CN104596656A - 电缆接头温度预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种电缆接头温度预警方法,属于电缆故障监测领域,本发明方法包括如下步骤：步骤一：监测节点采集电缆接头处的温度数值，并传给上位机；步骤二：上位机对监测节点传输过来的温度数据进行处理分析，如果***上位机接收到的温度数据值高于预先设的阈值，***上位机就要发送指令，进行报警动作。本发明通过监测电缆接头的温度，防止电缆接头温度过高，发生故障，影响电缆送电。

Description

电缆接头温度预警方法
技术领域
本发明属于电缆故障监测领域，具体涉及一种电缆接头温度预警方法。
背景技术
目前，由电力电缆引起的故障是影响电力正常供应的主要因素，造成电缆故障的主要原因有电缆的生产质量。然而，电力电缆发生故障时，也有很大一部分原因是在电力长期运行供应过程中，电缆会产生很高的温度，电力电缆会随着电缆温度的增加，发生故障的概率就会加大。经过大量调查发现，电力电缆发生故障的位置，大多数情况下都是在电缆接头处。由于目前还没有非常有效的电力电缆温度监测装置，电缆事故发生的概率会随之增加。一旦发生电缆事故，将会产生非常严重的经济损失。不仅会有大量的电力电缆损坏，而且还会导致一些工厂企业停电和大量的居民无法得到正常的电力供应，严重影响了人们的日常生活和给国家和人民带来巨大的损失。诸如以上因素，保障电力能够安全运行已成为急需解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种电缆接头温度预警方法，通过对电缆接头温度的采集和设定温度报警阈值来实现温度过高报警，并对其中的报警阈值采用PID模糊算法进行优化，使报警阈值由于环境温度等参数的影响而变动，设计一个合理的温度报警阈值。
本发明的技术方案是：一种电缆接头温度预警方法，包括如下步骤：步骤一：监测节点采集电缆接头处的温度数值，并传给上位机；步骤二：上位机对监测节点传输过来的温度数据进行处理分析，如果***上位机接收到的温度数据值高于预先设的阈值，***上位机就要发送指令，进行报警动作。温度数值是在一段时间间隔内做积分运算，取平均值。所述步骤二中阈值设定步骤为：a.采集环境温度参数；b.对环境温度参数进行归一化处理；c.对采样值模糊化处理；d．进行模糊推理过程；e.基于神经网络学习过程；f.输出报警阈值。
本发明有如下积极效果：本发明通过监测电缆接头的温度，防止电缆接头温度过高，发生故障，影响电缆送电。
附图说明
图1为本发明具体实施方式门限检测算法流程图；
图2为本发明具体实施方式模糊神经网络算法流程图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，本发明的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等，作进一步详细的说明，以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
本发明的只要思路是：监测节点采集电缆接头处的温度数值，***上位机对对监测节点传输过来的温度数据进行处理分析，如果***上位机接收到的温度数据值高于预先设的阈值，***上位机就要发送指令，进行报警动作。本发明采用的门限检测算法就是将需要检测的数与之前设置的标准门限值进行比较，符合门限的数据被保存，其他数据则被直接滤掉。在本发明中，当上位机接收的温度数据值高于固定门限时，***的上位机就会发送指令报警。如图1，为本发明门限检测算法流程图。
如图1中，将输入信号x(t)定义为传给上位机进行显示的温度数据，通过信号处理模块对数据进行处理，然后输出y(t) =T[x(t)]的信号，最后通过门限判断所接收到的温度信号是否正常，并通过 D[y(t)]作出相应的反馈。公式如下所示：
（1）
式(1)中，D[y(t)]为1和0分别表示***所处的状态，报警和正常，S为所设的门限值。在实际的***中，总会出现不希望见到的干扰信号。为了提高检测***的稳定性以及可靠性，在设计上就需要考虑到监测节点当时所处环境中的干扰信号，如电脉冲尖锋，电磁干扰等。所以在上位机端所显示的数据信号进行平均延时处理以利于显示节点的温度数据。对温度数据信号 x (t)在特定的一段时间间隔内做积分运算，取平均值，如式(2)所示：
 （2）
式（2）中，Δt  = t – t0是***设置的平均的时间间隔。当上位机接收的温度数据信号在某一时间段内的平均值 X (t )高于固定门限值S后，判别执行单元就会发送指令，进行报警。该Δt值的设定会对上位机接收到的温度数据信号的平均效果有很大的影响。如果Δt设定过小，就无法对由脉冲引起的干扰信号有效抑制，所以就会影响***的判别，降低***检测的有效性；如果Δt设定过大，就会增加监测节点传来的温度数据信号的平滑时间，则会导致延迟报警事件的发生，或者会出现漏报事故。本发明考虑电缆接头温度惯性很大，温度变化较慢，所以本发明 Δt 设定在 5 个检测周期。
由于电缆接头温度过高会直接导致电缆的损坏，但是，周围环境会带走电缆接头的部分温度，所以本发明的阈值设定并不是固定的阈值，而是随环境的温度而变化的，本发明采用模糊PID算法来设定报警阈值，其流程如图2所示。在图中可以看出在进行模糊神经网络结构设计时，首先需要对环境温度参数进行采样，并将所采集的数据进行规一化和模糊化的处理，之后利用模糊推理机制结合神经网络的学习过程，实现报警阈值的输出。
若有N个环境温度采样区域，每个采样点都分配了m个传感器进行温度采样，则第i个采样区域内的采样均值为(3) 式所示:
 （3）
第 i个采样区域内的温度采样标准差为式(4) 所示: （4）
则第 i 个采样区域内的采样值归一化表示形式为式(5) 所示: 
（5）
第 i 个采样区域内的采样值采用归一化处理后的均值为式(6) 所示: 
本文设计的神经网络使用的特征函数为式(7) 所示:
（7）
假设神经网络中的当前层次中某个神经元与后一层中某个神经元的连接权重为 wij，若这两个神经元之间的输入为 xi，则输出为: 
（8）
神经网络利用各神经元之间不同的权重，可以通过线性函数的形式逼近任意非线性关系式。为了使神经网络能够具备学习和自适应能力，可以通过大量样本数据对神经网络进行训练，动态地调整神经网络中各神经元的权重，实现神经网络的学习过程。神经网络学习时，通过误差反向传递，实现权重的调整。
式中Δxio(n)即为当前这次样本训练中的误差值。利用该值重新计算xio(n)，从而能够实现对函数中原来的权重调整。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种电缆接头温度预警方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：监测节点采集电缆接头处的温度数值，并传给上位机；
步骤二：上位机对监测节点传输过来的温度数据进行处理分析，如果***上位机接收到的温度数据值高于预先设的阈值，***上位机就要发送指令，进行报警动作。
2.根据权利要求1所述的电缆接头温度预警方法，其特征在于：温度数值是在一段时间间隔内做积分运算，取平均值。
3.根据权利要求1所述的电缆接头温度预警方法，其特征在于：所述步骤二中阈值设定步骤为：
a.采集环境温度参数；
b.对环境温度参数进行归一化处理；
c.对采样值模糊化处理；
d．进行模糊推理过程；
e.基于神经网络学习过程；
f.输出报警阈值。
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