(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210698683.7 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 国网山东省电力公司曲阜市供电公 司 地址 273100 山东省济宁市曲阜市孔子大 道中段 申请人 国网山东省电力公司济 宁供电公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 徐文超　刘波　马小强　张兵　 孙贵珠　王绍永　谭明哲　魏杰　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 赵妍 (51)Int.Cl. G01D 21/02(2006.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种电缆中间接 头监测方法及系统 (57)摘要 本发明涉及电缆监测技术领域， 提供了一种 电缆中间接头监测方法及系统， 包括： 获取每个 电缆中间接头的基本参数和在若干个历史时刻 的监测特征； 基于基本参数和在 若干个历史时刻 的监测特征， 采用聚类算法， 将所有的电缆中间 接头分为若干类， 并提取每一类的孤立点； 提取 出孤立点后， 更新每一类的聚类中心； 将所有孤 立点和聚类中心在若干个历史时刻的监测特征， 依次输入时间循环神经网络， 预测得到所有孤立 点和聚类中心在待预测时刻的监测特征， 并基于 预测得到的待预测时刻的监测特征， 判断每个孤 立点和聚类中心的状态。 减少了时间循环神经网 络需要预测的数据， 加快了监测速度。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 115112171 A 2022.09.27 CN 115112171 A 1.一种电缆中间接 头监测方法， 其特 征在于， 包括： 获取每个电缆中间接 头的基本参数和在若干个历史时刻的监测特 征； 基于基本参数和在若干个历史时刻的监测特征， 采用聚类算法， 将所有的 电缆中间接 头分为若干类， 并提取每一类的孤立 点； 提取出孤立点后， 更新每一类的聚类中心； 将所有孤立点和聚类中心在若干个历史时刻的监测特征， 依次输入时间循环神经网 络， 预测得到所有孤立点和聚类中心在待预测时刻的监测特征， 并基于预测得到的待预测 时刻的监测特 征， 判断每 个孤立点和聚类中心的状态。 2.如权利要求1所述的一种电缆中间接头监测方法， 其特征在于， 所述聚类算法为K均 值算法、 模糊C均值 算法或密度峰值聚类算法。 3.如权利要求1所述的一种电缆中间接头监测方法， 其特征在于， 每一类的孤立点为该 类中距离该类的聚类中心最远的k个点。 4.如权利要求1所述的一种电缆中间接头监测方法， 其特征在于， 对于每一类， 提取出 孤立点后， 计算类中剩余的数据点的均值， 将距离该均值最近的数据点， 作为更新后的聚类 中心。 5.如权利要求1所述的一种电缆中间接头监测方法， 其特征在于， 所述 时间循环神经网 络采用长短期记 忆网络。 6.如权利要求1所述的一种电缆中间接头监测方法， 其特征在于， 所述监测特征包括电 缆中间接 头的温度、 电流、 电压和所处环境温度。 7.如权利要求1所述的一种电缆中间接头监测方法， 其特征在于， 所述基本参数包括电 缆中间接头的类别、 以及电缆中间接头的两侧电缆的材质、 长度、 直径、 热容系数和热阻系 数。 8.一种电缆中间接 头监测系统， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 其被配置为： 获取每个电缆中间接头的基本参数和在若干个历史时刻 的监测特 征； 聚类模块， 其被配置为： 基于基本参数和在若干个历史时刻的监测特征， 采用聚类算 法， 将所有的电缆中间接 头分为若干类， 并提取每一类的孤立 点； 聚类中心更新模块， 其被 配置为： 提取 出孤立点后， 更新每一类的聚类中心； 监测模块， 其被配置为： 将所有孤立点和聚类 中心在若干个历史时刻的监测特征， 依次 输入时间循环神经网络， 预测得到所有孤立点和聚类中心在待预测时刻的监测特征， 并基 于预测得到的待预测时刻的监测特 征， 判断每 个孤立点和聚类中心的状态。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的一种电缆中间接 头监测方法中的步骤。 10.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任一项 所述的一 种电缆中间接 头监测方法中的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115112171 A 2一种电缆中间接头监测方 法及系统 技术领域 [0001]本发明属于电缆 监测技术领域， 尤其涉及一种电缆中间接 头监测方法及系统。 背景技术 [0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息， 不必然构成在先技 术。 [0003]为确保供电安全， 需要对电缆接头进行维护、 巡检。 而且， 在一个供电台区内， 往往 存在若干个电缆接 头。 [0004]现有的电缆中间接头监测方法， 往往针对单个接头进行监测， 无法实现大量电缆 中间接头的同时监测， 或者说， 若采用一个电缆中间接头监测模型， 实现所有电缆中间接头 的监测， 需要耗费大量的时间。 发明内容 [0005]为了解决上述背景技术中存在的技术问题， 本发明提供一种电缆中间接头监测方 法及系统， 在 进行监测特征的预测之前， 对所有的电缆中间接头进 行聚类， 减少了时间循环 神经网络需要预测的数据， 加快了监测速度。 [0006]为了实现上述目的， 本发明采用如下技 术方案： [0007]本发明的第一个方面 提供一种电缆中间接 头监测方法， 其包括： [0008]获取每个电缆中间接 头的基本参数和在若干个历史时刻的监测特 征； [0009]基于基本参数和在若干个历史时刻的监测特征， 采用聚类算法， 将所有的电缆中 间接头分为若干类， 并提取每一类的孤立 点； [0010]提取出孤立点后， 更新每一类的聚类中心； [0011]将所有孤立点和聚类中心在若干个历史时刻的监测特征， 依次输入时间循环神经 网络， 预测得到所有孤立点和聚类中心在待预测时刻的监测特征， 并基于预测得到的待预 测时刻的监测特 征， 判断每 个孤立点和聚类中心的状态。 [0012]进一步地， 所述聚类算法为K均值 算法、 模糊C均值 算法或密度峰值聚类算法。 [0013]进一步地， 每一类的孤立 点为该类中距离该类的聚类中心最远的k个点。 [0014]进一步地， 对于每一类， 提取出孤立点后， 计算类中剩余的数据点的均值， 将距离 该均值最近的数据点， 作为更新后的聚类中心。 [0015]进一步地， 所述时间循环神经网络采用长短期记 忆网络。 [0016]进一步地， 所述监测特征包括电缆中间接 头的温度、 电流、 电压和所处环境温度。 [0017]进一步地， 所述基本参数包括电缆中间接头 的类别、 以及电缆中间接头的两侧电 缆的材质、 长度、 直径、 热容系数和热阻系数。 [0018]本发明的第二个方面 提供一种电缆中间接 头监测系统， 其包括： [0019]数据获取模块， 其被配置为： 获取每个电缆中间接头 的基本参数和在若干个历史 时刻的监测特 征；说　明　书 1/5 页 3 CN 115112171 A 3