一种电缆中间接头监测方法及系统与流程

1.本发明属于电缆监测技术领域，尤其涉及一种电缆中间接头监测方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.为确保供电安全，需要对电缆接头进行维护、巡检。而且，在一个供电台区内，往往存在若干个电缆接头。
4.现有的电缆中间接头监测方法，往往针对单个接头进行监测，无法实现大量电缆中间接头的同时监测，或者说，若采用一个电缆中间接头监测模型，实现所有电缆中间接头的监测，需要耗费大量的时间。


技术实现要素：

5.为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种电缆中间接头监测方法及系统，在进行监测特征的预测之前，对所有的电缆中间接头进行聚类，减少了时间循环神经网络需要预测的数据，加快了监测速度。
6.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.本发明的第一个方面提供一种电缆中间接头监测方法，其包括：
8.获取每个电缆中间接头的基本参数和在若干个历史时刻的监测特征；
9.基于基本参数和在若干个历史时刻的监测特征，采用聚类算法，将所有的电缆中间接头分为若干类，并提取每一类的孤立点；
10.提取出孤立点后，更新每一类的聚类中心；
11.将所有孤立点和聚类中心在若干个历史时刻的监测特征，依次输入时间循环神经网络，预测得到所有孤立点和聚类中心在待预测时刻的监测特征，并基于预测得到的待预测时刻的监测特征，判断每个孤立点和聚类中心的状态。
12.进一步地，所述聚类算法为k均值算法、模糊c均值算法或密度峰值聚类算法。
13.进一步地，每一类的孤立点为该类中距离该类的聚类中心最远的k个点。
14.进一步地，对于每一类，提取出孤立点后，计算类中剩余的数据点的均值，将距离该均值最近的数据点，作为更新后的聚类中心。
15.进一步地，所述时间循环神经网络采用长短期记忆网络。
16.进一步地，所述监测特征包括电缆中间接头的温度、电流、电压和所处环境温度。
17.进一步地，所述基本参数包括电缆中间接头的类别、以及电缆中间接头的两侧电缆的材质、长度、直径、热容系数和热阻系数。
18.本发明的第二个方面提供一种电缆中间接头监测系统，其包括：
19.数据获取模块，其被配置为：获取每个电缆中间接头的基本参数和在若干个历史时刻的监测特征；
20.聚类模块，其被配置为：基于基本参数和在若干个历史时刻的监测特征，采用聚类算法，将所有的电缆中间接头分为若干类，并提取每一类的孤立点；
21.聚类中心更新模块，其被配置为：提取出孤立点后，更新每一类的聚类中心；
22.监测模块，其被配置为：将所有孤立点和聚类中心在若干个历史时刻的监测特征，依次输入时间循环神经网络，预测得到所有孤立点和聚类中心在待预测时刻的监测特征，并基于预测得到的待预测时刻的监测特征，判断每个孤立点和聚类中心的状态。
23.本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种电缆中间接头监测方法中的步骤。
24.本发明的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种电缆中间接头监测方法中的步骤。
25.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
26.本发明提供了一种电缆中间接头监测方法，其通过对待监测时刻的电缆中间接头的监测特征进行预测，可以实现对电缆中间接头异常状态的提前预警。
27.本发明提供了一种电缆中间接头监测方法，其在进行监测特征的预测之前，对所有的电缆中间接头进行聚类，减少了时间循环神经网络需要预测的数据，加快了监测速度。
28.本发明提供了一种电缆中间接头监测方法，其提取出了每个类别的孤立点，单独进行监测，由于孤立点处于非正常状态的可能性较高，使得后续预警更加具有针对性。
附图说明
29.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
30.图1是本发明实施例一的一种电缆中间接头监测方法的流程图。
具体实施方式
31.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
32.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
33.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
34.实施例一
35.本实施例提供了一种电缆中间接头监测方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
36.步骤1、获取每个电缆中间接头的基本参数和在若干个历史时刻的监测特征。
37.基本参数包括：电缆中间接头的类别和电缆中间接头的两侧电缆的参数。电缆的参数包括材质、长度、直径、热容系数和热阻系数。电缆中间接头的类别包括热缩式、干包式环氧树脂浇注式及冷缩式。
38.监测特征包括电缆中间接头的温度、电流、电压和所处环境温度。历史时刻为待预测时刻之前的若干个连续时刻。
39.步骤2、基于基本参数和在若干个历史时刻的监测特征，采用聚类算法，将所有的电缆中间接头分为若干类，并提取每一类的孤立点。
40.其中，聚类算法为k均值算法、模糊c均值算法(fcm)或密度峰值聚类算法(dpc)。
41.其中，每一类的孤立点为该类中距离该类的聚类中心最远的k个点。
42.步骤3、提取出孤立点后，更新每一类的聚类中心。
43.具体的，对于每一类，提取出k个孤立点后，计算类中剩余的数据点的均值，将距离该均值最近的数据点，作为更新后的聚类中心。
44.步骤4、将所有孤立点和聚类中心在若干个历史时刻的监测特征，依次输入时间循环神经网络，预测得到所有孤立点和聚类中心在待预测时刻的监测特征，并基于预测得到的待预测时刻的监测特征，判断每个孤立点和聚类中心的状态。若某个孤立点处于非正常状态，则对该孤立点进行报警；若某个聚类中心处于非正常状态，则说明属于该类的所有点(电缆中间接头)均处于非正常状态，对该聚类中心所属类中的所有点进行报警。
45.其中，时间循环神经网络采用长短期记忆网络(lstm，long short-term memory)。
46.具体的，将预测得到每个孤立点或聚类中心在待预测时刻的监测特征，输入分类器，得到每个孤立点或聚类中心的状态(正常或非正常)。
47.其中，分类器可以采用svm分类器。
48.本实施例通过对待监测时刻的电缆中间接头的监测特征进行预测，可以实现对电缆中间接头异常状态的提前预警；在进行监测特征的预测之前，对所有的电缆中间接头进行聚类，减少了时间循环神经网络需要预测的数据，加快了监测速度；而且，提取出了每个类别的孤立点，单独进行监测，由于孤立点处于非正常状态的可能性较高，使得后续预警更加具有针对性。
49.实施例二
50.本实施例提供了一种电缆中间接头监测系统，其具体包括如下模块：
51.数据获取模块，其被配置为：获取每个电缆中间接头的基本参数和在若干个历史时刻的监测特征；
52.聚类模块，其被配置为：基于基本参数和在若干个历史时刻的监测特征，采用聚类算法，将所有的电缆中间接头分为若干类，并提取每一类的孤立点；
53.聚类中心更新模块，其被配置为：提取出孤立点后，更新每一类的聚类中心；
54.监测模块，其被配置为：将所有孤立点和聚类中心在若干个历史时刻的监测特征，依次输入时间循环神经网络，预测得到所有孤立点和聚类中心在待预测时刻的监测特征，并基于预测得到的待预测时刻的监测特征，判断每个孤立点和聚类中心的状态。
55.具体的，聚类算法为k均值算法、模糊c均值算法或密度峰值聚类算法。
56.每一类的孤立点为该类中距离该类的聚类中心最远的k个点。
57.对于每一类，提取出孤立点后，计算类中剩余的数据点的均值，将距离该均值最近的数据点，作为更新后的聚类中心。
58.具体的，时间循环神经网络采用长短期记忆网络。
59.具体的，监测特征包括电缆中间接头的温度、电流、电压和所处环境温度。
60.具体的，基本参数包括电缆中间接头的类别、以及电缆中间接头的两侧电缆的材质、长度、直径、热容系数和热阻系数。
61.具体的，将预测得到每个孤立点或聚类中心在待预测时刻的监测特征，输入分类器，得到每个孤立点或聚类中心的状态
62.本实施例通过对待监测时刻的电缆中间接头的监测特征进行预测，可以实现对电缆中间接头异常状态的提前预警；在进行监测特征的预测之前，对所有的电缆中间接头进行聚类，减少了时间循环神经网络需要预测的数据，加快了监测速度；而且，提取出了每个类别的孤立点，单独进行监测，由于孤立点处于非正常状态的可能性较高，使得后续预警更加具有针对性。
63.此处需要说明的是，本实施例中的各个模块与实施例一中的各个步骤一一对应，其具体实施过程相同，此处不再累述。
64.实施例三
65.本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的一种电缆中间接头监测方法中的步骤。
66.实施例四
67.本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的一种电缆中间接头监测方法中的步骤。
68.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
69.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
70.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
71.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
72.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁
碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random accessmemory，ram)等。
73.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。