CN110488164A - 一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法及装置，所述方法包括：采集预设特征量参数作为输入量；根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值，并确定综合评估结论；根据所述高压电缆绝缘老化程度值以及所述综合评估结论，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制；本发明提供一种高压电缆绝缘老化状态综合评估方法，采用多因子的状态参量对电缆绝缘的状态进行综合评估，适用于各种运行环境下的电缆线路，可以给电缆运维部门检修电缆设备以及制定电缆退役决策提供准确的判断依据，对提高电缆线路的供电可靠性和提升电缆设备使用效率都具有非常重要的意义。
Description
技术领域
本发明涉及电气绝缘领域，更具体地，涉及一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法及系统。
背景技术
高压电缆在运行过程中，会受到温度、电场、环境等多种因素的作用，绝缘会出现老化或劣化，进而引起突发性的电缆故障。另外在交联电缆制造、敷设、施工安装过程中存在的一些缺陷，通过交接试验后，在运行过程中这些缺陷会引起绝缘加速老化，从而引发故障，甚至引起大面积停电。运行中的电缆绝缘老化状况一直是电网运行单位关注的重点，但目前国内外对高压电缆绝缘老化的研究大多是未投入运行的新电缆，对已运行高压电缆绝缘性能的研究还较少。
当高压电缆绝缘发生老化时，会造成电气性能、理化性能等的改变，因此，测量老化前后高压电缆绝缘的电气性能、理化性能的变化，并通过电缆绝缘材料各项性能与其老化之间的对应关系，对电缆绝缘老化状态进行有效评估，可以给电缆运维部门检修电缆设备以及制定电缆退役决策提供准确的判断依据，这对提高电缆线路的供电可靠性和提升电缆设备使用效率都具有非常重要的意义。
目前国内外电缆绝缘老化状态的评估方法很多，但都是通过单一老化因子的状态量来进行判断和评估，当电缆老化机理不能完全对应时，评估的结果准确性就会大打折扣，本发明专利提供一种高压电缆绝缘老化状态综合评估方法，采用多因子的状态参量对电缆绝缘的状态进行综合评估，可以准确评估电缆绝缘的老化状态。
发明内容
为了解决背景技术存在的现有技术都是通过单一老化因子的状态量来进行判断和评估电缆绝缘老化状态导致准确定较差的问题，本发明提供了一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法，所述方法包括：
采集预设特征量参数作为输入量；
根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值，并确定综合评估结论；
根据所述高压电缆绝缘老化程度值以及所述综合评估结论，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制。
进一步的，所述预设特征量参数包括电缆测试样品的断裂伸长率、交流击穿场强、热分解温度、羰基指数以及熔融温度。
进一步的，根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值包括：
对所述预设特征量参数二维数据集进行模糊聚类，计算得到所述特征量参数聚类中心；
对所述预设特征量参数进行模糊化处理，得到M个特征量参数语言变量；所述M为正整数；
对所述高压电缆绝缘老化程度输出量进行模糊化处理，得到N个老化程度语言变量；所述N为正整数；
根据所述特征量参数、所述特征量参数聚类中心、所述M各语言变量、隶属度模型以及预设模糊诊断规则，计算得到所述N个老化程度语言变量的隶属度值，取隶属度中最大隶属度作为所述高压电缆绝缘老化程度值，所述最大隶属度所对应的老化程度语言变量语义值作为综合评估的结论。
进一步的，所述特征量参数聚类中心值为ai、bi、ci(i＝0,1,2,3,4,5)，其中ai，bi以及ci均为正数。
进一步的，所述M个特征量参数语言变量包括轻度、中度、严重；
所述N个老化程度语言变量包括轻微老化、轻度老化、中度老化、重度老化以及严重老化。
进一步的，在刻画所述M个特征量参数语言变量中，所述隶属度模型采用包括：降半梯形隶属度函数刻画轻度模糊分布μVS(x)、三角形隶属度函数刻画中度型模糊分布μVM(x)以及升半梯形隶属度函数刻画严重型模糊分布μVL(x)。
进一步的，所述降半梯形隶属度函μVS(x)公式为，
所述三角形隶属度函数μVM(x)公式为，
所述升半梯形隶属度函数μVL(x)公式为，
所述一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警系统包括：
预设参数采集单元，所述预设参数采集单元一端与所述综合评估模型单元相连接；所述预设参数采集单元用于采集预设特征量参数作为输入量，并将所述预设特征量参数发送至所述综合评估模型单元；
综合评估模型单元，所述综合评估模型单元一端与所述预警控制单元相连接；所述综合评估模型单元用于根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值，确定综合评估结论，并将所述高压电缆绝缘老化程度值以及综合评估结论发送至所述预警控制单元；
预警控制单元，所述预警控制单元用于根据所述高压电缆绝缘老化程度值以及所述综合评估结论，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制。
进一步的，所述预设特征量参数包括电缆测试样品的断裂伸长率、交流击穿场强、热分解温度、羰基指数以及熔融温度。
进一步的，所述综合评估模型单元包括：
特征量参数聚类模块，所述特征量参数聚类模块一端与所述预设参数采集单元相连接，另一端与综合评估模块相连接；所述特征量参数聚类模块用于对所述预设特征量参数二维数据集进行模糊聚类，得到所述特征量参数聚类中心，并将所述特征量参数聚类中心发送至所述综合评估模块；
模糊处理模块，所述模糊处理模块一端与所述预设参数采集单元相连接，另一端与所述综合评估模块相连接；所述模糊处理模块用于对所述预设特征量参数进行模糊化处理，得到M个特征量参数语言变量；对所述高压电缆绝缘老化程度输出量进行模糊化处理，得到N个老化程度语言变量；并将所述M个特征量参数语言变量以及所述N个老化程度语言变量发送至所述综合评估模块；所述M以及N为正整数；
综合评估模块，所述综合评估模块一端分别与所述预设参数采集单元、所述特征量参数聚类模块以及所述模糊处理模块相连接，另一端与所述预警控制单元相连接；所述综合评估模块用于根据所述特征量参数、所述特征量参数聚类中心、所述M各语言变量、隶属度模型以及预设模糊诊断规则，计算得到所述N个老化程度语言变量的隶属度值；所述隶属度值中最大的隶属度为所述高压电缆绝缘老化程度值，所述最大隶属度所对应的老化程度语言变量语义值作为综合评估的结论；所述综合评估模块用于将所述高压电缆绝缘老化程度值以及综合评估的结论发送至所述预警控制单元。
进一步的，所述M个特征量参数语言变量包括轻度、中度、严重；
所述N个老化程度语言变量包括轻微老化、轻度老化、中度老化、重度老化以及严重老化。
进一步的，在刻画所述M个特征量参数语言变量中，所述隶属度模型采用包括：降半梯形隶属度函数刻画轻度模糊分布μVS(x)、三角形隶属度函数刻画中度型模糊分布μVM(x)以及升半梯形隶属度函数刻画严重型模糊分布μVL(x)。
本发明的有益效果为：本发明的技术方案，给出了一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法及装置，所述方法包括：采集预设特征量参数作为输入量；根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值，并确定综合评估结论；根据所述高压电缆绝缘老化程度值以及所述综合评估结论，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制；本发明提供一种高压电缆绝缘老化状态综合评估方法，采用多因子的状态参量对电缆绝缘的状态进行综合评估，适用于各种运行环境下的电缆线路，可以给电缆运维部门检修电缆设备以及制定电缆退役决策提供准确的判断依据，对提高电缆线路的供电可靠性和提升电缆设备使用效率都具有非常重要的意义。
附图说明
通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：
图1为本发明具体实施方式的一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法的流程图；
图2为本发明具体实施方式的一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法的结构图。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
图1为本发明具体实施方式的一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法的流程图。如图1所示，所述方法包括：
步骤110，采集预设特征量参数；采集预设特征量参数作为输入量，具体的，本实例中所述预设特征量参数包括电缆测试样品的断裂伸长率、交流击穿场强、热分解温度、羰基指数以及熔融温度；所述预设特征量参数如表1所示，分别对应电缆绝缘的不同老化机理。
表1 评估模型输入参量
| 编号 | 输入参量 | 说明 |
| C<sub>1</sub> | 断裂伸长率 | 表征力学性能老化程度 |
| C<sub>2</sub> | 击穿场强 | 表征介电性能老化程度 |
| C<sub>3</sub> | 热分解温度 | 表征热裂解程度 |
| C<sub>4</sub> | 羰基指数 | 表征热氧老化程度 |
| C<sub>5</sub> | 熔融温度 | 表征热氧老化程度 |
步骤120，计算所述特征量参数聚类中心；对所述预设特征量参数二维数据集进行模糊聚类，计算得到所述特征量参数聚类中心；具体的，本实例中，对各二维数据集进行模糊聚类所得聚类中心，如表2所示；断裂伸长率的聚类中心为(546.71，559.84，578.30)，击穿场强的聚类中心为(57.09，60.95，65.35)，热分解温度的聚类中心为(456.73，457.45，460.44)，羰基指数为(0.81，0.96，0.98)，熔融温度的聚类中心为(105.18,106.00,106.95)。
表2 聚类中心
| 聚类中心 | 断裂伸长率C<sub>1</sub> | 击穿场强C<sub>2</sub> | 热分解温度C<sub>3</sub> | 羰基指数C<sub>4</sub> | 熔融温度C<sub>5</sub> |
| 1 | 546.71 | 57.09 | 456.73 | 0.81 | 105.18 |
| 2 | 559.84 | 60.95 | 457.45 | 0.96 | 106.00 |
| 3 | 578.30 | 65.35 | 460.44 | 0.98 | 106.95 |
步骤130，对输入输出变量进行模糊化处理；对所述预设特征量参数进行模糊化处理，得到特征量参数语言变量，即所述预设特征量参数模糊变量；具体的，本实例中所述特征量参数语言变量为轻度、中度以及严重；例如，C1被翻译成三个模糊变量C11，C12以及C13；所述预设特征量参数模糊变量如表3所示；
表3 所述预设特征量参数模糊变量
| 预设特征量参数模糊变量 | 说明 |
| C<sub>11</sub> | 断裂伸长率轻度偏低 |
| C<sub>12</sub> | 断裂伸长率中度偏低 |
| C<sub>13</sub> | 断裂伸长率严重偏低 |
| C<sub>21</sub> | 击穿场强轻度偏低 |
| C<sub>22</sub> | 击穿场强中度偏低 |
| C<sub>23</sub> | 击穿场强严重偏低 |
| C<sub>31</sub> | 热分解温度轻度偏低 |
| C<sub>32</sub> | 热分解温度中度偏低 |
| C<sub>33</sub> | 热分解温度严重偏低 |
| C<sub>41</sub> | 羰基指数轻度偏高 |
| C<sub>42</sub> | 羰基指数中度偏高 |
| C<sub>43</sub> | 羰基指数严重偏高 |
| C<sub>51</sub> | 熔融温度轻度偏低 |
| C<sub>52</sub> | 熔融温度中度偏低 |
| C<sub>53</sub> | 熔融温度严重偏低 |
对所述高压电缆绝缘老化程度输出量进行模糊化处理，得到老化程度语言变量；所述老化程度语言变量如表4所示；
表4 老化程度语言变量
| 老化程度语言变量 | 说明 |
| S<sub>1</sub> | 轻微老化 |
| S<sub>2</sub> | 轻度老化 |
| S<sub>3</sub> | 中度老化 |
| S<sub>4</sub> | 重度老化 |
| S<sub>5</sub> | 严重老化 |
步骤140，隶属度模型建立；在刻画所述特征量参数语言变量中，所述隶属度模型采用包括：降半梯形隶属度函数刻画轻度模糊分布μVS(x)、三角形隶属度函数刻画中度型模糊分布μVM(x)以及升半梯形隶属度函数刻画严重型模糊分布μVL(x)；
进一步的，所述降半梯形隶属度函μVS(x)公式为，
所述三角形隶属度函数μVM(x)公式为，
所述升半梯形隶属度函数μVL(x)公式为，
依照不同现场老化状态下的电缆绝缘状态检测数据进行模糊聚类所得的聚类中心建立隶属度函数，所述预设特征量参数模糊变量的隶属度函数如表5所示。
表5 所述预设特征量参数模糊变量的隶属度函数
步骤150，根据预设模糊诊断规则，计算所述老化程度语言变量的隶属度值，得出综合评估的结论；模糊诊断需要建立一些诊断规则来对状态进行诊断，根据电缆现场老化数据以及专家经验建立了诊断规则，模糊条件语句见表6；
表6 模糊条件及隶属度
根据所述特征量参数、所述特征量参数聚类中心、隶属度模型以及预设模糊诊断规则，计算得到所述老化程度语言变量的隶属度值，取隶属度中最大隶属度作为所述高压电缆绝缘老化程度值，所述最大隶属度所对应的老化程度语言变量语义值作为综合评估的结论；
具体的，本实例中：
在故障电缆线路或停电检修时截取一段0.5m的电缆样段作为测试样品；
在样段电缆上截取适当长度的电缆样品，分别进行拉伸实验、交流击穿实验、热重分析实验、红外光谱实验和差式扫描量热试验，得到断裂伸长率C1、交流击穿场强C2、热分解温度C3、羰基指数C4和熔融温度C5的值；
根据公式，计算得出5个特征量参数的三个μ值；
根据表6中的规则，依次计算出S1、S2、S3、S4、S5的隶属度；
取隶属度中最大隶属度所对应的模糊集的语义值作为综合评估的结论；例如，某条电缆测量的5个参数分别为断裂伸长率546.4％、击穿场强60.5kV/mm、热分解温度457.0℃、羰基指数1.1、熔融温度106.8℃，最后计算出来的S1、S2、S3、S4、S5的隶属度分别为S1＝0、S2＝0.26、S3＝0.74、S4＝0.63、S5＝0.12，取5个隶属度中最大隶属度为0.74，即该电缆的老化程度综合评估结果为S3，即中度老化。
步骤160，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制；根据所述高压电缆绝缘老化程度值以及所述综合评估结论，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制；
具体的，本实例中当综合评估结论为轻微老化或者轻度老化时，高压电缆正常使用，不进行预警；
当综合评估结论为中度老化时，提示工作人员注意观察情况；
当综合评估结论为重度老化或严重老化时，进行预警控制，提示工作人员及时更换维护高压电缆。
图2为本发明具体实施方式的一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法的结构图。如图2所示，所述系统包括：
预设参数采集单元1，所述预设参数采集单元1一端与所述综合评估模型单元2相连接；所述预设参数采集单元1用于采集预设特征量参数作为输入量，并将所述预设特征量参数发送至所述综合评估模型单元2；
综合评估模型单元2，所述综合评估模型单元2一端与所述预警控制单元3相连接；所述综合评估模型单元2用于根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值，确定综合评估结论，并将所述高压电缆绝缘老化程度值以及综合评估结论发送至所述预警控制单元3；
预警控制单元3，所述预警控制单元3用于根据所述高压电缆绝缘老化程度值以及所述综合评估结论，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制。
进一步的，所述预设特征量参数包括电缆测试样品的断裂伸长率、交流击穿场强、热分解温度、羰基指数以及熔融温度。
进一步的，所述综合评估模型单元2包括：
特征量参数聚类模块21，所述特征量参数聚类模块21一端与所述预设参数采集单元1相连接，另一端与综合评估模块23相连接；所述特征量参数聚类模块21用于对所述预设特征量参数二维数据集进行模糊聚类，得到所述特征量参数聚类中心，并将所述特征量参数聚类中心发送至所述综合评估模块23；
模糊处理模块22，所述模糊处理模块22一端与所述预设参数采集单元1相连接，另一端与所述综合评估模23块相连接；所述模糊处理模块22用于对所述预设特征量参数进行模糊化处理，得到M个特征量参数语言变量；对所述高压电缆绝缘老化程度输出量进行模糊化处理，得到N个老化程度语言变量；并将所述M个特征量参数语言变量以及所述N个老化程度语言变量发送至所述综合评估模块23；所述M以及N为正整数；
综合评估模块23，所述综合评估模块23一端分别与所述预设参数采集单1元、所述特征量参数聚类模块21以及所述模糊处理模块22相连接，另一端与所述预警控制单元3相连接；所述综合评估模块用于根据所述特征量参数、所述特征量参数聚类中心、所述M各语言变量、隶属度模型以及预设模糊诊断规则，计算得到所述N个老化程度语言变量的隶属度值；所述隶属度值中最大的隶属度为所述高压电缆绝缘老化程度值，所述最大隶属度所对应的老化程度语言变量语义值作为综合评估的结论；所述综合评估模块23用于将所述高压电缆绝缘老化程度值以及综合评估的结论发送至所述预警控制单元3。
进一步的，所述M个特征量参数语言变量包括轻度、中度、严重；
所述N个老化程度语言变量包括轻微老化、轻度老化、中度老化、重度老化以及严重老化。
进一步的，在刻画所述M个特征量参数语言变量中，所述隶属度模型采用包括：降半梯形隶属度函数刻画轻度模糊分布μVS(x)、三角形隶属度函数刻画中度型模糊分布μVM(x)以及升半梯形隶属度函数刻画严重型模糊分布μVL(x)。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本公开的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。本说明书中涉及到的步骤编号仅用于区别各步骤，而并不用于限制各步骤之间的时间或逻辑的关系，除非文中有明确的限定，否则各个步骤之间的关系包括各种可能的情况。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本公开的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本公开的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本公开还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者系统程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本公开的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本公开进行说明而不是对本公开进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本公开可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干系统的单元权利要求中，这些系统中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。
以上所述仅是本公开的具体实施方式，应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开精神的前提下，可以作出若干改进、修改、和变形，这些改进、修改、和变形都应视为落在本申请的保护范围内。
Claims (12)
1.一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警方法，其特征在于，所述方法包括：
采集预设特征量参数作为输入量；
根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值，并确定综合评估结论；
根据所述高压电缆绝缘老化程度值以及所述综合评估结论，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述预设特征量参数包括电缆测试样品的断裂伸长率、交流击穿场强、热分解温度、羰基指数以及熔融温度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值包括：
对所述预设特征量参数二维数据集进行模糊聚类，计算得到所述特征量参数聚类中心；
对所述预设特征量参数进行模糊化处理，得到M个特征量参数语言变量；所述M为正整数；
对所述高压电缆绝缘老化程度输出量进行模糊化处理，得到N个老化程度语言变量；所述N为正整数；
根据所述特征量参数、所述特征量参数聚类中心、所述M各语言变量、隶属度模型以及预设模糊诊断规则，计算得到所述N个老化程度语言变量的隶属度值，取隶属度中最大隶属度作为所述高压电缆绝缘老化程度值，所述最大隶属度所对应的老化程度语言变量语义值作为综合评估的结论。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征量参数聚类中心值为ai、bi、ci(i＝0,1,2,3,4,5)，其中ai，bi以及ci均为正数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述M个特征量参数语言变量包括轻度、中度、严重；
所述N个老化程度语言变量包括轻微老化、轻度老化、中度老化、重度老化以及严重老化。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在刻画所述M个特征量参数语言变量中，所述隶属度模型采用包括：降半梯形隶属度函数刻画轻度模糊分布μVS(x)、三角形隶属度函数刻画中度型模糊分布μVM(x)以及升半梯形隶属度函数刻画严重型模糊分布μVL(x)。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：
所述降半梯形隶属度函μVS(x)公式为，
所述三角形隶属度函数μVM(x)公式为，
所述升半梯形隶属度函数μVL(x)公式为，
8.一种高压电缆绝缘老化状态综合评估预警系统，其特征在于，所述系统包括：
预设参数采集单元，所述预设参数采集单元一端与所述综合评估模型单元相连接；所述预设参数采集单元用于采集预设特征量参数作为输入量，并将所述预设特征量参数发送至所述综合评估模型单元；
综合评估模型单元，所述综合评估模型单元一端与所述预警控制单元相连接；所述综合评估模型单元用于根据所述预设特征量参数以及模糊聚类综合评估模型，计算得到所述高压电缆绝缘老化程度值，确定综合评估结论，并将所述高压电缆绝缘老化程度值以及综合评估结论发送至所述预警控制单元；
预警控制单元，所述预警控制单元用于根据所述高压电缆绝缘老化程度值以及所述综合评估结论，对所述高压电缆绝缘老化状态进行预警控制。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述预设特征量参数包括电缆测试样品的断裂伸长率、交流击穿场强、热分解温度、羰基指数以及熔融温度。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述综合评估模型单元包括：
特征量参数聚类模块，所述特征量参数聚类模块一端与所述预设参数采集单元相连接，另一端与综合评估模块相连接；所述特征量参数聚类模块用于对所述预设特征量参数二维数据集进行模糊聚类，得到所述特征量参数聚类中心，并将所述特征量参数聚类中心发送至所述综合评估模块；
模糊处理模块，所述模糊处理模块一端与所述预设参数采集单元相连接，另一端与所述综合评估模块相连接；所述模糊处理模块用于对所述预设特征量参数进行模糊化处理，得到M个特征量参数语言变量；对所述高压电缆绝缘老化程度输出量进行模糊化处理，得到N个老化程度语言变量；并将所述M个特征量参数语言变量以及所述N个老化程度语言变量发送至所述综合评估模块；所述M以及N为正整数；
综合评估模块，所述综合评估模块一端分别与所述预设参数采集单元、所述特征量参数聚类模块以及所述模糊处理模块相连接，另一端与所述预警控制单元相连接；所述综合评估模块用于根据所述特征量参数、所述特征量参数聚类中心、所述M各语言变量、隶属度模型以及预设模糊诊断规则，计算得到所述N个老化程度语言变量的隶属度值；所述隶属度值中最大的隶属度为所述高压电缆绝缘老化程度值，所述最大隶属度所对应的老化程度语言变量语义值作为综合评估的结论；所述综合评估模块用于将所述高压电缆绝缘老化程度值以及综合评估的结论发送至所述预警控制单元。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述M个特征量参数语言变量包括轻度、中度、严重；
所述N个老化程度语言变量包括轻微老化、轻度老化、中度老化、重度老化以及严重老化。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，在刻画所述M个特征量参数语言变量中，所述隶属度模型采用包括：降半梯形隶属度函数刻画轻度模糊分布μVS(x)、三角形隶属度函数刻画中度型模糊分布μVM(x)以及升半梯形隶属度函数刻画严重型模糊分布μVL(x)。
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