[发明专利]一种基于神经网络的电缆寿命预测系统

说明书

本发明涉及电缆寿命预测系统，具体涉及一种基于神经网络的电缆寿命预测系统，包括控制器，控制器与用于采集电缆所处环境的环境参数的环境参数采集模块，控制器与用于收集在特定环境参数下进行老化试验的试验数据的试验数据采集模块相连，控制器与用于根据采集环境参数生成第一训练样本的第一训练样本生成模块相连，控制器与构建第一神经网络的第一神经网络构建模块相连，第一训练样本生成模块与根据第一训练样本对第一神经网络进行训练的第一神经网络训练模块相连；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的寿命预测容易使得电缆在使用过程中受到损伤、寿命预测准确性较低的缺陷。

技术领域

本发明涉及电缆寿命预测系统，具体涉及一种基于神经网络的电缆寿命预测系统。

背景技术

随着电网建设的持续发展，电力电缆作为输送电能的重要设备，其在实际使用过程中，通常会因绝缘老化引发事故而给电网的正常运行带来安全隐患。因此，需要对在役电缆进行寿命预测，为电力线路维护及运行策略的制订提供依据。

目前，通常采用温松弛电流法、差示扫描热量法及经验公式法等来估计电力电缆的使用寿命，并得到寿命估计结果，并且上述电力电缆寿命估计方法多为基于电力电缆在线检测的寿命估计。然而，这种估计方法可能会使电力电缆产生记忆效应，该记忆效应会在电力电缆运行过程中使其承受过电压，使得电力电缆在参与寿命估计后的使用过程中极易受到损伤，导致该电力电缆的实际寿命小于寿命估计结果。

此时，如果仍以寿命估计结果为依据来进行线路维护和制定运行策略，可能会出现因电缆故障而导致突然断电的情况，甚至发生漏电等危险情况。显然，上述寿命估计结果已经不再适应于当下电力电缆，降低了寿命估计结果的实用性，从而降低了电网的安全性。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于神经网络的电缆寿命预测系统，能够有效克服现有技术所存在的寿命预测容易使得电缆在使用过程中受到损伤、寿命预测准确性较低的缺陷。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于神经网络的电缆寿命预测系统，包括控制器，所述控制器与用于采集电缆所处环境的环境参数的环境参数采集模块，所述控制器与用于收集在特定环境参数下进行老化试验的试验数据的试验数据采集模块相连，所述控制器与用于根据采集环境参数生成第一训练样本的第一训练样本生成模块相连，所述控制器与构建第一神经网络的第一神经网络构建模块相连，所述第一训练样本生成模块与根据第一训练样本对第一神经网络进行训练的第一神经网络训练模块相连，所述控制器与用于根据试验数据对训练后的第一神经网络进行修正的神经网络修正模块相连；

所述控制器与用于采集电缆工作时的电气数据的电气数据采集模块相连，所述控制器与用于根据采集电气数据生成第二训练样本的第二训练样本生成模块相连，所述控制器与用于根据采集电气数据生成测试样本的测试样本生成模块相连，所述控制器与用于构建第二神经网络的第二神经网络构建模块相连，所述第二神经网络构建模块与用于根据第二训练样本、测试样本对第二神经网络进行训练的第二神经网络训练模块相连，所述控制器与用于判断分析训练结果的训练结果判断模块相连，所述控制器与用于对第一神经网络、第二神经网络进行融合的神经网络融合模块相连。

优选地，所述电缆所处环境的环境参数包括温度、湿度、压力、光照度，以及电缆在环境参数下的使用寿命。

优选地，所述在特定环境参数下进行老化试验的试验数据，包括特定环境参数，以及电缆在特定环境参数下的使用寿命。

优选地，所述神经网络修正模块将特定环境参数输入训练后的第一神经网络，并根据输出结果与电缆在特定环境参数下使用寿命之间的误差精度对第一神经网络中的参数进行修正。