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申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局

摘要：本发明涉及故障监测技术领域，公开了一种基于行波特征的输电线缆故障监测方法及系统，用于提高基于行波特征的输电线缆故障监测的效率及准确率。方法包括：对预设目标区域的输电线缆上的行波信号进行数据采集，得到初始行波数据；将初始行波数据输入自组织映射算法进行数据映射处理，得到低维行波数据；对低维行波数据进行稀疏编码处理，得到去噪行波数据；将去噪行波数据输入自回归移动平均模型进行行波特征提取，得到行波特征数据；将行波特征数据输入支持向量机进行故障特征匹配，得到故障特征匹配数据；将行波特征数据输入扩展卡尔曼滤波算法进行故障定位，得到故障定位数据，并根据故障特征匹配数据以及故障定位数据生成故障监测报告。

主权项：1.一种基于行波特征的输电线缆故障监测方法，其特征在于，包括：对预设目标区域的输电线缆上的行波信号进行数据采集，得到初始行波数据；将所述初始行波数据输入自组织映射算法进行数据映射处理，得到低维行波数据；对所述低维行波数据进行稀疏编码处理，得到去噪行波数据；将所述去噪行波数据输入自回归移动平均模型进行行波特征提取，得到行波特征数据，所述自回归移动平均模型包括：自回归层以及移动平均层，所述将所述去噪行波数据输入自回归移动平均模型进行行波特征提取，得到行波特征数据步骤，包括：对所述去噪行波数据进行时序矩阵转换，得到时序行波数据；匹配所述自回归层的系数，得到第一系数，并匹配所述移动平均层的系数，得到第二系数；基于所述第一系数以及所述第二系数构建特征提取函数，其中，所述特征提取函数的表达式如下所示： ；其中，为t时刻的行波特征，为第一索引变量，为第一系数，为第二索引变量，为第二系数，为自回归层的阶数，为移动平均层的阶数，为时刻的观测值，为时刻的随机误差项；基于所述特征提取函数，将所述时序行波数据输入所述自回归移动平均模型进行行波特征提取，得到所述行波特征数据，其中，所述行波特征数据包括每个时间点的行波特征；将所述行波特征数据输入支持向量机进行故障特征匹配，得到故障特征匹配数据，所述将所述行波特征数据输入支持向量机进行故障特征匹配，得到故障特征匹配数据步骤，包括：对所述行波特征数据进行数据标准化处理，得到标准化特征数据；将所述标准化特征数据输入所述支持向量机进行超平面构建，得到目标超平面，其中，所述目标超平面用于表示不同类数据之间的间隔；通过所述目标超平面对所述标准化特征数据进行故障特征分类，得到多个故障特征类型；通过所述多个故障特征类型对所述标准化特征数据进行特征匹配，得到所述故障特征匹配数据；将所述行波特征数据输入扩展卡尔曼滤波算法进行故障定位，得到故障定位数据，并根据所述故障特征匹配数据以及所述故障定位数据生成故障监测报告，所述将所述行波特征数据输入扩展卡尔曼滤波算法进行故障定位，得到故障定位数据，并根据所述故障特征匹配数据以及所述故障定位数据生成故障监测报告步骤，包括：获取所述扩展卡尔曼滤波算法的状态向量以及状态协方差矩阵；基于所述状态向量，将所述行波特征数据输入所述扩展卡尔曼滤波算法进行行波状态预测，得到预测行波状态数据；通过所述状态协方差矩阵对所述预测行波状态数据进行故障定位，得到初始定位数据；对所述初始定位数据进行数据修正，得到所述故障定位数据，并根据所述故障特征匹配数据以及所述故障定位数据生成故障监测报告。

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