CN117147986A - 电缆不平衡度的确定方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

电缆不平衡度的确定方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN117147986A CN202311117328.7A CN202311117328A CN117147986A CN 117147986 A CN117147986 A CN 117147986A CN 202311117328 A CN202311117328 A CN 202311117328A CN 117147986 A CN117147986 A CN 117147986A
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王爽
龙海泳
焦宏所
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王鹏
徐壮
郑元浩
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Abstract

本申请涉及一种电缆不平衡度的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据、电缆不平衡度修正值、以及同相电缆中的各相电缆的电流信息，并通过权重确定网络，确定各影响因素对应的权重值；在各影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，并确定各目标影响因素的新权重值；基于各目标影响因素的影响因素数据、各目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各目标影响因素数据的影响系数，并计算同相电缆的三相负荷不平衡度；基于上述信息，计算同相电缆的电缆不平衡度。采用本方法能够提升计算的电缆不平衡度计算精准度。

Description

电缆不平衡度的确定方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及电力电缆技术领域，特别是涉及一种电缆不平衡度的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着电力的使用需求量越来越大，并联电缆已经逐渐不能满足电力发展，需要使用多根大截面单芯的并联电缆来替代原有的电力传输线。并且电缆并联运行不仅可以增加电力输送能力，还能有效提高系统容错能力，因此多回路电缆并联运行被广泛采用。同相并联高压电缆线路已在城市中有较多应用，但目前经过检测发现，电网线路电缆不平衡问题较为严重。因此如何检测电网线路的电缆不平衡度是当前的研究重点。
传统检测电缆不平衡度的方式是通过对单一电缆不平衡度影响因素进行分析，从而确定电缆不平衡度，但是由于电缆不平衡度的影响因素较多，从而导致确定电缆不平衡度的精准度较低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电缆不平衡度的确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种电缆不平衡度的确定方法。所述方法包括：
获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据、电缆不平衡度修正值、以及所述同相电缆中的各相电缆的电流信息，并通过权重确定网络，确定各所述影响因素对应的权重值；
在各所述影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，并基于各所述目标影响因素的权重值，确定各所述目标影响因素的新权重值；
基于各所述目标影响因素的影响因素数据、各所述目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各所述目标影响因素数据的影响系数，并基于各所述相电缆的电流信息，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度；
基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度。
可选的，所述获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据之前，还包括：
获取多个初始同相电缆、以及电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息，并识别每个初始同相电缆包含的各电缆结构信息；
在各所述初始同相电缆中，筛选与所述电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息相同的电缆结构信息对应的初始同相电缆，作为同相电缆。
可选的，所述获取电缆不平衡度修正值，包括：
获取所述同相电缆的仿真模型、以及多个电流仿真策略，并基于各所述电流仿真策略，对所述仿真模型进行电流传输仿真处理，得到各所述电流仿真策略对应的载流量信息；
分别计算每个载流量信息对应的载流不平衡度，并基于各所述载流量信息对应的载流不平衡度，计算所述同相电缆的电缆不平衡修正值。
可选的，所述基于各所述目标影响因素的权重值，确定各所述目标影响因素的新权重值，包括：
计算各所述目标影响因素的权重值之间的比例值，并按照各所述目标影响因素之间比例值，通过权重等效算法，重新计算各所述目标影响因素的权重值，得到各所述目标影响因素的新权重值。
可选的，所述基于各所述目标影响因素的影响因素数据、各所述目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各所述目标影响因素数据的影响系数，包括：
根据各所述目标影响因素的影响因素数据，计算各所述目标影响因素的相对变化率，并根据各所述目标影响因素的新权重值，识别各所述目标影响因素的重要性信息；
基于每个目标影响因素的重要性信息，计算每个目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率；
基于各所述目标影响因素的相对变化率、各所述目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率、以及影响因素系数算法，计算各所述目标影响因素数据的影响系数。
可选的，所述基于各所述相电缆的电流信息，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度，包括：
基于各所述相电缆的电流信息，计算各所述相电缆的平均电流值，并基于各所述相电缆的平均电流值、以及三相负荷不平衡度算法，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度。
第二方面，本申请还提供了一种电缆不平衡度的确定装置。所述装置包括：
获取模块，用于获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据、电缆不平衡度修正值、以及所述同相电缆中的各相电缆的电流信息，并通过权重确定网络，确定各所述影响因素对应的权重值；
确定模块，用于在各所述影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，并基于各所述目标影响因素的权重值，确定各所述目标影响因素的新权重值；
第一计算模块，用于基于各所述目标影响因素的影响因素数据、各所述目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各所述目标影响因素数据的影响系数，并基于各所述相电缆的电流信息，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度；
第二计算模块，用于基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度。
可选的，所述装置还包括：
识别模块，用于获取多个初始同相电缆、以及电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息，并识别每个初始同相电缆包含的各电缆结构信息；
筛选模块，用于在各所述初始同相电缆中，筛选与所述电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息相同的电缆结构信息对应的初始同相电缆，作为同相电缆。
可选的，所述获取模块，具体用于：
获取所述同相电缆的仿真模型、以及多个电流仿真策略，并基于各所述电流仿真策略，对所述仿真模型进行电流传输仿真处理，得到各所述电流仿真策略对应的载流量信息；
分别计算每个载流量信息对应的载流不平衡度，并基于各所述载流量信息对应的载流不平衡度，计算所述同相电缆的电缆不平衡修正值。
可选的，所述确定模块，具体用于：
计算各所述目标影响因素的权重值之间的比例值，并按照各所述目标影响因素之间比例值，通过权重等效算法，重新计算各所述目标影响因素的权重值，得到各所述目标影响因素的新权重值。
可选的，所述第一计算模块，具体用于：
根据各所述目标影响因素的影响因素数据，计算各所述目标影响因素的相对变化率，并根据各所述目标影响因素的新权重值，识别各所述目标影响因素的重要性信息；
基于每个目标影响因素的重要性信息，计算每个目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率；
基于各所述目标影响因素的相对变化率、各所述目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率、以及影响因素系数算法，计算各所述目标影响因素数据的影响系数。
可选的，所述第一计算模块，具体用于：
基于各所述相电缆的电流信息，计算各所述相电缆的平均电流值，并基于各所述相电缆的平均电流值、以及三相负荷不平衡度算法，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。
上述电缆不平衡度的确定方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据、电缆不平衡度修正值、以及所述同相电缆中的各相电缆的电流信息，并通过权重确定网络，确定各所述影响因素对应的权重值；在各所述影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，并基于各所述目标影响因素的权重值，确定各所述目标影响因素的新权重值；基于各所述目标影响因素的影响因素数据、各所述目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各所述目标影响因素数据的影响系数，并基于各所述相电缆的电流信息，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度；基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度。通过对同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的权重值进行筛选，从而得到目标影响因素，在提升了多影响因素计算电缆不平衡度的精准度的情况下，避免影响因素过多导致计算效率较慢的问题。然后重新计算各目标影响因素的新权重值，并计算各目标影响因素数据的影响系数、以及该同相电缆的三相负荷不平衡度，从而结合目标影响因素的目标影响因素数据，提升计算的同相电缆的电缆不平衡度的实际性和精准度，最后，基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度，避免单一影响因素分析电缆不平衡度的精准度偏差问题，同时，通过电缆不平衡度算法，结合多各电缆不平衡度的目标影响因素、同相电缆的多个不平衡度信息、以及电缆不平衡度修正值，计算同相电缆的电缆不平衡度，提升了计算的电缆不平衡度计算精准度。
附图说明
图1为一个实施例中电缆不平衡度的确定方法的流程示意图；
图2为一个实施例中电缆不平衡度的确定示例的流程示意图；
图3为一个实施例中电缆不平衡度的确定装置的结构框图；
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的电缆不平衡度的确定方法，主要应用于同相并联高压电缆线路对应的应用环境中。本方法可以应用于终端、也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。其中，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等。其中，终端通过对同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的权重值进行筛选，从而得到目标影响因素，在提升了多影响因素计算电缆不平衡度的精准度的情况下，避免影响因素过多导致计算效率较慢的问题。然后重新计算各目标影响因素的新权重值，并计算各目标影响因素数据的影响系数、以及该同相电缆的三相负荷不平衡度，从而结合目标影响因素的目标影响因素数据，提升计算的同相电缆的电缆不平衡度的实际性和精准度，最后，基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度，避免单一影响因素分析电缆不平衡度的精准度偏差问题，同时，通过电缆不平衡度算法，结合多各电缆不平衡度的目标影响因素、同相电缆的多个不平衡度信息、以及电缆不平衡度修正值，计算同相电缆的电缆不平衡度，提升了计算的电缆不平衡度计算精准度。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种电缆不平衡度的确定方法，以该方法应用于终端为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S101，获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据、电缆不平衡度修正值、以及同相电缆中的各相电缆的电流信息，并通过权重确定网络，确定各影响因素对应的权重值。
本实施例中，终端响应于用户的影响因素上传操作，识别各初始同相电缆中包含所有电缆不平衡度的影响因素的同相电缆中每个影响因素的数据信息，得到各影响因素数据。其中，影响因素包括但不限于电缆敷设土壤电阻率、电缆线芯电阻率、电缆敷设方式、电缆排列方式、电缆绝缘层厚度、电缆中心距、电缆长度、电缆终端出线长度、电缆护层连接方式、电缆堆叠系数、电缆回路数等。然后，终端通过对同相电缆对应的仿真模型进行仿真处理，计算该同相电缆对应的电缆不平衡度修正值，最后，终端获取常规运行情况下，同相电缆中每个相电缆的电流信息，其中该电流信息可以是各相电缆在常规运行24小时内的电流平均值。具体的计算电缆不平衡度修正值的过程后续将详细说明。然后，终端通过权重确定网络，基于各影响因素的影响因素数据，分别计算每个影响因素对应的权重值，该权重确定网络可以但不限于是分类神经网络、随机森林决策树算法对应的网络等。
步骤S102，在各影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，并基于各目标影响因素的权重值，确定各目标影响因素的新权重值。
本实施例中，终端预设权重范围，并在每个影响因素的权重值中，筛选属于该预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，然后，终端在基于各目标影响因素的权重值，进行归一化处理，得到各目标影响因素的新权重值。
步骤S103，基于各目标影响因素的影响因素数据、各目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各目标影响因素数据的影响系数，并基于各相电缆的电流信息，计算同相电缆的三相负荷不平衡度。
本实施例中，终端目标影响因素的影响因素数据、各目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，计算各目标影响因素数据的影响系数。然后终端基于各相电缆的电流信息，计算同相电缆的三相负荷不平衡度。具体的计算过程后续将详细说明。
步骤S104，基于各目标影响因素的新权重值、各目标影响因素的影响系数、三相负荷不平衡度、电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算同相电缆的电缆不平衡度。
本实施例中，终端基于各目标影响因素的新权重值、各目标影响因素的影响系数、三相负荷不平衡度、电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算同相电缆的电缆不平衡度。其中，电缆不平衡度算法的计算公式如下：
上式中，Ts为电缆不平衡度修正值，Tr为三相负荷不平衡度、W′j为每个目标影响因素的新权重值、Vj为每个目标影响因素的影响系数，j为每个目标影响因素的虚拟编号，k为所有目标影响因素的数目。
基于上述方案，通过对同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的权重值进行筛选，从而得到目标影响因素，在提升了多影响因素计算电缆不平衡度的精准度的情况下，避免影响因素过多导致计算效率较慢的问题。然后重新计算各目标影响因素的新权重值，并计算各目标影响因素数据的影响系数、以及该同相电缆的三相负荷不平衡度，从而结合目标影响因素的目标影响因素数据，提升计算的同相电缆的电缆不平衡度的实际性和精准度，最后，基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度，避免单一影响因素分析电缆不平衡度的精准度偏差问题，同时，通过电缆不平衡度算法，结合多各电缆不平衡度的目标影响因素、同相电缆的多个不平衡度信息、以及电缆不平衡度修正值，计算同相电缆的电缆不平衡度，提升了计算的电缆不平衡度计算精准度。
可选的，获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据之前，还包括：获取多个初始同相电缆、以及电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息，并识别每个初始同相电缆包含的各电缆结构信息；在各初始同相电缆中，筛选与电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息相同的电缆结构信息对应的初始同相电缆，作为同相电缆。
本实施例中，终端获取多个初始同相电缆、以及电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息，并识别每个初始同相电缆包含的各电缆结构信息。其中电缆结构信息包括但不限于电缆敷设土壤电阻率信息、电缆线芯电阻率信息、电缆敷设方式信息、电缆排列方式信息、电缆绝缘层厚度信息、电缆中心距信息、电缆长度信息、电缆终端出线长度信息、电缆护层连接方式信息、电缆堆叠系数信息、电缆回路数信息。然后，终端在各初始同相电缆中，筛选与电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息相同的电缆结构信息对应的初始同相电缆，作为同相电缆。其中电缆不平衡度的各影响因素为用户预先上传于终端的存储区域得到的。
基于上述方案，终端通过筛选与电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息相同的电缆结构信息对应的初始同相电缆，作为同相电缆，避免同相电缆的其他结构信息对弈电缆不平衡度的计算产生干扰，提升了计算电缆不平衡度的精准度。
可选的，获取电缆不平衡度修正值，包括：获取同相电缆的仿真模型、以及多个电流仿真策略，并基于各电流仿真策略，对仿真模型进行电流传输仿真处理，得到各电流仿真策略对应的载流量信息；分别计算每个载流量信息对应的载流不平衡度，并基于各载流量信息对应的载流不平衡度，计算同相电缆的电缆不平衡修正值。
本实施例中，终端获取同相电缆的仿真模型、以及多个电流仿真策略，并基于各电流仿真策略，对仿真模型进行电流传输仿真处理，得到各电流仿真策略对应的载流量信息。其中，多个电流仿真策略为同相电缆中每个相电缆的电缆电流输入量分配策略，然后终端通过载流不平衡度算法，分别计算每个载流量信息对应的载流不平衡度，并基于各载流量信息对应的载流不平衡度，计算同相电缆的电缆不平衡修正值。其中载流不平衡度算法为MAX(相电流-三相平均电流)/三相平均电流。例如，三相电流分别为Ia＝9A，Ib＝8A，Ic＝4A，则三相平均电流为7A，相电流-三相平均电流分别为Ia’＝2A，Ib’＝1A，Ic’＝3A，取差值最大的相电流，即MAX(相电流-三相平均电流)＝3A，则该同相电缆的载流不平衡度为3/7。其中，电流仿真策略例如：1.三相电缆的电缆电流输入量为常规电流量，2.三相电缆中任选一项的电缆电流输入量为2倍常规电流量，其余两相电缆的电流输入两位常规电流量，则终端分别基于上述两个仿真策略对仿真模型进行电流传输仿真处理，得到仿真模型输出的每个电流仿真策略对应的载流信息，然后终端通过计算两个电流仿真策略对应的载流信息的比例，得到同相电缆的电缆不平衡修正值。
基于上述方案，通过不同电流仿真策略，对同相电缆的仿真模型进行仿真电流传输过程处理，并计算电流仿真策略对应的载流信息的比例，得到同相电缆的电缆不平衡修正值，提升了电缆不平衡度修正值的计算精准度。
可选的，基于各目标影响因素的权重值，确定各目标影响因素的新权重值，包括：计算各目标影响因素的权重值之间的比例值，并按照各目标影响因素之间比例值，通过权重等效算法，重新计算各目标影响因素的权重值，得到各目标影响因素的新权重值。
本实施例中，终端计算各目标影响因素的权重值之间的比例值，并按照各目标影响因素之间比例值，通过权重等效算法，重新计算各目标影响因素的权重值，得到各目标影响因素的新权重值。其中，权重等效算法为对各目标影响因素之间比例值进行归一化处理，得到各目标影响因素之间的新权重值。
其中，新权重值的计算公式为：
上式中：Wi为筛选前不同因素对应的权重值，无量纲；W′j为筛选后不同因素对应的权重值，无量纲。Wj为筛选出的影响小于Wε的目标影响因素的权重值，编号为W1，W2，…，Wj，…，Wk。
其中，不同目标影响因素的影响权重值W′j满足如下公式。
基于上述方案，通过重新计算各目标影响因素的新权重值，消除了非目标影响因素的影响信息。
可选的，基于各目标影响因素的影响因素数据、各目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各目标影响因素数据的影响系数，包括：根据各目标影响因素的影响因素数据，计算各目标影响因素的相对变化率，并根据各目标影响因素的新权重值，识别各目标影响因素的重要性信息；基于每个目标影响因素的重要性信息，计算每个目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率；基于各目标影响因素的相对变化率、各目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率、以及影响因素系数算法，计算各目标影响因素数据的影响系数。
本实施例中，终端根据各目标影响因素的影响因素数据，计算各目标影响因素的相对变化率。然后，终端对各目标影响因素的新权重值，进行权重比例计算，得到每个新权重值对应的权重比例，终端将每个目标影响因素的新权重值对应的权重比例，作为每个目标影响因素的重要度，并将每个目标影响因素的重要度、以及每个目标影响因素的重要度在所有目标影响因素的重要度中的占比，作为每个目标影响因素的重要性信息。终端基于每个目标影响因素的重要性信息，计算每个目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率，最后，终端基于各目标影响因素的相对变化率、各目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率、以及影响因素系数算法，计算各目标影响因素数据的影响系数。
其中，每个影响因素的影响系数算法的计算公式为，
上式中：为第i个目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率，/>为第i个目标影响因素的相对变化率，i为各目标影响因素的虚拟编号，xi为第i个目标影响因素的影响因素数据，Mi为第i个影响因素的重要度，Mb为所有影响因素的平均重要度。
基于上述方案，通过影响因素系数算法，计算每个影响因素的影响系数，提升了计算的影响系数的精准度。
可选的，基于各相电缆的电流信息，计算同相电缆的三相负荷不平衡度，包括：基于各相电缆的电流信息，计算各相电缆的平均电流值，并基于各相电缆的平均电流值、以及三相负荷不平衡度算法，计算同相电缆的三相负荷不平衡度。
本实施例中，终端基于各相电缆的电流信息，计算各相电缆的平均电流值，并基于各相电缆的平均电流值、以及三相负荷不平衡度算法，计算同相电缆的三相负荷不平衡度。例如，同相电缆包括三个相电缆，分别为A相、B相、C相，然后终端分别计算A、B、C三相电流在24小时内的平均值，得到A相电流平均值、B相电流平均值、C相电流平均值，然后，终端筛选三相电流平均值中的电流最大值、以及电流最小值，通过三相负荷不平衡度算法，计算三相负荷不平衡度。其中，三相负荷不平衡度算法的计算公式如下：
式中，Imax为三相电流平均值中的电流最大值，Imin为三相电流平均值中的电流最小值，Tr为三相负荷不平衡度。
基于上述方案，通过筛选24小时内的平均值计算三相负荷不平衡度，确保参与计算的各电流量的常规性与普适性，提升了计算的三相负荷不平衡度的实际性与精准度。
本申请还提供了一种电缆不平衡度的确定示例，如图2所示，具体处理过程包括以下步骤：
步骤S201，获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据。
步骤S202，获取多个初始同相电缆、以及电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息，并识别每个初始同相电缆包含的各电缆结构信息。
步骤S203，在各初始同相电缆中，筛选与电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息相同的电缆结构信息对应的初始同相电缆，作为同相电缆。
步骤S204，获取同相电缆的仿真模型、以及多个电流仿真策略，并基于各电流仿真策略，对仿真模型进行电流传输仿真处理，得到各电流仿真策略对应的载流量信息。
步骤S205，分别计算每个载流量信息对应的载流不平衡度，并基于各载流量信息对应的载流不平衡度，计算同相电缆的电缆不平衡修正值。
步骤S206，通过权重确定网络，确定各影响因素对应的权重值。
步骤S207，在各影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素。
步骤S208，计算各目标影响因素的权重值之间的比例值，并按照各目标影响因素之间比例值，通过权重等效算法，重新计算各目标影响因素的权重值，得到各目标影响因素的新权重值。
步骤S209，根据各目标影响因素的影响因素数据，计算各目标影响因素的相对变化率，并根据各目标影响因素的新权重值，识别各目标影响因素的重要性信息。
步骤S210，基于每个目标影响因素的重要性信息，计算每个目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率。
步骤S211，基于各目标影响因素的相对变化率、各目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率、以及影响因素系数算法，计算各目标影响因素数据的影响系数。
步骤S212，基于各相电缆的电流信息，计算各相电缆的平均电流值，并基于各相电缆的平均电流值、以及三相负荷不平衡度算法，计算同相电缆的三相负荷不平衡度。
步骤S213，基于各目标影响因素的新权重值、各目标影响因素的影响系数、三相负荷不平衡度、电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算同相电缆的电缆不平衡度。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的电缆不平衡度的确定方法的电缆不平衡度的确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个电缆不平衡度的确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于电缆不平衡度的确定方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种电缆不平衡度的确定装置，包括：获取模块310、确定模块320、第一计算模块330和第二计算模块340，其中：
获取模块310，用于获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据、电缆不平衡度修正值、以及所述同相电缆中的各相电缆的电流信息，并通过权重确定网络，确定各所述影响因素对应的权重值；
确定模块320，用于在各所述影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，并基于各所述目标影响因素的权重值，确定各所述目标影响因素的新权重值；
第一计算模块330，用于基于各所述目标影响因素的影响因素数据、各所述目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各所述目标影响因素数据的影响系数，并基于各所述相电缆的电流信息，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度；
第二计算模块340，用于基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度。
可选的，所述装置还包括：
识别模块，用于获取多个初始同相电缆、以及电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息，并识别每个初始同相电缆包含的各电缆结构信息；
筛选模块，用于在各所述初始同相电缆中，筛选与所述电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息相同的电缆结构信息对应的初始同相电缆，作为同相电缆。
可选的，所述获取模块310，具体用于：
获取所述同相电缆的仿真模型、以及多个电流仿真策略，并基于各所述电流仿真策略，对所述仿真模型进行电流传输仿真处理，得到各所述电流仿真策略对应的载流量信息；
分别计算每个载流量信息对应的载流不平衡度，并基于各所述载流量信息对应的载流不平衡度，计算所述同相电缆的电缆不平衡修正值。
可选的，所述确定模块320，具体用于：
计算各所述目标影响因素的权重值之间的比例值，并按照各所述目标影响因素之间比例值，通过权重等效算法，重新计算各所述目标影响因素的权重值，得到各所述目标影响因素的新权重值。
可选的，所述第一计算模块330，具体用于：
根据各所述目标影响因素的影响因素数据，计算各所述目标影响因素的相对变化率，并根据各所述目标影响因素的新权重值，识别各所述目标影响因素的重要性信息；
基于每个目标影响因素的重要性信息，计算每个目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率；
基于各所述目标影响因素的相对变化率、各所述目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率、以及影响因素系数算法，计算各所述目标影响因素数据的影响系数。
可选的，所述第一计算模块330，具体用于：
基于各所述相电缆的电流信息，计算各所述相电缆的平均电流值，并基于各所述相电缆的平均电流值、以及三相负荷不平衡度算法，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度。
上述电缆不平衡度的确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。
上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电缆不平衡度的确定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时第一方面中任一项所述的方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时第一方面中任一项所述的方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时第一方面中任一项所述的方法的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种电缆不平衡度的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据、电缆不平衡度修正值、以及所述同相电缆中的各相电缆的电流信息，并通过权重确定网络，确定各所述影响因素对应的权重值；
在各所述影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，并基于各所述目标影响因素的权重值，确定各所述目标影响因素的新权重值；
基于各所述目标影响因素的影响因素数据、各所述目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各所述目标影响因素数据的影响系数，并基于各所述相电缆的电流信息，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度；
基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据之前，还包括：
获取多个初始同相电缆、以及电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息，并识别每个初始同相电缆包含的各电缆结构信息；
在各所述初始同相电缆中，筛选与所述电缆不平衡度的各影响因素对应的目标电缆结构信息相同的电缆结构信息对应的初始同相电缆，作为同相电缆。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电缆不平衡度修正值，包括：
获取所述同相电缆的仿真模型、以及多个电流仿真策略，并基于各所述电流仿真策略，对所述仿真模型进行电流传输仿真处理，得到各所述电流仿真策略对应的载流量信息；
分别计算每个载流量信息对应的载流不平衡度，并基于各所述载流量信息对应的载流不平衡度，计算所述同相电缆的电缆不平衡修正值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目标影响因素的权重值，确定各所述目标影响因素的新权重值，包括：
计算各所述目标影响因素的权重值之间的比例值，并按照各所述目标影响因素之间比例值，通过权重等效算法，重新计算各所述目标影响因素的权重值，得到各所述目标影响因素的新权重值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目标影响因素的影响因素数据、各所述目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各所述目标影响因素数据的影响系数，包括：
根据各所述目标影响因素的影响因素数据，计算各所述目标影响因素的相对变化率，并根据各所述目标影响因素的新权重值，识别各所述目标影响因素的重要性信息；
基于每个目标影响因素的重要性信息，计算每个目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率；
基于各所述目标影响因素的相对变化率、各所述目标影响因素对应的电缆不平衡度的相当变化率、以及影响因素系数算法，计算各所述目标影响因素数据的影响系数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述相电缆的电流信息，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度，包括：
基于各所述相电缆的电流信息，计算各所述相电缆的平均电流值，并基于各所述相电缆的平均电流值、以及三相负荷不平衡度算法，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度。
7.一种电缆不平衡度的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取同相电缆的电缆不平衡度的多个影响因素对应的影响因素数据、电缆不平衡度修正值、以及所述同相电缆中的各相电缆的电流信息，并通过权重确定网络，确定各所述影响因素对应的权重值；
确定模块，用于在各所述影响因素中，筛选属于预设权重范围的权重值对应的目标影响因素，并基于各所述目标影响因素的权重值，确定各所述目标影响因素的新权重值；
第一计算模块，用于基于各所述目标影响因素的影响因素数据、各所述目标影响因素的新权重值、以及影响因素系数算法，确定各所述目标影响因素数据的影响系数，并基于各所述相电缆的电流信息，计算所述同相电缆的三相负荷不平衡度；
第二计算模块，用于基于各所述目标影响因素的新权重值、各所述目标影响因素的影响系数、所述三相负荷不平衡度、所述电缆不平衡度修正值、以及电缆不平衡度算法，计算所述同相电缆的电缆不平衡度。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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