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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司

摘要：本发明公开了一种架空高压电缆线路电流检测方法，具体涉及电力系统电流检测技术领域；通过将待检测的架空高压电缆线路划分为n个子检测线路，对电缆线路两端金属护层接地点的泄漏电流进行实时检测确定故障位置，并发出漏电信号，训练出预测故障位置漏电信号准确性的第一机器学习模型，并根据模型输出结果判断漏电信号准确性，当漏电信号准确性下降时，训练出用于判断漏电检测系统稳定性的第二机器学习模型，确定漏电检测系统稳定性，据此判断是否输出预警信号，并对漏电检测系统当前时段的检测状态进行显示说明，提高了电缆故障定位的准确性、漏电检测系统的稳定性，同时优化了系统对异常情况的响应和处理，全面提升了电力系统的安全性。

主权项：1.一种架空高压电缆线路电流检测方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：将待检测的架空高压电缆线路划分为n个子检测线路，对高压电缆线路短路故障特征信息进行提取，确定故障子检测线路；S2：根据所述故障子检测线路，对电缆线路两端金属护层接地点的泄漏电流进行实时检测，计算两端泄漏电流比，确定故障位置，并发出漏电信号；S3：根据所述漏电信号，实时监测获取故障位置处的电缆负荷训练数据和电能损耗训练数据，基于电缆负荷训练数据和电能损耗训练数据训练出预测故障位置漏电信号准确性的第一机器学习模型，并根据模型输出结果判断漏电信号准确性；S4：当漏电信号准确性下降时，获取故障位置实时电流变化训练数据以及漏电系统检测状态训练数据训练出用于判断漏电检测系统稳定性的第二机器学习模型，确定漏电检测系统稳定性；具体包括：当漏电信号准确性下降时，获取故障位置实时电流变化训练数据以及漏电系统检测状态训练数据；所述实时电流变化训练数据包括电流变化速率波动值，所述漏电系统检测状态训练数据包括漏电检测设备的传感器阻抗异常频率；电流变化速率波动值的获取逻辑为：获取在L时间段内从漏电检测系统中采集实时的电流数据值，对采集到的电流数据进行处理，计算相邻时间点之间的电流变化速率；获取电流变化速率的标准范围为：，将相邻时间点之间的电流变化速率与标准范围的电流变化速率值的偏差情况进行分析，计算电流变化速率波动值；传感器阻抗异常频率的获取逻辑为：将每个传感器按照设定的时间间隔T进行阻抗测量得到阻抗值，将测得的阻抗值与正常范围Zmin~Zmax进行比较，统计时间窗口内阻抗异常事件的发生次数，计算传感器阻抗异常数量比例；获取标准状态传感器阻抗正常数量比例，将实时计算得到传感器阻抗异常数量比例与标准状态下传感器阻抗正常数量比例进行分析，计算传感器阻抗异常频率；将所述电流变化速率波动值和传感器阻抗异常频率转换为第二特征向量，将第二特征向量作为第二机器学习模型的输入，所述第二机器学习模型以每组第二特征向量预测的漏电检测系统稳定性值标签为预测目标，以最小化对所有漏电检测系统稳定性值标签的预测误差之和作为训练目标，对第二机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定漏电检测系统稳定性系数；所述第二机器学习模型是多项式回归模型；S5：对电缆故障位置处漏电检测系统稳定性进行分析，据此判断是否输出预警信号，并对漏电检测系统当前时段的电流检测数据进行显示说明，具体包括：将获取到的漏电检测系统稳定性系数与风险阈值进行比较，若稳定性系数大于风险阈值，此时不发出预警信号；若稳定性系数小于等于风险阈值，此时发出预警信号。

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