电缆故障定位方法、装置、计算机设备、存储介质和产品与流程

1.本技术涉及电缆检测技术领域，特别是涉及一种电缆故障定位方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着自动化水平的提升，变电站内逐渐使用大量微机型自动化装置对一次设备进行监测与操作，而在一次设备与二次设备之间需要用到控制电缆进行电气连接，即使智能站已将大量硬接点转变为了虚端子，但是在如智能终端至断路器机构箱等回路仍需要控制电缆，因此控制电缆的运行质量将决定开关设备的效率，从而影响整个变电站的安全性与稳定性。然而，控制电缆通常敷设于电缆沟内，容易受到挤压、物理破坏、化学腐蚀等影响，在局部产生微弱缺陷，如果不能及时发现并处理的话，缺陷将进一步发展，严重时会造成二次回路断线，导致低压系统事故。但是实际变电站中二次电缆较多，且电缆走向复杂，通过人工排查的方法不仅耗材耗力，而且效率较低，因此如何对控制电缆故障进行快速有效的定位是目前电力领域关注的重点。
3.目前，相关技术中的电缆故障定位方法存在故障识别率低与定位精度低的问题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电缆故障定位方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种电缆故障定位方法。所述方法包括：
6.获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；
7.基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；
8.对所述特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；
9.根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于所述功率谱密度曲线的峰值确定所述待检测电缆的电缆故障位置。
10.在其中一个实施例中，所述获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，包括：获取所述待检测电缆的单位长度的电感和电容；根据所述电感和所述电容，得到所述待检测电缆的特性阻抗；基于所述特性阻抗，获取所述待检测电缆的电缆故障检测结果；在所述电缆故障检测结果表征所述待检测电缆存在电缆局部故障的情况下，获取所述待检测电缆的高频信号。
11.在其中一个实施例中，所述基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据，包括：获取所述高频信号在所述待检测电缆中的传播速度、所述高频信号在所述待检测电缆的电缆故障处的反射系数；获取所述待检测电缆的传播系数和电缆
长度；基于所述反射系数、所述传播系数和所述电缆长度，获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数；获取所述待检测电缆的电缆首端失配反射系数，并基于所述传播速度、所述电缆首端失配反射系数和所述电缆首端反射系数，得到电缆首端反射系数谱的实部数据。
12.在其中一个实施例中，所述基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据，包括：在所述电缆首端反射系数谱的实部数据中加入一对符号相反白噪声，得到所述电缆首端反射系数谱的实部数据对应的第一加噪反射系数谱实部序列和第二加噪反射系数谱实部序列；获取所述第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线中间均值，以及获取所述第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线中间均值；在所述第一包络线中间均值和所述第二包络线中间均值满足所述待检测电缆对应的模态分量约束条件的情况下，将所述第一包络线中间均值作为第一模态分量，以及将所述第二包络线中间均值作为第二模态分量；根据所述第一模态分量和所述第二模态分量的均值，得到所述特征信息分量数据。
13.在其中一个实施例中，所述获取所述第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线中间均值，以及获取所述第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线中间均值，包括：获取所述第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线均值，以及获取所述第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线均值；将所述第一加噪反射系数谱实部序列与对应的所述第一包络线均值的差值确定为第一包络线中间均值，以及将所述第二加噪反射系数谱实部序列与对应的所述第二包络线均值的差值确定为第二包络线中间均值。
14.在其中一个实施例中，所述根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，包括：获取所述高频信号的多个采样点，并计算得到所述多个采样点的电力信号均值；将所述处理后的特征信息分量数据与所述多个采样点的电力信号均值的差值，确定为所述待检测电缆的处理后的特征信息序列；对所述处理后的特征信息序列进行自相关处理，得到所述高频信号对应的功率谱密度曲线。
15.第二方面，本技术提供了一种电缆故障定位装置。所述装置包括：
16.第一计算模块，用于获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号；并基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；
17.第二计算模块，用于基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；
18.卷积处理模块，用于对所述特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；
19.故障定位模块，用于根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于所述功率谱密度曲线的峰值确定所述待检测电缆的电缆故障位置。
20.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
21.获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；
22.基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；
23.对所述特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；
24.根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于所述功率谱密度曲线的峰值确定所述待检测电缆的电缆故障位置。
25.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
26.获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；
27.基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；
28.对所述特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；
29.根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于所述功率谱密度曲线的峰值确定所述待检测电缆的电缆故障位置。
30.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
31.获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；
32.基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；
33.对所述特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；
34.根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于所述功率谱密度曲线的峰值确定所述待检测电缆的电缆故障位置。
35.上述电缆故障定位方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品中，可以获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于高频信号获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；基于电缆首端反射系数谱的实部数据，得到待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；进而，对特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；接下来，根据处理后的特征信息分量数据，确定高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于功率谱密度曲线的峰值确定待检测电缆的电缆故障位置。本技术实施例提供的该电缆故障定位方法中，可以频域反射、待检测电缆的特性阻抗对待检测电缆是否存在故障进行准确识别，并可以基于电缆首端反射系数谱的实部数据，结合混合卷积窗处理，对待检测电缆的故障进行精确定位，提高了故障识别和故障定位的精确度。
附图说明
36.图1为一个实施例提供的一种电缆故障定位方法的流程示意图；
37.图2为一个实施例提供的一种电缆首端反射系数谱分析模型的结构示意图；
38.图3为一个实施例提供的一种电缆故障识别方法的流程示意图；
39.图4为一个实施例提供的基于高频信号获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据的流程示意图；
40.图5为一个实施例提供的高频信号在该待检测电缆中的传播示意图；
41.图6为一个实施例提供的确定高频信号对应的功率谱密度曲线的流程示意图；
42.图7为另一个实施例提供的一种电缆故障定位方法的流程示意图；
43.图8为一个实施例提供的一种电缆故障定位装置的结构框图；
44.图9为一个实施例提供的一种计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
45.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。在一个实施例中，如图1所示，提供了一种电缆故障定位方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
46.步骤s101，获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于高频信号获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据。
47.其中，该待检测电缆可以是电力系统中需要进行检测的电缆；该高频信号为频率高于预设频率阈值的电力信号。
48.具体地，一般可以通过建立等效电路，通过该等效电路对该电缆信号进行分析，获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据。在一些可能的实现方式中，该等效电路可以是电缆首端反射系数谱分析模型，如图2所示，该电缆首端反射系数谱分析模型可以是与电缆正向电压端串联的电阻电感支路，与电阻电感支路另一端及电缆反向电压端并联的电容支路，以及与电容支路两端并联的电导支路；电阻电感支路包括串联的电阻和电感；其中，δx为电缆单位长度；r0、l0、c0、g0为电缆分布电阻、电感、电容、电导。
49.步骤s102，基于电缆首端反射系数谱的实部数据，得到待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据。
50.步骤s103，对特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据。
51.在一些可能的实现方式中，该混合卷积窗处理可以是加努塔尔-布莱克曼混合卷积窗。采用衰减速度快的加努塔尔卷积窗nuttall窗和主瓣窄的布莱克曼卷积窗blackman窗的混合卷积窗对特征信息分量数据进行处理。其中，nuttall窗的表达式如公式(1)所示：
[0052][0053]
其中，am为nutall窗系数，i为窗函数项数，m为窗函数项索引号，n为采样点数。
[0054]
blackman窗的表达式如公式(2)所示：
[0055][0056]
混合卷积窗定义为两个不同窗函数的卷积，由式(1)-(2)可得到nutall-blackman卷积窗的表达式：
[0057][0058]
其中，w
n-b
(n)为加努塔尔-布莱克曼混合卷积窗，i为窗函数项数，am为加努塔尔窗系数，m为窗口长度，n为采样点数，m为窗函数项索引号，n为分解的模态分量个数，*为卷积操作。
[0059]
该混合卷积窗处理可以有效抑制频谱泄露，并且可以突出频谱反射主峰。
[0060]
步骤s104，根据处理后的特征信息分量数据，确定高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于功率谱密度曲线的峰值确定待检测电缆的电缆故障位置。
[0061]
本实施例的方法中，可以获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于高频信号获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；基于电缆首端反射系数谱的实部数据，得到待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；进而，对特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；接下来，根据处理后的特征信息分量数据，确定高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于功率谱密度曲线的峰值确定待检测电缆的电缆故障位置。本技术实施例提供的该电缆故障定位方法中，可以频域反射、待检测电缆的特性阻抗对待检测电缆是否存在故障进行准确识别，并可以基于电缆首端反射系数谱的实部数据，结合混合卷积窗处理，对待检测电缆的故障进行精确定位，提高了故障识别和故障定位的精确度。
[0062]
在一些实施例中，如图3所示，步骤s101中的获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，可以包括：
[0063]
步骤s301，获取待检测电缆的单位长度的电感和电容。
[0064]
其中，通过如图2所示的电缆首端反射系数谱分析模型，可以获取待检测电缆的单位长度的电感l0和电容c0。
[0065]
电感l0可以由以下公式(4)计算得到：
[0066][0067]
电容c0可以由以下公式(5)计算得到：
[0068][0069]
其中，μ0为真空下的磁导率；ω为角频率；rc、rs分别为电缆芯半径与屏蔽层的半径；ρc、ρs分别为电缆芯的电阻率和屏蔽层的电阻率；ε、σ分别为电介质的介电常数和电导率。
[0070]
步骤s302，根据电感和电容，得到待检测电缆的特性阻抗。
[0071]
应理解，通过电缆首端反射系数谱分析模型也可以得到待检测电缆的电阻r0和电
导g0。当ωl0》》r0、ωc0》》g0时，待检测电缆的特性阻抗z0表达式收敛，可以由以下公式(6)计算得到：
[0072][0073]
步骤s303，基于特性阻抗，获取待检测电缆的电缆故障检测结果。
[0074]
其中，在待检测电缆不存在故障的情况下，待检测电缆的电感和电容保持不变，因此，待检测电缆的特性阻抗也保持不变，待检测电缆中不存在反射现象；在待检测电缆存在局部故障的情况下，待检测电缆的电感和电容会发生改变，因此，待检测电缆的特性阻抗也会发生改变，待检测电缆中存在反射现象。由此可见，可以通过判断特性阻抗是否发生变化，确定待检测电缆的电缆故障检测结果，即在特性阻抗不发生变化的情况下，待检测电缆不存在局部故障；在特性阻抗发生变化的情况下，待检测电缆存在局部故障。
[0075]
步骤s304，在电缆故障检测结果表征待检测电缆存在电缆局部故障的情况下，获取待检测电缆的高频信号。
[0076]
本实施例的方法中，可以基于特性阻抗是否发生变化，对待检测电缆进行精准的故障识别，提高了故障识别的准确率。
[0077]
在一些实施例中，如图4所示，步骤s101中的基于高频信号获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据，可以包括：
[0078]
步骤s401，获取高频信号在待检测电缆中的传播速度、高频信号在待检测电缆的电缆故障处的反射系数。
[0079]
步骤s402，获取待检测电缆的传播系数和电缆长度。
[0080]
步骤s403，基于反射系数、传播系数和电缆长度，获取待检测电缆的电缆首端反射系数。
[0081]
在该待检测电缆存在电缆局部故障的情况下，高频信号在该待检测电缆中的传播情况如图5所示，其中rx为过渡电阻，则电缆首端反射系数可表示为：
[0082]
γ1＝ρ
x
e-2γx
+(1+ρ
x
)2e-2γl
ꢀꢀꢀ
(7)
[0083]
其中，ρx为待检测电缆的接地故障处的反射系数；γ为待检测电缆的传播系数；l为电缆长度。
[0084]
步骤s404，获取待检测电缆的电缆首端失配反射系数，并基于传播速度、电缆首端失配反射系数和电缆首端反射系数，得到电缆首端反射系数谱的实部数据。
[0085]
基于该电缆首端反射系数可以获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据，可以由以下公式(8)计算得到：
[0086][0087]
其中，real(γ
′1)为电缆首端反射系数谱实部数据，ρw为电缆首端失配反射系数，α为电缆的衰减常数，x为电缆首端的距离，v为高频信号在电缆中的传播速度，f为信号频率，ρ
x
为接地故障处的反射系数，l为电缆长度。
[0088]
本实施例的方法中，可以由待检测电缆的电缆首端反射系数得到准确的电缆首端反射系数谱的实部数据，便于后续对待检测电缆的局部故障进行精准定位。
[0089]
在一些实施例中，如图6所示，步骤s102，可以包括：
[0090]
步骤s601，在电缆首端反射系数谱的实部数据中加入一对符号相反白噪声，得到电缆首端反射系数谱的实部数据对应的第一加噪反射系数谱实部序列和第二加噪反射系数谱实部序列。
[0091]
其中，可以表示为以下公式(9)：
[0092][0093]
步骤s602，获取第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线中间均值，以及获取第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线中间均值。
[0094]
在一些可能的实现方式中，步骤s602可以包括：
[0095]
获取第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线均值，以及获取第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线均值；将第一加噪反射系数谱实部序列与对应的第一包络线均值的差值确定为第一包络线中间均值，以及将第二加噪反射系数谱实部序列与对应的第二包络线均值的差值确定为第二包络线中间均值。
[0096]
具体地，可以提取第一加噪反射系数谱实部序列的第一极大值和第一极小值，以及提取第二加噪反射系数谱实部序列的第二极大值和第二极小值；接下来，利用三次样条采样法拟合所有第一极大值，得到第一加噪反射系数谱实部序列的第一上包络线，利用三次样条采样法拟合所有第一极小值，得到第一加噪反射系数谱实部序列的第一下包络线，同理，利用三次样条采样法得到第二加噪反射系数谱实部序列的第二上包络线和第二下包络线；从而，将第一上包络线和第一下包络线的平均值确定为第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线均值，以及将第二上包络线和第二下包络线的平均值确定为第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线均值；进而，将第一加噪反射系数谱实部序列与对应的第一包络线均值的差值确定为第一包络线中间均值，以及将第二加噪反射系数谱实部序列与对应的第二包络线均值的差值确定为第二包络线中间均值。
[0097]
步骤s603，在第一包络线中间均值和第二包络线中间均值满足待检测电缆对应的模态分量约束条件的情况下，将第一包络线中间均值作为第一模态分量，以及将第二包络线中间均值作为第二模态分量。
[0098]
其中，待检测电缆对应的模态分量约束条件可以包括但不限于：条件一：整个信号序列的局部极值点与过零点数目相等，或者最多相差1个；条件二：信号序列的上包络线与下包络线平均值为0。
[0099]
步骤s604，根据第一模态分量和第二模态分量的均值，得到特征信息分量数据。
[0100]
具体地，该第一模态分量和该第二模态分量的均值可以由以下公式(10)计算得到：
[0101][0102]
其中，imf1为第一模态分量；imf2为第二模态分量；xi(n)为第i组模态分量的均值。
[0103]
电缆阻抗失配点的特征信息分量数据可以由以下公式(11)计算得到：
[0104][0105]
其中，xi(n)为第i组模态分量的均值；r(n)为分解后的残余序列，n为分解的模态分量个数；x(n)为电缆阻抗失配点的特征信息分量数据。
[0106]
本实施例的方法中，通过向信号中添加符号相反的同分布白噪声序列，在降低原始信号中残余辅助噪声的同时，有效抑制模态混叠现象。
[0107]
在一些实施例中，步骤s104中的根据处理后的特征信息分量数据，确定高频信号对应的功率谱密度曲线，可以包括：
[0108]
获取高频信号的多个采样点，并计算得到多个采样点的电力信号均值；将处理后的特征信息分量数据与多个采样点的电力信号均值的差值，确定为待检测电缆的处理后的特征信息序列；对处理后的特征信息序列进行自相关处理，得到高频信号对应的功率谱密度曲线。
[0109]
具体地，待检测电缆的处理后的特征信息序列可以表示为以下公式(12)：
[0110][0111]
其中，l为序列采样点数。
[0112]
自相关处理后的特征信息序列可以表示为以下公式(13)：
[0113][0114]
其中，r(k)为自相关处理后的特征信息序列，为处理后的特征信息序列，k＝1,2,
…
,2n-2。
[0115]
功率谱密度曲线可以表示为以下公式(14)：
[0116][0117]
其中，p(k)为功率谱密度曲线，r(k)为自相关处理后的特征信息序列，k为离散点数，k＝0,1,
…
2k-2。
[0118]
本实施例的方法中，在不增加采样点数条件下，先对末端补零，再进行傅里叶变换处理，该方法可以减小频率间隔，细化离散频谱，提高频率分辨率，进而可以提高待检测电缆的局部故障定位的精准度。
[0119]
在另一个实施例中，如图7所示，提供了一种电缆故障定位方法，可以包括：
[0120]
步骤s701，获取待检测电缆的单位长度的电感和电容。
[0121]
其中，通过如图2所示的电缆首端反射系数谱分析模型，可以获取待检测电缆的单位长度的电感l0和电容c0。
[0122]
电感l0可以由以下公式(4)计算得到：
[0123][0124]
电容c0可以由以下公式(5)计算得到：
[0125][0126]
其中，μ0为真空下的磁导率；ω为角频率；rc、rs分别为电缆芯半径与屏蔽层的半径；ρc、ρs分别为电缆芯的电阻率和屏蔽层的电阻率；ε、σ分别为电介质的介电常数和电导率。
[0127]
步骤s702，根据电感和电容，得到待检测电缆的特性阻抗。
[0128]
应理解，通过电缆首端反射系数谱分析模型也可以得到待检测电缆的电阻r0和电导g0。当ωl0》》r0、ωc0》》g0时，待检测电缆的特性阻抗z0表达式收敛，可以由以下公式(6)计算得到：
[0129][0130]
步骤s703，基于特性阻抗，获取待检测电缆的电缆故障检测结果。
[0131]
其中，在待检测电缆不存在故障的情况下，待检测电缆的电感和电容保持不变，因此，待检测电缆的特性阻抗也保持不变，待检测电缆中不存在反射现象；在待检测电缆存在局部故障的情况下，待检测电缆的电感和电容会发生改变，因此，待检测电缆的特性阻抗也会发生改变，待检测电缆中存在反射现象。由此可见，可以通过判断特性阻抗是否发生变化，确定待检测电缆的电缆故障检测结果，即在特性阻抗不发生变化的情况下，待检测电缆不存在局部故障；在特性阻抗发生变化的情况下，待检测电缆存在局部故障。
[0132]
步骤s704，在电缆故障检测结果表征待检测电缆存在电缆局部故障的情况下，获取待检测电缆的高频信号。
[0133]
步骤s705，获取高频信号在待检测电缆中的传播速度、高频信号在待检测电缆的电缆故障处的反射系数。
[0134]
步骤s706，获取待检测电缆的传播系数和电缆长度。
[0135]
步骤s707，基于反射系数、传播系数和电缆长度，获取待检测电缆的电缆首端反射系数。
[0136]
步骤s708，获取待检测电缆的电缆首端失配反射系数，并基于传播速度、电缆首端失配反射系数和电缆首端反射系数，得到电缆首端反射系数谱的实部数据。
[0137]
基于该电缆首端反射系数可以获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据，可以由以下公式(8)计算得到：
[0138][0139]
其中，real(γ
′1)为电缆首端反射系数谱实部数据，ρw为电缆首端失配反射系数，α为电缆的衰减常数，x为电缆首端的距离，v为高频信号在电缆中的传播速度，f为信号频率，ρ
x
为接地故障处的反射系数，l为电缆长度。
[0140]
步骤s709，在电缆首端反射系数谱的实部数据中加入一对符号相反白噪声，得到电缆首端反射系数谱的实部数据对应的第一加噪反射系数谱实部序列和第二加噪反射系数谱实部序列。
[0141]
步骤s710，获取第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线中间均值，以及
获取第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线中间均值。
[0142]
步骤s711，在第一包络线中间均值和第二包络线中间均值满足待检测电缆对应的模态分量约束条件的情况下，将第一包络线中间均值作为第一模态分量，以及将第二包络线中间均值作为第二模态分量。
[0143]
步骤s712，根据第一模态分量和第二模态分量的均值，得到特征信息分量数据。
[0144]
步骤s713，对特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据。
[0145]
步骤s714，获取高频信号的多个采样点，并计算得到多个采样点的电力信号均值。
[0146]
步骤s715，将处理后的特征信息分量数据与多个采样点的电力信号均值的差值，确定为待检测电缆的处理后的特征信息序列。
[0147]
步骤s716，对处理后的特征信息序列进行自相关处理，得到高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于功率谱密度曲线的峰值确定待检测电缆的电缆故障位置。
[0148]
本实施例的方法中，可以获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于高频信号获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；基于电缆首端反射系数谱的实部数据，得到待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；进而，对特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；接下来，根据处理后的特征信息分量数据，确定高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于功率谱密度曲线的峰值确定待检测电缆的电缆故障位置。本技术实施例提供的该电缆故障定位方法中，可以频域反射、待检测电缆的特性阻抗对待检测电缆是否存在故障进行准确识别，并可以基于电缆首端反射系数谱的实部数据，结合混合卷积窗处理，对待检测电缆的故障进行精确定位，提高了故障识别和故障定位的精确度。
[0149]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0150]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的电缆故障定位方法的电缆故障定位装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个电缆故障定位装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于电缆故障定位方法的限定，在此不再赘述。
[0151]
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种电缆故障定位装置，包括：第一计算模块801、第二计算模块802、卷积处理模块803和故障定位模块804，其中：
[0152]
第一计算模块801，用于获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号；并基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；
[0153]
第二计算模块802，用于基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；
[0154]
卷积处理模块803，用于对所述特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理
后的特征信息分量数据；
[0155]
故障定位模块804，用于根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于所述功率谱密度曲线的峰值确定所述待检测电缆的电缆故障位置。
[0156]
另外，第一计算模块801，还用于：获取所述待检测电缆的单位长度的电感和电容；根据所述电感和所述电容，得到所述待检测电缆的特性阻抗；基于所述特性阻抗，获取所述待检测电缆的电缆故障检测结果；在所述电缆故障检测结果表征所述待检测电缆存在电缆局部故障的情况下，获取所述待检测电缆的高频信号。
[0157]
第一计算模块801，进一步用于：获取所述高频信号在所述待检测电缆中的传播速度、所述高频信号在所述待检测电缆的电缆故障处的反射系数；获取所述待检测电缆的传播系数和电缆长度；基于所述反射系数、所述传播系数和所述电缆长度，获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数；获取所述待检测电缆的电缆首端失配反射系数，并基于所述传播速度、所述电缆首端失配反射系数和所述电缆首端反射系数，得到电缆首端反射系数谱的实部数据。
[0158]
第二计算模块802，还用于：在所述电缆首端反射系数谱的实部数据中加入一对符号相反白噪声，得到所述电缆首端反射系数谱的实部数据对应的第一加噪反射系数谱实部序列和第二加噪反射系数谱实部序列；获取所述第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线中间均值，以及获取所述第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线中间均值；在所述第一包络线中间均值和所述第二包络线中间均值满足所述待检测电缆对应的模态分量约束条件的情况下，将所述第一包络线中间均值作为第一模态分量，以及将所述第二包络线中间均值作为第二模态分量；根据所述第一模态分量和所述第二模态分量的均值，得到所述特征信息分量数据。
[0159]
进一步地，第二计算模块802，还用于：获取所述第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线均值，以及获取所述第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线均值；将所述第一加噪反射系数谱实部序列与对应的所述第一包络线均值的差值确定为第一包络线中间均值，以及将所述第二加噪反射系数谱实部序列与对应的所述第二包络线均值的差值确定为第二包络线中间均值。
[0160]
故障定位模块804，还用于：获取所述高频信号的多个采样点，并计算得到所述多个采样点的电力信号均值；将所述处理后的特征信息分量数据与所述多个采样点的电力信号均值的差值，确定为所述待检测电缆的处理后的特征信息序列；对所述处理后的特征信息序列进行自相关处理，得到所述高频信号对应的功率谱密度曲线。
[0161]
上述电缆故障定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0162]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备
的数据库用于存储电缆故障定位的相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种账户推荐模型的训练方法和/或一种账户推荐方法。
[0163]
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0164]
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0165]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0166]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0167]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0168]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0169]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0170]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种电缆故障定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；对所述特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于所述功率谱密度曲线的峰值确定所述待检测电缆的电缆故障位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，包括：获取所述待检测电缆的单位长度的电感和电容；根据所述电感和所述电容，得到所述待检测电缆的特性阻抗；基于所述特性阻抗，获取所述待检测电缆的电缆故障检测结果；在所述电缆故障检测结果表征所述待检测电缆存在电缆局部故障的情况下，获取所述待检测电缆的高频信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据，包括：获取所述高频信号在所述待检测电缆中的传播速度、所述高频信号在所述待检测电缆的电缆故障处的反射系数；获取所述待检测电缆的传播系数和电缆长度；基于所述反射系数、所述传播系数和所述电缆长度，获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数；获取所述待检测电缆的电缆首端失配反射系数，并基于所述传播速度、所述电缆首端失配反射系数和所述电缆首端反射系数，得到电缆首端反射系数谱的实部数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据，包括：在所述电缆首端反射系数谱的实部数据中加入一对符号相反白噪声，得到所述电缆首端反射系数谱的实部数据对应的第一加噪反射系数谱实部序列和第二加噪反射系数谱实部序列；获取所述第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线中间均值，以及获取所述第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线中间均值；在所述第一包络线中间均值和所述第二包络线中间均值满足所述待检测电缆对应的模态分量约束条件的情况下，将所述第一包络线中间均值作为第一模态分量，以及将所述第二包络线中间均值作为第二模态分量；根据所述第一模态分量和所述第二模态分量的均值，得到所述特征信息分量数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线中间均值，以及获取所述第二加噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线中间均值，包括：获取所述第一加噪反射系数谱实部序列对应的第一包络线均值，以及获取所述第二加
噪反射系数谱实部序列对应的第二包络线均值；将所述第一加噪反射系数谱实部序列与对应的所述第一包络线均值的差值确定为第一包络线中间均值，以及将所述第二加噪反射系数谱实部序列与对应的所述第二包络线均值的差值确定为第二包络线中间均值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，包括：获取所述高频信号的多个采样点，并计算得到所述多个采样点的电力信号均值；将所述处理后的特征信息分量数据与所述多个采样点的电力信号均值的差值，确定为所述待检测电缆的处理后的特征信息序列；对所述处理后的特征信息序列进行自相关处理，得到所述高频信号对应的功率谱密度曲线。7.一种电缆故障定位装置，其特征在于，所述装置包括：第一计算模块，用于获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号；并基于所述高频信号获取所述待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；第二计算模块，用于基于所述电缆首端反射系数谱的实部数据，得到所述待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；卷积处理模块，用于对所述特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；故障定位模块，用于根据所述处理后的特征信息分量数据，确定所述高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于所述功率谱密度曲线的峰值确定所述待检测电缆的电缆故障位置。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6任一项所述的方法的步骤。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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请实施例提供了一种电缆故障定位方法，涉及电缆检测技术领域。该方法包括：获取电力系统中待检测电缆的频率高于预设频率阈值的高频信号，并基于高频信号获取待检测电缆的电缆首端反射系数谱的实部数据；基于电缆首端反射系数谱的实部数据，得到待检测电缆的电缆阻抗失配点的特征信息分量数据；进而，对特征信息分量数据进行混合卷积窗处理，得到处理后的特征信息分量数据；接下来，根据处理后的特征信息分量数据，确定高频信号对应的功率谱密度曲线，并基于功率谱密度曲线的峰值确定待检测电缆的电缆故障位置。该方法中，提高了故障识别和故障定位的精确度。识别和故障定位的精确度。识别和故障定位的精确度。


技术研发人员：温才权 韦鑫 周凯 龚薇 李轩毅 刘桃 闫茂华 荣浩 刘炜 王杰 欧阳宇飞 李宁 苏晓 徐杰海
受保护的技术使用者：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁局
技术研发日：2023.07.21
技术公布日：2023/10/7