一种电缆分支箱触点温度预警方法及系统与流程

本申请属于预警领域，尤其涉及一种电缆分支箱触点温度预警方法及系统。

背景技术：

1、在长期运行过程中，电缆分支箱内部触点易受接触电阻增大、绝缘老化等因素影响而产生异常发热现象。若未能及时预警，触点温度持续升高可能引发绝缘击穿甚至火灾事故，造成大面积停电。现有技术通常利用在线温度监测系统采集触点温度数据，并主要依赖单点固定阈值或温升速率进行报警判断。然而，电缆分支箱内部空间狭小，各触点之间存在明显的热辐射与热对流耦合关系，单点式判断方法割裂了多触点在空间位置和时间变化上的热力关联，难以及时识别由局部接触不良引起的隐蔽性早期异常温升，存在预警滞后的问题。近年来，基于图论、时间序列分析与聚类算法的联合诊断方法逐渐应用于电气设备状态监测，通过将测点构建为图网络并进行聚类分析，能够从系统层面挖掘多测点间的协同变化规律。但现有方法在构建测点关联网络时，无法将空间跨度、实时温度差异及历史时序相关性进行归一化融合，导致图模型难以准确表达触点间综合热力差异。在基于最小生成树进行聚类划分时，容易造成初始簇划分不准确；同时，多数方案仅进行单次粗略聚类，缺少融合拓扑路径距离与状态特征空间距离的二次划分机制。进一步地，现有状态评估与预警机制未能基于触点群体聚类结果建立动态基线，也难以根据历史正常状态分布模型参数自适应生成预警阈值。难以满足电缆分支箱触点温度精确预警的实际工程需求。

技术实现思路

1、为了提升电缆分支箱触点温度预警的准确率、灵敏性以及电网设备的整体运行安全性，根据本发明的第一方面，提出了一种电缆分支箱触点温度预警方法，包括：

2、获取电缆分支箱内各监测触点的温度时间序列数据，将各所述监测触点作为图节点，整合归一化处理后的两节点间的空间距离、实时温度差及经距离化映射处理的历史温度序列相关性计算热力差异度作为边权重，构建包含所有所述监测触点的无向图并生成对应的最小生成树；

3、提取所述温度时间序列数据的时频特征、基础温度特征与统计特征，构建各所述监测触点的多维状态特征向量，计算所述最小生成树的边权重统计量，结合切断边后形成的两个子树间状态特征向量均值差异度按照与所述均值差异度负相关的方式生成剪除系数，利用所述剪除系数对所述最小生成树进行剪边处理得到初始簇；

4、基于所述初始簇内各节点间状态特征向量的欧氏距离和所述最小生成树的路径距离构建混合距离，通过聚类算法进行二次划分得到触点状态簇，根据各所述触点状态簇内各节点分别的历史正常状态特征构建参考历史正常状态分布模型，计算当前时刻状态特征向量质心与参考历史状态质心的偏离度，结合所述参考历史正常状态分布模型参数确定对应的预警阈值，当所述偏离度大于所述预警阈值时输出触点温度预警信息。

5、根据本发明的第二方面，提出了一种电缆分支箱触点温度预警系统，包括：

6、生成模块，用于获取电缆分支箱内各监测触点的温度时间序列数据，将各所述监测触点作为图节点，整合归一化处理后的两节点间的空间距离、实时温度差及经距离化映射处理的历史温度序列相关性计算热力差异度作为边权重，构建包含所有所述监测触点的无向图并生成对应的最小生成树；

7、处理模块，用于提取所述温度时间序列数据的时频特征、基础温度特征与统计特征，构建各所述监测触点的多维状态特征向量，计算所述最小生成树的边权重统计量，结合切断边后形成的两个子树间状态特征向量均值差异度按照与所述均值差异度负相关的方式生成剪除系数，利用所述剪除系数对所述最小生成树进行剪边处理得到初始簇；

8、预警模块，用于基于所述初始簇内各节点间状态特征向量的欧氏距离和所述最小生成树的路径距离构建混合距离，通过聚类算法进行二次划分得到触点状态簇，根据各所述触点状态簇内各节点分别的历史正常状态特征构建参考历史正常状态分布模型，计算当前时刻状态特征向量质心与参考历史状态质心的偏离度，结合所述参考历史正常状态分布模型参数确定对应的预警阈值，当所述偏离度大于所述预警阈值时输出触点温度预警信息。

9、本发明综合监测触点之间的空间距离、实时温度差及历史温度序列相关性，计算热力差异度并构建最小生成树，从而表征电缆分支箱内部各触点之间的热力关联状态。在此基础上，提取温度时间序列的多维状态特征向量，并结合切断边后形成的两个子树之间的特征均值差异度生成剪除系数，对最小生成树进行自适应剪边处理，以剔除弱关联或异质连接边。进一步融合状态特征欧氏距离与树结构路径距离构建混合距离，并进行二次聚类划分，得到状态一致性更高的触点状态簇。基于各触点状态簇对应的历史正常状态分布模型及当前偏离度计算结果，自适应匹配预警判定阈值，能够提高电缆分支箱触点温度预警的准确性、灵敏性和抗误报能力，提升电网设备运行的安全性与可靠性。

1.一种电缆分支箱触点温度预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述整合归一化处理后的两节点间的空间距离、实时温度差及经距离化映射处理的历史温度序列相关性计算热力差异度作为边权重，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述提取所述温度时间序列数据的时频特征、基础温度特征与统计特征，构建各所述监测触点的多维状态特征向量，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述剪除系数对所述最小生成树进行剪边处理得到初始簇，包括：

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始簇内各节点间状态特征向量的欧氏距离和所述最小生成树的路径距离构建混合距离，通过聚类算法进行二次划分得到触点状态簇，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述触点状态簇内各节点分别的历史正常状态特征构建参考历史正常状态分布模型，计算当前时刻状态特征向量质心与参考历史状态质心的偏离度，结合所述参考历史正常状态分布模型参数确定对应的预警阈值，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电缆分支箱内各监测触点的温度时间序列数据，包括：

8.一种电缆分支箱触点温度预警系统，其特征在于，包括以下模块：

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述整合归一化处理后的两节点间的空间距离、实时温度差及经距离化映射处理的历史温度序列相关性计算热力差异度作为边权重，包括：

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述提取所述温度时间序列数据的时频特征与统计特征，构建各所述监测触点的多维状态特征向量，包括：