【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网主动抢修，尤其涉及一种配电网主动抢修辅助决策方法及辅助系统。
技术介绍
1、配电网中，常会出现电力电缆线芯温度过高的情况影响用电安全，电力电缆的线芯温度与其绝缘性能、配电系统负荷状况等情况以及电缆的敷设环境等关系密切。获取线芯温度及其变化情况，不仅能够掌握电缆的运行工况，而且可以实现电力部门对电缆线路的载流量进行调控。通过检测技术手段，一般得到电缆接头表面部位的温度，现有技术条件往往很难获取运行中接头结构内部及线芯导体温度。电缆外表面是其与环境进行热传递的边界，而环境温度的变化也会使得电缆外表面温度变化，进而影响线芯导体温度。
2、因此，在配电网中，需要实时获取电缆的线芯温度，以对配电网主动抢修提供辅助决策。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种配电网主动抢修辅助决策方法及系统。
2、为解决上述问题，本专利技术所采取的技术方案是：
3、一方面，提供了一种配电网主动抢修辅助决策方法，所述方法包括：
4、步骤一、基于配网10kv三芯电缆接头结构获取热路模型；
5、步骤二、基于热路模型，将接头温度序列分解处理后，得到多个imf分量及剩余分量，对各子序列分量分别构建grnn神经网络预测模型；
6、步骤三、根据所有的grnn神经网络预测模型进行温度异常检测；
7、步骤四、在确定所述温度出现异常时，进行报警，以方便工作人员对配电网中的电缆进行主动抢修。
8、作
9、作为专利技术的一种实施方式，针对任意一个子序列分量，grnn神经网络预测模型构建方式如下：
10、获取所述子序列分量，将其作为外部输入；
11、输入层的神经元直接接收输入量并向前传递给模式层；
12、模式层的神经元对应不同的学习样本，该层神经元i的传递函数为：
13、
14、式中，pi为高斯核函数；x为网络输入变量；xi为神经元i所对应的学习样本；σ为平滑因子，模式层神经元i输出结果为：输入变量与其对应样本之间的euclid距离平方的指数形式；
15、求和层对所有模式层的输出进行算数求和以及加权求和；
16、输出层将求和层中神经元的加权求和输出与算数求和输出相除，各个神经元的输出对应输出结果中第j个元素：
17、
18、作为专利技术的一种实施方式，求和层采用下述方法进行加权求和：
19、模式层第i个神经元与求和层第j个分子求和神经元之间的连接系数是第i个输出样本中第j个元素yij：
20、
21、作为专利技术的一种实施方式，所述步骤三中，采用孤立森林算法得到的温度特征序列，进行异常检测。
22、另一方面，提供了一种配电网主动抢修辅助系统，所述系统包括：
23、热路模型生成模块，其用于基于配网10kv三芯电缆接头结构获取热路模型；
24、构建模块，其用于基于热路模型，将接头温度序列分解处理后，得到多个imf分量及剩余分量，对各子序列分量分别构建grnn神经网络预测模型；
25、检测模块，其用于根据所有的grnn神经网络预测模型进行温度异常检测；
26、报警模块，其用于在确定所述温度出现异常时，进行报警，以方便工作人员对配电网中的电缆进行主动抢修。
27、作为专利技术的一种实施方式，所述热路模型生成模块用于对配网10kv三芯电缆接头结构进行划分，考虑热惯性，建立接头的暂态热路基础模型，模型包括各部分结构的热容。
28、作为专利技术的一种实施方式，所述构建模块还用于：
29、获取所述子序列分量，将其作为外部输入；
30、输入层的神经元直接接收输入量并向前传递给模式层；
31、模式层的神经元对应不同的学习样本，该层神经元i的传递函数为：
32、
33、式中，pi为高斯核函数；x为网络输入变量；xi为神经元i所对应的学习样本；σ为平滑因子，模式层神经元i输出结果为：输入变量与其对应样本之间的euclid距离平方的指数形式；
34、求和层对所有模式层的输出进行算数求和以及加权求和；
35、输出层将求和层中神经元的加权求和输出与算数求和输出相除，各个神经元的输出对应输出结果中第j个元素：
36、
37、作为专利技术的一种实施方式，求和层采用下述方法进行加权求和：
38、模式层第i个神经元与求和层第j个分子求和神经元之间的连接系数是第i个输出样本中第j个元素yij：
39、
40、作为专利技术的一种实施方式，所述检测模块采用孤立森林算法得到的温度特征序列，进行异常检测。
41、采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
42、本专利技术提供的一种配电网主动抢修辅助决策方法及辅助系统，基于配网10kv三芯电缆接头结构获取热路模型；基于热路模型，将接头温度序列分解处理后，得到多个imf分量及剩余分量，对各子序列分量分别构建grnn神经网络预测模型；根据所有的grnn神经网络预测模型进行温度异常检测；在确定所述温度出现异常时，进行报警，以方便工作人员对配电网中的电缆进行主动抢修。其形成一体式、智能化温度监测和防爆装置。所提方法有利于电力公司对所辖电缆进行管理，能够方便电力人员对接头热点附近的电阻进行改善，及时进行抢修，降低电缆运行风险。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，所述步骤一包括：对配网10kV三芯电缆接头结构进行划分，考虑热惯性，建立接头的暂态热路基础模型，模型包括各部分结构的热容。
3.根据权利要求2所述的一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，针对任意一个子序列分量，GRNN神经网络预测模型构建方式如下：
4.根据权利要求3所述的一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，求和层采用下述方法进行加权求和：
5.根据权利要求1所述的一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，所述步骤三中，采用孤立森林算法得到的温度特征序列，进行异常检测。
6.一种配电网主动抢修辅助系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的一种配电网主动抢修辅助系统，其特征在于，所述热路模型生成模块用于对配网10kV三芯电缆接头结构进行划分，考虑热惯性，建立接头的暂态热路基础模型，模型包括各部分结构的热容。
8.根据权利要求7所述的一种配
9.根据权利要求8所述的一种配电网主动抢修辅助系统，其特征在于，求和层采用下述方法进行加权求和：
10.根据权利要求1所述的一种配电网主动抢修辅助系统，其特征在于，所述检测模块采用孤立森林算法得到的温度特征序列，进行异常检测。
...【技术特征摘要】
1.一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，所述步骤一包括：对配网10kv三芯电缆接头结构进行划分，考虑热惯性，建立接头的暂态热路基础模型，模型包括各部分结构的热容。
3.根据权利要求2所述的一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，针对任意一个子序列分量，grnn神经网络预测模型构建方式如下：
4.根据权利要求3所述的一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，求和层采用下述方法进行加权求和：
5.根据权利要求1所述的一种配电网主动抢修辅助决策方法，其特征在于，所述步骤三中，采用孤立森林算法得到的温度特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓阳，郑道收，曲良鸿，高茜，郑伟，王天彬，陈慎，张惇，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司唐河县供电公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。