[发明专利]一种基于大数据的电缆井状态评估预警系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的状态评估预警方法，包括以下步骤：对实时采集的数据进行处理，得到新的训练样本数据集；对数据进行运行状态评估，得到当前电缆井运行状态的综合得分；根据综合得分评定当前电缆井运行状态的风险等级；操作控制系统根据评定结果进行显示和预警。本发明首先通过主成分分析法将影响电缆井运行状态的多重指标进行筛选和综合，得到新的训练样本数据集，然后运用基因表达式编程算法挖掘出综合得分与各指标数据之间的函数关系式，最后将当前电缆井运行状态数据作为其函数关系式的输入，计算综合得分，将计算结果提交至风险预警模块，查询风险等级知识规则库为当前电缆井运行状态评定风险等级，并给出可行的参考性意见。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的电缆井状态评估预警系统及方法。

背景技术

随着城市化规模扩大建设速度的加快，相应的城市附属设施建设同样发展迅速，电力电缆供电网络也得以快速发展，规模庞大的地下供电网络电缆分布众多，这对电力部门电缆安全运行、事故预防亦提出更高要求。目前全国大多数电力公司对电力隧道、沟道内主干电缆的管理还处于计划检修阶段，一般采用定期巡视的方法对电缆的运行状况进行检查。从经济角度和技术角度来说，计划检修都有很大的局限性，例如定期试验和检修造成了很大的直接和间接经济浪费，许多绝缘缺陷和潜在的故障无法及时发现。

目前，现有电缆井运行状态监测研究仍然停留在直接通过传感器量测电缆井运行状态数据进行评价层面，这些评价方法和评价体系单一，准确性低，可信度不够，尤其是电缆井运行状态数据日益增多，对电缆井状态评价提出了更高的要求，因此亟需科学的方法对电缆井的各项指标进行评价并量化，通过量化得到的数值判定电缆井的运行状态，从而给运维人员进行电缆井的故障诊断和维护提供重要的依据。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种结构简单的基于大数据的电缆井状态评估预警系统，并提供一种算法简单、准确度高的基于大数据的电缆井状态评估预警方法。

本发明解决上述问题的技术方案是：一种基于大数据的电缆井状态评估预警系统，包括数据处理模块、运行状态评估模块、风险预警模块、操作控制系统、电缆井运行和管理服务器，所述数据处理模块、运行状态评估模块、风险预警模块依次串接，操作控制系统分别与风险预警模块、电缆井运行和管理服务器连接，数据处理模块进行数据处理，运行状态评估模块对经数据处理模块处理的数据进行运行状态评估，运行状态评估得到的综合得分提交至风险预警模块处理，风险预警模块评定当前电缆井运行状态的风险等级，并送入操作控制系统进行显示。

一种基于大数据的状态评估预警方法，包括以下步骤：

步骤一：数据处理模块对实时采集的数据进行处理，得到新的训练样本数据集，并将得到的训练样本数据集送入运行状态评估模块；

步骤二：运行状态评估模块对经数据处理模块处理的数据进行运行状态评估，得到当前电缆井运行状态的综合得分，综合得分提交至风险预警模块；

步骤三：风险预警模块根据综合得分评定当前电缆井运行状态的风险等级，并将评定结果送入操作控制系统；

步骤四：操作控制系统根据评定结果进行显示和预警。

上述基于大数据的状态评估预警方法，所述步骤一的具体步骤为：

(1-1)：分析问题的实际需求，构建电缆井运行状态评估指标体系；

(1-2)：采集评估指标体系下各个指标历史数据，对其进行处理：不良数据的检测、不良数据的辨识和修补、以及缺失值的填充，组成需进一步处理的训练样本数据集，归一化后构成p×n阶数据矩阵X＝(X₁,X₂,…,X_p)，其中，p为指标个数，n为样本个数；