CN112673265A - 基于机器学习监测电力电缆附件的健康状态的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明描述了用于监测电网的电气设备并预测此类电气设备的可能故障事件的技术、系统和制品。在一个示例中，系统包括电气设备制品、至少一个处理器和存储装置。该电气设备制品包括一个或多个传感器，该一个或多个传感器被配置为生成指示电气设备制品的一个或多个状况的传感器数据。该存储装置包括指令，这些指令在由该至少一个处理器执行时使得所述至少一个处理器：接收该传感器数据；至少部分地基于传感器数据确定该电气设备制品的健康状态；并且响应于确定该电气设备制品的健康状态，执行操作。

Description

基于机器学习监测电力电缆附件的健康状态的方法和系统

技术领域

本公开涉及用于电力设施的电气设备(包括电力电缆和附件)的领域。

背景技术

电力电网包括在诸如地上、地下、寒冷气候、炎热气候等各种不同的位置和条件下操作的许多部件。当电网发生故障时，可能难以确定故障的原因。例如，电网可包括数百个或数千个分立部件，诸如变压器、电缆、电缆接头等，并且电网中的故障可能是由任何单个部件或部件集合中的故障引起的。此类故障的根本原因可包括人为安装错误、制造缺陷或部件上的磨损等原因。虽然更换电子部件可能很昂贵，但是仅仅是找出故障也可能是耗时且昂贵的。如果部件在使用中发生故障，则总成本可包括客户运营停机，责任、安全或监管审查，此外还有定位和更换故障部件所发生的实际成本。另外，故障部件可能对公共设施工人、人群、家庭、建筑物或其他基础设施造成安全风险。

发明内容

本公开提供了用于监测电网的电气设备并预测此类电气设备的可能性故障事件的技术。例如，描述了包括将传感器数据输出到计算系统的一个或多个传感器的各种电气设备制品。计算系统可例如实时地将一个或多个模型应用于传感器数据，以预测电气设备制品的故障事件并且/或者确定电气设备制品的健康状态，诸如预测电气设备制品的剩余寿命。此类传感器的示例包括温度传感器、局部放电传感器、烟雾传感器、气体传感器、声传感器等。

根据本公开的各方面，计算系统可实现监督训练以利用一组训练实例来训练模型，其中每个训练实例包括与已知(即，先前识别/标记的)相应故障事件相关联的传感器数据。此外，在操作中，计算系统模型可以基于新接收的传感器数据和事件数据更新所述一个或多个模型，以提供模型的闭环训练，从而在一些示例中，当将模型应用于后续传感器数据时，实现对设备制品的健康状态的更准确预测。

以此方式，当系统从在工作环境中操作的电气设备制品接收传感器数据时，系统可以更快速且更准确地识别可能影响整个电网的电力分配或者工人和/或民用安全等的潜在故障事件。通过确定电气设备的健康状态并在发生之前预测故障事件，计算系统可在故障事件发生之前主动地且先行地生成通知并且/或者改变电网的操作。

此外，描述了电网电缆附件的各种具体实施，所述电网电缆附件附连到高电压电力电缆并且包括传感器，该传感器生成指示相应电缆附件的操作特性的传感器数据。例如，电缆附件可包括位于电缆附件内的内部温度传感器和/或用于监测电缆附件外部或表面上的温度的外部温度监测器。电缆附件可以是例如被配置为电耦接和物理耦接电缆的电缆接头，并且可包括嵌入式监测装置，该嵌入式监测装置具有用于感测所感测的数据并将所感测的数据传输到远程计算系统并且/或者用于对所感测的数据应用本地分析的传感器和通信单元。

在一些示例中，一种系统包括耦接到电气设备制品的一个或多个传感器、至少一个处理器和存储装置。该一个或多个传感器被配置为生成指示电气设备制品的一个或多个状况的传感器数据。该存储装置包括指令，这些指令在由该至少一个处理器执行时使得该至少一个处理器：接收传感器数据；至少部分地基于该传感器数据确定电气设备制品的健康状态；并且响应于确定该电气设备制品的健康状态，执行操作。

在一些示例中，一种方法包括通过计算系统的至少一个处理器并且从至少一个传感器接收指示电气设备制品的一个或多个状况的传感器数据。该方法包括通过所述至少一个处理器至少部分地基于传感器数据来确定电气设备制品的健康状态。该方法还包括通过所述至少一个处理器基于电气设备制品的健康状态来执行至少一个操作。

附图和以下描述中示出了本公开的一个或多个示例的细节。根据说明书和附图以及权利要求书，本公开的其他特征、目标和优点将显而易见。

附图说明

图1是示出根据本公开的各种技术的示例性系统的框图，其中具有嵌入式传感器和通信能力的电气公共设施设备诸如电力线在许多工作环境内利用并且通过电气设备管理系统(EEMS)进行管理。

图2是示出根据本公开的各种技术的图1所示的电气设备管理系统的操作透视图的框图。

图3是根据本公开的各种技术的被配置为电耦接和物理耦接两根电缆的示例性电缆附件的概念图。

图4是示出根据本公开的各种技术的被配置为与电缆附件和EEMS通信的示例性网关的框图。

图5是根据本公开的技术的电气设备管理系统的示例性图形用户界面。

图6是示出根据本公开的各种技术的由被配置为监测电气公共设施设备的一个或多个计算装置执行的示例性操作的流程图。

图7是示出根据本公开的各种技术的由监测装置检测到并与已知故障事件相关联的示例性局部放电事件的图。

图8包括示出根据本公开的各种技术的图7中绘出的局部放电事件的其他细节的图。

图9A至图9C包括示出根据本公开的各种技术的与已知故障事件相关联的传感器数据的图。

图10是示出根据本公开的一个或多个方面的耦接两根电缆的示例性电缆附件的概念图。

图11是示出根据本公开的一个或多个方面的耦接两根电缆的示例性电缆附件的概念图。

图12是示出根据本公开的一个或多个方面的耦接到示例性电缆的示例性电缆附件的概念图。

图13是示出根据本公开的一个或多个方面的耦接到示例性电缆的示例性电缆附件的概念图。

应当理解，在不脱离本发明范围的前提下，可利用实施方案和修改其结构。图未必按照比例绘制。图中使用的相似数字指代相似的部件。然而，应当理解，在给定图中使用数字指代部件不旨在限制另一个图中用相同数字标记的部件。

具体实施方式

图1是示出示例性计算系统2的框图，该计算系统包括用于监测电力电网的电力电缆的电气设备管理系统(EEMS)6。如本文所述，EEMS 6可允许授权用户管理对电网的电气设备的检查、维护和更换，并调整电网的操作。

一般来讲，EEMS 6提供数据采集、监测、活动日志记录、数据存储、报告、预测分析和警示生成。例如，EEMS 6可包括根据本文所述的各种示例的用于预测电气设备制品的故障事件的基础分析引擎和警示系统。一般来讲，故障事件可指例如由电气设备制品(例如，电缆接头)的劣化或破损引起的电源与电力消费者之间电力输送的中断。

如下文进一步所述，EEMS 6提供一套集成的电气设备管理工具，并且实现本公开的各种技术。也就是说，EEMS 6提供用于管理一个或多个物理环境8内的电气设备(例如，电缆、接头、变压器等)的系统，所述物理环境可为城市、社区、建筑物、建筑工地或任何物理环境。本公开的技术可在系统2的各个部分内实现。

如图1的示例所示，系统2表示计算环境，其中多个物理环境8A、8B(统称为环境8)内的计算装置经由一个或多个计算机网络4与EEMS 6进行电子通信。每个物理环境8表示其中一个或多个电力线24A-24D(统称为电力线24)从电源(例如，发电厂)向一个或多个消费者(例如，企业、家庭、政府设施等)提供电力的物理环境。

在该示例中，环境8A被大体示出为具有电气设备20，而环境8B以扩展形式示出以提供更详细的示例。在图1的示例中，包括多个电气设备制品20，诸如一个或多个电力输送节点22A-22N(统称为电力输送节点22)、一个或多个电力线24、一个或多个通信集线器26A-26D(统称为通信集线器26)和一个或多个网关28。

在图1的示例中，环境8B包括无线通信集线器26和/或一个或多个网关28。一般来讲，通信集线器26和网关28作为用于中继EEMS 6与监测相应电气设备制品20(例如，电缆附件34)的监测装置33之间的通信的通信装置操作。通信集线器26和网关28可各自经由有线通信和/或无线通信通信地耦接到EEMS 6。例如，无线通信集线器26和/或网关28可包括蜂窝无线电部件(例如，GSM、CDMA、LTE等)、

无线电部件、

无线电部件、低功率广域网(LPWAN)等。又如，无线通信集线器26和/或网关28可包括有线连接，诸如网络接口卡(例如以太网卡)、光收发器或可发送和/或接收数据的任何其他类型的装置。根据一些示例，通信集线器26和/或网关28可使用电力线通信技术与其他装置通信。换句话讲，在一些示例中，网关28可通过电力线24与监测装置33通信。在一些示例中，无线通信集线器26和网关28能够在与EEMS 6失去通信的情况下缓冲数据。此外，通信集线器26和网关28可经由EEMS 6编程，使得本地警示规则可在不需要连接到云的情况下安装并执行。因此，通信集线器26和网关28可提供来自监测装置33的事件数据流的中继，并且提供用于基于事件流进行本地警示的本地计算环境。

电力输送节点22可包括用于(例如，直接从电源或经由另一个电力输送节点22间接地)接收电力的一个或多个输入线路以及用于直接地或间接地(例如，经由另一个电力输送节点22)向消费者(例如，家庭、企业等)分配电力的一个或多个输出线路。电力输送节点22可包括变压器以升高或降低电压。在一些示例中，电力输送节点22A可以是用于将电力分配到一个社区内的家庭的相对小的节点，诸如电控柜、柱式变压器或垫式变压器。又如，电力输送节点22N可以是将电力分配到其他电力输送节点(例如，配电变电站)使得所述其他电力输送节点将电力进一步分配给消费者(例如，家庭、企业等)的相对大的节点(例如，输电变电站)。

电力线24可将电力从电源(例如，发电厂)传输到电力消费者，诸如企业或家庭。电力线24可以是地下的、水下的或架空的(例如，由木杆、金属结构等)。电力线24可用于在相对高的电压下传输电力(例如，与家庭内使用的电缆相比，其可根据具体应用和地理区域传输约12伏与约240伏之间的电力)。例如，电力线24可传输高于约600伏(例如，介于约600伏和约1,000伏之间)的电力。然而，应当理解，电力线24可传输任何电压和/或频率范围内的电力。例如，线路24可传输不同的电压范围内的电力。在一些示例中，第一类型的线路24可传输大于约1,000伏的电压，诸如以在住宅或小型商业客户与电源(例如，电力设施)之间分配电力。又如，第二类型的线路24可传输约1kV和约69kV之间的电压，诸如以将电力分配到城市社区和农村社区。第三类型的线路24可传输大于约69kV的电压，诸如以向超大型消费者进行大量电力的子传输和传输以及连接。

电力线24包括电缆32和一个或多个电缆附件34A-34J。每根电缆32包括可被一个或多个绝缘层径向围绕的导体。在一些示例中，电缆32包括多个绞合导体(例如，三相或多导体电缆)。示例性电缆附件34可包括接头、可分离的连接器、接线端和连接器等。在一些示例中，电缆附件34可包括被配置为耦接(例如，电耦接和物理耦接)两根或更多根电缆32的电缆接头。例如，如图1所示，电缆附件34A将电缆32A电耦接并物理耦接到电缆32B，电缆附件34B将电缆32B电耦接并物理耦接到电缆32C，等等。在一些示例中，接线端可被配置为将电缆32耦接(例如，电耦接和物理耦接)到附加电气设备，诸如变压器、开关装置、电力变电站、企业、家庭或其他结构。例如，如图1所示，电缆附件34C将电缆32C电耦接并物理耦接到电力输送节点22A(例如，耦接到电力输送节点22A的变压器)。

系统2包括被配置为监测电气设备制品20的一个或多个状况的一个或多个电缆监测装置33A-33L(统称为监测装置33)。例如，监测装置33可被配置为监测电力输送节点22、电缆32、电缆附件34或其他类型的电气设备20的状况。监测装置33可被配置为附接或以其他方式耦接到电缆32和/或电缆附件34。在一些示例中，监测装置33可集成在另一装置诸如电缆附件34内，也可以是单独的(例如，独立的)装置。在图1的示例中，电缆附件34A、34B、34C、34D、34E、34F、34G、34H和34I分别包括监测装置33A、33B、33C、33D、33E、33F、33G、33H和33I，而监测装置33J是监测电力线24D的独立监测装置。另外，在图1的示例中，电缆附件34K不包括监测装置。

监测装置33包括传感器，该传感器生成指示一根或多根电缆32和/或电缆附件34的操作特性或电气设备的状况的传感器数据。监测装置33的传感器可包括温度传感器(例如，位于电缆附件的内部和/或外部)、局部放电传感器、电压和/或电流传感器等。在一些示例中，监测装置33A包括一个或多个温度传感器。例如，监测装置33A可包括用于监测电缆32或电缆附件34内部的温度的内部温度传感器和/或用于监测电缆32或电缆附件34外部或表面上的温度的外部温度监测器。监测装置的示例性细节在2018年9月10日提交的名称为“使用低侧电极和接地线隔离的电力电缆监测装置”(ELECTRICAL POWER CABLE MONITORINGDEVICE USING LOW SIDE ELECTRODE AND EARTH GROUND SEPARATION)的美国专利申请62/729,325中有所描述，该专利申请据此全文以引用方式并入。

监测装置33可包括用于(例如，在电缆附件34A内)检测局部放电事件的局部放电传感器。如本文所用，局部放电事件是指仅部分地桥接电缆的电极之间的间隙的电流放电(例如，这可由电缆的空隙中的气体放电引起)。用于感测局部放电事件的监测装置的另外的示例性细节在2018年9月10日提交的名称为“包括局部放电传感器的电力电缆监测装置”(ELECRICAL POWER CABLE MONITORING DEVICE INCLUDING PARTIAL DISCHARGE SENSOR)的美国专利申请62/729,363中有所描述，该专利申请据此全文以引用方式并入。监测装置33可包括被配置为测量电缆32或电缆附件34中的电压或电流的相位和/或量值的电压和/或电流传感器。

监测装置33各自包括电源或从电源接收电力。例如，监测装置33A可包括电池。又如，监测装置33A可耦接到太阳能电池、风力涡轮机或其他可再生或不可再生的电源。具有保护壳体的监测装置的示例性细节在2018年9月10日提交的名称为“电缆和电缆附件状况监测装置的支撑结构”(SUPPORT STRUCTURE FOR CABLE AND CABLE ACCESSORY CONDITIONMONITORING DEVICES)的美国专利申请62/729,320中有所描述，该专利申请据此全文以引用方式并入。

在一些示例中，监测装置33A可包括被配置为从电力线24A获取电力的电力获取装置。例如，监测装置33A的电力获取装置可经由电力线24A所承载的电力、经由电力线24A所产生的磁场或经由电力线24A、电缆附件34A或其他在耦接到电力线24A时生成热量的装置内的热量来接收电力。

一般来讲，监测装置33可通信地耦接到EEMS 6。在一些示例中，监测装置33可包括用于与EEMS 6通信(例如，经由网络4)的收发器。在一些示例中，监测装置33经由通信集线器26和/或网关28与EEMS 6通信。例如，监测装置33可经由电力线通信将数据输出至网关28和/或通信集线器26。又如，监测装置33可包括无线通信装置诸如

或RFID装置，该无线通信装置可由移动装置读取器(例如，包括读取器的车辆，以在车辆在环境8B四周行驶时与监测装置33通信)读取。监测装置33可传送指示电缆32、电缆附件34的健康状态或状况的事件数据。事件数据可包括指示由电气设备20的传感器生成的传感器数据、电气设备20的装置数据、分析数据或它们的组合的数据。例如，指示传感器数据的数据可包括由监测装置33A的一个或多个传感器生成的传感器数据的至少一部分、传感器数据的汇总、对传感器数据执行的分析的结论或结果、或它们的组合。装置数据(也称为设备数据)可包括识别数据(例如，对应于特定电气设备制品20的唯一标识符)、装置类型(例如，变压器、接头、接线端接头等)、事件时间戳、位置数据(例如，特定电气设备制品20的GPS坐标)、制造数据(例如，制造商、批号、序列号、制造日期等)、安装数据(例如，安装日期、安装人员或安装团队的身份)、消费者数据(例如，识别线路所服务的消费者的数量和/或类型、线路所服务的地址等的数据)、配电数据(例如，线路类型，诸如超高电压、高电压、中等电压等)或它们的组合。在一些示例中，事件数据包括分析数据，诸如指示电气设备是否被预测为将发生故障(例如，是否预测将发生故障事件)、电气设备的预测或估计剩余寿命、预测的置信区间等的数据。在一些示例中，监测装置33可从EEMS 6、通信集线器26、网关28和/或电缆附件34接收数据。例如，EEMS 6可将对传感器数据、固件更新或其他数据的请求传输到监测装置33。

在一些示例中，监测装置33包括被配置为通过无线网络(例如，

等)传输数据的无线收发器。例如，如图1所示，监测装置33A和33B可分别通信地耦接到无线通信集线器26A和26B。以此方式，监测装置33A和33B可经由无线通信集线器26A、26B与EEMS 6通信。在一些示例中，监测装置33A-33C可经由网关28与EEMS6通信。例如，监测装置33A可将数据传输到监测装置33B，并且监测装置33B可将数据传输到监测装置33C(例如，监测装置33中的一些或全部监测装置可形成网状网络)。监测装置33C可将数据从监测装置33A-33C传输到网关28，该网关可将数据从监测装置33A-33C转发到EEMS 6。

监测装置33可包括有线收发器。例如，监测装置33可被配置为经由电力线路通信或通过铜或光纤通信线路彼此通信，与电缆附件34、通信集线器26、网关28和/或EEMS 6通信。换句话讲，在一些示例中，监测装置33可包括被配置为通过电力线24进行通信的收发器。以此方式，电力线24可将电力从电源传输到电力消费者，以及在EEMS 6与监测装置33之间传输数据。监测装置33的附加细节参考图3进行描述。

一个或多个电气设备制品20可被配置为在本地执行分析。在一些示例中，监测装置33A可以分析由监测装置33A的传感器生成的传感器数据，以确定电缆附件34A的健康状态。监测装置33A可通过确定电缆附件34A是否被预测为将在阈值量的时间内发生故障(例如，经历故障事件)、确定估计的剩余寿命等来确定电缆附件34A的健康状态。监测装置33A可基于分析结果输出分析数据。例如，分析数据可包括指示电缆附件34A的健康状态的数据。监测装置33A可将包括分析数据的事件数据输出到EEMS 6(例如，经由通信集线器26A，经由监测装置33B和通信集线器26B，和/或经由通信集线器26B、26C和网关28)。

系统2包括计算装置16，用户18A-18N(统称为用户18)可通过该计算装置经由网络4与EEMS 6进行交互。出于举例的目的，最终用户计算装置16可以是膝上型电脑、台式计算机、移动装置诸如平板电脑、智能电话等。

用户18与EEMS 6交互以控制并且主动管理电气设备20的许多方面，诸如访问和查看事件记录、分析和报告。例如，用户18可审阅由EEMS 6采集和存储的事件数据。此外，用户18可与EEMS 6交互以执行资产跟踪并且为各件电气设备20(例如，监测装置33、电缆32和/或电缆附件34)安排维护或更换。EEMS 6可允许用户18相对于维护和/或更换规程创建并完成数字检查表并且将这些规程的任何结果从计算装置16同步到EEMS 6。

另外，如本文所述，EEMS 6集成了事件处理平台，该事件处理平台被配置为对来自监测相应电气设备制品20(例如，电缆附件34)的监测装置33的数百、数千或甚至数百万的并发事件流进行处理。EEMS 6的基础分析引擎将历史数据和模型应用于入站流以计算断言，诸如基于来自电气设备20的传感器的数据识别的异常或预测的故障事件发生。另外，EEMS 6提供实时警示和报告，以向用户18通知任何预测的事件、异常、趋势等。

EEMS 6的分析引擎可在一些示例中应用分析来识别传感器数据、环境条件、地理区域或其他因素之间的关系或相关性，并且分析对故障事件的影响。在一些示例中，EEMS 6可以确定一个或多个电缆附件34或其他电气设备的健康状态。例如，EEMS 6可基于跨电气设备20群体采集的数据来确定导致故障事件或预测会导致故障事件的情况。

在一些示例中，EEMS 6可以确定电气设备制品20是否应当维修或更换，优先处理维护(例如，维修或更换)规程，创建工作订单，指派个人或团队以执行维护程序等。根据一些示例，EEMS 6可基于分析结果推荐对电力进行重新布线或自动对电力进行重新布线。

EEMS 6可处理一个或多个实体诸如电力设施的数据。例如，EEMS 6可从单个电力设施的电气设备接收事件数据，并且可为单个电力设施提供分析和报告。又如，EEMS 6可从多个电力设施接收事件数据，并且为所述电力设施中的每个电力设施提供分析和报告。通过从多个电力设施接收数据，EEMS 6可提供更稳健的预测能力，例如，通过用比各自利用单独EEMS 6的各个电力设施更大的数据集来训练机器学习模型。

以此方式，EEMS 6通过基础分析引擎和通信系统集成了用于管理电气设备20的综合工具，以提供数据采集、监测、活动日志记录、报告和警示生成。此外，EEMS 6在系统2的各种元件之间提供由这些元件操作和利用的通信系统。用户18可访问EEMS 6以查看由EEMS 6对从监测装置33采集的数据执行的任何分析的结果。在一些示例中，EEMS 6可经由web服务器(例如，HTTP服务器)呈现基于web的界面，或者可为用户18所使用的计算装置16部署客户端应用程序。

在一些示例中，EEMS 6可提供数据库查询引擎，用于直接查询EEMS 6以例如通过仪表板、警示通知、报告等查看所采集的事件(例如，传感器)数据和分析引擎的任何结果。也就是说，用户18或在计算装置16上执行的软件可向EEMS 6提交查询并接收与查询相对应的数据以便以一个或多个报告或仪表板的形式呈现。此类仪表板可以提供关于系统2的各种见解，诸如跨环境8的基线(“常规”)操作、对任何异常环境和/或电气设备20的识别、对环境2内已经发生或预测会发生异常活动(例如，故障事件)的任何地理区域的识别等。

如下文详细地说明，EEMS 6可简化对于负责监测实体或环境的电气设备20的个体的工作流程。也就是说，本公开的技术可实现主动电气设备管理，并且允许组织相对于特定电气设备件采取预防或校正措施。

作为一个示例，EEMS 6的基础分析引擎可被配置为针对组织计算和呈现给定环境8内或跨多个环境的电气设备的度量。例如，EEMS 6可被配置为采集数据并且跨一个或多个环境8提供聚合故障度量和预测故障分析。此外，用户18可设定用于任何故障事件发生的基准，并且EEMS 6可相对于基准跟踪实际故障事件。

又如，如果存在条件的某些组合，EEMS 6可进一步触发警示，例如以加速检查或维修一个或多个电气设备制品20，诸如电缆附件34中的一个电缆附件。以该方式，EEMS 6可识别预测会发生故障的单个电气设备制品20，并且提示用户18在电气设备制品故障之前检查和/或更换制品。

虽然EEMS 6被描述为包括分析引擎，但在一些示例中，通信单元26、网关28和/或监测装置33可执行EEMS 6的一些或全部功能。例如，监测装置33A可以分析由一个或多个监测装置33的传感器(例如，从监测装置33A自身、其他监测装置或它们的组合)生成的传感器数据。监测装置33可将分析的结论、断言或结果输出(例如，经由通信单元26)至EEMS 6。类似地，网关28可从多个监测装置33接收数据，分析该数据，并且向EEMS 6和/或一个或多个监测装置33发送消息。

以此方式，EEMS可以监测来自监测装置的事件数据以确定电气设备制品的健康状态并且/或者预测电气设备制品是否将发生故障。通过确定健康状态或预测电气设备制品是否将发生故障，EEMS可使得电力设施能够更有效地确定发生故障或可能发生故障的位置，并且管理或优先处理电气设备的维修或更换，这可防止或减少电网中的故障事件。

图2是提供EEMS 6的操作透视图的框图，该EEMS在作为基于云的平台托管时能够支持各自具有多个电气设备制品20的多个不同的环境8。在图2的示例中，EEMS 6的部件根据实现本公开的技术的多个逻辑层进行布置。每个层可由包括硬件、软件或硬件和软件的组合的一个或多个模块实现。

在图2中，监测装置33(直接或通信集线器26和/或网关28)以及计算装置60作为客户端63操作，该客户端经由接口层64与EEMS 6进行通信。计算装置60通常执行客户端软件应用程序，诸如桌面应用程序、移动应用程序和web应用程序。计算装置60可表示图1的计算装置16中的任一个计算装置。计算装置60的示例可包括但不限于便携式或移动计算装置(例如，智能电话、可穿戴计算装置、平板电脑)、膝上型计算机、台式计算机、智能电视平台和服务器等等。

如本公开中进一步所述，监测装置33(直接或经由通信集线器26和/或网关28)与EEMS 6进行通信，以提供从嵌入式传感器和其他监测电路采集的数据流，并且从EEMS 6接收警示、配置数据和其他通信。在计算装置60上执行的客户端应用程序可与EEMS 6进行通信，以发送和接收由服务68A-68H(统称为服务68)检索、存储、生成和/或以其他方式处理的数据。例如，客户端应用程序可请求和编辑事件数据，该事件数据包括存储在EEMS 6处和/或由该EEMS管理的分析数据。在一些示例中，客户端应用程序可请求和显示聚合事件数据，该聚合事件数据汇总或以其他方式聚合故障事件的众多单个实例以及从监测装置33采集和/或由EEMS 6生成的对应数据。客户端应用程序可与EEMS 6交互以查询关于过去和预测的故障事件的分析数据。在一些示例中，客户端应用程序可输出从EEMS 6接收的(例如，显示)数据，以使此类数据对客户端63的用户可视化。如下文进一步说明和描述，EEMS 6可提供数据至客户端应用程序，客户端应用程序输出该数据用于显示在用户界面中。

在计算装置60上执行的客户端应用程序可被实现用于不同平台，但是包括类似或相同的功能。例如，客户端应用程序可以是被编译为在桌面操作系统上运行的桌面应用程序，或者可以是被编译为在移动操作系统上运行的移动应用程序。又如，客户端应用程序可以是web应用程序，诸如显示从EEMS 6接收的web页面的web浏览器。在web应用程序的示例中，EEMS6可接收来自web应用程序(例如，web浏览器)的请求，处理请求并将一个或多个响应发送回web应用程序。以此方式，web页面的收集、客户端处理的web应用程序以及由EEMS6执行的服务器端处理共同提供执行本公开的技术的功能。以此方式，客户端应用程序根据本公开的技术使用EEMS 6的各种服务，并且这些应用程序可在各种不同的计算环境(例如，桌面操作系统、移动操作系统或web浏览器的嵌入式电路或处理器等等)内操作。

如图2所示，EEMS 6包括接口层64，该接口层表示由EEMS 6呈现和支持的应用程序编程接口(API)或协议接口集。接口层64最初从客户端63中的任一个客户端接收消息，以便在EEMS 6处进一步处理。因此，接口层64可提供在客户端63上执行的客户端应用程序可用的一个或多个接口。在一些示例中，接口可以是通过网络进入的应用程序编程接口(API)。接口层64可用一个或多个web服务器实现。一个或多个web服务器可接收传入请求，将来自请求的数据处理和/或转发到服务68，并且基于从服务68接收的数据，来向初始发送请求的客户端应用程序提供一个或多个响应。在一些示例中，实现接口层64的该一个或多个web服务器可包括运行环境以部署提供该一个或多个接口的程序逻辑。如下文进一步所述，每个服务可提供能够经由接口层64访问的一组一个或多个接口。

在一些示例中，接口层64可提供使用HTTP方法与服务交互和操纵EEMS 6的资源的代表性状态传输(RESTful)接口。在此类示例中，服务68可生成JavaScript ObjectNotation(JSON)消息，接口层64将该JSON消息发送回提交初始请求的客户端应用程序。在一些示例中，接口层64提供使用简单对象访问协议(SOAP)的web服务来处理来自客户端应用程序的请求。在其他示例中，接口层64可使用远程程序调用(RPC)来处理来自客户端63的请求。在从客户端应用程序接收到使用一个或多个服务68的请求时，接口层64将数据发送到包括服务68的应用层66。

EEMS 6的数据层72表示数据储存库，该数据储存库使用一个或多个数据储存库74为EEMS 6中的数据提供持久性。数据储存库通常可以是存储和/或管理数据的任何数据结构或软件。数据储存库的示例包括但不限于关系数据库、多维数据库、地图和散列表，仅举几个例子。可使用关系数据库管理系统(RDBMS)软件来实现数据层72以管理数据储存库74中的数据。RDBMS软件可管理一个或多个数据储存库74，使用结构化查询语言(SQL)可访问该一个或多个数据储存库。一个或多个数据库中的数据可使用RDBMS软件来存储、检索和修改。在一些示例中，可使用对象数据库管理系统(ODBMS)、在线分析处理(OLAP)数据库或其他合适的数据管理系统来实现数据层72。

数据储存库74的电气设备数据74A可包括对应于多个电气设备制品诸如电缆附件34的数据。在一些示例中，电气设备数据74A可包括装置或设备数据、制造数据、安装数据、消费者数据、配电数据等。例如，对于电缆附件34中的每个电缆附件，电气设备数据74A可包括识别制造日期、安装日期、位置(例如，GPS坐标、街道地址等)、安装电缆附件的实体、唯一标识符(例如，序列号)、电缆附件的类型等的数据。例如，在将图1的电缆32A和32B与电缆附件34A接合之前，安装者可扫描(例如，使用计算装置16之一，诸如移动电话)电缆附件34A上的条形码，该条形码包括表示唯一标识符、制造日期等的装置数据，并且可将装置数据上传到EEMS 6。在一些情况下，移动装置可将数据诸如作为安装日期的当前日期和GPS坐标附加到装置数据，并且可将装置数据发送至EEMS 6，使得EEMS 6可将用于电缆附件34A的装置数据存储在电气设备数据74A中。

如图2所示，EEMS 6还包括应用层66，该应用层表示用于实现EEMS 6的大部分基础操作的服务68的集合。应用层66接收从客户端装置63接收的请求中所包括的数据，并且根据由这些请求调用的服务68中的一者或多者来进一步处理该数据。应用层66可被实现为在一个或多个应用服务器(例如，物理或虚拟机)上执行的一个或多个离散软件服务。也就是说，应用服务器提供用于执行服务68的运行环境。在一些示例中，如上所述的功能接口层64和应用层66的功能可在同一服务器处实现。

作为一个示例，应用层66可包括彼此通信(例如，经由逻辑服务总线70)的一个或多个单独的软件服务68(例如，过程)。服务总线70通常表示诸如通过发布/订阅通信模型允许不同的服务将消息发送到其他服务的逻辑互连或一组接口。例如，服务68中的每个服务可基于针对相应服务设定的标准来订阅具体类型的消息。当服务发布服务总线70上特定类型的消息时，订阅该类型消息的其他服务将接收消息。以此方式，服务68中的每者可彼此传达数据。又如，服务68可使用套接字或其他通信机制以点对点的方式通信。

如图2所示，服务68中的每个服务在EEMS 6内以模块化形式实现。虽然针对每个服务被示出为单独的模块，但是在一些示例中，两个或更多个服务的功能性可组合到单个模块或部件中。服务68中的每个服务可以软件、硬件或硬件和软件的组合来实现。此外，服务68可被实现为独立的装置、单独的虚拟机或容器、进程、线程或通常用于在一个或多个物理处理器上执行的软件指令。在一些示例中，服务68中的一个或多个可各自提供通过接口层64暴露的一个或多个接口。因此，计算装置60的客户端应用程序可调用服务68中的一个或多个的一个或多个接口来执行本公开的技术。

根据本公开的技术，服务68可包括事件处理平台，该事件处理平台包括事件端点前端68A、事件选择器68B和事件处理器68C。事件端点前端68A作为用于接收通信并将通信发送到监测装置33(例如，直接地或经由通信集线器26和/或网关28)的前端接口操作。换句话讲，事件端点前端68A作为部署在图1的环境8内的监测装置33的前线接口操作。在一些情况下，事件端点前端68A可被实现为衍生的多个任务或作业，以从监测装置33(例如，集成在电缆附件34内)接收携带由监测装置33的传感器感测和捕获的数据的事件流69的各个入站通信。例如当接收事件流69时，事件端点前端68A可衍生使入站通信(称为一个事件)快速入队和关闭通信会话的任务，从而提供高速处理和可缩放性。每个传入通信可例如携带着表示所感测的状况、运动、温度、操作或其他数据(通常称为多个事件)的最近捕获的数据。在事件端点前端68A与电缆附件34之间交换的通信可以是实时的或伪实时的，这取决于通信延迟和连续性。

事件选择器68B对经由前端68A从监测装置33、通信集线器26和/或网关28接收的事件流69进行操作，并且基于规则或分类来确定与传入事件相关联的优先级。基于优先级，事件选择器68B将这些事件入队以便由事件处理器68C或高优先级(HP)事件处理器68D进行后续处理。另外的计算资源和对象可专用于HP事件处理器68D，以便确保对关键事件的响应，这些关键事件诸如电缆附件34的实际故障或预测的即将发生的故障。响应于处理高优先级事件，HP事件处理器68D可立即调用通知服务68E以生成警示、指令、警告或其他类似消息，以便输出到监测装置33或计算装置60的用户18。未被分类为高优先级的事件由事件处理器68C消耗并处理。

一般来讲，事件处理器68C或高优先级(HP)事件处理器68D对传入事件流进行操作以更新数据储存库74内的事件数据74B。一般来讲，事件数据74B包括指示从监测装置33(例如，与电缆附件34集成)获得的传感器数据、图1的电气设备20的装置数据、分析数据或它们的组合的数据。例如，在一些情况下，事件数据74B可包括从监测装置33的传感器获得的整个数据样本流。在其他情况下，事件数据74B可包括此类数据的例如与特定时间段相关联的子集。又如，事件数据74B可包括指示由监测装置33、通信集线器26和/或网关28中的一者或多者执行的传感器数据分析的结果的分析数据。

事件处理器68C、68D可创建、读取、更新和删除存储在事件数据74B中的事件数据。事件数据可作为包括数据的名称/值对的结构诸如以行/列格式指定的数据表存储在相应数据库记录中。例如，列的名称可以是“附件ID”，并且值可以是对应于图1的特定电气设备制品20的唯一标识号(例如，唯一标识符)。事件记录可包括诸如但不限于以下的数据：设备标识、数据采集时间戳和指示一个或多个感测的参数的数据。

事件选择器68B可将传入事件流引导到流分析服务68F，该流分析服务被配置为执行对传入事件流的深度处理以执行实时分析。流分析服务68F可例如被配置为在接收到事件数据74B时实时处理事件数据74B的多个流，并且将所述事件数据的多个流与历史数据和模型74C进行比较。以此方式，流分析服务68F可被配置为检测异常、变换传入事件数据值或在预测可能的故障事件(例如，电气设备制品20的故障)时触发警示。历史数据和模型74C可包括例如被配置为预测是否将发生故障事件、一个或多个电气设备制品20的预期剩余寿命和/或优先处理电气设备制品的维护(例如，维修或更换)的一个或多个经训练的模型。此外，流分析服务68F可生成输出以传送至电缆附件34(例如，经由通知服务68E)或计算装置60(例如，经由通知服务68G或记录管理和报告服务68G)。

以此方式，分析服务68F处理来自环境8内的监测装置33的入站事件流(可能是数百或数千个事件流)，以应用历史数据和模型74C，从而基于监测装置33的传感器感测到的条件计算断言，诸如识别的异常或即将发生的故障事件的预测发生。流分析服务68F可通过服务总线70将断言发布到通知服务68F并且/或者记录管理以便输出到客户端63中的任一个客户端。

以此方式，分析服务68F可被配置为主动电气设备管理系统，该主动电气设备管理系统预测故障事件(例如，可能即将发生的故障或可能在阈值量的时间内发生的故障)并提供实时警示和报告。此外，分析服务68F可以是决策支持系统，该决策支持系统提供用于处理事件数据的入站流的技术以生成对于设施、工人和其他远程用户的电气设备20的统计、结论和/或建议形式的断言。例如，分析服务68F可应用历史数据和模型74C来确定一个或多个电气设备制品20(例如，电缆附件34)的故障概率，优先处理电气设备制品的维修和/或更换等。因此，分析服务68F可维护或以其他方式使用提供风险度量以预测故障事件的一个或多个模型。

在一些示例中，分析服务68F可基于由EEMS 6存储的处理数据生成用户界面，以向客户端63中的任一个客户端提供可操作的数据。例如，分析服务68F可生成仪表板、警告通知、报告等以用于在客户端63中任一个处输出。此类数据可提供关于跨环境8或电气设备20(例如，电缆附件34)的基线(“常规”)操作、可能导致环境8内电网的至少一部分发生故障的电气设备20的任何异常特性的识别等的各种见解。

如上文所述，根据本公开的各方面，EEMS 6可应用分析以预测故障事件的可能性。虽然可使用其他技术，但在一个示例性具体实施中，分析服务68F在对事件流进行操作时利用机器学习以便执行实时分析。也就是说，分析服务68F可包括通过将机器学习应用于训练事件流数据和已知故障事件以检测模式而生成的可执行代码。可执行代码可采用软件指令或规则集的形式，并且通常被称为模型，该模型随后可应用于事件流69，用于检测类似的模式并且预测即将发生的事件。例如，分析服务68F可以确定相应设备制品20(例如，电缆附件34A)的状况或健康状态(例如，预测的剩余寿命)，或者预测相应的电气设备制品20是否/何时将经历故障事件。也就是说，EEMS 6可基于将历史数据和模型74C应用于从电气设备20接收的事件数据来确定故障事件的可能性或概率。例如，EEMS 6可将历史数据和模型74C应用于来自监测装置33的事件数据，以便基于传感器数据、环境条件和/或对应于由监测装置33监测的电气设备20的其他事件数据来计算断言，诸如异常或即将发生的故障事件的预测发生。

EEMS 6可应用分析以识别来自监测电气设备20的监测装置33的传感器的感测数据、电气设备20所在的环境的环境条件、电气设备20所在的地理区域、电气设备20的类型、电气设备的制造商和/或安装者等等之间的关系或相关性。EEMS 6可基于跨电气设备20的群体采集的数据来确定可能在某个环境或地理区域内导致或预测会导致异常高的故障事件发生的条件。EEMS 6可基于对事件数据的分析来生成警示数据并且将警示数据传输到计算装置16和/或监测装置33。因此，根据本公开的各方面，EEMS 6可以确定监测装置33的事件数据、生成状态指示、确定性能分析，并且/或者基于故障事件的可能性来执行预期/占先动作(例如，安排维护或更换)。

在一些示例中，分析服务68F可针对不同的环境、地理区域、电气设备的类型或它们的组合生成单独的模型。分析服务68F可基于从监测装置33接收的事件数据来更新模型。例如，分析服务68F可基于从监测装置33接收的事件数据来针对特定地理区域、特定类型的电气设备、特定环境或它们的组合更新模型。另选地或除此之外，分析服务68F可将所生成的代码和/或机器学习模型的全部或部分传送到监测装置33、通信集线器26和/或网关28以在其上执行，以便近实时地提供本地警示。

可用于生成模型74C的示例性机器学习技术可包括各种学习方式诸如监督学习、无监督学习和半监督学习。算法的示例性类型包括贝叶斯算法、聚类算法、决策树算法、正则化算法、回归算法、基于实例的算法、人工神经网络算法、深度学习算法、降维算法等。具体算法的各种示例包括贝叶斯线性回归、提升决策树回归和神经网络回归、反向传播神经网络、Apriori算法、K均值聚类、k-最近邻(kNN)、学习矢量量化(LVQ)、自我-组织地图(SOM)、局部加权学习(LWL)、岭回归、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、弹性网络和最小角度回归(LARS)、主成分分析(PCA)和主成分回归(PCR)。

EEMS 6最初可基于事件数据的训练集并且在一些示例中基于对应故障事件的数据来训练模型74C。作为进一步的示例性描述，EEMS 6可选择包括一组训练实例的训练集，每个训练实例包括事件数据与故障事件之间的关联。对于训练集中的每个训练实例，EEMS6可基于训练实例的特定事件数据和特定故障事件来修改一个或多个模型74C，从而响应于应用于模型74C的后续事件数据，改变模型所预测的特定故障事件的可能性。在一些示例中，训练实例可基于在EEMS 6管理一个或多个电气设备制品和/或工作环境的数据时生成的实时或周期性数据。因此，该组训练实例中的一个或多个训练实例可在EEMS 6执行与检测或预测电气设备制品20的故障事件相关的操作之后通过使用一个或多个电气设备制品20生成。

通过基于训练集来训练模型，分析服务68F可以将模型应用于事件数据，并针对对应于与特定特征集更相似的训练特征集的故障事件生成较高概率或分数。以相同的方式，分析服务68F可将模型应用于事件数据，并针对对应于与特定特征集不太相似的训练特征集的故障事件生成较低概率或分数。因此，分析服务68F可训练一个或多个模型74C，从监测相应电气设备制品20的一个或多个监测装置33接收事件数据，并且基于所接收的事件数据矢量输出指示故障事件的可能性的一个或多个概率或分数。

在一些示例中，分析服务68F可基于由监测装置33的传感器生成的传感器数据来训练一个或多个模型74C。例如，分析服务68F可基于训练数据确定温度预测即将发生的故障。例如，电弧放电、局部放电、连接器电阻增加、跟踪和其他过程可引起温度升高，从而导致故障事件。又如，分析服务68F可基于训练数据确定声发射(例如，电弧放电、局部放电和气体释放)与故障事件相关。又如，分析服务68F可以确定电磁发射(例如，由局部放电和电弧放电产生)和/或线上的电流和/或电压也可提供故障事件的指示。又如，分析服务68F可基于训练数据确定单独的温度并不指示故障，除非损坏进展到接近完全故障(例如，因为高温可能是由于高电流引起的)。相反，分析服务68F基于训练数据确定电气设备20的预期寿命和故障至少部分地基于电缆32的线电流和电缆附件34的温度。在一些示例中，分析服务68F可基于直流测量(例如，通过电缆附件34的电力获取线圈、感应通信线圈或单独的感应线圈)来确定电缆32的线电流与电缆附件34的温度之间的关系。又如，分析服务68F可基于训练数据确定电缆(例如，电缆32A)的温度与电缆直接耦接的对应电缆附件(例如，附件34A)的温度之差指示电缆附件34A的损坏、电缆附件34A的寿命和/或电缆附件34A是否或何时被预测会经历故障事件。

在一些示例中，分析服务68F基于具有类似特性(例如，相同类型)的电气设备制品20和/或工作环境的故障事件来训练一个或多个模型74C。在一些示例中，“相同类型”可以是指完全相同但是分开的电气设备制品实例。在其他示例中，“相同类型”可以不是指完全相同的电气设备实例。例如，虽然不相同，但是相同类型可以指相同级别或类别的电气设备中的电气设备制品、相同模型的电气设备、或者相同组的一个或多个共享功能或物理特性等等。类似地，相同类型的环境可以是指完全相同但是分开的工作环境类型的实例。在其他示例中，虽然不相同，但是相同类型可以指相同级别或类别的环境中的环境，诸如“地下电缆”、“水下电缆”、美国的特定州、气候等。

在一些示例中，分析服务68F可至少部分地基于将模型74C应用于事件数据69(诸如由监测电气设备制品20的监测装置33生成的传感器数据)来预测故障事件。例如，分析服务68F可将一个或多个模型74C应用于指示温度、声发射、电磁发射、电流、电压或它们的任何组合的传感器数据，以确定电气设备20的健康状态(例如，预测的剩余寿命)并且/或者预测电气设备20的故障事件。在一些示例中，分析服务68F可基于来自多个传感器的数据训练模型74C，并且可将一个或多个模型74C应用于来自多个不同传感器的传感器数据，以更准确地预测给定电气设备制品的健康状态以及电气设备制品20是否或何时将发生故障。

分析服务68F可将一个或多个模型74C应用于传感器数据和其他事件数据，以确定电气设备制品20的健康状态和/或电气设备制品是否或何时将发生故障。在一些示例中，分析服务68F可将一个或多个模型74C应用于传感器数据和装置数据以预测健康状态和/或故障事件。例如，分析服务68F可基于传感器数据和电缆附件34A的类型来预测电缆附件34A是否将发生故障。例如，分析服务68F可以确定第一类型的电缆附件(例如，经由“热收缩”执行的接头)具有与第二类型的电缆附件(例如，经由“冷收缩”执行的接头)不同的故障模式。又如，分析服务68F可以确定由一个安装者安装或安装在一个地理位置中的电缆附件34具有与通过不同安装者或地理位置安装的电缆附件34不同的故障模式。

根据本公开的各方面，EEMS 6可基于事件数据安排电气设备20的维护(例如，维修或更换)操作。例如，分析服务68F可预测电缆附件34A的剩余寿命，确定电缆附件34A的预测剩余寿命小于阈值寿命，并且基于此类数据安排电缆附件34A的更换操作。又如，分析服务68F可例如基于预测的剩余寿命、预测的置信度、各种电气设备制品的重要性(例如，每个制品所服务的客户的数量)等来对多个电气设备制品的维护操作进行排序。在一些示例中，分析服务68F可基于一个或多个模型74C自动订购更换电气设备20。

除此之外或另选地，根据本公开的各方面，来自监测装置33的事件数据可用于确定警示和/或主动控制电气设备20的操作。例如，EEMS 6可响应于沿着特定线(例如，图1的24A)预测电气设备的即将发生的故障而对电力进行重新配置或重新布线以通过另一电线(例如，图1的24B)传输电力。又如，分析服务68F可响应于确定电气设备20的健康状态或预测故障事件而输出通知(例如，输出到计算装置16)。例如，分析服务68F可经由通知服务68E向一个或多个计算装置16输出通知。

同样，EEMS 6可基于将事件数据应用于模型74C来确定上述性能特性和/或生成警示数据。然而，虽然相对于EEMS 6描述了这些确定，但是如本文更详细所述，一个或多个其他计算装置诸如电缆附件34、通信集线器26和/或网关28可被配置为执行此类功能的全部或其子集。

记录管理和报告服务68G处理并且响应经由接口层64从计算装置60接收的消息和查询。例如，记录管理和报告服务68G可从客户端计算装置接收对与各个电气设备制品20、电气设备制品组(例如，制品类型)、环境8的地理区域或整个环境8相关的事件数据的请求。作为响应，记录管理和报告服务68G基于请求来访问事件数据。在检索事件数据时，记录管理和报告服务68G构建对初始地请求数据的客户端应用程序的输出响应。在一些示例中，数据可包括在文档中，诸如HTML文档，或者数据可以JSON格式进行编码，或由在请求客户端计算装置上执行的仪表板应用程序呈现。例如，如本公开中进一步所描述，附图中描绘了包括事件数据的示例性用户界面。

作为附加示例，记录管理和报告服务68G可接收针对发现、分析和关联事件数据(例如，监测相应电气设备制品20的一个或多个监测装置33的事件数据)的请求。例如，记录管理和报告服务68G可在历史时间帧内从客户端应用程序接收针对事件数据74B的查询请求，诸如用户可在一段时间内查看事件数据和/或计算装置可在一段时间内分析事件数据。

在示例性具体实施中，服务68还可包括安全服务68H，该安全服务使用EEMS 6对用户和请求进行认证和授权。具体地，安全服务68H可接收来自客户端应用程序和/或其他服务68的认证请求，以进入数据层72中的数据并且/或者执行应用层66中的处理。认证请求可包括凭据诸如用户名和密码。安全服务68H可查询安全数据74E以确定用户名和密码组合是否有效。安全数据74E可包括为授权凭证、策略和用于控制对EEMS 6的访问的任何其他数据的形式的安全数据。如上所述，安全数据74E可包括授权凭据，诸如EEMS 6的授权用户的有效用户名和密码的组合。其他凭据可包括允许访问EEMS 6的装置标识符或装置配置文件。

安全服务68H可针对在EEMS 6处执行的操作提供审计和日志记录功能性。例如，安全服务68H可记录由服务68执行的操作和/或数据层72中由服务68进入的数据。安全服务68H可将审计数据诸如记录的操作、访问的数据和规则处理结果存储在审计数据74D中。在一些示例中，响应于满足一个或多个规则，安全服务68H可生成事件。安全服务68H可将指示这些事件的数据存储在审计数据74D中。

一般来讲，虽然本文所述的某些技术或功能由某些部件(例如，EEMS 6或监测装置33)执行，但是应当理解，本公开的技术不受这种方式限制。也就是说，本文所述的某些技术可由所描述系统的部件中的一个或多个来执行。例如，在一些情况下，监测装置33可具有相对有限的传感器组和/或处理能力。在此类情况下，网关28和/或EEMS 6可负责处理事件数据、确定故障事件的可能性等中的大部分或全部。在其他示例中，监测装置33、通信集线器26和/或网关28可具有另外的传感器、另外的处理能力和/或另外的存储器，从而允许此类装置执行另外的技术。有关哪些部件负责执行技术的确定可基于例如处理成本、财务成本、功率消耗等。

图3是根据本公开的各种技术的被配置为电耦接和物理耦接两根电缆350A和350B(统称为电缆350)的电缆附件340的概念图。电缆附件340可以电耦接和物理耦接电缆350A和电缆350B。电缆附件340可以是图1的电缆附件34的示例，并且电缆350A、350B可以是图1的电缆350的示例。

在图3的示例中，电缆350A包括多个同心(例如，圆柱形)层，诸如中心导体352、导体屏蔽件354、绝缘件356、绝缘屏蔽件358、防护件360(也称为护层360)和护套362。然而，在一些示例中，电缆350可包括更多或更少的层。电缆350B可包括类似的多个层。应当理解，电缆350的层未必按比例绘制。电缆350可被配置用于AC和/或DC电力传输。

电缆350可以传输11kV、33kV、66kV、360kV等等的电压。在一些情况下，在电源与变电站之间传输电力的电缆350可传输360kV或更大的电压，这可被认为是“输电级电压”。在一些示例中，电缆350传输介于33kV和360kV之间诸如66kV或33kV的电压，这可被认为是“次输电级电压”，并且可将电力从电源提供给最终用户或客户(例如，利用相对大量电力的客户)。又如，在配电变电站与配电变压器之间传输电力的电缆350可以传输小于33kV的电压，这可以被认为是“配电级电压”。电缆350还可在配电变电站或配电变压器(例如，垫式变压器或柱式变压器)与最终用户或消费者(例如，家庭和企业)之间传输电力，并且可以传输介于360伏和240伏之间的电压，在此类电压下，电缆350可被称为“二次配电线路”。

中心导体352包含导电材料，诸如铜或铝。在一些示例中，中心导体352包括单个实心导体或多个绞合导体。中心导体352的直径或厚度基于电缆350被设计用于传输或传导的电流。换句话讲，中心导体352的横截面基于电缆350被设计用于传输的电流。例如，中心导体352可被配置为传输1,000安培或更大的电流。

导体屏蔽件354可包含半导电聚合物，诸如负载炭黑的聚合物。半导电聚合物可具有在约5Ω-cm至约100Ω-cm范围内的体电阻率。导体屏蔽件354可物理耦接和电耦接到中心导体352。在图3的示例中，导体屏蔽件354设置在中心导体352与绝缘件356之间。导体屏蔽件354可提供围绕中心导体352外部的连续导电表面，这可减少或消除否则可能由中心导体352形成的火花。

在一些示例中，绝缘件356包含聚乙烯，诸如交联聚乙烯(其可缩写为PEX、XPE或XLPE)或乙丙橡胶(其可缩写为EPR)。绝缘件356的直径或厚度基于电缆350被设计用于传输或传导的电压。

绝缘屏蔽件358可包含类似于导体屏蔽件354的半导电聚合物。在图3的示例中，绝缘屏蔽件358设置在绝缘件356与防护件360之间。绝缘屏蔽件358可耦接到绝缘件356。在一些示例中，绝缘屏蔽件358电耦接到防护件360。

防护件360可包含导电材料，诸如金属箔或膜或导线。在一些示例中，防护件360可被称为“接地导体”。

如图3所示，护套362(也称为“外皮”)是电缆350的外层。护套362可为塑料或橡胶聚合物，诸如聚氯乙烯(PVC)、聚乙烯(PE)或乙烯丙烯二烯单体(EPDM)。

电缆350可包括附加层，诸如放置在导体股线(例如，股线填充物)内或电缆350内的各个层之间的可溶胀或阻水材料。

根据本公开的各方面，电缆附件340包括被配置为监测电缆附件340、电缆和/或电气设备(例如，附件340附近的设备)的健康状态的监测装置300。监测装置300可以是图1的监测装置33的示例。在一些示例中，监测装置300包括至少一个处理器302、通信单元304、电源306、一个或多个传感器308和存储装置310。图3示出了电缆附件340的一个示例。电缆附件340的许多其他示例可在其他实例中使用，并且可包括示例性电缆附件340中所包括的部件的子集，或者可包括图3中的示例性电缆附件340中未示出的附加部件。

电缆附件340包括一个或多个电源306以向电缆附件340中所示的部件提供电力。在一些示例中，电源306包括用于提供电力的主电源以及用于在主电源不可用时(例如，故障或以其他方式不提供电力)提供电力的辅助备用电源。在一些示例中，电源306包括电池，诸如锂离子电池。又如，电源306可包括被配置为从外部源获取电力的电力获取装置或电路。电源306可包括被配置为从电缆350获取电力的电力获取电路。例如，当电流流过电缆302时，电缆302产生磁场。电源306可包括基于磁场生成电流的电路，使得由电源306生成的电流可为监测装置300提供电力。在一些示例中，电源306可包括压电式电力获取装置、热电式电力获取装置、光伏式获取装置或任何其他电力获取装置。

一个或多个处理器302可实现电缆附件340内的功能性和/或执行其内的指令。例如，处理器302可接收并执行由存储装置310存储的指令。由处理器302执行的这些指令可使得电缆附件340在程序执行期间在存储装置310内存储和/或修改信息。处理器302可执行部件分析引擎318的指令，以根据本公开的技术执行一个或多个操作。也就是说，分析引擎318可由处理器302操作以执行本文所述的各种功能。

电缆附件340的一个或多个通信单元304可通过传输和/或接收数据与外部装置进行通信。例如，电缆附件340可使用通信单元304在无线电网络诸如蜂窝无线电网络上传输和/或接收无线电信号。通信单元304的示例包括网络接口卡(例如，以太网卡)、光收发器、射频收发器、GPS接收器或可发送和/或接收信息的任何其他类型的装置。通信单元304的其他示例可包括

GPS、蜂窝(例如，3G、4G)、LPWAN和

无线电部件。又如，通信单元304可通过经由有线通信传输和/或接收数据来与外部装置进行通信。

通信单元304可被配置为使用电力线通信(PLC)技术经由电缆350发送和接收数据。通信单元304可通过窄带频率(例如，大约500kHz或更低)或宽带频率(例如，大约1MHz或更高)实现电力线通信。与利用电感耦接(其安装可能昂贵、笨重且具有挑战性)相比，通信单元304可包括电容耦接电路以将数据注入电缆350中并从该电缆提取数据。

监测装置300包括一个或多个传感器308，所述一个或多个传感器被配置为生成指示电缆附件340的一个或多个状况的传感器数据。传感器308的示例包括温度传感器(例如，位于电缆附件的内部和/或外部)、局部放电传感器、电压和/或电流传感器等。传感器308可附接在电缆附件340之上、内部或附近。在一些示例中，传感器308包括一个或多个温度传感器，诸如用于监测电缆附件340内部的温度的内部温度传感器和/或用于监测电缆附件34外部或表面上的温度的外部温度监测器。传感器308可包括用于检测电缆附件340内的局部放电的局部放电传感器。又如，传感器308可包括被配置为测量电缆附件340中的电压或电流的相位和/或量值的电压和/或电流传感器。

一个或多个存储装置310可存储信息以供处理器302处理。在一些示例中，存储装置310是临时存储器，这意味着存储装置310的主要目的不是长期存储。存储装置310可被配置用于作为易失性存储器进行信息的短期存储，并且因此在停用的情况下不保留所存储的内容。易失性存储器的示例包括随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)以及本领域已知的其他形式的易失性存储器。

在一些示例中，存储装置310还可包括一种或多种计算机可读存储介质。存储装置310可被配置为存储比易失性存储器更大量的信息。存储装置310还可被配置用于作为非易失性存储空间进行信息的长期存储，并且在激活/关闭循环之后保留信息。非易失性存储器的示例包括闪存存储器或者电可编程存储器(EPROM)或电可擦可编程存储器(EEPROM)的形式。存储装置830可存储与部件诸如分析引擎318相关联的程序指令和/或数据。

在图3的示例中，存储装置310包括电气设备数据储存库312、事件数据储存库314、模型储存库316和分析引擎318。数据储存库312、314和316可包括关系数据库、多维数据库、地图和散列表或存储数据的任何数据结构。在一些示例中，电气设备数据储存库312可类似于图2的电气设备数据储存库74A，并且可包含类似于该电气设备数据储存库的数据。同样，事件数据储存库314可类似于如图2所述的事件数据74B，并且可包含类似于该事件数据的数据。

根据本公开的各方面，分析引擎318可由一个或多个处理器302操作以基于由传感器308生成的传感器数据来执行一个或多个动作。分析引擎318可类似于图2的流分析引擎68F，并且可包括该流分析引擎的功能的全部或子集。

在一些示例中，分析引擎318可至少部分地基于由传感器308中的一个或多个传感器生成的传感器数据来确定电缆附件340的健康状态。例如，分析引擎318可将一个或多个规则(例如，存储在模型储存库316内)应用于由传感器308中的一个或多个传感器生成的传感器数据，以确定电缆附件340的健康状态。可例如经由机器学习对规则进行预编程或学习。根据一些示例，模型数据存储装置316包含至少部分地基于从多个电缆附件34收集的事件数据和已知故障事件来训练的规则。在此类示例中，分析引擎318可基于事件数据储存库314内的事件数据来训练模型储存库316中的一个或多个模型。又如，监测装置300可从图1和图2的EESR6接收表示一个或多个模型的数据，并且可将模型存储在模型储存库316中。

分析引擎318可通过至少部分地基于规则和传感器数据预测电缆附件340是否将在预定量的时间内经历故障事件来确定电缆附件340的健康状态。例如，分析引擎318可通过将模型储存库316中的一个或多个模型应用于传感器数据来预测电缆附件340是否将在预定量的时间内发生故障。作为一个示例，分析引擎318可以将模型储存库316中的模型应用于存储在事件数据储存库314中的传感器数据。例如，分析引擎318可从温度传感器接收指示电缆附件340内的温度的温度数据，并且将模型储存库316中的模型应用于该温度数据。分析引擎318可基于温度数据和模型储存库316中的模型来确定温度在正常温度范围内，使得分析引擎318可确定电缆附件340的健康状态是标称的或正常的。又如，分析引擎318可将模型储存库316中的模型应用于来自温度传感器308的温度数据和来自电流传感器308的电流数据。例如，单独的温度可能不指示电缆附件34的故障，因为温度可能随着电流增大而升高。然而，温度和电流可指示潜在的电缆附件故障，例如，如果测量的温度相对较高，即使当电缆350承载相对较小的电流时也是如此。因此，在一些示例中，分析引擎308可以将模型储存库316中的模型应用于温度数据和电流数据，以确定电缆附件340的健康状态。

在一些示例中，分析引擎318将模型储存库316中的模型应用于事件数据储存库314和其他数据，诸如电气设备数据储存库312内的数据。例如，分析引擎318可将模型储存库316中的一个或多个模型应用于存储在事件数据储存库314内的电缆附件340的温度数据和存储在电气设备数据储存库312内的指示电缆附件340的类型的数据，以预测电缆附件340是否将在预定量的时间内经历故障事件(例如，不能传导电力)。

分析引擎318可基于电缆附件340的健康状态来执行各种动作。例如，分析引擎318可输出包含表示电缆附件340的健康状态的数据的通知(例如，至EEMS 6)。例如，通知可指示电缆附件340正在正常操作。又如，分析引擎318可输出指示电缆附件340被预测会在预定量的时间内发生故障或指示电缆附件340被预测会发生故障的时间的通知。

图4是示出根据本公开的各种技术的被配置为与电缆附件34A和EEMS 6通信的示例性网关28的框图。图4仅示出网关28的一个特定示例。网关28的许多其他示例可以在其他实例中使用，并且可包括图4所示的部件的子集并且/或者可包括图4中未示出的附加部件。

如图4所示，网关28包括一个或多个处理器402、一个或多个通信单元404、一个或多个电源406和一个或多个存储装置410。处理器402、通信单元404、电源406和存储部件410可类似于图3的处理器302、通信单元304、电源306和存储部件310，并且包括类似于它们的功能。因此，为简洁起见，省略了对处理器402、通信单元404、电源406和存储部件410的描述。

网关28可以从一个或多个线路24的多个电缆附件34接收事件数据。由网关28接收的事件数据可包括指示由相应监测装置(例如，监测电缆附件)的传感器生成的传感器数据的数据，诸如传感器数据的全部或部分、传感器数据的汇总和/或基于传感器数据的分析结果。网关28可以将事件数据的全部或子集存储在事件数据储存库414中。在一些示例中，网关28可以从一个或多个电缆附件接收指示相应电缆附件34的健康状态的通知。

网关28可充当监测装置33与EEMS 6之间的媒介物。例如，网关28可以从监测装置33接收通知并且可将该通知发送至EEMS 6。又如，网关28可以从EEMS 6接收数据。例如，网关28可以从EEMS 6接收固件更新，并且可将来自EEMS 6的固件更新发送至监测装置33。在一些情况下，网关28可以接收(例如，从EEMS 6、监测装置33或两者)多个电缆附件34的设备数据、安装数据、制造数据等，并且可将设备数据存储在电气设备数据储存库412中。

在一些示例中，分析引擎418至少部分地基于事件数据储存库414内的事件数据来确定相应一个或多个电气设备制品20(例如，电缆附件34)的健康状态。分析引擎418可将一个或多个规则应用于事件数据以确定电缆附件34中的相应电缆附件的健康状态。规则可以是预编程的或学习的。规则可存储在模型储存库416内。在一些示例中，分析引擎418可以基于事件数据储存库414内的事件数据和已知故障事件来训练一个或多个机器学习模型，并且可以将经训练的模型与模型储存库416一起存储。又如，网关28可以从监测装置33或EEMS6接收规则。

分析引擎418可将规则应用于事件数据以确定一个或多个电气设备制品20诸如电缆附件34的健康状态。例如，分析引擎418可通过预测电缆附件34A是否将在预定量的时间内发生故障或预测电缆附件34A的剩余寿命来确定电缆附件34A的健康状态。

网关28可将数据输出至EEMS 6。在一些示例中，网关28将事件数据的全部或一部分从监测装置33发送到EEMS 6。又如，网关28可向EEMS 6发送通知(例如，由监测装置33和/或网关28生成)。例如，网关28可以输出指示特定电气设备制品(例如，电缆附件34A)的剩余寿命小于阈值时间量或指示特定电气设备制品被预测会发生故障的通知。

图5是根据本公开的技术的图1中的电气设备管理系统2的计算装置16上的示例性图形用户界面。图5参考如图1和图2所述的电气设备管理系统6来描述。

EEMS 6可输出表示环境诸如环境8B的图形用户界面500，所述环境包括多个电气设备制品。在图5的示例中，由图形用户界面500示出的电气设备制品被描述为电缆附件，然而图形用户界面500也可表示不同类型的电气设备。在图5的示例中，图形用户界面500包括环境内的多个电缆附件中的每个相应电缆附件的图形元素(例如，图标、符号、文本或其他图形元素)。例如，图形用户界面500包括图形图标534A-534C，每个图形图标表示图1的电缆附件34中的相应电缆附件。

图形用户界面500可输出指示相应电缆附件的健康状态的数据。例如，图形用户界面500可包括具有表示不同健康水平的不同图形元素的图例502。在图5的示例中，图形元素534A和534B指示由相应图形元素534A、534B表示的电缆附件的健康状态是“正常”。正常健康状态可指示相应电缆附件未被预测会在阈值量的时间内发生故障或者正在典型的操作参数内(例如，在预期的温度范围内、正在经历典型量的局部放电事件等)操作。如图5的示例所示，图形元素534C指示对应于图形元素534C的电缆附件(例如，图1的电缆附件34C)的健康状态不是正常的。在一些示例中，图形元素534C可指示电缆附件34C被预测会在阈值量的时间内发生故障。

在一些示例中，图形用户界面500可包括附加数据，诸如指示一个或多个电缆附件的位置的地图。例如，图形用户界面500可包括指示电缆附件所服务的多个客户(例如，家庭)的图形元素536A-536C。

图形用户界面500可使得计算装置16的用户18能够选择图形元素以接收图形元素的附加信息。例如，一个或多个计算装置18可输出图形用户界面500，并且可接收选择图形元素534C的用户输入。响应于接收到指示用户选择的图形元素534C的数据，EEMS 6可向计算装置18输出对应的电缆附件的附加信息，诸如指示安装日期、位置、电缆附件类型、电缆附件所服务的客户数量的数据等等。另外，EEMS 6还使得计算装置18的用户16能够安排电缆附件34C的维护或更换、订购部件、对电力进行重新布线或换句话讲调整电网的操作等。

图6是示出根据本公开的各种技术的由被配置为监测电气公共设施设备的一个或多个计算装置执行的示例性操作的流程图。图6参考图1和图2所述的系统来描述。

一个或多个计算装置诸如EEMS 6的计算装置和/或网关28、集线器26或监测装置33的处理器可从多个电缆附件34获得被称为训练事件数据的第一组事件数据(600)。例如，在部署用于EEMS 6和/或其他装置诸如网关28、集线器26或监测装置33内的模型之前，可获得训练事件数据以用于训练一个或多个学习模型。训练数据可例如包括已知的(即，先前识别的，也称为“标记的”)故障事件和相关联的感测数据。又如，监测电缆附件34A的监测装置33A可以从监测环境8B内的电缆附件34的相应监测装置33的传感器接收事件数据，以实时训练和改进模型。在一些情况下，相应监测装置33的传感器包括温度传感器、电压传感器、局部放电传感器等。根据一些示例，监测装置33中的每个监测装置可将训练事件数据输出到网关28、EEMS 6或两者。训练事件数据可包括指示传感器数据(例如，传感器数据的全部或子集、基于传感器数据的分析结果、传感器数据的汇总等)、设备数据、制造数据、安装数据、消费者数据、配电数据或它们的组合的数据。

响应于接收到训练事件数据，一个或多个计算装置可至少部分地基于来自电缆附件34的事件数据来训练模型(602)。例如，监测装置33、网关28和/或EEMS 6可利用机器学习技术来训练模型，所述模型接收训练事件数据作为输入并输出一个或多个电气设备制品20诸如电缆32、电缆附件34或电力输送节点22的预测健康状态。所述一个或多个计算装置可以使用监督学习、无监督学习或半监督学习来训练一个或多个模型。根据一些示例，所述一个或多个计算装置可基于已知故障事件来训练一个或多个模型。例如，EEMS 6可应用对应于已知故障事件的多个训练事件数据，以生成用于在EEMS 6随后接收到特定电缆附件的事件数据时预测特定电缆附件的未来故障事件的一个或多个模型。在一些示例中，EEMS 6可将一个或多个模型输出到一个或多个电缆附件34或网关28。又如，监测装置33和/或网关28可训练模型，并且可将模型输出到其他监测装置、网关28或EEMS 6。

在训练所述一个或多个模型之后，在一些示例中，一个或多个计算装置可以从特定监测装置诸如监测电缆附件34A的监测装置33A接收被称为操作事件数据的第二组事件数据(604)。例如，监测装置33A可以接收操作事件数据，包括来自监测装置33A的传感器的传感器数据。又如，监测装置33A可将操作事件数据输出到另一个监测装置、网关28和/或EEMS 6。

一个或多个计算装置至少部分地基于操作事件数据来确定电缆附件34A的健康状态(606)。在一些示例中，监测装置33A、33B或33C、网关28、EEMS 6或它们的组合可将一个或多个模型应用于来自监测装置33A的操作事件数据，以确定电缆附件34A的健康状态。例如，监测装置33A可本地确定电缆附件34A的健康状态，或者EEMS 6可确定电缆附件34的健康状态。

响应于确定电缆附件34A的健康状态，一个或多个计算装置执行至少一个动作(608)。在一些示例中，监测装置33A通过向EEMS 6输出指示电缆附件34A的健康状态的通知来执行动作。例如，通知可包括指示电缆附件34A被预测会在预定量的时间内发生故障的数据。类似地，网关28和/或EEMS 6可以输出指示电缆附件34A的健康状态的通知。又如，EEMS6可通过向计算装置18之一输出对应于指示电缆附件34A的健康状态的图形用户界面的数据来执行动作，使得计算装置18之一可显示图形用户界面。又如，EEMS 6安排电缆附件34A的维护或更换。

在优选实施方案的具体描述中参考了附图，这些附图示出了可实践本发明的具体实施方案。例示的实施方案并非旨在详尽列举根据本发明的所有实施方案。应当理解，在不脱离本发明范围的情况下，可利用其他实施方案，并且可进行结构性或逻辑性的改变。因此，不能认为以下的详细描述具有限制意义，并且本发明的范围由所附权利要求书限定。

图7是示出根据本公开的各种技术的与已知故障事件相关联的示例性局部放电事件的图。图7参考如参考图1至图3所述的监测装置33、300和EEMS 6来描述。例如，监测装置300的传感器308可包括一个或多个局部放电传感器。局部放电传感器可检测随时间推移的局部放电事件。图700的x轴表示时间，并且图700的y轴表示每单位时间(例如，每小时)的局部放电事件的量。

在一些示例中，计算装置(例如，监测装置300或EEMS 6)可基于图700中绘出的局部放电数据和已知故障事件来训练指示电缆附件或电缆的健康状态的模型(例如，图2的历史和数据模型74C和/或图3的模型316)。虽然图700示出了由单个监测装置针对单个故障事件检测到的局部放电事件，但EEMS 6或监测装置300可以从各自与相应故障事件相关联的多个监测装置300接收指示局部放电事件的事件数据，并且可至少部分地基于来自多个监测装置的事件数据来训练模型。换句话讲，EEMS 6和/或监测装置300(或任何其他计算装置，诸如图1的网关28)可基于与相应监测装置相关联的已知故障事件和来自相应监测装置的事件数据(例如，包括局部放电数据)来训练模型。

例如，EEMS 6或监测装置300可将已知故障事件与信号幅值、起始电压、放电相位角(例如，功率输送)、频率组成等相关联。又如，EEMS 6或监测装置300可基于局部放电事件的组或簇、局部放电事件或局部放电事件的簇之间的时间、每时间的放电事件的量、每相位角的放电事件的量、最小或最大起始电压或任何其他变量来关联已知故障事件。在一些情况下，EEMS 6或监测装置300可确定各种相应相位角处的事件的实际分布，确定事件和相位角的正态分布，并且基于实际分布与正态分布的偏差来关联已知故障事件。另外，EEMS 6或监测装置300可将已知故障事件与上述统计数据的时间依赖性特性相关联。

图8包括示出根据本公开的各种技术的图7中绘出的局部放电事件的其他细节的图。图800A至800C(统称为图800)的x轴表示相位角，并且图800A至800C的y轴表示不同相位角处的局部放电事件的量。图800A示出了图7所示数据集的第1小时处的每相位角的局部放电事件，图800B示出了图7所示数据集的第19小时处的每相位角的局部放电事件，并且图800C示出了图7所示数据集的第37小时处的每相位角的局部放电事件。

如上文参考图7所述，计算装置(例如，EEMS 6和/或监测装置33、300)可基于图800中绘出的局部放电数据和已知故障事件来训练指示电缆附件或电缆的健康状态的模型(例如，图2的历史和数据模型74C和/或图3的模型316)。例如，EEMS 6可关联已知故障事件和随时间推移的局部放电事件的量以及相位角。

图9A至图9C包括示出根据本公开的各种技术的与已知故障事件相关联的传感器数据的图。图9A至图9C参考如参考图1至图3所述的监测装置33、300和EEMS 6来描述。例如，监测装置300的传感器308可包括电流传感器和一个或多个温度传感器。图900、902和904的x轴表示时间。图900的y轴表示电流量，图902的y轴表示连接器(例如，耦接两根电缆的连接器)的温度，并且图904的y轴表示连接器的峰值温度。

图9A示出了通过电缆附件循环的电流，其中电流循环开启8小时，然后关闭16小时，然后以类似方式重复多个循环(例如，一个循环等于24小时)。图9B示出了在电流循环开启和关闭时电缆附件中的温度。图9C示出了电缆附件的峰值温度。

在一些示例中，计算装置(例如，监测装置300或EEMS 6)可基于由监测装置300的电流和温度传感器生成的电流和温度数据来训练指示电缆附件或电缆的健康状态的模型(例如，图2的历史和数据模型74C和/或图3的模型316)。虽然图900至904示出了由单个监测装置针对单个故障事件生成的传感器数据，但EEMS 6或监测装置300可以从各自与相应故障事件相关联的多个监测装置300接收指示传感器数据的事件数据，并且可至少部分地基于来自多个监测装置的事件数据来训练模型。换句话讲，EEMS 6和/或监测装置300(或任何其他计算装置，诸如图1的网关28)可基于与相应监测装置相关联的已知故障事件和来自相应监测装置的事件数据(例如，包括电流和/或温度数据)来训练模型。例如，EEMS 6或监测装置300可将已知故障事件与电流和连接器温度相关联。

EEMS 6和/或监测装置300可将电流和温度相关联，并且确定在相对低的电流(例如，大约740安培)下，电缆附件(例如，电缆接头的连接器)中的最大温度保持稳定(例如，大约100摄氏度)。然而，EEMS 6和/或监测装置300可确定当电流较高(例如，至大约865安培)时，即使当电流循环开启时电流保持在约865安培，温度也会逐渐升高(例如，至大约150摄氏度)，并且在电流保持在较高电流达阈值时间量之后电缆附件中的峰值电流快速增大。例如，图904指示在循环开启/关闭大约4500小时之后、或者在电流从大约740安培增加到大约865安培后因热失控1000小时导致近似故障之后，由于热失控而导致的电缆附件的故障。因此，EEMS 6和/或监测装置300可通过将已知故障事件与电缆或电缆附件的温度和电缆或电缆附件中的电流相关联来训练指示电缆附件或电缆的健康状态的模型。

又如，EEMS 6和/或监测装置300可基于电流、电缆附件的温度、环境温度(例如，土壤温度、空气温度)、湿度或其他数据诸如装置、制造数据、安装数据等来训练模型。

虽然图7至图9分别示出了在单独的图中示出的局部放电数据、电压数据、电流数据或温度数据的数据集，但在图7至图9中，EEMS 6和/或监测装置33、300可基于任一个数据集或此类数据集的任何组合来训练指示电缆附件或电缆的健康状态的模型。换句话讲，EEMS 6可以仅基于局部放电传感器数据、或基于来自多个传感器和/或其他数据源的数据的组合诸如事件数据、设备数据、安装数据、制造数据、天气数据等来训练存储在模型74C内的一个或多个模型。

图10是示出根据本公开的一个或多个方面的示例性监测装置1000的概念图。监测装置1000可监测电力线的部件诸如耦接两根电缆1032A-1032B的电缆附件1034的一个或多个状况。电缆附件1034可以是图1的电缆附件34或图3的电缆附件340的示例。例如，电缆附件1034可以是电缆接头。电缆1032A-1032B(统称为电缆1032)可以是参考图3所述的电缆350的示例。监测装置1000可以是图1的监测装置33和/或图3的监测装置300的示例。

根据一些示例，监测装置1000包括外壳1002。在一些示例中，外壳1002包括刚性或半刚性结构，该刚性或半刚性结构被构造成容纳和保护监测装置1000的一个或多个部件，诸如一个或多个处理器、一个或多个通信单元、一个或多个电源、一个或多个传感器和/或一个或多个存储装置，如参考图3的监测装置300所示和所述。外壳1002可包括一个或多个外壳部分。在图13的示例中，外壳1002包括多个外壳部分1006A-1006B(统称为外壳部分1006)。根据一些示例，外壳部分1006可包括一个或多个传感器，诸如温度传感器、电压传感器、电流传感器、局部放电传感器、湿度传感器、声传感器或监测电缆附件或电缆的状况的任何其他类型的传感器。

监测装置1000可包括一个或多个附接装置，所述一个或多个附接装置被构造成将相应的外壳部分1006附接到电缆或电缆附件。在图1的示例中，监测装置包括附接装置1008A-1008D(统称为附接装置1008)。附接装置1008A和1008B可被构造成将外壳部分1006A-1006B附接或耦接到电缆1032和/或电缆附件1034。

又如，监测装置1000可包括附接装置1008C和1008D，所述附接装置可包括监测装置1000的一个或多个部件。例如，附接装置1008C和1008D可分别包括电力获取装置和通信单元。换句话讲，在一些示例中，监测装置1000的部件可集成到附接装置1008中。

附接装置1008可包括机械紧固件(例如，螺钉、条带等)、粘合剂或其他装置，以将监测装置1000的部件(例如，外壳部分1006)耦接到电缆或电缆附件。例如，附接装置1008可以是被构造成围绕电缆或电缆附件的周长的条带(例如，柔性条带)。

在一些示例中，监测装置1000包括被配置为监测电缆附件或电缆外部的状况的一个或多个外部传感器1010。例如，传感器1010可监测周围或环境特性(例如，电缆附件或电缆外部的环境条件)。例如，传感器1010可包括被配置为监测空气温度或地面温度的温度传感器。

外壳部分1006A内的部件可通信地耦接到其他外壳部分(例如，1006B)内的其他部件或附接装置(例如，附接装置1008C-1008D)内的部件。例如，通信链路1012A、1012B、1012C和1012D(统称为通信链路1012)可将外部传感器1010、外壳部分1006B内的部件、附接装置1008C内的部件以及附接装置1008D内的部件通信地耦接到处理器和/或容纳在外壳部分1006A内的其他电子部件。通信链路1012可包括光纤电缆、导电电缆(例如，铜线或铝线)、金属迹线等。

在操作中，监测装置1000可包括图3的监测装置300的功能。例如，监测装置1000的传感器可生成指示电缆1032和/或电缆附件1034的一个或多个状况的传感器数据。监测装置1000可将事件数据输出到另一个计算装置(例如，图1至图2的EEMS 6)。在一些示例中，事件数据可包括传感器数据的全部或一部分、基于传感器数据的分析结果或它们的组合。根据一些示例，监测装置1000可至少部分地基于传感器数据来确定电缆1032和/或电缆附件1034的健康状态，并且可输出指示健康状态的事件数据。又如，监测装置1000可输出传感器数据的汇总，并且EEMS 6可确定电缆1032和/或电缆附件1034的健康状态。

图11是示出根据本公开的一个或多个方面的耦接两根电缆的示例性电缆附件1100的概念图。监测装置1100可监测电力线的部件诸如耦接两根电缆1132A-1132B的电缆附件1134的一个或多个状况。电缆附件1134可以是图1的电缆附件34或图3的电缆附件340的示例。例如，电缆附件1134可以是电缆接头。电缆1132A-1132B(统称为电缆1132)可以是参考图3所述的电缆350的示例。监测装置1100可以是图1的监测装置33和/或图3的监测装置300的示例。

根据一些示例，监测装置1100包括外壳1102。在一些示例中，外壳1102包括刚性或半刚性结构，该刚性或半刚性结构被构造成容纳和保护监测装置1100的一个或多个部件，诸如一个或多个处理器、一个或多个通信单元、一个或多个电源、一个或多个传感器和/或一个或多个存储装置，如参考图3的监测装置300所示和所述。在图11的示例中，外壳1102是根据一些示例的单个单元，外壳1102包括一个或多个传感器，诸如温度传感器、电压传感器、电流传感器、局部放电传感器、湿度传感器、声传感器或监测电缆附件或电缆的状况的任何其他类型的传感器。

监测装置1100可包括被配置为将外壳1102附接到电缆或电缆附件的附接装置1108。附接装置1108可包括机械紧固件(例如，螺钉、条带等)、粘合剂或将外壳1102耦接到电缆或电缆附件的其他装置。例如，附接装置1108可以是被构造成围绕电缆或电缆附件的周长的条带(例如，柔性条带)。

在操作中，监测装置1100可包括图3的监测装置300的功能。例如，监测装置1100的传感器可生成指示电缆1132和/或电缆附件1134的一个或多个状况的传感器数据。监测装置1100可将事件数据输出到另一个计算装置(例如，图1至图2的EEMS 6)。在一些示例中，事件数据可包括传感器数据的全部或一部分、基于传感器数据的分析结果或它们的组合。根据一些示例，监测装置1100可至少部分地基于传感器数据来确定电缆1132和/或电缆附件1134的健康状态，并且可输出指示健康状态的事件数据。又如，监测装置1100可输出传感器数据的汇总，并且EEMS 6可确定电缆1132和/或电缆附件1134的健康状态。

图12是示出根据本公开的一个或多个方面的耦接到示例性电缆的示例性电缆附件1200的概念图。监测装置1200可以监测电力线的部件诸如将电缆1232耦接到接线端装置1236(例如，接线端凸耳)的电缆附件1234的一个或多个状况。电缆附件1234可以是图1的电缆附件34或图3的电缆附件340的示例。在图12的示例中，电缆附件1234是电缆接线端。电缆1232可以是参考图3所述的电缆350的示例。监测装置1200可以是图1的监测装置33和/或图3的监测装置300的示例。

根据一些示例，监测装置1200包括外壳1202。在一些示例中，外壳1202包括刚性或半刚性结构，该刚性或半刚性结构被构造成容纳和保护监测装置1200的一个或多个部件，诸如一个或多个处理器、一个或多个通信单元、一个或多个电源、一个或多个传感器和/或一个或多个存储装置，如参考图3的监测装置300所示和所述。外壳1202可包括一个或多个外壳部分。在图13的示例中，外壳1202包括多个外壳部分1206A-1206B(统称为外壳部分1206)。根据一些示例，外壳部分1206可包括一个或多个传感器，诸如温度传感器、电压传感器、电流传感器、局部放电传感器、湿度传感器、声传感器或监测电缆附件或电缆的状况的任何其他类型的传感器。

监测装置1200可包括一个或多个附接装置，所述一个或多个附接装置被构造成将相应的外壳部分1206附接到电缆或电缆附件。在图1的示例中，监测装置包括附接装置1208A-1208D(统称为附接装置1208)。附接装置1208A和1208B可被构造成将外壳部分1206A-1206B附接或耦接到电缆1232和/或电缆附件1234。又如，监测装置1200可包括附接装置1208C和1208D，所述附接装置可包括监测装置1200的一个或多个部件。例如，附接装置1208C和1208D可分别包括电力获取装置和通信单元。换句话讲，在一些示例中，监测装置1200的部件可集成到附接装置1208中。

附接装置1208可包括机械紧固件(例如，螺钉、条带等)、粘合剂或其他装置，以将监测装置1200的部件(例如，外壳部分1206)耦接到电缆或电缆附件。例如，附接装置1208可以是被构造成围绕电缆或电缆附件的周长的条带(例如，柔性条带)。

在一些示例中，监测装置1200包括被配置为监测电缆附件或电缆外部的状况的一个或多个外部传感器1210。例如，传感器1210可监测周围或环境特性(例如，电缆附件或电缆外部的环境条件)。例如，传感器1210可包括被配置为监测空气温度或地面温度的温度传感器。

外壳部分1206A内的部件可通信地耦接到其他外壳部分(例如，1206B)内的其他部件或附接装置(例如，附接装置1208C-1208D)内的部件。例如，通信链路1212A、1212B、1212C和1212D(统称为通信链路1212)可将外部传感器1210、外壳部分1206B内的部件、附接装置1208C内的部件以及附接装置1208D内的部件通信地耦接到处理器和/或容纳在外壳部分1206A内的其他电子部件。通信链路1212可包括光纤电缆、导电电缆(例如，铜线或铝线)、金属迹线等。

在操作中，监测装置1200可包括图3的监测装置300的功能。例如，监测装置1200的传感器可生成指示电缆1232和/或电缆附件1234的一个或多个状况的传感器数据。监测装置1200可将事件数据输出到另一个计算装置(例如，图1至图2的EEMS 6)。在一些示例中，事件数据可包括传感器数据的全部或一部分、基于传感器数据的分析结果或它们的组合。根据一些示例，监测装置1200可至少部分地基于传感器数据来确定电缆1232和/或电缆附件1234的健康状态，并且可输出指示健康状态的事件数据。又如，监测装置1200可输出传感器数据的汇总，并且EEMS 6可确定电缆1232和/或电缆附件1234的健康状态。

图13是示出根据本公开的一个或多个方面的耦接到示例性电缆的示例性电缆附件1300的概念图。监测装置1300可以监测电力线的部件诸如将电缆1332耦接到接线端装置1336(例如，接线端凸耳)的电缆附件1334的一个或多个状况。电缆附件1334可以是图1的电缆附件34或图3的电缆附件340的示例。在图12的示例中，电缆附件1334是电缆接线端。电缆1332可以是参考图3所述的电缆350的示例。监测装置1300可以是图1的监测装置33和/或图3的监测装置300的示例。

根据一些示例，监测装置1300包括外壳1302。在一些示例中，外壳1302包括刚性或半刚性结构，该刚性或半刚性结构被构造成容纳和保护监测装置1300的一个或多个部件，诸如一个或多个处理器、一个或多个通信单元、一个或多个电源、一个或多个传感器和/或一个或多个存储装置，如参考图3的监测装置300所示和所述。在图13的示例中，外壳1302是根据一些示例的单个单元，外壳1302包括一个或多个传感器，诸如温度传感器、电压传感器、电流传感器、局部放电传感器、湿度传感器、声传感器或监测电缆附件或电缆的状况的任何其他类型的传感器。

监测装置1300可包括被配置为将外壳1302附接到电缆或电缆附件的附接装置1308。附接装置1308可包括机械紧固件(例如，螺钉、条带等)、粘合剂或将外壳1302耦接到电缆或电缆附件的其他装置。例如，附接装置1308可以是被构造成围绕电缆或电缆附件的周长的条带(例如，柔性条带)。

附接装置1308可包括机械紧固件(例如，螺钉、条带等)、粘合剂或其他装置，以将监测装置1300的部件(例如，外壳部分1306)耦接到电缆或电缆附件。例如，附接装置1308可以是被构造成围绕电缆或电缆附件的周长的条带(例如，柔性条带)。

在一些示例中，监测装置1300包括被配置为监测电缆附件或电缆外部的状况的一个或多个外部传感器1310。例如，传感器1310可监测周围或环境特性(例如，电缆附件或电缆外部的环境条件)。例如，传感器1310可包括被配置为监测空气温度或地面温度的温度传感器。传感器1310可经由通信链路1312通信地耦接到监测装置1300的部件。

在操作中，监测装置1300可包括图3的监测装置300的功能。例如，监测装置1300的传感器可生成指示电缆1332和/或电缆附件1334的一个或多个状况的传感器数据。监测装置1300可将事件数据输出到另一个计算装置(例如，图1至图2的EEMS 6)。在一些示例中，事件数据可包括传感器数据的全部或一部分、基于传感器数据的分析结果或它们的组合。根据一些示例，监测装置1300可至少部分地基于传感器数据来确定电缆1332和/或电缆附件1334的健康状态，并且可输出指示健康状态的事件数据。又如，监测装置1300可输出传感器数据的汇总，并且EEMS 6可确定电缆1332和/或电缆附件1334的健康状态。

在一些示例中，本公开描述了一种用于监测屏蔽电力电缆上的连接装置的物理状况的装置，该屏蔽电力电缆具有中心导体和围绕中心导体的第一绝缘层，该装置包括：传感器，该传感器用于检测与连接装置的局部特性相关联的数据；模数转换器，该模数转换器将来自传感器的模拟信号数字化；处理器，该处理器用于控制监测装置；以及通信单元，该通信单元用于将数字信号传输出监测装置，其中该装置附接到连接装置。在一些示例中，通信单元包括PLC协议或无线协议。

在一些示例中，本公开描述了一种用于监测屏蔽电力电缆上的连接装置的物理状况的装置，该屏蔽电力电缆具有中心导体和围绕中心导体的第一绝缘层，该装置包括：传感器，该传感器用于检测与连接装置的局部特性相关联的数据；模数转换器，该模数转换器将来自传感器的模拟信号数字化；处理器，该处理器用于控制监测装置；以及通信单元，该通信单元用于将数字信号传输出设置在外壳中的监测装置，其中该外壳附接到连接装置。在一些示例中，外壳包括可围绕连接装置的至少一部分连接在一起的多个外壳部分。在一些示例中，该装置包括第一组电极和第二组电极，该第一组电极用于在外壳附接到电缆时连接传感器和与电力电缆接触的通信单元中的至少一者，该第二组电极用于在外壳附接到连接装置时将电力采集器连接到电力电缆。

除非另外指明，否则本说明书和权利要求书中所使用的表达特征尺寸、量和物理特性的所有数在所有情况下均应理解成由术语“约”修饰。因此，除非有相反的说明，否则在上述说明书和所附权利要求书中列出的数值参数均为近似值，这些近似值可根据本领域的技术人员利用本文所公开的教导内容来寻求获得的期望特性而变化。

除非内容另外明确指明，否则如本说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“一个/种”和“所述”涵盖了具有多个指代物的实施方案。除非内容另外明确指明，否则如本说明书和所附权利要求书中使用的，术语“或”一般以其包括“和/或”的意义采用。

若在本文使用空间相关的术语，包括但不限于“近侧”、“远侧”、“下部”、“上部”、“下方”、“下面”、“上面”、和“在顶部上”，则用于方便描述一个或多个元件相对于另一个元件的空间关系。除了附图中描绘和本文所述的特定取向外，此类空间相关的术语涵盖装置在使用或操作时的不同取向。例如，如果图中所描绘的对象翻转或倒转，则先前描述为在其他元件下面或下方的部分就应当在这些其他元件上面或在其顶部上。

如本文所用，例如当元件、部件或层被描述为与另一元件、部件或层形成“一致界面”，或在“其上”、“连接到其”、“与其耦接”、“堆叠在其上”或“与其接触”，则可为直接在其上、直接连接到其、直接与其耦接、直接堆叠在其上或直接与其接触，或者例如居间的元件、部件或层可在特定元件、部件或层上，或连接到其、耦接到其或与其接触。例如，当元件、部件或层例如被称为“直接在”另一元件“上”、“直接连接到”另一元件、“直接与”另一元件“耦接”或“直接与”另一元件“接触”时，不存在居间的元件、部件或层。可在多种计算机装置中实施本公开的技术，该计算机装置为诸如服务器、膝上型计算机、台式计算机、笔记本电脑、平板计算机、手持式计算机、智能电话等。任何部件、模块或单元均被描述来强调功能方面，并且不一定需要由不同的硬件单元来实现。本文所述的技术还可在硬件、软件、固件、或他们的任何组合中实施。作为模块、单元或部件描述的任何特征可一起实施在集成式逻辑装置中或者可作为分立但彼此协作的逻辑装置来独立实施。在一些情况下，可将各种特征实施为集成电路装置，诸如集成电路芯片或芯片组。另外，尽管本说明书通篇描述了多种不同的模块，其中许多模块执行唯一的功能，但可将所有模块的所有功能组合到单个模块中，或者进一步拆分到其他附加的模块中。本文所述的模块仅是示例性的，并且被如此描述的目的是为了更容易理解。

如果在软件中实施，那么该技术可至少部分地通过包括指令的计算机可读介质来实现，这些指令当在处理器中执行时执行上文所述方法中的一种或多种。计算机可读介质可包括有形计算机可读存储介质并且可形成计算机程序产品的一部分，计算机程序产品可包括包装材料。计算机可读存储介质可包括随机访问存储器(RAM)诸如同步动态随机访问存储器(SDRAM)、只读存储器(ROM)、非易失性随机访问存储器(NVRAM)、电可擦可编程的只读存储器(EEPROM)、闪速(FLASH)存储器、磁性或光学的数据存储介质等。计算机可读存储介质还可包括非易失性存储装置，诸如硬盘、磁带、光盘(CD)、数字多用光盘(DVD)、蓝光光盘、全息数据存储介质或其他非易失性存储装置。

如本文所用的术语“处理器”可指适用于实施本文所述的技术的前述结构中的任一者或任何其他结构。此外，在一些方面，本文所述的功能可提供在被配置成用于执行本公开的技术的专用软件模块或硬件模块内。即使在软件中实施，该技术也可使用用于执行软件的硬件例如处理器、以及用于存储软件的存储器。在任何此类情况下，本文所述的计算机可定义能够执行本文所述的特定功能的特定机器。另外，该技术可在也可被视为处理器的一个或多个电路或逻辑元件中全面实施。

在一个或多个示例中，所述的功能可以硬件、软件、固件或它们的任何组合来实现。如果以软件实现，则这些功能可作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或经由计算机可读介质传输，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可包括计算机可读存储介质，其对应于诸如数据存储介质的有形介质，或通信介质，其包括例如根据通信协议促进将计算机程序从一处传送到另一处的任何介质。以该方式，计算机可读介质通常可对应于(1)非暂态的有形计算机可读存储介质或(2)通信介质，诸如如信号或载波。数据存储介质可为可由一个或多个计算机或一个或多个处理器访问以检索用于实现本公开中所描述的技术的指令、代码和/或数据结构的任何可用介质。计算机程序产品可包括计算机可读介质。

作为示例而非限制，此类计算机可读存储介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁存储设备、闪存或者可用来以指令或数据结构的形式存储期望的程序代码并且可由计算机访问的任何其他介质。而且，任何连接均被适当地称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或无线技术如红外线、无线电和微波从网站、服务器或其他远程源传输指令，则同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL或无线技术如红外线、无线电和微波包括在介质的定义中。然而，应当理解，计算机可读存储介质和数据存储介质不包括连接、载波、信号或其他暂态介质，而是针对非暂态的有形存储介质。所使用的磁盘和光盘包括压缩盘(CD)、激光光盘、光学盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘和蓝光光盘，其中磁盘通常以磁的方式再现数据，而光盘通过激光以光学方式再现数据。上述的组合也应当包括在计算机可读介质的范围内。

指令可由一个或多个处理器诸如一个或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或其他等效集成或离散逻辑电路执行。因此，所使用的术语“处理器”可指任何前述结构或适用于实现所描述的技术的任何其他结构。此外，在一些方面，所描述的功能性可在专用硬件和/或软件模块内提供。而且，这些技术可完全在一个或多个电路或逻辑单元中实现。

本公开的技术可在包括无线手持机、集成电路(IC)或一组IC(例如，芯片集)的各种各样的设备或装置中实现。各种部件、模块或单元在本公开中进行了描述以强调被构造为执行所公开的技术的设备的功能方面，但是不一定需要通过不同的硬件单元来实现。相反，如上所述，各种单元组合可在硬件单元中组合或者通过包括如上所述的一个或多个处理器的互操作硬件单元的集合，结合合适的软件和/或固件来提供。

应当认识到，根据该示例，本文所述方法中的任一种的某些动作或事件可以不同的顺序实行，可一起添加、合并或省去(例如，不是所有所描述动作或事件对于方法的实践都是必需的)。此外，在某些示例中，动作或事件可例如通过多线程处理、中断处理或多个处理器同时而不是顺序地执行。

在一些示例中，计算机可读存储介质包括非暂态介质。在一些示例中，术语“非暂态”指示存储介质没有在载波或传播信号中体现。在某些示例中，非暂态存储介质存储可随时间改变的数据(例如，在RAM或高速缓存中)。

Claims (21)

1.一种系统，包括：

一个或多个传感器，所述一个或多个传感器耦接到电气设备制品，所述一个或多个传感器被配置为生成指示所述电气设备制品的一个或多个状况的传感器数据；和

至少一个处理器；以及

存储装置，所述存储装置包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述至少一个处理器：

接收所述传感器数据；

至少部分地基于所述传感器数据确定所述电气设备制品的健康状态；以及

响应于确定所述电气设备制品的所述健康状态，执行操作，其中所述指令的执行使得所述至少一个处理器通过至少使得所述至少一个处理器预测所述电气设备制品是否将在预定量的时间内发生故障来确定所述电气设备制品的所述健康状态，并且其中所述指令的执行使得所述至少一个处理器响应于预测所述电气设备制品将在所述预定量的时间内发生故障而执行所述操作。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令的执行通过以下中的至少一项来使得所述至少一个处理器执行所述操作：

使得所述至少一个处理器输出指示所述电气设备制品的所述健康状态的通知，

使得所述至少一个处理器输出表示用户界面的数据以用于显示，所述用户界面指示所述电气设备制品的所述健康状态，

使得所述至少一个处理器输出命令以调整包括所述电气设备制品的电网的部件，以及

使得所述至少一个处理器安排所述电气设备制品的维护或更换。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的系统，其中所述指令的执行通过至少使得所述至少一个处理器执行以下操作来进一步使得所述至少一个处理器确定所述电气设备制品的所述健康状态：

将模型应用于由所述电气设备制品的所述一个或多个传感器生成的至少所述传感器数据，以确定所述电气设备制品的操作健康状态。

4.根据权利要求3所述的系统，其中所述模型至少部分地基于来自多个电气设备制品的已知故障事件的历史数据，所述多个电气设备制品具有与所述电气设备制品的一个或多个特性相对应的一个或多个特性。

5.根据权利要求4所述的系统，其中所述电气设备制品的所述一个或多个特性包括以下中的一者或多者：

所述电气设备制品的位置，

所述电气设备制品的制造商，

所述电气设备制品的安装者，或者

所述电气设备制品的类型。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的系统，其中所述传感器数据包括指示所述电气设备制品的温度和所述电气设备制品中的电流的数据，并且其中所述指令的执行使得所述至少一个处理器执行以下操作：

将所述模型应用于指示所述电气设备制品的温度和所述电气设备制品中的电流的所述数据，以预测所述电气设备制品是否将在所述预定量的时间内发生故障，

其中至少部分地基于多个电气设备制品中的每个相应电气设备制品的传感器数据来训练所述模型，每个电气设备制品的所述传感器数据包括指示所述相应电气设备制品的温度和所述相应电气设备制品中的电流的量的数据，其中所述指令的执行使得所述至少一个处理器通过使得所述至少一个处理器识别所述电气设备制品的异常行为来预测所述电气设备制品是否将发生故障。

7.根据权利要求3至6中任一项所述的系统，其中所述指令的执行使得所述至少一个处理器基于来自所述电气设备制品的所述传感器数据来更新所述模型。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的系统，其中所述一个或多个传感器包括以下中的一者或多者：

温度传感器，

电流传感器，

电压传感器，或者

局部放电传感器。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的系统，其中所述电气设备制品包括通信单元，所述通信单元被配置为输出所述传感器数据。

10.根据权利要求9所述的系统，其中所述通信单元被配置为使用电力线通信经由所述电缆输出所述传感器数据。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统，还包括独立于所述电气设备制品的通信单元，所述通信单元被配置为从包括所述电气设备制品的多个电气设备制品接收传感器数据，其中所述通信单元包括所述存储装置和所述至少一个处理器。

12.根据权利要求1至18中任一项所述的系统，其中所述电气设备制品包括被配置为将第一电缆耦接到第二电缆的电缆接头和被配置为将所述电缆耦接到另一个物体的电缆接线端中的至少一者。

13.一种方法，包括：

通过计算系统的至少一个处理器从至少一个传感器接收指示电气设备制品的一个或多个状况的传感器数据；

通过所述至少一个处理器至少部分地基于所述传感器数据来确定所述电气设备制品的健康状态；以及

通过所述至少一个处理器基于所述电气设备制品的所述健康状态来执行至少一个操作，其中确定所述电气设备制品的所述健康状态包括通过所述至少一个处理器预测所述电气设备制品是否将在预定量的时间内发生故障，并且

其中执行所述操作包括响应于预测所述电气设备制品将在所述预定量的时间内发生故障而执行所述操作。

14.根据权利要求13所述的方法，其中执行所述操作包括通过所述至少一个处理器输出指示所述电气设备制品的所述健康状态的通知。

15.根据权利要求13至14中任一项所述的方法，其中执行所述操作包括以下中的至少一项：

通过所述至少一个处理器输出以下中的至少一者：

表示指示所述电气设备制品的所述健康状态的用户界面的数据，以用于显示，

用于调整包括所述电气设备制品的电网的部件的命令，以及通过所述至少一个处理器安排所述电气设备制品的维护或更换。

16.根据权利要求13至15中任一项所述的方法，其中确定所述电气设备制品的所述健康状态包括：

通过所述至少一个处理器将模型应用于由所述电气设备制品的所述一个或多个传感器生成的至少所述传感器数据，以确定所述电气设备制品的所述健康状态，其中所述模型至少部分地基于来自多个电缆附件的已知故障事件的历史数据，所述多个电缆附件具有与所述电气设备制品的一个或多个特性相对应的一个或多个特性，并且其中所述电气设备制品的所述一个或多个特性包括以下中的一者或多者：

所述电气设备制品的位置，

所述电气设备制品的制造商，

所述电气设备制品的安装者，或者

所述电气设备制品的类型。

17.根据权利要求16所述的方法，

其中所述传感器数据包括指示所述电气设备制品的温度和所述电气设备制品中的电流的数据，

其中应用所述模型包括将所述模型应用于指示所述电气设备制品的温度和所述电气设备制品中的电流的所述数据，以预测所述电气设备制品是否将在所述预定量的时间内发生故障，并且

其中至少部分地基于多个电缆附件的每个相应电气设备制品的传感器数据来训练所述模型，每个电气设备制品的所述传感器数据包括指示所述相应电气设备制品的温度和所述相应电气设备制品中的电流的量的数据。

18.根据权利要求17所述的方法，其中预测所述电气设备制品是否将发生故障包括由所述至少一个处理器识别所述电气设备制品的异常行为。

19.根据权利要求13至18中任一项所述的方法，其中所述计算系统包括第一处理器和第二处理器，所述第一处理器包括在所述电气设备制品中，并且所述第二处理器包括在物理上不同于所述电气设备制品的远程计算系统中，

其中确定所述电气设备制品的所述健康状态包括由所述第一处理器确定所述电气设备制品的所述健康状态，并且

其中执行所述至少一个操作包括通过所述第二处理器执行所述至少一个操作。

20.一种计算装置，包括：

至少一个处理器；

存储器，所述存储器包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述至少一个处理器执行根据权利要求13至19中任一项所述的方法。

21.一种计算机可读存储介质，包括指令，所述指令在由计算装置的至少一个处理器执行时使得所述至少一个处理器执行根据权利要求13至19中任一项所述的方法。

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