【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统监测，具体为一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统及方法。
技术介绍
1、随着电力系统的不断发展，电力电缆在电能传输中扮演着至关重要的角色。然而，电力电缆在运行过程中，由于多种因素的影响，如长期高负荷运行、绝缘老化等，可能会出现局部放电现象。局部放电若不能及时被检测到并处理，可能会进一步发展导致电缆绝缘击穿，造成停电事故，给生产生活带来巨大损失。同时，电缆负荷的变化也会对其运行状态产生影响，传统的监测系统往往只针对局部放电或负荷变化中的某一个方面进行监测，无法全面、准确地评估电缆的健康状况，因此需要一种能够综合监测电力电缆负荷变化和局部放电情况的系统。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，包括：
2、所述系统包括：
3、数据采集模块，用于采集电力电缆的负荷数据和局部放电数据；
4、数据处理模块，与所述数据采集模块信号连接，用于处理所述负荷数据和局部放电数据；
5、综合分析模块，用于接收所述数据处理模块处理后的负荷和局部放电数据，并通过电缆运行状态评估模型对电缆的运行状态进行综合评估；
6、通信模块，用于传输所述综合分析模块的综合评估结果；
7、监控中心模块，用于接收并显示评估结果，并对历史数据进行存储和查询。
8、进一步的，所述数据采集模块包括负荷数据采集单元和局部放电数据采集单元；
9、所述负荷数据
10、并行的电流互感器和电压互感器，分别采集电流信号和电压信号；
11、调理电路，与所述电流互感器和电压互感器对接，用于对电流信号和电压信号进行预处理。
12、进一步的，所述局部放电采集单元包括依次串联的：
13、高频电流传感器和/或电容耦合传感器，通过高频电流传感器和/或电容耦合传感器采集局部放电信号；
14、前置放大器，对采集到的局部放电信号进行放大；
15、带通滤波器，对放大的局部放电信号进行滤除。
16、所述负荷数据采集单元通过电流互感器和电压互感器采集电流和电压信号，所述局部放电数据采集单元通过高频电流传感器或电容耦合传感器采集局部放电信号。
17、进一步的，所述数据处理模块包括负荷数据处理子模块和局部放电数据处理子模块，所述负荷数据处理子模块对负荷电流和电压信号进行分析计算得到负荷参数和进行频谱分析，所述局部放电数据处理子模块对局部放电信号进行特征提取和类型识别；
18、其中，所述负荷数据采集单元采集的电流和电压信号经过调理电路进行放大、滤波处理后转换为数字信号输入到数据处理模块。
19、一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测方法，用于上述一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，包括以下步骤：
20、步骤s1：采集历史数据中电力电缆的负荷数据和局部放电数据进行预处理，获取预处理数据，根据风险类型分别进行标记，以此构建数据集；
21、步骤s2：构建概率神经网络模型，导入步骤s1中的数据集至概率神经网络模型进行训练，在训练过程中，通过虎鲸算法优化概率神经网络模型的平滑因子，获取最优的平滑因子；
22、步骤s3：采集实时运行时获取的预处理数据，导入训练后的概率神经网络模型进行检测，输出电力电缆实时的局部放电的风险类型；
23、步骤s2中，通过改进虎鲸算法优化概率神经网络模型的平滑因子的过程为：
24、步骤s21：在搜索空间内初始化虎鲸种群；
25、步骤s22：搜取猎物；
26、步骤s23：通过搜索包围或螺旋更新更新种群位置；
27、步骤s24：判断是否达到最大迭代次数，达到最大迭代次数时，计算虎鲸在当前迭代次数的适应度，选择最大适应度的虎鲸作为最优平滑因子，未达到最大迭代次数时，继续进行步骤s22～s25。
28、进一步的，步骤s1中的风险类型包括：未放电、低风险、中风险和高风险。
29、进一步的，步骤s21具体为：
30、xi＝lb+r·(ub-lb)；
31、其中，xi是第i个个体的位置，r是在0和1之间随机生成的数，ub表示上界，lb表示下界。
32、进一步的，d＝|cxrand-xt|xt+1＝xrand-a·d；
33、其中，d是当前鲸鱼位置与随机选择的鲸鱼位置之间的距离，a和c为表示系数，xrand是随机选择的鲸鱼位置向量。
34、进一步的，步骤s23具体为：
35、设置随机概率p；
36、p>0.5时；通过收缩包围机制更新虎鲸的位置，表示为：
37、a＝2a·r1-a；
38、xt+1＝x*(t)-a·d；
39、其中，x*(t)是当前最优位置，d是鲸鱼与最优位置之间的距离，a表示一个线性递减的系数，用于调整搜索范围，从2递减到0；a表示一个随机系数，其值在[-a，a]内，用于模拟鲸鱼向最优解靠近的行为；
40、p≤0.5时；螺旋更新位置，表示为：
41、xt+1＝d′·ebl·cos(2πl)+x*(t)；
42、其中，d′是鲸鱼与猎物之间的距离，e是自然对数的底数，b表示常数，定义了对数螺线的形状，l为在[-1,1]之间的随机数。
43、进一步的，螺旋更新位置过程中通过随机差分法对个体的位置进行随机扰动，以增加种群的多样性并帮助算法跳出局部最优，表示为：
44、
45、其中，xi是第i个个体的当前位置，xrand是从种群中随机选择的另一个个体的位置，f是一个随机因子，用于控制扰动的幅度。
46、与现有的技术相比，本专利技术具备以下有益效果：
47、(1)本专利技术通过对负荷数据和局部放电数据进行检测能够获取电力电缆的实时运行状态。
48、(2)本专利技术通过虎鲸优化算法对基于概率神经网络的综合分析模块进行优化，提高了数据分析过程中的局部收敛速度，提高了预测精度。
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1.一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，所述数据采集模块包括负荷数据采集单元和局部放电数据采集单元；
3.根据权利要求2所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，
5.一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测方法，用于如权利要求1～4任意一项的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测方法，其特征在于，步骤S21具体为：
8.根据权利要求7所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测方法，步骤S23具体为：
10.根据
...【技术特征摘要】
1.一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，所述数据采集模块包括负荷数据采集单元和局部放电数据采集单元；
3.根据权利要求2所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，
5.一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测方法，用于如权利要求1～4任意一项的一种电力电缆负荷变化与局部放电综合监测系统，其特征在于，包括以下步骤：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：刘沛轩，涂睿，李泰伟，刘晓波，夏子祺，张丹洋，吴寒，马小新，陈盼庆，张晨晖，冷正旸，闫家男，叶涛，席向欣，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司南昌供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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