CN111611545B - 基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法和装置，方法包括：收集电缆相关参数；采用主成分分析法分析故障影响因素，得到主成分与原故障影响因素之间的关系式；采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据显著性大小，筛选出显著的主成分；将显著的主成分还原为原始故障影响因素，得到电缆老化状态评估的回归模型，根据待评估电缆的相关参数利用该回归模型对电缆老化状态进行评估。本发明可以对电缆老化状态进行评估，方法简便快速，为电缆的运行维护提供有迅速有效的指导。
Description
技术领域
本发明属于电力设备维护技术领域，具体涉及一种电缆老化状态评估方法和装置。
背景技术
现有电缆老化状态的评估方法有以下几类：1)通过制作电缆样本切片，对电缆样本切片进行检测，如理化性能检测：傅立叶变换红外光谱仪，差式量热扫描分析，X射线衍射分析，扫描电镜分析等，根据理化检测结果对电缆老化程度进行判断。如公开号CN102778638 A的一种判定XLPE电缆绝缘水树老化状态的方法，通过开展上述理化测试，然后根据介电损耗峰、低频电导、片晶厚度变化和基团消失等数据，对电缆绝缘水树老化程度进行综合评估和诊断；如超低频介损测试，公开号CN 105676081 A的基于超低频介损的直流电缆挤出绝缘老化状态评估方法，通过对电缆样本进行超低频介损测试，根据介损-电压曲线图上内、外层介损值的大小及其随外加电压的变化趋势，评估直流电缆挤出绝缘的老化状态；对电缆样本进行切片后测试，虽然结果直观，但是难以满足实际电缆运维的要求；2)根据电缆带电检测、在线监测的结果对电缆老化状态进行评估，检测或监测手段包括局部放电测试、介质损耗监测、温度监测、环流监测等，但是如何建立状态量与电缆老化程度之间的关联关系，在学术界还未形成定论。
电缆的老化是一个累积的过程，老化影响因素众多，包括电缆的运行时间，运行的环境温度、湿度、运行的平均负荷等，如何建立影响因素与老化状态之间的关联关系是值得研究的问题。
发明内容
发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出一种基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法和装置，可以根据电缆老化影响因素，对电缆老化状态进行评估，为电缆的运行维护提供指导。
技术方案：为了实现以上目的，本发明采用如下的技术方案：
第一方面，提供一种基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法，包括以下步骤：
收集待评估电缆的相关参数；
将电缆的相关参数输入预先构建的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估回归模型，对电缆老化状态进行评估；其中，
所述预先构建的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估回归模型构建方法如下：
基于预先收集的电缆的相关参数及电缆老化程度，采用主成分分析故障影响因素，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式；
基于主成分分析结果，得到主成分变量，采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据显著性大小，筛选出显著的主成分；
基于logistic回归分析结果，根据主成分与原始故障影响因素之间的关系式将显著的主成分还原为原始故障影响因素，得到电缆老化状态评估的回归模型。
其中，所述电缆的相关参数包括：电缆运行时间、电缆平均负载率、是否发生过故障跳闸、是否受过机械损伤、电缆平均温度、环境平均温度、环境平均湿度、敷设方式、生产厂家。
进一步地，所述采用主成分分析故障影响因素，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式包括：将电缆的相关参数视为9个原始影响因素，通过主成分分析法，得到各主成分的累计贡献率，对影响因素进行降维处理，得到主成分变量，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式。
进一步地，所述采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据各主成分的显著性大小，筛选出显著的主成分，具体为：当主成分的Sig值大于0.05或等于时，认为主成分不显著；当主成分的Sig值小于0.05时，认为主成分显著。
第二方面，提供一种基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估装置，包括：
参数获取模块，用于收集电缆的相关参数；
模型构建模块，用于根据电缆的相关参数及电缆老化程度，基于主成分分析和logistic回归构建电缆老化状态评估回归模型；
状态评估模块，用于根据待评估电缆的相关参数和电缆老化状态评估回归模型，对电缆的老化状态做出评估。
其中，所述电缆相关参数包括：电缆运行时间、电缆平均负载率、是否发生过故障跳闸、是否受过机械损伤、电缆平均温度、环境平均温度、环境平均湿度、敷设方式、生产厂家。
进一步地，所述模型构建模块包括：
主成分分析单元，被配置为基于预先收集的电缆的相关参数及电缆老化程度，采用主成分分析故障影响因素，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式；
logistic回归单元，被配置为基于主成分分析结果，得到主成分变量，采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据显著性大小，筛选出显著的主成分；
模型建立单元，被配置为基于logistic回归分析结果，根据主成分与原始故障影响因素之间的关系式将显著的主成分还原为原始故障影响因素，得到电缆老化状态评估的回归模型。
有益效果：本发明利用主成分分析法通过分析电缆老化故障的可能的影响因素，对电缆的老化状态进行评估，和现有技术相比，本发明无需对电缆样本切片，方法快速、简便，可为电缆的运行维护提供更加有针对性的指导。
附图说明
图1为本发明基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法的总体流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明的技术方案。
参照图1，本发明的一种基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法，包括以下步骤：
步骤A，收集电缆相关参数。包括电缆运行时间、电缆平均负载率、是否发生过故障跳闸、是否受过机械损伤、电缆平均温度、环境平均温度、环境平均湿度、敷设方式、生产厂家、电缆老化程度等。
如表1所示为一实施例中得到的数据示例。
表1电缆相关参数
步骤B，基于步骤A中获取的电缆相关数据，采用主成分分析，分析电缆老化可能的影响因素，包括电缆运行时间、电缆平均负载率、是否发生过故障跳闸、是否受过机械损伤、电缆平均温度、环境平均温度、环境平均湿度、敷设方式、生产厂家等。将电缆参数C1～C9作为输入数据，通过SPSS开展主成分分析，得到表2的分析结果。
主成分分析的步骤如下：
1)变量标准化
为消除各变量单位对结果的影响，需要对变量进行标准化处理，标准化方法如式(1)所示：
其中Xij为第i个样本的第j个参数的原始值，X′ij为第i个样本的第j个参数的标准化后的值，
和Sj分别为第j个参数的均值和标准差。
2)计算相关系数矩阵
计算各变量之间的相关系数矩阵，如式(2)所示。
其中rij表示第i个变量和第j个变量之间的相关系数，可用下式计算:
3)计算特征值和特征向量
求解特征方程：
|λI-R|＝0 (4)
采用雅克比法求解特征方程的特征值λi，其中i＝1,2,…p，并按降序排序；求出特征值所对应的特征向量ai。
4)计算主成分贡献率及累计贡献率
主成分的贡献率为：
主成分的累计贡献率为：
一般根据主成分的累计贡献率定义并提取主成分。
5)主成分与原变量之间的关系
若主成分记为F，原变量记为C，则Fi＝aiC，其中Fi表示第i个主成分，ai为第i个特征向量。
表2各主成分的特征值、方差百分比及累计贡献率
从表2中提取平方和载入结果来看，以特征值大于1且累计贡献率达到60％为选取依据，9个影响因素可提取出4个主成分，各主成分的矩阵表如表3所示，可以用FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1、FAC4_1这4个主成分来代替原来的9个影响因素。其中4个主成分的特征值对应的特征向量如表3所示，
FAC1_1＝-0.370C1+0.965C2+0.153C3-0.141C4+0.965C5+0.340C6+0.187C7+0.272C8-0.205C9
FAC2_1＝0.568C1-0.024C2+0.104C3-0.162C4-0.024C5+0.407C6+0.730C7+0.235C8+0.586C9
FAC3_1＝0.073C1-0.042C2-0.700C3+0.423C4-0.042C5+0.095C6+0.059C7+0.667C8-0.239C9
FAC4_1＝0.221C1-0.017C2+0.476C3+0.654C4-0.017C5+0.513C6-0.294C7-0.024C8-0.099C9
表3各主成分矩阵表
步骤C：基于步骤B中得到的主成分，采用logistic回归进行后向逐步回归，建立logistic回归方程，logistic回归结果如表4所示，根据显著性检验结果(Sig值)大小，在步骤1中，主成分3的Sig值大于0.05，因此在步骤2中进行删除。在步骤2中，主成分1、2和4的Sig值均小于0.05，可认为这3个主成分均为电缆老化故障显著因素。
表4 logistic回归结果
拟合得到的回归方程为：
步骤D：根据步骤C和步骤B的分析结果，将主成分与原影响因素之间的关系式代入拟合得到的回归方程，可得到原故障影响因素的回归方程，如下所示：
通过该拟合的回归方程即可对电缆老化状态进行评估，将电缆各参量代入上式，当P>0.5时，判断电缆明显老化，当P<0.5时，认为电缆未发生明显老化。
根据本发明的另一实施例，提供一种基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估装置，包括：
参数获取模块，用于收集电缆的相关参数，电缆相关参数包括但不限于：电缆运行时间、电缆平均负载率、是否发生过故障跳闸、是否受过机械损伤、电缆平均温度、环境平均温度、环境平均湿度、敷设方式、生产厂家。
模型构建模块，用于根据电缆的相关参数，基于主成分分析和logistic回归构建电缆老化状态评估回归模型。
模型构建模块包括：
主成分分析单元，被配置为基于预先收集的电缆相关参数及电缆老化程度，采用主成分分析故障影响因素，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式。具体地，主成分分析单元将电缆相关参数数据视为9个原始影响因素，通过主成分分析法，得到各主成分的累计贡献率，对影响因素进行降维处理，得到主成分变量，记为FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1……FACN_1，N为主成分变量个数，N<9，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式。
logistic回归单元，被配置为基于主成分分析结果，得到主成分变量，采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据显著性大小，筛选出显著的主成分。具体地，当主成分的Sig值大于0.05时，认为主成分不显著；当主成分的Sig值小于0.05时，认为主成分显著。
模型建立单元，被配置为基于logistic回归分析结果，将显著的主成分还原为原始故障影响因素，得到电缆老化状态评估的回归模型。
状态评估模块，用于根据待评估电缆的相关参数和电缆老化状态评估回归模型，给出回归结果，对电缆的老化状态做出评估。
应理解，本发明实施例中的电缆老化状态评估装置可以实现上述方法实施例中的全部技术方案，其各个功能模块的功能可以根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可参照上述实施例中的相关描述，此处不再赘述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
收集待评估电缆的相关参数；
将待评估电缆的相关参数输入预先构建的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估回归模型，对电缆老化状态进行评估；其中，
所述预先构建的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估回归模型构建方法如下：
基于预先收集的电缆的相关参数及电缆老化程度，采用主成分分析法分析故障影响因素，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式；
基于主成分分析结果，得到主成分变量，采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据显著性大小，筛选出显著的主成分；
基于logistic回归分析结果，根据主成分与原始故障影响因素之间的关系式将显著的主成分还原为原始故障影响因素，得到电缆老化状态评估的回归模型。
2.根据权利要求1所述的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法，其特征在于，所述电缆的相关参数包括：电缆运行时间、电缆平均负载率、是否发生过故障跳闸、是否受过机械损伤、电缆平均温度、环境平均温度、环境平均湿度、敷设方式、生产厂家。
3.根据权利要求2所述的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法，其特征在于，所述采用主成分分析故障影响因素，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式包括：将电缆的相关参数视为9个原始影响因素，通过主成分分析法，得到各主成分的累计贡献率，对影响因素进行降维处理，得到主成分变量，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式。
4.根据权利要求1所述的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估方法，其特征在于，所述采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据各主成分的显著性大小，筛选出显著的主成分，具体为：当主成分的Sig值大于或等于0.05时，认为主成分不显著；当主成分的Sig值小于0.05时，认为主成分显著。
5.一种基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，用于收集电缆的相关参数；
模型构建模块，用于根据电缆的相关参数及电缆老化程度，基于主成分分析和logistic回归构建电缆老化状态评估回归模型；
状态评估模块，用于将待评估电缆的相关参数输入电缆老化状态评估回归模型，得到回归结果，对电缆的老化状态做出评估；
其中所述模型构建模块包括：
主成分分析单元，被配置为基于预先收集的电缆的相关参数及电缆老化程度，采用主成分分析法分析故障影响因素，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式；
logistic回归单元，被配置为基于主成分分析结果，得到主成分变量，采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据显著性大小，筛选出显著的主成分；
模型建立单元，被配置为基于logistic回归分析结果，根据主成分与原始故障影响因素之间的关系式将显著的主成分还原为原始故障影响因素，得到电缆老化状态评估的回归模型。
6.根据权利要求5所述的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估装置，其特征在于，所述电缆的相关参数包括：电缆运行时间、电缆平均负载率、是否发生过故障跳闸、是否受过机械损伤、电缆平均温度、环境平均温度、环境平均湿度、敷设方式、生产厂家。
7.根据权利要求6所述的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估装置，其特征在于，所述主成分分析单元采用主成分分析故障影响因素，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式包括：将电缆的相关参数视为9个原始影响因素，通过主成分分析法，得到各主成分的累计贡献率，对影响因素进行降维处理，得到主成分变量，得到主成分与原始故障影响因素之间的关系式。
8.根据权利要求5所述的基于主成分分析和logistic回归的电缆老化状态评估装置，其特征在于，所述logistic回归单元采用logistic回归分析主成分变量，建立logistic回归模型，根据各主成分的显著性大小，筛选出显著的主成分，具体为：当主成分的Sig值大于或等于0.05时，认为主成分不显著；当主成分的Sig值小于0.05时，认为主成分显著。
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Families Citing this family (4)
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|---|---|---|---|---|
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| CN113376548B (zh) * | 2021-05-24 | 2022-07-26 | 清华大学 | 一种基于电缆老化特征提取的电缆状态监测方法及装置 |
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| CN116561393B (zh) * | 2023-06-02 | 2024-01-30 | 黑龙江省水利科学研究院 | 基于用水量因素的万元gdp用水量可视化系统及方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104316834B (zh) * | 2014-10-16 | 2017-05-03 | 南京航空航天大学 | 一种具有高精度的电缆故障在线检测定位装置 |
| CN105260863A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-01-20 | 国家电网公司 | 一种基于电力电缆故障信息的故障单影响因素分析方法 |
| EP3401828B1 (en) * | 2016-01-07 | 2020-05-06 | Sony Corporation | Information processing device, information processing system, information processing method and program |
| CN107633349A (zh) * | 2017-08-28 | 2018-01-26 | 中国西电电气股份有限公司 | 基于高压开关的故障影响因素定量分析方法 |
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- 2020-05-18 CN CN202010418100.1A patent/CN111611545B/zh active Active
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| CN111611545A (zh) | 2020-09-01 |
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