一种海上风电电缆温度趋势预警方法与流程

本发明涉及海上电缆温度预警，特别是一种海上风电电缆温度趋势预警方法。

背景技术：

1、海上风电场利用强大的海上风力生成电力，但同时也面临着极端气候和恶劣环境。其中，电缆系统作为风电场的核心组成部分，其运行安全性直接关系到整个风电场的稳定性和效率。目前，电缆的温度监控技术主要依靠在电缆路径上定期部署的温度传感器，这些传感器实时监测电缆温度，避免由于过热引起的电缆损伤或功率损失。现有的监测系统能够在电缆温度达到预设阈值时触发报警，从而实现基本的预警功能。

2、尽管现有技术在实时数据收集和监控方面取得了一定的进展，但仍存在一些显著不足。首先，传统的温度监测系统通常只依赖于静态阈值来触发警报，不能充分考虑到海上风电场复杂多变的环境条件，如季节变化、气候波动及海水温度等因素的影响。其次，现有系统在数据处理和预警生成方面缺乏足够的智能化和自适应能力，不能根据历史和实时数据自动调整阈值，导致警报的延迟或误报。针对这些不足，我方发明提出了一种海上风电电缆温度趋势预警方法。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述或现有技术中存在的问题，提出了本发明。

3、因此，本发明解决的技术问题是：传统的温度监测系统通常只依赖于静态阈值来触发警报，不能充分考虑到海上风电场复杂多变的环境条件，如季节变化、气候波动及海水温度等因素的影响。

4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种海上风电电缆温度趋势预警方法，其包括在海上风电电缆的关键位置部署传感器以收集电缆运行数据；

5、将收集到的数据通过安全网络实时传输至中心监控系统并处理；

6、利用自适应学习算法分析历史和实时数据，调整温度预警阈值；

7、根据分析结果自动生成预警，启动相应的自动化响应措施。

8、作为本发明所述海上风电电缆温度趋势预警方法的一种优选方案，其中：所述在海上风电电缆的关键位置部署传感器以收集电缆运行数据包括，

9、针对海上风电电缆系统，选择高精度的温度传感器和环境传感器；

10、传感器沿电缆定期布置，捕捉关键部位的温度和环境数据；

11、数据通过同步机制集中处理，确保数据的时效性和准确性。

12、作为本发明所述海上风电电缆温度趋势预警方法的一种优选方案，其中：所述将收集到的数据通过安全网络实时传输至中心监控系统并处理包括，

13、通过卡尔曼滤波器公式处理来自不同传感器的动态数据；

14、在预测步骤中，系统的状态被预测为下一时刻的状态，同时系统的不确定性也被更新，预测公式如下：

15、

16、

17、其中，代表下一时刻的预测状态，fk是状态转移矩阵，反映了状态如何从一个时刻转移到下一个时刻，是前一时刻的状态估计，bk是控制输入矩阵，uk是控制输入，是预测状态的协方差，qk是过程噪声协方差矩阵；

18、在更新步骤中，使用新的观测数据来修正预测，从而获得更精确的估计，更新公式如下：

19、

20、

21、

22、其中，kk是卡尔曼增益，hk是观测矩阵，，rk是观测噪声协方差矩阵，zk是实际观测值；i为单位矩阵；

23、对卡尔曼滤波器的更新步骤进行优化，适应海洋环境并提高数据融合的准确性，优化后的更新步骤如下：

24、

25、

26、

27、其中，α是加权因子；wi是第i个传感器的权重；rk,i是针对每个传感器的观测噪声协方差，zk,i是第i个传感器在时间k的观测数据。

28、作为本发明所述海上风电电缆温度趋势预警方法的一种优选方案，其中：所述利用自适应学习算法分析历史和实时数据，调整温度预警阈值包括，

29、从处理后的数据中提取重要特征，创建特征向量，将特征整合；

30、使用深度神经网络，构建温度预警阈值模型；

31、以整合后的特征向量作为输入，训练模型以学习从特征向量到预警阈值的映射关系；

32、输出层使用线性激活函数，以输出实时的温度预警阈值；

33、优化模型参数，使模型能够适应不同季节和环境变化的需求；

34、对模型进行交叉验证，评估其在不同环境和季节下的表现；

35、根据评估结果调整模型结构和参数，以提高预测准确性和适应性。

36、作为本发明所述海上风电电缆温度趋势预警方法的一种优选方案，其中：所述构建温度预警阈值模型包括，

37、从处理后的数据中提取关键特征，并将特征组合成特征向量xi，每个特征向量对应一个特定的环境变量或传感器读数，为每个特征设定一个处理参数βi；

38、对每个特征向量，通过复合函数增强模型对数据非线性变化的感应能力，函数表示为：

39、f(x；β)＝log(∫eβ·xdx)

40、其中，指数函数eβ·x用于放大特征中的细微变化；

41、通过逻辑函数进一步处理来自特征处理函数的输出，逻辑函数表示为：

42、

43、其中，λ是调节参数；

44、将处理后的特征值通过加权和的方式整合，构建最终的温度预警阈值模型，表示为：

45、

46、激活函数表示为：

47、σ(z)＝a·z+c

48、其中，θ(t)为在时间t的温度预警阈值；σ为线性激活函数，其中a和c分别调整函数的斜率和截距；wi调整第i个特征的贡献程度；xi是从数据中提取的第i个特征向量；f是复合特征处理函数，；βi控制f函数中指数增长的速率；g是逻辑函数；λi调节g函数的曲线陡峭程度；b调整整个模型输出的基线。

49、作为本发明所述海上风电电缆温度趋势预警方法的一种优选方案，其中：所述对模型进行交叉验证，评估其在不同环境和季节下的表现包括，

50、通过预测准确性得分函数评估预警阈值θi与实际观测值yi之间的准确性，函数表示为：

51、

52、其中，θi是模型在i时间的预警阈值输出；yi是同一时间的实际温度观测值；σp是归一化常数。

53、通过环境适应性得分函数评估模型输出如何响应环境变量xi的变化，函数表示为：

54、

55、其中，为偏导数，表示的是温度预警阈值模型输出θi相对于环境变量向量xi的偏导数；

56、综合构建表现评分模型，表示为：

57、

58、其中，θi是根据时间ti计算出的温度预警阈值；yi是相应时间点的实际温度值；p(θi,yi)是预测准确性得分；e(θi,xi)衡量预警阈值模型如何根据环境变量xi调整输出；α,γ,和δ分别是调节预测准确性得分和环境适应性得分在总评分中影响的参数。

59、作为本发明所述海上风电电缆温度趋势预警方法的一种优选方案，其中：所述根据分析结果自动生成预警，启动相应的自动化响应措施包括，

60、通过温度预警阈值模型根据当前收集到的数据计算预警阈值；

61、比较实际温度数据与计算得到的预警阈值，当实际温度超过预警阈值，将判定为温度异常，检查当前温度是否连续超过阈值以及确定异常持续时间和强度，评估潜在风险的严重性；

62、检测到温度异常，将自动触发预警信号，发送警报至监控中心，并通过自动通讯系统通知相关维护团队和安全人员；

63、根据预警的严重程度，自动启动预设的响应措施，所述响应措施包括调整电缆负载，减少通过电缆的电流，降低电缆温度、启动冷却系统以及断开电源。

64、本发明的有益效果：本发明通过在关键位置部署传感器收集电缆运行数据，并将数据通过安全网络实时传输至中心监控系统处理，提升了数据的实时性和安全性。通过利用自适应学习算法分析历史与实时数据，动态调整温度预警阈值，不仅能够自动适应环境变化，还能准确反映电缆的实际运行状态，从而有效提高预警的准确性和及时性。通过自动生成预警和自动化响应措施，减少了人工干预的需求，提高了系统的自动化水平和响应速度。