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申请/专利权人：国网山西省电力公司太原供电公司

摘要：本发明涉及状态监测技术领域，具体为基于时频分析的电缆室状态监测系统，系统包括信号采集与分解模块、能量谱分析模块、故障检测与定位模块和故障概率估计模块。本发明，通过采用离散小波变换对电缆室内电气信号进行多尺度分解，能够更细致地识别电气信号中的微小变化，使监测系统能在初期阶段就探测到潜在的电缆问题，预防故障发生，绘制的频带能量谱图使能量分布分析直观全面，提高了故障检测的准确性，并显著缩短了故障诊断时间，结合时频域信息的能量阈值设定，加强了故障定位的准确性，而贝叶斯网络的引入，使得故障数据分析能动态调整，适应实时变化，显著提高了预测模型的可靠性和防故障能力。

主权项：1.基于时频分析的电缆室状态监测系统，其特征在于，所述系统包括：信号采集与分解模块，基于收集的电缆室内电气信号，通过离散小波变换对信号进行多尺度分解，逐级提取多频带信号分量，并计算分量的信号强度，生成信号分解特征；能量谱分析模块，基于所述信号分解特征，计算每个频带的能量分布，绘制对应频带的能量谱图，并进行数据整合，得到电缆能量分布信息；故障检测与定位模块，基于所述电缆能量分布信息，设定频带能量阈值，比较实时与历史能量数据，标识超出阈值的异常变化区域，并结合时间域信息进行时频定位，生成电缆故障定位指标；故障概率估计模块，基于所述电缆故障定位指标，利用贝叶斯网络，对故障数据进行概率分析，动态更新故障状态的概率分布，并输出故障发生的预估数据，生成故障概率分析数据；所述多频带信号分量的提取步骤具体为：基于收集的电缆室内电气信号，通过离散小波变换对信号进行多尺度分解，从原始信号中提取每个频带的信号分量，采用公式： ；得到频带信号分量，其中，为原始电气信号的第个信号样本，为第层的小波函数对应的值在第个样本点，为第层的加权系数，为总样本数；计算每个多频带信号分量的能量，预估信号强度，采用公式： ；获取加权平均能量，其中，代表第频带信号分量在第个样本点的值，代表第频带的能量权重，为总样本数；根据加权平均能量，筛选信号强度高的信号分量，使用公式： ；其中，为能量阈值，为能量阈值调整系数，代表筛选的高强度信号分量集合；所述信号分解特征的获取步骤具体为：对高能量信号分量进行迭代分析，计算信号分量的加权平均值，采用公式： ；其中，是第个样本点的能量权重，代表第频带信号分量在第个样本点的值，为总样本数，为第频带的加权平均值；根据加权平均值，计算信号分量的加权标准差，评估信号的变异程度，应用公式： ；其中，为第频带的加权平均值，是第个样本点的能量权重，为第频带的加权标准差；根据平均值和标准差的结果，采用公式： ；生成信号分解特征，其中，为特征向量，为第频带的加权平均值，为第频带的加权标准差；所述电缆能量分布信息的获取步骤具体为：基于所述信号分解特征，提取多频带信号的频域，并计算每个频带的能量分布，使用公式： ；其中，是频带调节参数，表示第频带在频域中的函数形式，表示积分中的微分元；根据每个频带的能量分布，采用公式： ；生成电缆能量分布信息，其中，是第频带的能量分布，是频带的权重系数，是频带总数；所述实时与历史能量数据的比较步骤具体为：基于所述电缆能量分布信息，从电缆室中采集实时能量数据和历史能量数据，使用公式判断能量变化： ；得到频带能量阈值，其中，为历史能量的平均值，为历史能量的标准偏差，为根据性能调整的敏感度系数，和为最小值和最大值的调节系数，为历史能量数据；采用比较公式： ；计算实时与历史能量数据的差异，并判断是否超过阈值，其中，为历史能量数据，为实时能量数据，为异常变化区域，若阈值则标记为异常；所述电缆故障定位指标的获取步骤具体为：根据所述异常变化区域，结合时间域信息进行时频定位，采用公式： ；得到电缆故障定位指标，其中，是异常变化区域的数量，表示第区域的能量差，是异常发生的时间点，是频带总能量，是参考时间点，是时间加权函数；所述对故障数据进行概率分析的步骤具体为：基于所述电缆故障定位指标，确定贝叶斯网络中多节点的先验概率，采用乘积公式： ；其中，是网络总状态的先验概率，是网络中第个节点的状态，是节点的先验概率，和是调整系数，是网络节点总数；使用实时故障数据，应用贝叶斯规则更新网络中节点的概率，采用公式： ；其中，是给定故障证据后，节点状态的后验概率，是在状态下监测到证据的概率，和是每个状态影响力的指数调节因子，和是节点和的先验概率，是实时故障数据，是在状态下监测到证据的概率；结合更新后的节点概率，评估故障概率，使用加权和公式： ；其中，是更新后的状态下发生故障的总概率，是在节点状态下发生故障的条件概率，是后验概率的权重指数，为故障事件，是在已知证据的情况下，处于状态的概率；所述故障概率分析数据的获取步骤具体为：整合贝叶斯网络中节点更新后的后验概率，对故障概率进行评估，使用公式： ；其中，是发生故障的总概率，是在节点状态下发生故障的条件概率，是给定证据后节点状态的后验概率，、和是调整每项的权重和非线性影响系数，是节点数量；基于总概率，输出故障发生的预估数据，采用有指数调整的置信区间公式： ；其中，表示为中心，95%置信区间内的故障概率范围，是置信水平对应的Z值，是故障概率的标准偏差，是用于调整置信区间宽度的时间因子。

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