申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司;沈阳工程学院

申请日：2024-04-26

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118091331B

主分类号：G01R31/08

分类号：G01R31/08;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/084;G06Q10/20;G06Q50/06;G01D21/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明公开了一种电缆线故障感知方法及系统，所述方法包括：采集电缆线路故障监测数据信息；利用NB‑IoT技术传输电缆线路故障监测数据信息，包括利用QPSK技术进行电缆线路故障监测数据信息的调制与解调；构建基于深度学习的电缆线路故障检测模型；从基于深度学习的电缆线路故障检测模型中提取连接权值和阈值，构建电缆线路故障检测深度学习模型库，并将电缆线路故障检测深度学习模型库更新到电缆线路故障监测系统中，基于NB‑IoT将采集的现场数据传输到电缆线路故障监测系统中进行电缆线路故障的在线监测。本发明具有监测范围广、通信能耗低、感知能力强等特点，可全面提升对电缆线路故障的感知水平。

主权项：1.一种电缆线故障感知方法，其特征在于：包括以下操作：采集电缆线路故障监测数据信息，包括电缆的电流数据、电压数据、温度数据、湿度数据、电阻数据、振动数据、电场数据和磁场数据；利用NB-IoT技术传输电缆线路故障监测数据信息，包括利用QPSK技术进行电缆线路故障监测数据信息的调制与解调；构建基于深度学习的电缆线路故障检测模型；从基于深度学习的电缆线路故障检测模型中提取连接权值和阈值，构建电缆线路故障检测深度学习模型库，并将电缆线路故障检测深度学习模型库更新到电缆线路故障监测系统中，基于NB-IoT将采集的现场数据传输到电缆线路故障监测系统中进行电缆线路故障的在线监测；所述利用NB-IoT技术传输电缆线路故障监测数据信息，包括利用QPSK技术进行电缆线路故障监测数据信息的调制与解调，具体包括如下操作：对采集的电缆线路故障监测数据信息进行调制，NB-IoT传输调制后的电缆线路故障监测数据信息，NB-IoT的接收端对接收到的电缆线路故障监测数据信息进行解调，下式中式（2）-（6）为电缆线路电场数据NB-IoT传输处理过程，式（7）为经过NB-IoT传输得到的电缆线路故障监测数据信息： （2）； （3）； （4）； （5）； （6）； （7）；式中：为调制后的t时刻电缆线路电场数据，为t时刻电缆线路电场数据，为t时刻电缆线路电场信号频率，为t时刻电缆线路电场相角，为接收端接收到的t时刻电缆线路电场数据，为NB-IoT传输信号过程中受到的噪声，、分别为低通滤波处理后的正弦分量和余弦分量，lowpass{}函数表示低通滤波，用于提取函数中的基带信号成分，arg函数表示找到最大的正弦和余弦分量，为经过NB-IoT传输后的电缆线路故障监测数据，为经过NB-IoT传输后的电缆线路电流数据，为经过NB-IoT传输后的电缆线路电压数据，为经过NB-IoT传输后的电缆线路温度数据，为经过NB-IoT传输后的电缆线路湿度数据，为经过NB-IoT传输后的电缆线路电阻数据，为经过NB-IoT传输后的电缆线路振动数据，为经过NB-IoT传输后的电缆线路电场数据，为经过NB-IoT传输后的电缆线路磁场数据；所述构建基于深度学习的电缆线路故障检测模型具体包括如下操作：对接收到的电缆线路故障监测数据进行标记，组成深度学习模型的训练样本；利用深度学习模型对样本进行训练，包括前向传播和反向传播训练过程，通过调整神经网络的权重和偏置来最小化深度学习模型的预测误差，使用独立的测试数据集评估深度学习模型的性能，最终训练构成基于深度学习的电缆线路故障检测模型；基于深度学习的电缆线路故障检测模型包括8个输入和2个输出，8个输入分别为：经过NB-IoT传输后的电缆线路电流数据的样本、电缆线路电压数据的样本、电缆线路温度数据的样本、电缆线路湿度数据的样本、电缆线路电阻数据的样本、电缆线路振动数据的样本、电缆线路电场数据的样本、电缆线路磁场数据的样本，2个输出分别为：为存在故障，为不存在故障；深度学习模型的隐含层有n个神经元，隐含层中神经元的输出通过加权和，并经过激活函数计算，表达式如（8）-（9）所示： （8）； （9）；式中：为深度学习模型隐含层的神经元，j为神经元序号，取值范围为1~n，为深度学习模型的激活函数，是连接输入和神经元的权重，为神经元的偏置项，H为深度学习模型隐含层输出向量，为深度学习模型的输入，i为深度学习模型的层数；深度学习模型的输出为： （10）；式中：为深度学习模型的输出，为连接神经元和输出的权重，为输出的偏置项。

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