基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法及系统与流程

本发明涉及电气设备仿真测量，具体为基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法及系统。

背景技术：

1、随着海洋资源的开发利用和海底电力传输需求的日益增长，海底电缆的重要性日渐凸显。海底电缆在电力传输和通信领域扮演着至关重要的角色，尤其是在连接远洋岛屿、跨海电网互联以及深海资源开发等方面。然而，海底环境的复杂性和多变性给电缆的维护和管理带来了巨大的挑战。

2、传统的海底电缆监测方法主要依赖于定期的物理检查和基础的电气测试。这些方法通常不能提供实时数据，对于电缆的早期故障预警和即时性能评估存在明显不足。此外，现有技术在处理电缆温度和载流量的动态变化方面，尤其是在考虑多物理场环境因素(如温度、压力、海水流动等)的情况下，往往缺乏准确性和实时性。

3、随着技术的发展，对海底电缆系统的监测提出了更高的要求。特别是在电缆的温度管理和载流量优化方面，这对于保证电缆的稳定运行和延长其使用寿命至关重要。因此，开发一种能够实时、准确地监测海底电缆温度场和载流量，并考虑复杂多物理场环境因素的方法，成为了迫切需要解决的技术难题。

4、为此，本发明提出了一种基于多物理场耦合的海底电缆温度场和载流量监测方法。该方法不仅能够实时监测和预测电缆的运行状态，还能有效识别和预防潜在故障，从而显著提高海底电缆的运行效率和安全性。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：如何实时、准确地监测和预测海底电缆在复杂多物理场环境中的温度场和载流量。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法，其包括如下步骤，

4、对高压海底电缆本体进行调查，构建海底电缆本体的几何模型；

5、根据海底电缆本体的几何模型，构建海底电缆的多物理场理论模型；

6、通过传感器监测电缆的温度和载流量；

7、引入人工智能算法，实时监测海底电缆的运行状态和环境变化，通过安全检测机制，检测潜在的电缆故障和异常情况；

8、根据机器学习技术预测电缆未来温度和载流量的变化。

9、作为本发明所述的基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法的一种优选方案，其中：所述海底电缆本体的几何模型包括，记录电缆的直径、长度和形状特征，收集电缆材料的属性，了解电缆的多层结构，根据收集的数据，为每一层设定材料属性，选用建模软件，创建电缆的几何模型，运用分析工具对电缆模型进行模拟，检查模型的机械属性。

10、作为本发明所述的基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法的一种优选方案，其中：所述构建海底电缆的多物理场理论模型包括，将海底电缆的几何模型导入到多物理场分析软件中，确定需要模拟的物理场，设定电缆中的电流分布，设定导体和绝缘层的热传导模型，对多物理场进行动态模拟，根据模拟结果调整电缆的设计参数。

11、作为本发明所述的基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法的一种优选方案，其中：所述实时监测海底电缆的运行状态和环境变化包括，通过热扩散方程模拟电缆温度随时间和空间的变化，通过电缆载流量方程模拟电缆载流量的变化，通过耦合方程将温度和载流量耦合。

12、所述热扩散方程表示为，

13、

14、其中，t(x，t)表示位置x和时间t处的温度，α表示热扩散系数，▽2表示拉普拉斯算子，f(t，i)表示电流i对温度的影响。

15、所述电缆载流量方程表示为，

16、it+1＝ait+bet

17、其中，it表示时刻t的电缆载流量向量，a表示电缆内部电流分布的矩阵，et表示外部电磁场的影响向量，b表示外部因素对电流分布影响的矩阵。

18、所述耦合方程表示为，

19、

20、其中，t表示温度，t表示时间，α表示热扩散系数，i表示电流密度，σ表示电导率。

21、作为本发明所述的基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法的一种优选方案，其中：所述检测潜在的电缆故障和异常情况包括，温度异常检测和电流密度异常检测。

22、所述温度异常检测表示为，

23、

24、所述电流密度异常检测表示为，

25、

26、其中，表示温度梯度，表示电流密度梯度。

27、若温度梯度以及电流密度梯度超过阈值时，则表示电缆存在异常情况，则重新进行数据采集，若异常情况确认为温度梯度以及电流密度梯度超过阈值，则系统自动触发警报。

28、作为本发明所述的基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法的一种优选方案，其中：所述预测电缆未来温度和载流量的变化包括，收集历史数据，包括温度t(t)、载流量j(t)，进行特征工程，提取特征x(t)，通过机器学习模型训练温度和载流量的预测模型，训练过程表示为，

29、

30、

31、其中，表示未来时刻t+1的温度预测值，表示未来时刻t+1的载流量预测值，f和g分别表示温度和载流量的预测函数，θt、θj分别表示模型参数。

32、根据模型的预测结果进行结果反馈。

33、作为本发明所述的基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法的一种优选方案，其中：所述根据模型的预测结果进行结果反馈包括，若电流和载流量的预测值处于正常范围内，则系统处理低风险状态，若电流和载流量超过一级阈值，则系统处于中风险级别，若电流和载流量超过二级阈值，则系统处于高风险级别。

34、当系统处于低风险阶段，则继续通过机器学习预测未来电流和载流量的变化，识别慢性变化趋势和潜在问题，根据长期数据趋势，安全预防性维护；

35、当系统处于中风险阶段，则增加数据采集频率，同时向维护人员发出警报，执行风险评估，根据风险评估，准确应急措施。

36、当系统处于高风险阶段，则自动调整电缆的运行参数，根据预设的应急计划采取措施。

37、本发明的另外一个目的是提供一种基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测系统，其能通过集成高精度传感器、先进的数据分析算法和实时多物理场模拟，解决了现有技术中关于海底电缆监测的实时性不足和环境因素考虑不全面的问题。

38、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测系统，包括数据采集模块、数据处理与分析模块，智能监测与预警模块。

39、所述数据采集模块负责收集海底电缆的实时数据。

40、所述数据处理与分析模块负责对收集的数据进行处理和分析。

41、所述智能监测与预警模块结合人工智能技术，对电缆状态进行智能监测和预警。

42、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如上所述基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法的步骤。

43、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如上所述基于多物理场的海底电缆温度和载流量的监测方法的步骤。

44、本发明的有益效果：本发明通过集成高精度传感器和先进的数据分析技术，提供了对海底电缆温度和载流量的实时、准确监测，大大提高了故障预警的及时性和电缆维护的效率。其次，利用多物理场模拟方法，本发明能够综合考虑环境因素如水温、海流等对电缆性能的影响，从而提升了监测的全面性和预测的准确性。