[发明专利]一种考虑敷设方式的中压电缆导体温度计算方法

说明书

一种考虑敷设方式的中压电缆导体温度计算方法，其中，包括如下步骤：S1.训练样本选取：每组训练样本，包括电缆外皮温度、电缆导体电流、电缆敷设方式、电缆敷设回路数及对应的电缆导体温度；S2.网络构建及训练：将步骤S1训练样本中的电缆外皮温度、电缆导体电流、电缆敷设方式及电缆敷设回路数作为输入，电缆导体温度作为输出，构建一个5层神经网络，并对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络；S3.电缆导体温度预测：将实时采集到的电缆外皮温度、电缆导体电流以及电缆敷设方式、电缆敷设回路数输入到步骤S2训练好的神经网络，即可预测出该时刻的电缆导体温度。本发明同时考虑了电缆敷设方式以及电缆敷设回路数，提高了电缆导体温度计算精度。

技术领域

本发明涉及中压电缆导体温度预测技术领域，更具体地，涉及一种考虑敷设方式的中压电缆导体温度计算方法。

背景技术

电缆导体温度是其状态监测重要参数，若电缆导体温度长期超过电缆主绝缘耐受温度，则电缆寿命将大大缩短。若电缆导体温度长期低于电缆主绝缘耐受温度，则电缆载流量利用率较低。因此，准确掌握电缆导体温度，能够挖掘现有电缆载流量能力，达到节约电缆投资，提高电缆运行水平和利用率的目的。

目前，电缆导体温度计算方法中，中国专利CN109635390A公开了一种中压电缆导体温度计算方法，主要是采用神经网络法，以电缆导体电流，电缆外皮温度为输入，电缆导体温度为输出构建神经网络，进而实时计算电缆导体温度，能够取得较高精度且不受电缆本身物性参数影响。但已有的神经网络法没有考虑电缆敷设方式和敷设回路数，导致训练好的神经网络应用于不同敷设方式和敷设回路数时，计算精度下降较大；同时，隐含层的增加使神经网络训练难度增加，不易收敛。

发明内容

本发明为了克服上述现有神经网络法没有考虑电缆敷设方式和敷设回路数，导致训练好的神经网络应用于不同敷设方式和敷设回路数时，计算精度下降较大；同时，隐含层的增加使神经网络训练难度增加，不易收敛的缺陷，提供一种考虑敷设方式的中压电缆导体温度计算方法。本发明提供的神经网络法同时考虑了电缆敷设方式以及电缆敷设回路数；此外，对隐含层输入进行了降维处理，达到了降低网络训练难度，提高电缆导体温度计算精度的目的。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种考虑敷设方式的中压电缆导体温度计算方法，其中，包括如下步骤：

S1.训练样本选取：每组训练样本，包括电缆外皮温度、电缆导体电流、电缆敷设方式、电缆敷设回路数以及对应的电缆导体温度；

S2.网络构建及训练：将步骤S1训练样本中的电缆外皮温度、电缆导体电流、电缆敷设方式以及电缆敷设回路数作为输入，电缆导体温度作为输出，构建一个5层神经网络，构建神经网络的过程中对神经网络的部分隐含层做降维处理，并对构建好的神经网络进行训练，得到训练好的神经网络；

S3.电缆导体温度预测：将实时采集到的电缆外皮温度、电缆导体电流以及电缆敷设方式、电缆敷设回路数输入到步骤S2训练好的神经网络，即可预测出该时刻的电缆导体温度。

进一步的，所述步骤S1中，训练样本选取时，记第n个样本Y_n＝(Q_n,I_n,F_n,H_n,T_n)(n＝1,2,3,......,N)；其中Q_n表示电缆外皮温度，I_n表示电缆导体电流，F_n表示电缆敷设方式，H_n表示电缆敷设回路数，T_n表示电缆导体温度，N表示样本个数。

进一步的，所述步骤S1中，电缆导体温度和电缆外皮温度均采用热电偶测量，测量周期为1min。

进一步的，所述步骤S1中，电缆导体温度在电缆导体上任意选取三个截面进行测量，每个截面上布置的热电偶数量均为三个，即电缆导体温度有九个测量值，最终电缆导体温度取九个测量值的平均值。