，通過歐氏距離計算和余弦相似度計算，找出故障距離估算值與實際敷設長度最接近的分段；
8、針對外力破壞故障，分析故障暫態分量，通過能量分布比對，確定受損最嚴重的分段區域；
9、s6、時間序列分析與故障點修正，引入時間序列分析方法，考慮故障發生前后的電流、電壓數據動態變化趨勢，通過異常檢測算法識別故障發生的時刻，結合已判定的故障區域，根據電纜材質和敷設環境的差異，修正故障點的位置坐標。
10、s7、故障驗證與修正，融合故障錄波、故障指示器等多源監測信息，對初步的故障定位結果進行驗證；
11、當定位結果與輔助數據吻合度高時，確定為最終輸出；當存在偏差超過設定時，根據故障知識庫中的類似案例，對故障位置進行修正；
12、s8、故障知識庫更新，故障知識庫包含歷史故障數據、典型故障特征和相應的定位結果，用于提高定位精度和可靠性，并根據新的故障案例不斷更新。
13、本專利技術實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：
14、本專利技術公開了一種電力電纜故障智能定位方法，首先建立電纜分段模型，獲取各段電纜屬性參數和運行修正系數，然后對實時采集數據進行小波變換特征提取，結合電纜屬性構建多維故障特征向量，基于支持向量機算法建立故障分類模型，區分絕緣擊穿和外力破壞故障，針對不同故障類型，采用相應的定位策略，分析故障穩態或暫態分量，結合時間序列分析確定故障位置。最后融合多源監測信息驗證定位結果，并利用故障知識庫進行修正，通過多維特征分析和多策略定位相結合的方法，提高了電纜故障定位的精確度和可靠性，為電力系統運維提供了有效的技術支持。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述收集各監測分段的電纜材質、敷設環境、絕緣老化程度屬性參數，針對不同運行溫度下的負荷電流大小，確定分段模型的修正系數，用于調整各分段的電氣參數，包括：
3.根據權利要求2所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，還包括采用支持向量機算法對歷史運行數據進行訓練，建立以電纜運行時長、負荷率和環境溫度等為輸入，以絕緣老化指標為輸出的電纜絕緣老化趨勢預測模型；
4.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述采用小波變換算法對各分段的實時采集數據進行特征提取，獲取故障電流幅值、故障電壓幅值、故障持續時間關鍵參數，包括：
5.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述結合分段模型的接頭數量、分支線路數目屬性以及電纜屬性參數和修正系數，構建包含電氣參數、物理特性和環境因素的多維故障特征向量，包括:
6.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述基于支持向
7.根據權利要求6所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述采用支持向量機算法對故障特征向量進行訓練和分類，包括：
8.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述針對絕緣擊穿故障，分析故障穩態分量，通過歐氏距離計算和余弦相似度計算，找出故障距離估算值與實際敷設長度最接近的分段，包括：
9.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述引入時間序列分析方法，考慮故障發生前后的電流、電壓數據動態變化趨勢，通過異常檢測算法識別故障發生的時刻，結合已判定的故障區域，根據電纜材質和敷設環境的差異，修正故障點的位置坐標，包括：
10.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，還包括：
...【技術特征摘要】
1.一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述收集各監測分段的電纜材質、敷設環境、絕緣老化程度屬性參數，針對不同運行溫度下的負荷電流大小，確定分段模型的修正系數，用于調整各分段的電氣參數，包括：
3.根據權利要求2所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，還包括采用支持向量機算法對歷史運行數據進行訓練，建立以電纜運行時長、負荷率和環境溫度等為輸入，以絕緣老化指標為輸出的電纜絕緣老化趨勢預測模型；
4.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述采用小波變換算法對各分段的實時采集數據進行特征提取，獲取故障電流幅值、故障電壓幅值、故障持續時間關鍵參數，包括：
5.根據權利要求1所述的一種電力電纜故障檢測方法，其特征在于，所述結合分段模型的接頭數量、分支線路數目屬性以及電纜屬性參數和修正系數，構建包含電氣參...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周云松，饒超，
申請(專利權)人：江西啟豐新材料有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。