CN110244186A - 一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法,其包括以下步骤:一、监测系统的数据采集模块实现对现场运行电缆的本体电流、护层环流、电缆本体温度及电缆护层接地线温度进行数据采集并传输到后台数据库;二、利用基于密度的聚类算法和基于相似孤立系数的孤立点检测算法对采集到的实时数据进行分析,并根据给定电力电缆的电压等级、生产厂家、型号以及电缆所在位置的环境温度,确定出该电缆的检测阈值,判断电缆当前的运行状况;三、将判断出的故障数据与故障数据库内的历史数据进行对比匹配,预测故障类型。本发明有助于减少电缆运维成本,保证电缆运行环境安全,降低因电缆故障造成的停电次数,提升电力系统供电可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及电网故障检测领域,尤其是一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法。
背景技术
随着城市建设的不断提速,昂贵的路由资金以及城市市容的整体要求已不允许再建造大规模的架空输电线路,反而越来越多的已有架空线路被切改为耐受性好、可靠性高的电缆线路,电缆线路在城市电网的占比越来越大。35千伏及以上的高压电缆输电线路往往承担着重要变电站或用户的电能输送的任务,高压电缆线路一旦发生事故将对居民生活和工业生产造成严重的损失。
在电缆在线监测方面,我国常见的监测装置仅限于将实时数据采集和反馈,对大量数据缺乏合理有效的分析与挖掘机制,难以准确判断电缆是否存在缺陷。
发明内容
本发明的目的在于解决上述技术问题而提供一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法,其有助于减少电缆运维成本,保证电缆运行环境安全,第一时间发现电缆的运行缺陷,降低因电缆故障造成的停电次数,提升电力系统供电可靠性。
为了解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法,包括以下步骤:
步骤一、监测系统的数据采集模块实现对现场运行电缆的本体电流、护层环流、电缆本体温度及电缆护层接地线温度进行数据采集并传输到后台数据库;
步骤二、利用基于密度的聚类算法(DBSCAN)和基于相似孤立系数的孤立点检测算法(OMAAOF)对步骤一中采集到的实时数据进行分析,并根据给定电力电缆的电压等级、生产厂家、型号以及电缆所在位置的环境温度,确定出该电缆的检测阈值,判断电缆当前的运行状况;
步骤三、将判断出的故障数据与故障数据库内的历史数据进行对比匹配,预测故障类型。
进一步地,所述步骤二中利用基于密度的聚类算法(DBSCAN)和基于相似孤立系数的孤立点检测算法(OMAAOF)对步骤一中采集到的实时数据进行分析,判断电缆当前的运行状况的具体内容包括:
步骤1)根据给定电力电缆的电压等级、生产厂家、电缆型号以及电缆所在位置的环境温度,确定出本体电流检测阈值、护层环流检测阈值、电缆本体温度检测阈值及电缆护层接地线温度检测阈值,确定方法如表1所示;
表1检测阈值的设置方法
步骤2)利用基于密度的聚类算法(DBSCAN)将步骤一中采集的电缆实时运行数据划分为正常运行数据和可疑孤立点数据;
步骤3)对于步骤2)中的正常运行数据,存入正常运行数据库;
步骤4)对于步骤2)中的可疑孤立点数据,利用基于相似孤立系数的孤立点检测算法(OMAAOF)判断其是否为孤立点,若不是,说明电缆正常运行,数据存入正常运行数据库;若是孤立点,则跳转到步骤5);
步骤5)对于步骤4)中的孤立点,判断其是否超过检测阈值,若没有超过,则发出警告,需要继续关注此电缆的运行状况;若超过,说明电缆发生故障,需要立刻采取相关措施。
本发明的有益效果是:本发明可对采集到的电缆实时运行数据进行分析挖掘,及时发现电缆运行缺陷,并根据历史数据预测故障类别。有助于减少电缆运维成本,保证电缆运行环境安全,降低因电缆故障造成的停电次数,提升电力系统供电可靠性。
附图说明
图1为本发明一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明:
参见图1,本发明的一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法,包括以下步骤:
步骤一、监测系统的数据采集模块实现对现场运行电缆的本体电流、护层环流、电缆本体温度及电缆护层接地线温度进行数据采集并传输到后台数据库。
步骤二、利用基于密度的聚类算法(DBSCAN)和基于相似孤立系数的孤立点检测算法(OMAAOF)对步骤一中采集到的实时数据进行分析,并根据给定电力电缆的电压等级、生产厂家、型号以及电缆所在位置的环境温度,确定出该电缆的检测阈值,判断电缆当前的运行状况,其具体内容包括:
步骤1)根据给定电力电缆的电压等级、生产厂家、电缆型号以及电缆所在位置的环境温度,确定出本体电流检测阈值、护层环流检测阈值、电缆本体温度检测阈值及电缆护层接地线温度检测阈值,确定方法如表1所示;
表1 检测阈值的设置方法
步骤2)利用基于密度的聚类算法(DBSCAN)将步骤一中采集的电缆实时运行数据划分为正常运行数据和可疑孤立点数据;
步骤3)对于步骤2)中的正常运行数据,存入正常运行数据库;
步骤4)对于步骤2)中的可疑孤立点数据,利用基于相似孤立系数的孤立点检测算法(OMAAOF)判断其是否为孤立点,若不是,说明电缆正常运行,数据存入正常运行数据库;若是孤立点,则跳转到步骤5);
步骤5)对于步骤4)中的孤立点,判断其是否超过检测阈值,若没有超过,则发出警告,需要继续关注此电缆的运行状况;若超过,说明电缆发生故障,需要立刻采取相关措施。
步骤三、将判断出的故障数据与故障数据库内的历史数据进行对比匹配,预测故障类型。
实施例
1.电缆电流、温度数据分析
采用利用基于密度的聚类算法(DBSCAN),利用正常运行数据库D计算出邻域半径Eps和密度阈值MinPts生成簇。以新采集的数据作为起始对象建立一个新类,递归地找出所有从该对象密度可达的对象,加入到该类中,输出聚类结果。若属于聚类集合Q,则判断为正常数据,存入到正常运行数据库。若属于可疑孤立点集合S,则进行孤立点检测。
2.孤立点检测
对聚类集合Q中的每个聚类,计算聚类平均属性值,并计算其聚类相似半径r;对属于可疑集合S中每个可疑运行数据,计算聚类集合的相似权重距离d;对可疑孤立点集合S中每个可疑运行数据计算r/d比值,利用相似连通性作为可疑运行数据的判别方法对集合S进行删减;对删减后可疑孤立点集合S中每个可疑运行数据计算其AOF值(相似孤立系数);最后根据AOF值对可疑孤立点排序,从而得到相似孤立点。
3.实时优化完善正常运行数据库和故障数据库。
将判定为正常点的数据存入正常运行数据库,对DBSCAN算法的参数进行修正,使下一次数据分析更加准确。
将判定为故障点的数据存入故障数据库,并与库中历史数据进行匹配,找出与故障数据库中匹配度最高的案例,进行故障类别的预测。并通过对比实际结果与预测结果是否一致,来补充修正故障数据库,使故障预测更加准确。
综上所述,本发明的内容并不局限在上述的实施例中,本领域的技术人员可以在本发明的技术指导思想之内提出其他的实施例,但这些实施例都包括在本发明的范围之内。
Claims (2)
1.一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、监测系统的数据采集模块实现对现场运行电缆的本体电流、护层环流、电缆本体温度及电缆护层接地线温度进行数据采集并传输到后台数据库;
步骤二、利用基于密度的聚类算法和基于相似孤立系数的孤立点检测算法对步骤一中采集到的实时数据进行分析,并根据给定电力电缆的电压等级、生产厂家、型号以及电缆所在位置的环境温度,确定出该电缆的检测阈值,判断电缆当前的运行状况;
步骤三、将判断出的故障数据与故障数据库内的历史数据进行对比匹配,预测故障类型。
2.按照权利要求1所述的一种基于孤立点检测算法的电缆故障预测报警方法,其特征在于,所述步骤二中利用基于密度的聚类算法和基于相似孤立系数的孤立点检测算法对步骤一中采集到的实时数据进行分析,判断电缆当前的运行状况的具体内容包括:
步骤1)根据给定电力电缆的电压等级、生产厂家、电缆型号以及电缆所在位置的环境温度,确定出本体电流检测阈值、护层环流检测阈值、电缆本体温度检测阈值及电缆护层接地线温度检测阈值,确定方法如表1所示;
表1 检测阈值的设置方法
步骤2)利用基于密度的聚类算法将步骤一中采集的电缆实时运行数据划分为正常运行数据和可疑孤立点数据;
步骤3)对于步骤2)中的正常运行数据,存入正常运行数据库;
步骤4)对于步骤2)中的可疑孤立点数据,利用基于相似孤立系数的孤立点检测算法判断其是否为孤立点,若不是,说明电缆正常运行,数据存入正常运行数据库;若是孤立点,则跳转到步骤5);
步骤5)对于步骤4)中的孤立点,判断其是否超过检测阈值,若没有超过,则发出警告,需要继续关注此电缆的运行状况;若超过,说明电缆发生故障,需要立刻采取相关措施。
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