技术特征：
1.基于电力线通信技术在线监测电缆热老化的方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、根据高频中单位长度的电缆分布参数模型得到电缆的特征阻抗和传播常数；建立电力线信道模型，获得高频情况下的宽带信道频率响应；步骤2、根据不同热老化类型、不同热老化程度情况下电缆的分布参数不同，得到电缆发生热老化后的电力线信道模型，获得热老化情况下的宽带信道频率响应；步骤3、采用随机森林分类算法，将步骤2中获得的信道频率响应作为输入，电缆的老化类型作为输出，进行电缆老化分类,得到电缆的老化类型；步骤4、利用随机森林回归预测算法将步骤3中得到的发生整体热老化和局部热老化的电缆组别进行训练，预测出电缆发生热老化的老化程度。2.根据权利要求1所述的基于电力线通信技术在线监测电缆热老化的方法，其特征在于，步骤1的具体实施方式如下：步骤1.1，首先，将实际中电缆分布错综复杂的网络拓扑结构划分成n个独立的基本单元；然后，计算电缆的分布参数：电阻r、电感l、电导g及电容c；其中，电阻r如式(1)所示：式中(1)中的r
s
如式(2)所示：式(2)中，μ0为真空磁导率，且μ0＝4π
×
10-7v·
s/(a
·
m)，f为频率，σ
c
为导体的电导率，r
c
为缆芯半径；式(1)中，α
r
是修正系数，如式(3)所示：式中，n
e
为电缆外圈多股线的数量，r
z
为构成电缆外圈多股线的半径，δ为趋肤深度，其中：中：式(4)中，n
s
为组成导体芯线的总股数；电感l如式(6)所示：
式(6)中，l
s
为导体的自感，l
m
为导体的互感，如式(7)所示：式(7)中，d为两导体之间的距离，为16mm；电容c如式(8)所示：c＝μ0ε0ε
t
l-1
ꢀꢀꢀꢀ
(8)式(8)中，ε0为真空中的介电常数且ε0＝8.8
×
10-12
f/m，ε
t
为电缆老化部分的相对介电常数；电导g如式(9)所示：g＝2πfμ0ε0ε
t
l-1
ꢀꢀꢀꢀ
(9)在分布参数模型中，每段线路的特征阻抗为：传播常数为：式中，r为分布参数模型中单位长度的电阻，g为分布参数模型中单位长度的电导，l为分布参数模型中单位长度的电感，c为分布参数模型中单位长度的电容；步骤1.2，根据第n个基本单元接收端和发射端之间各频点的电压比，得到第n个基本单元的信道频率响应h
(n)
(f)，如式(12)所示：式(12)中，v
r(n)
为第n个基本单元接收端的电压，v
t(n)
为第n个基本单元发射端的电压，v
p(n)
为第n个基本单元分支点的电压；其中，如式(13)所示，如式(14)所示，即：如式(14)所示，即：式(13)中，γ
2(n)
为第n个基本单元接收侧线路的传播常数，l
2(n)
为第n个基本单元接收侧的线路长度，γ
l(n)
为第n个基本单元接收端的反射系数，由式(15)表示，即：式(15)中，z
l(n)
为第n个基本单元的等效负载阻抗，z
c2(n)
为接收侧线路的特征阻抗；式(14)中，γ
1(n)
为第n个基本单元发射侧线路的传播常数，l
1(n)
为第n个基本单元发射侧的线路长度，γ
p(n)
为第n个基本单元分支点的反射系数，由式(16)表示，即：
式(16)中，z
p(n)
表示第n个基本单元分支点的等效负载阻抗，z
c1(n)
为发射侧线路的特征阻抗；步骤1.3，利用步骤1.2得到复杂网络中每个基本单元的宽带信道频率响应，进而得到整个网络拓扑结构的信道频率响应，如式(17)所示：3.根据权利要求2所述的基于电力线通信技术在线监测电缆热老化的方法，其特征在于，步骤2的具体实施方式如下：步骤2.1，根据不同热老化程度下电缆的绝缘部分的复介电常数在高频范围内变化不同这一特点，分别拟合出1mhz-100mhz频率范围内电缆整体热老化中未老化、轻微老化、严重老化情况下绝缘部分的复介电常数以及局部热老化中未老化、轻微老化、严重老化情况下绝缘部分的复介电常数，如式(18)所示，即：式(18)中，ε'为复介电常数的实部，ε”为复介电常数的虚部，ε0为真空中的介电常数，w角频率,m、n，p均为拟合系数；步骤2.2，根据复介电常数ε(w)与分布参数中电容c、电导g之间的关系，得到电缆发生热老化后的分布参数模型，进而根据式(12)分别得到整段电缆均发生老化的电缆整体热老化和局部电缆发生老化的局部热老化后的电力线信道模型；步骤2.3，对于整体热老化和局部热老化，其不同热老化程度下第n个基本单元的信道频率响应h
1(n)
(f)如式(19)所示；式(19)中，v
r1(n)
为电缆老化后第n个基本单元接收端的电压，v
t1(n)
为电缆老化后第n个基本单元发射端的电压，v
p1(n)
为电缆老化后第n个基本单元分支点的电压；步骤2.4，设置每个基本单元的主干线路总长度，并将其分别设置为整体热老化或局部发生老化的局部热老化，其中，两种老化类型的老化程度均分别随机设置为未老化、轻微热老化和严重热老化，设置分支部分的线路长度，设置分支末端负载，进而得到不同老化类型对应的不同老化程度下的信道频率响应。4.根据权利要求3所述的基于电力线通信技术在线监测电缆热老化的方法，其特征在于，步骤3的具体实施方式如下：步骤3.1，使用麻雀算法优化的随机森林分类算法，设置优化算法中的种群数量，设定最大迭代次数，将优化算法中得到最优参数赋予网络；步骤3.2，将步骤2中获得的老化后的信道频率响应h
1(n)
(f)作为输入，电缆热老化类型作为输出进行分类预测。5.根据权利要求4所述的基于电力线通信技术在线监测电缆热老化的方法，其特征在
于，步骤4的具体实施方式如下：步骤4.1，采用随机森林回归预测算法，设置随机森林中决策树的个数，设置最大特征数，不限制子树的最大深度，设置内部节点再划分所需的最小样本数，设置叶子节点最小样本数；步骤4.2，将步骤3中得到的分类为整体热老化和分类为局部热老化的电缆组别的信道频率响应作为输入，对机器进行训练后，得到电缆的老化程度。
技术总结
本发明公开的基于电力线通信技术在线监测电缆热老化的方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、建立电力线信道模型，获得高频情况下的宽带信道频率响应；步骤2、根据不同热老化类型、不同热老化程度情况下电缆的分布参数不同，得到电缆发生热老化后的电力线信道模型，获得热老化情况下的宽带信道频率响应；步骤3、采用随机森林分类算法，进行电缆老化分类，得到电缆的老化类型；步骤4、利用随机森林回归预测算法将步骤3中得到的发生整体热老化和局部热老化的电缆组别进行训练，预测出电缆发生热老化的老化程度。该方法不仅能够识别电缆是否发生热老化，同时可以预测电缆的老化程度。同时可以预测电缆的老化程度。同时可以预测电缆的老化程度。
技术研发人员：梁栋 王杨 张凯文 王梓伦 刘虎 梁振锋
受保护的技术使用者：西安理工大学
技术研发日：2022.11.21
技术公布日：2023/3/17