基于大数据的智能电缆故障点三维仿真定位方法.pdf

Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023文章编号：10 0 7-7 57 X（2 0 2 3)10-0 2 2 1-0 5技术交流基于大数据的智能电缆故障点三维仿真定位方法微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期席佳伟，胡静，蒋浩，豆河伟（国网陕西省电力公司榆林供电公司，陕西，榆林7 19 0 0 0)摘要：三维仿真中，由于信息交互难度大、可视化效果差，在电缆故障点的确认过程中存在F-measure值较低的问题。因此，提出基于大数据的智能电缆故障点三维仿真定位方法。利用三维仿真技术，构建智能电缆三维可视化视觉分析模型，准确提取智能电缆故障点三维特征，设计以大数据分析技术为核心的智能电缆故障点三维定位算法，与故障数据库进行信息交互，实现智能电缆故障点三维仿真定位方法设计。仿真实验结果表明，应用以大数据技术为基础的三维仿真故障定位技术后，平均F-measure值提升了2 9.4%、16.2%，满足信息交互与可视化的需求。关键词：大数据；智能电缆；故障点定位；三维特征中图分类号：TP39文献标志码：A3D Simulation Location Method of Intelligent Cable Fault PointBased on Big DataXI Jiawei,HU Jing,JIANG Hao,DOU Hewei(Yulin Electric Power Supply Company of State Grid Shaanxi Province Electric Power Company,Yulin 719oo0,China)Abstract:In the 3-dimensional simulation environment,because of information interaction and poor visualization,there is aproblem of low F-measure value in the confirmation process of intelligent cable fault point.Therefore,a 3-dimensional simula-tion location method of intelligent cable fault point based on big data is proposed.Using 3-dimensional simulation technology,we build a 3-dimensional visual analysis model of intelligent cable to accurately extract the 3-dimensional characteristics of intel-ligent cable fault points,design a 3-dimensional positioning algorithm of intelligent cable fault points based on big data analysistechnology,and interact with the fault database.The design of 3-dimensional simulation and location method of intelligent cablefault point is completed.The simulation results show that after the application of 3D simulation fault location technology basedon big data technology,the average F-measure values are increased by 29.4%and 16.2%,respectively,meeting the needs ofinformation interaction and visualization.Key words:big data;smart cable;fault location;three dimensional feature解出故障定位结果，并结合Newton算法对定位结果进行优化0引言求解，但是该方法的定位误差较大。文献4以提升电缆故障城市智能电缆是一切电力行为的核心，也被称为城市生定位精度为目标，采用了双端行波法设计新的故障定位方法，命线。智能电缆面临着机械拉力、化学腐蚀等多种侵袭挑但是该方法在实际应用中存在适应性较差的问题。战，若发生多种类型的电缆故障事故，会导致社会经济损失针对以往研究方法的缺陷，本文结合三维仿真技术和大巨大。如何实时监控智能电缆运行情况，迅速定位故障点成数据分析算法实现故障点精确定位，采集智能电缆故障定点为维护电网正常运行的重要一步1。近些年，各种故障定位现场数据后，创新性地融合三维仿真技术和多种视觉参数，方法不断涌现。文献2 深入分析了城市电缆结构的复杂性，如平均跳距值等，生成高现场还原度的三维仿真模型，提取并确定行波在智能电缆内部的正常传播路径，建立以行波时三维特征后，采用大数据故障点定位算法得到定位结果。差矩阵算法为核心的定位技术，根据电缆连接线路将其划分1基于大数据的智能电缆故障点三维仿真为不同研究区域，针对每个区域的行波传输特点建立相对应定位方法设计的故障判定矩阵，实现故障点的快速定位，但是该方法计算复杂度较高，故障定位需要耗费较长时间。文献3以时间差理论为基础，设计了声波到达时间差模型，利用二维定点方程求作者简介：席佳伟（198 3一），男，硕士，高级工程师，研究方向为电力系统自动化、电网运维检修及电能质量管理；胡静（198 2 一），女，本科，工程师，研究方向为电力系统配电运检及安全管理；蒋浩（198 2 一），男，硕士，高级工程师，研究方向为电力系统自动化及线损管理；豆河伟（198 4一），男，本科，工程师，研究方向为电力系统自动化及电网技术监督管理。1.1构建智能电缆三维仿真模型智能电缆三维仿真模型的设计需要以数据为基础，即采.221.Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023集三维数据5，建立可视化信息采集方案，并汇总采集数据构建数据库。智能电缆放电数据采集过程中，不可避免地包含部分噪音信息，导致三维模型的真实性较差，对此本文采用深度学习方法中的非线性模拟性能，分析电缆放电信号中干净声音信号、干扰信号之间的非线性特点，通过数次送代训练完成噪音环境的处理，输出降噪处理后的放电信号。采用物联网和ZigBee组网实时调整放电信号数据，生成智能电缆三维可视化模型。对智能电缆进行分区块处理后，将三维视觉信息采集的模糊像素值表示为g(a,y)=h(a,y)*n(a,y)式中，（，y)表示像素值，g表示视觉信息采样结果，h表示智能电缆三维信息采样的关联规则集合，*表示卷积，表示干扰信息。基于上述计算结果，融合各区块的采集数据，应用模板匹配方法建立可用于故障点定位的统计分析模型。将智能电缆模型的三维特征的矢量表示为t=A,+ns式中，t表示三维特征矢量，n表示智能电缆三维仿真模型的维度，s表示分区块，A表示分区块矢量融合值。利用上述矢量值计算结果，在嵌入式控制平台中构建智能电缆三维仿真模型，为了加强智能电缆三维仿真模型的真实性，需要增强画面煊染效率，综合考虑3D Studio、Lig h t w a r e 3D、M u lt i-genCreator等多种建模软件，分析软件建模的渣染效率后，选取MultigenCreator软件能够满足三维仿真的实时性要求6。应用MultigenCreator软件结合智能电缆模型的三维特征矢量，输出矢量建模结果，满足虚拟三维模型建立的虚拟实时性、高效性要求。通过图1所示的三维仿真设计架构，达到电缆故障点定位过程人机交互的目的。厂上位机通信总线控制iZigBee总线监测智能控制模块接口模块ADSP21160RISC型指令集处理器图1三维仿真设计架构1.2提取智能电缆三维特征针对智能电缆三维仿真模型，分析得出电缆故障定位三维特征分布模型：i1-exp(-i le|),Ele|K(n)=1一exp(一2l e|)，其他式中，K表示智能电缆三维特征分布信息，u表示三维特征分布模型，exp表示指数函数，e表示自然常数，E表示三维信息重建误差，12i2表示统计特征值。具体的约束条件为(1M0,入max式中，入max表示最大特征筛选量。结合主成分分析算法，构建以三维视觉重构数据为核心的数据库，确保重建结果具有较小的误差。通过上述计算结果完成三维仿真模型的高精度技术交流重建，并采用信息交互模式采集重建模型内的特征信息7，特征分量输出结果为f=Za,K+b式中，f表示信息交互输出的特征分量，i表示空间区域，a,表示空间区域内像素点分布的模值，6 表示三维视觉重构的维数。利用三维成像技术确定视景图像的模糊质心，并通过三维视觉模拟得出特征提取的概率密度函数计算公式：a(a,ylk)=IokV2(1)式中，表示概率密度函数，表示三维特征提取的偏角，0 表示特征点边缘轮廓函数。利用连续差分重构算法，使得智能电缆故障区域表现出平滑性，将三维平滑区域表示为P=Z(f,)+ZVp.(fr,f.)式中，P表示三维平滑区域，V表示连续差分函数，（p，q）表示智能电缆三维重构后故障定位区域坐标。(2)为了确保三维特征提取结果的准确性，将图像划分为多个子像素块，通过叠加计算的方式得出特征提取优化计算公式：f=Z(a,-,)K+b式中，表示三维特征量在子像素点的模值。1.3设计大数据故障点定位算法本文采用大数据分析技术建立大数据故障点定位算法，将监测区域的智能电缆划分为多个节点，通过异常节点的判断实现故障点定位8。首先，通过距离量交换模式计算出每个节点之间的最小跳数，将其作为故障点判断数据。然后，通过锚节点的坐标信息获取平均跳距计算结果，后端控制与显示单元当故障点接收到平均跳距后，参考节点最小跳数明确故障点与其他节点的距离参数9。其中，锚节点平均跳距公式为/.-L.)+(-.)交叉编译模块人机交互模块(3)2M0(4)032入max微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期(5)(-uk）exp2Ha=+式中，表示2 个锚节点，（l，）表示锚节点的坐标，（l%）表示锚节点的坐标，山表示2 个锚节点之间的跳数，H表示锚节点平均跳距。最后，计算故障点分别与3个锚节点之间的距离，利用三边测量法计算出智能电缆故障点的具体位置，定位结果如图2 所示。通过大数据分析算法得出3 个锚节点的平均跳距C10-11,计算公式为H,=1+6R2+R3HL,2+5R2+R3HL=+6式中，L1、L2、L表示3个已知传感器锚节点，R1表示锚节点L与锚节点Lz之间的距离，Rz表示锚节点L2与锚节点L3之间的距离，R：表示锚节点L与锚节点L之间的距离，222(6)(7)（8)(9)Ri+R3(10)Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023HL、H Lz、H L，表示3个锚节点平均每跳距离。R根据图2 可知，故障节点到3个锚节点的跳数分别为3、2、3。采用大数据分析算法可知故障节点与最近锚节点的平均跳距，就是其本身的跳距信息，计算公式为(11)式中，U表示故障节点，Hu表示故障节点平均跳距。通过上述计算，获取不同锚节点到故障节点（,)的距离计算公式：(si-g)+(gi-p)=ei(52-5)2+(g2-0)2=e2：(g。-g)2 +(g。-p)2 =式中，e表示锚节点到异常节点的距离，o表示锚节点数量。通过矩阵向量将上述公式转化为52-5o92-Po一2X：LSo-1-S。9o-1-o J-e-g+%-+g-+%-&+：Le1-%-1+%-g1+%应用最小均方差估计算法处理式（13），计算出经过大数据分析后的故障节点位置坐标：LSo-1-S。9o-1-9o ei-+%-i+-+%-+：Le1-e-1+g%-1+ga式中，表示优化后故障定位节点。1.4完成智能电缆故障点定位为了加强故障点定位结果的准确性，通过信息融合处理模型和信息传导算法，将定位结果重新反馈至三维仿真模型进行交互处理，实现智能电缆故障点精确定位。在智能电缆故障点定位过程中，计算定位信息的交互特征量，并根据交互特征量重构三维数据库，将故障点定位结果与三维数据库进行拟合处理，拟合权重计算公式12 为技术交流式中，x表示故障节点拟合权重。智能电缆故障点三维仿真R2定位过程中，将所有包含必备信息的故障场景均标注为现场图，并保存至三维仿真场景内。通过故障点定位结果的对比，得出最终的三维仿真结果。2仿真实验U2.1搭建三维仿真环境R3为了验证本文提出的定位方法应用效果，参考智能电缆图2 定位示意图工作原理搭建三维仿真环境，展开仿真实验。考虑到电缆结构的复杂性，本文应用Vega软件为主要工具，建立与实际环境相符的三维仿真环境。作为一种具有Hu=HL2实时仿真性能的软件工具，通过Vega软件的Lynx图形化工具、Vega库工具实时展现用户修改意见。智能电缆三维场景搭建流程如图3所示。构思三维模型用于Creator智能(12)电缆三维模型图3三维仿真场景创建流程图为了提高三维仿真环境的真实性，本文融合数字仿真理91一9 o念，采用MATLAB程序建立可视化仿真模型。随机选取一个MATLAB引擎，设置其指针变量，调用该引擎后利用表1L所示的相关函数进行仿真数据计算。表1MATLAB引擎库函数函数名(13)Int engClose(Engine*ep)Int engEvalString(Engine*ep,const char*string)MxArray*engGetVariable(Engine*ep,T1一9X微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期(15)应用Vega&Lynx构建生成.l模型文件三维仿真环境个应用Vega&Lynx构建三维仿真环境函数功能退出MATLAB引擎执行表达式复制变量const char*name)Int engGetVisible(Engine*ep,bool*value)Engine*eng Open(const char*startcmd)Engin*eng Open Single(14)Usel(const char*startcmd,void*doom,int*retstatus)针对上述操作形成的智能电缆三维仿真模型，添加合适的纹理特征，提升三维模型的真实性，三维模型最终显示效果如图4所示。基于上述仿真环境，应用文中提出的故障点定位方法进行定位测试。2.2选取评估指标为了加强仿真实验结果的合理性，选取文献3、文献4设计的方法为比较方法，在同样环境中进行故障点定位，.223.ADF文件判断窗口可见度启用MULL参数引擎启用单一用户使用引擎Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023利用合适的评估指标比较不同方法的定位结果，明确本文设计方法的有效性。智能电缆故障点定位问题本身是二分类问题，利用混淆矩阵表明故障定位结果。判断过程中,P表示少数类样本，N表示多数类样本，T表示正确分类，F表示错误分类，考虑到上述参数将评估指标选定为F-measure值，计算公式为F-measure=式中，TP表示定位正确的少数类样本数量，FP表示定位错误的少数类样本数量，FN表示定位正确的多数类样本数量。2.3故障定位结果分析三维仿真环境中智能电缆故障节点的分布如图5（a)所示。应用本文方法的定位结果如图5（d)所示，应用文献3、文献4方法的故障定位结果如图5（b)、图5（c)所示。100OO80F604020020406080100X轴距离/m图（a）故障点分布图100r80604020020406080100X轴距离/m图（c）文献4定位结果图实际故障点定位故障点图5故障定位结果比较根据图5故障定位结果可知：文献3得出的故障定位结果与实际故障点的误差较大，并且故障定位的误差距离较远；文献4得出的定位结果与文献3相比，误差距离大大降低，且部分定位点与实际故障点完全一致。而应用本文所设计的定位方法后，绝大多数定位点位置与故障点位置相技术交流同，仅有零星故障点定位出现误差，达到了高精度定位故障点的目的。结合上述选取的评估指标，计算不同故障点定位方法的F-measure值,形成图6 所示的对比图。0.780.76一本文方法文献4方法0.74文献3方法值0.720.700.680.660.640.62图4智能电缆三维模型0.605433210-1-2-3-4信噪比/dB图6 3种故障定位方法F-measure值比较根据图6 可知，随着信噪比的降低，故障定位结果的F-measure值有明显提升。其中本文方法的平均F-measure值为0.7 2，相比文献所提出的定位方法，平均F-measure值提升了2 9.4%、16.2%。综上所述，采用本文方法大幅度提升TPTP2XTP+FNFP+TPTPTPTP+FNFP+TP100r80U/人O60O402000020406080100X轴距离/m图（b）文献3定位结果图100O806040*20*020406080100X轴距离/m图（d）本文方法定位结果图故障定位误差距离.224.微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期了故障定位结果的准确性。(16)3实际应用目前，本方法已在国网榆林电力公司市区供电局进行了6个月的挂网运行，在电缆故障定点作业现场运行良好，能够通过三维建模还原真实故障现场和环境，及时定位故障。实际应用效果如图7 所示。钱照分布查量无高区益控10品分肉安电话的主安电控制设警10安电话R11ORY宽电动文电站管理信息电话名格：安电话新翼单位：电贴换型：220千快基文电11事放地修量位应办反应模双约品处理力：200万千#图7 三维还原真实电缆故障定位现场由图7 可知，本文方法定位出了电缆故障位置，检修人员根据定位结果及时对该故障进行了维修处理，证明本文方法对电缆故障定位检测准确有效，提高了检修人员工作效率，具有实际应有价值。4总结为了提升智能电缆故障定位的精准度，本文提出了基于大数据的智能电缆故障点三维仿真定位方法。采用三维仿真建模技术构建智能电缆模型，提取电缆故障点的三维特征；根据节点与故障节点之间的平均跳距值，设计以大数据分析技术为核心的智能电缆故障点三维定位算法，将故障现场以及环境准确表现出来，实现故障点精确定位。实验结果证明本文方法显著降低了故障定位误差，在实际应用中能够准确定位电缆故障，提高了检修人员工作效率。但是考虑到复杂的电缆故障定位环境，未来的研究需要针对放电声音信号的进一步处理进行深入研究，增强故障定位方法的泛化能力。Microcomputer Applications Vol.39,No.10,20231同嘉.基于BIM全景可视化的架空电力线磁场三维仿真计算研究J.高压电器，2 0 2 0，56（3）：16 9-17 5.2 姜雨轩，窦震海，陈平，等.基于行波时差矩阵算法的10kV电缆网络故障定位J.水电能源科学，2 0 2 0,38(7):184-188.3孙廷玺，邱刚，郭小凯，等.基于BFGS算法的TDOA高压复杂电缆线路故障快速定点方法J南方电网技术,2 0 2 0,14(7):2 4-2 9.4柴鹏，周灏，张煜，等.基于双端行波法的电缆线路短路故障定位改进J中国电力，2 0 2 0，53（11）：168-174.5赵尊慧，孙廷玺，郑染拾，等.基于脉冲差分的高压电缆故障定位方法及设备研究J.电测与仪表，2 0 2 0，57(8):64-69.6 戴丽君.城市轨道交通供电系统电缆故障在线定位技术研究J.城市轨道交通研究，2 0 19，2 2（12）：35-38.(上接第2 11页）引擎大约接收6 0 30 0 M/s的数据包。随机挑选1台检测引擎为测试系统，为系统传输稳定的网络流量，检测3种方法遭受XSS攻击下的负载均衡能力，结果如图5所示。1.0r0.8%/0.60.4F0.2上0100图53种入侵检测方法的负载均衡对比从图5可知，伴随数据流量的增多，出现XSS攻击时，本文方法负载均衡度比较平稳，而另2 个文献方法负载均衡度出现明显下滑，无法在遭受攻击时完成相应入侵检测计算。这是由于本文技术在日志数据库服务器模块中使用了数据仓库技术，在计算攻击活动时能够进行更为细致的优化，大幅提高技术信息处理能力。3总结为了充分研究当前XSS攻击对Web应用的安全风险，为有效抵抗恶意攻击，本文设计了一种面向XSS攻击的恶意软件Web入侵检测技术。通过仿真测试分析，证明所提技术能有效解决抵御内部攻击过程中存在的缺陷，具备操作简便、检测精准等特点，给网络管理人员带来了极大便利，可在最短的时间内对攻击行为做出相应判断与处理，实用性技术交流7 刘燕平，丁祥，陈天宜.基于三维仿真技术的电力电缆参考文献管理系统设计J.现代商贸工业，2 0 19，40（36）：196-198.8程江洲，唐阳，谢诗雨，等.考虑脉冲信号传输特性的矿用电缆故障定位方法J.工矿自动化，2 0 19，45(11):93-97.9贾科，李论，宣振文，等.基于扰动注入的柔性直流配电网主动故障定位及其仿真研究J.电力系统保护与控制,2 0 19,47(4):9 9-10 6.10段晨东，张伟，代杰，基于随机矩阵理论的地下电缆异常检测方法研究J.电气自动化，2 0 2 1，43（5）：115-118.11张悦，李喆，钱勇，等.基于图像特征的电缆绝缘缺陷诊断方法研究J.电气自动化，2 0 2 0，42(1）：112-114.12高昌龙，赵海龙，李佳鑫，等.基于串入式行波的输电线路故障定位优化算法J.电气自动化，2 0 2 0，42(4):46-48.（收稿日期：2 0 2 2-0 3-2 1）极强。参考文献1孙宝丹，王培超，周.NOTEARS算法在XSS攻击检测中的应用研究J.小型微型计算机系统，2 0 2 0，41(4):782-785.2引张海军，陈映辉.语义分析及向量化大数据跨站脚本攻击智检J.山东大学学报（工学版），2 0 2 0,50（2）：118-128.+杰齐方法3王建军，刘乐姗，李子坤.基于卷积神经网络的网络入+分组聚类法极限学习法一200300数据流量/(Mbs-l)微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期侵检测系统模型J.河北经贸大学学报（综合版），2019,19(1):31-35.4005006004何发镁，马慧珍，王旭仁，等.基于特征分组聚类的异常入侵检测系统研究J.计算机工程，2 0 2 0，46（4)：123-128.5汪洋，伍忠东，朱婧。基于深度序列加权核极限学习的入侵检测算法J.计算机应用研究，2 0 2 0，37（3）：829-832.6 彭宽，冯诚，王森懋，等.基于时/频域综合特征提取的分布式光纤入侵监测系统事件识别方法J.光学学报,2 0 19,39(6):346-356.73张雷，解仑，金良辰，等.基于COME模块的单类支持向量机的入侵检测系统J.北京理工大学学报，2019,39(9):978-986.8王琦，黄宗伟基于大数据分析技术的网络入侵检测方法J.微型电脑应用，2 0 2 1,37（2）：2 1-2 3.（收稿日期：2 0 2 2-0 1-2 7).225.