[发明专利]一种电缆绝缘状态检测方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种电缆绝缘状态检测方法及相关装置，方法包括：随机初始化预置神经网络参数粒子群，预置神经网络参数粒子群包括网络权值、训练阈值和预设调节因子；采用预设训练样本对初始BP神经网络进行预训练操作；根据得到的预置BP神经网络模型的误差值对预置神经网络参数粒子群进行更新，得到更新参数粒子群；将更新参数粒子群代替预置神经网络参数粒子群，返回预训练操作，直至满足预置迭代优化条件，得到优化BP神经网络模型；将目标电缆参数向量输入优化BP神经网络模型中进行状态检测，得到电缆绝缘状态检测结果。本申请能够解决现有技术执行条件较多，算法较复杂，导致得到的检测结果缺乏准确性和实用性的技术问题。

技术领域

本申请涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种电缆绝缘状态检测方法及相关装置。

背景技术

电力电缆由线芯导体，绝缘层，填充层，金属护层和外保护层构成。当其线芯流经电流，会在一定空间内产生电磁场，金属护层就会与大地之间构成一个有效的电流通路，在其感应电压的条件下产生回路电流，即电缆的接地环流。在电缆运行过程中，场强、温度、外力挤压都会使电缆绝缘介质的微观结构和性能发生改变，电缆的损耗特性也相应发生改变，因此对电缆表现出的损耗情况，可判断出电缆绝缘老化情况。

当前判断电缆绝缘老化的方法主要有直流分量法、直流叠加法、在线检测tanδ法、局部放电法和接地线感应环流法。但是，不同的方法在执行过程中都或多或少的存在不同的条件限制，例如，直流分量法中的直流成分是纳安级，不能直接测量，或者测量结果不准确；局部放电法优于存在背景噪声，因此实现局部放电在线检测难度较大；接地线感应换流法则是计算量较大，计算模型复杂，导致实用性较差。

发明内容

本申请提供了一种电缆绝缘状态检测方法及相关装置，用于解决现有技术执行条件较多，算法较复杂，导致得到的检测结果缺乏准确性和实用性的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电缆绝缘状态检测方法，包括：

随机初始化预置神经网络参数粒子群，所述预置神经网络参数粒子群包括网络权值、训练阈值和预设调节因子；

采用预设训练样本对初始BP神经网络进行预训练操作，得到预置BP神经网络模型，所述初始BP神经网络根据所述预置神经网络参数粒子群配置得到；

根据所述预置BP神经网络模型的误差值对所述预置神经网络参数粒子群进行更新，得到更新参数粒子群；

将所述更新参数粒子群代替所述预置神经网络参数粒子群，返回所述采用预设训练样本对初始BP神经网络进行预训练操作的步骤，直至满足预置迭代优化条件，得到优化BP神经网络模型；

将目标电缆参数向量输入所述优化BP神经网络模型中进行状态检测，得到电缆绝缘状态检测结果，所述目标电缆参数向量包括金属层接地电流、电缆运行电流、环境温度和运行时间。

优选地，所述采用预设训练样本对初始BP神经网络进行预训练操作，得到预置BP神经网络模型，之前还包括：

以监测设备检测和人工测试的方式采集目标区域电缆的电缆参数，得到预设训练样本。

优选地，所述初始BP神经网络的配置过程为：

构建基于BP神经网络的网络拓扑结构；

将所述预置神经网络参数粒子群中的参数输入所述网络拓扑结构中，配置成初始BP神经年网络。

优选地，所述根据所述预置BP神经网络模型的误差值对所述预置神经网络参数粒子群进行更新，得到更新参数粒子群，包括：

采用预设测试样本对所述预置BP神经网络模型进行测试，并根据测试结果计算出误差值；

以所述误差值为适应值，更新所述预置神经网络参数粒子群，得到更新参数粒子群。