[发明专利]一种基于贝叶斯网络的馈线故障检测方法、系统及设备

说明书

本发明涉及一种基于贝叶斯网络的馈线故障检测方法、系统及设备，包括采集配电网上馈线的电气量数据，并对电气量数据进行离散化处理，得到离散数据；基于贝叶斯网络对离散数据进行训练，建立故障检测模型；获取待检测馈线的待测数据，将待测数据输入故障检测模型中，故障检测模型输出待检测馈线的发生故障率。该基于贝叶斯网络的馈线故障检测方法综合考虑了馈线的电压、电流、有功功率、无功功率、功率因数、电能量等电气量数据，建立故障检测模型可实现馈线故障的精确检测，减少误报率和漏报率，该基于贝叶斯网络的馈线故障检测方法也能够在无人工干预的情况下，对馈线进行全天候、远程的精确检测和预警，最大限度的预防馈线故障的发生。

技术领域

本发明涉及配电网馈线技术领域，尤其涉及一种基于贝叶斯网络的馈线故障检测方法、系统及设备。

背景技术

馈线又称电缆线，在有线电视系统中起传输信号的作用，通过它将天线接收的信号传给前端系统，前端输出的信号也是由电缆线传输到各用户的电视机。

馈线是收发设备与天线连接的媒介。在配电网中的馈线长期暴露在外界环境中，易造成匹配不良或馈线故障。

目前对于配电网中的馈线故障防治的主要手段仍依赖人工检测。然而，人工检测存在费用高以及滞后性问题，无法做到实时监控和检测。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于贝叶斯网络的馈线故障检测方法、系统及设备，用于解决目前对于配电网中的馈线故障防治的主要手段仍依赖人工检测、存在费用高和滞后性问题，无法做到实时监控和检测的技术问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种基于贝叶斯网络的馈线故障检测方法，包括以下步骤：

采集配电网上馈线的电气量数据，并对所述电气量数据进行离散化处理，得到离散数据；

基于贝叶斯网络对所述离散数据进行训练，建立故障检测模型；

获取待检测馈线的待测数据，将所述待测数据输入所述故障检测模型中，所述故障检测模型输出待检测馈线的发生故障率。

优选地，在采集配电网上馈线的电气量数据，并对所述电气量数据进行离散化处理，得到离散数据之前，该馈线故障检测方法还包括：将所述电气量数据作为显状态、馈线的故障作为隐状态构建用于检测馈线故障的贝叶斯网络。

优选地，采集配电网上馈线的电气量数据，并对所述电气量数据进行离散化处理，得到离散数据包括：

采集配电网上馈线的电压、电流、有功功率、无功功率、功率因数、电能量作为电气量数据；

对所述电压、所述电流、所述功率因数和所述电能量的数值是否高于正常值均划分为正常区间和非正常区间；

对所述有功功率和所述无功功率均根据区间划分条件均划分为五个区间，分别记为第一区间、第二区间、第三区间、第四区间和第五区间；

位于所述正常区间、所述非正常区间、所述第一区间、所述第二区间、所述第三区间、所述第四区间和所述第五区间中数值的离散值构建成离散数据；

其中，位于所述正常区间的数值记为1的离散值，位于所述非正常区间的数值记为2的离散值，位于所述第一区间的数值记为1的离散值，位于所述第二区间的数值记为2的离散值，位于所述第三区间的数值记为3的离散值，位于所述第四区间的数值记为4的离散值，位于所述第五区间的数值记为5的离散值。