具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

实施例1

本实施例公开一种基于区域控制单元的综合状态评价方法，如图1所示，包括以下步骤：

S01)、确定电缆隧道状态评价指标体系，分析电缆隧道故障原因及机理，选取能够反映电缆隧道实时变化的特征量，建立电缆隧道状态模糊综合评价指标体系，如图2所示。反映电缆实时运行状态的指标主要有：电缆表面温度、电缆接地电流、局部放电量以及电缆使用年限反映了电缆本体运行状况。隧道温度、湿度、水位、氧气浓度以及易燃易爆气体浓度反映了电缆隧道环境状况。

S02)、确定电缆隧道评价因素集，将电缆隧道运行状态评价分为三个层次，分别为反应电缆隧道最终状态的评价目标层、按照不同类型的数据划分的准则层以及与状态评价有关的特征量指标层，电缆隧道综合状态的目标层分解为准则层中的3个评判项目，评判项目B₀作为电缆隧道一票否决的状态量，如果检测到异常直接输出严重立即检修，评判项目B₁为电缆本体运行状态层，评判项目B₂为隧道环境状态层，评判项目B₁和评判项目B₂参与状态评价，即实际目标层因素集为A＝{B₁,B₂}，准则层下的指标层为B₁＝{C₁₁,C₁₂,C₁₃,C₁₄},B₂＝{C₂₁,C₂₂,C₂₃,C₂₄,C₂₅}，C₁₁,C₁₂,C₁₃,C₁₄分别为电缆使用年限、电缆表面温度、接地电流和局部放电，C₂₁,C₂₂,C₂₃,C₂₄,C₂₅分别为隧道温度、隧道湿度、隧道水位、氧气浓度、易燃易爆气体浓度；

S03)、建立综合评价的评价集，将电缆隧道状态分为正常、注意、异常、严重4种等级，评价集为：R＝{r₁,r₂,r₃,r₄}＝{正常，注意，异常，严重}；

S04)、确定评价指标的状态隶属度函数；

本实施例采用模糊分步法建立评价指标的状态隶属度函数，将选定的评价指标进行模糊化处理，针对指标体系中除电缆使用年限以外的各评价指标，选择岭形和半梯形岭形组合的分布隶属度函数。图3所示隶属度函数包括4种状态等级的模糊分接区间，建立各状态等级的隶属度函数。对应的各状态隶属度函数分别为公式(1-4)，f_1～4(x)表示评价集R＝{r₁,r₂,r₃,r₄}对应的隶属度函数，x为各指标状态量，(c₁,c₂,c₃)为状态层各状态的阈值，(a₁,a₂,a₃,a₄)为各状态阈值的中点的平分点或者等距离点，不同状态可根据其特征进行调整。

电力电缆寿命周期内的故障遵循浴盆曲线，对岭形和半梯形岭形组合的分布函数形式调整后的隶属度函数如图4，其中各系数与(a₁,a₂,a₃,a₄)取值方法相同，对应的各状态隶属度函数分别为：

S05)、确定各状态的模糊综合评价矩阵，针对第i个准则层的第j个评价指标C_ij对电缆隧道状态进行评估，x_ij为评价指标C_ij某一时刻的数值，由隶属度函数计算评价指标隶属度f₁(x_ij)、f₂(x_ij)、f₃(x_ij)、f₄(x_ij)分别为则可用隶属度集表示指标C_ij的评估的结果。于是该子准则层的n个评判指标就构成了其评价矩阵。

因此，评判项目B₁的评价矩阵为：

评判项目B₂的评价矩阵为：

S06)、结合层次分析法和熵值法确定评价指标的权重w，得到评价指标的综合权重向量W，W＝(w₁,…,w_i,…w_n)；

本步骤的具体过程为：

首先使用熵值法确定评价指标的权重w′，具体为：

对电缆隧道指标层数据间隔一定时间进行采集，n个指标采集k个，得到原始指标数据矩阵X＝(x_ij)_n×k；

对原始指标数据矩阵进行非负数化处理和异质指标同质化处理，得到处理后的矩阵其中异质指标同质化处理的过程为：

对于越大越好的指标的计算公式为：

对于越小越好的指标的计算公式为：

计算出各指标的信息熵为E₁，E₂,…,E_k，通过信息熵计算各指标的权重：即w′＝(w′₁,w′₂,…,w′_n)^T，w′即为通过熵权法调整后的权重。

然后利用层次分析法确定评价指标的权重w″，具体为：建立比较判断矩阵，比较判断矩阵是相对于上一层次评价指标，比较本层次两两指标指标之间的相对重要程度得到的矩阵。本实施例中，根据多层次指标模型，按照9级标度法比较统一层次各指标之间的重要程度，为判断矩阵各要素进行赋值。重要性相等、略重要、明显重要、非常重要、极端重要分别采用1，3，5，7，9标度表示，而2，4，6，8标度则表示影响之比介于1，3，5，7，9标度之间。在影响目标的指标y_i和y_j中，用b_ij来表示y_i与y_j的比值对目标的影响程度,n个被比较的指标构成一个两两比较的判断矩阵B，

其中n为矩阵V的阶数，n个被比较的因素构成一个两两比较的判断矩阵B，取矩阵B的正互反矩阵为最终构造的判断矩阵，该矩阵具有b_ij＞0，b_ii＝1(i,j＝1,2,…,n)的特性，为电缆本体和隧道环境为研究对象，所构造的判断矩阵为B₁，B₂；

根据矩阵理论可知，各指标的权重系数就是判断矩阵的特征向量w″，对应矩阵的最大特征值λ_max，根据层次分析法的和法求特征向量和特征值，对判断矩阵B的每一元素的各列向量归一化处理，b_ij为影响目标第i与j个指标的比值，对按列归一化的矩阵，再将归一化的各行相加，得W″＝(W″₁,W″₂,…,W″_n)^T，再将向量W″归一化，即得到特征向量w″＝(w″₁,w″₂,…,w″_n)^T，w″即为B权重，求特征向量w″对应的最大特征值，即一致性指标n为判断矩阵的阶数，找出相应阶数n的平均随机一致性指标R_I，计算一致性比例当CR<0.1时，接受一致性检验，否则对B进行修正；

最后计算综合权重，权重反映各个指标在综合评价过程中所占的地位及所起的作用，权重的大小直接影响评价的结果。为了使评价的结果充分考虑主观和客观因素，本发明采用层次分析法和熵值法来确定指标权重。通过熵权对评价指标的权重进行修正，得到客观的指标权重。熵权值反映该指标在不同评价方案中的差异度，揭示了客观数据所蕴含的有效信息。层次分析法充分发挥了主观经验。本专利根据不同时段观察的各指标数据信息的大小来确定指标权重，因此此种权重指数是动态可调的。

针对单一评价方法的不足，本专利将层次分析法和熵权法组合集成，运用层次分析法确定主观权重，运用熵法确定客观权重，主客观结合，弥补单一方法存在的不足，并综合各自的优点，从而提高权重评价结果的准确性。由熵权法和层次分析法得到的各指标权重分别为W′、W″，评价指标体系矩阵把层次分析法和熵权法的结果相结合，得到各级一级指标下二级指标的综合权重向量W，W＝(w₁,…,w_i,…w_n)，

其中，w′_i为熵权法计算的动态客观权重，w″_i为层次分析法计算的主观权重。

将熵值法得到的权重w′与层次分析法得到的权重w″结合形成综合权重向量W的方法包括幂平均合成法、最优化方法和最小二乘法。本实施例采用了最小二乘法。

S07)、电缆隧道状态评价，将电缆隧道各组成单元的评价特征权重向量W与相应的特征向量指标状态矩阵V_x进行运算，得到电缆隧道各部件运行状态的模糊隶属度向量A_x，采用上述同样方法分别得到电缆本体和电缆环境的模糊状态评价向量A₁、A₂；

S08)、电缆隧道状态隶属度向量，将电缆隧道各组成单元的评价特征权重向量W与相应的特征向量指标状态矩阵V进行运算，得到电缆隧道各部件运行状态的模糊隶属度向量A_x。采用上述同样方法分别得到电缆本体和电缆环境的模糊状态评价向量A₁，A₂。

其中为模糊合成算子。先将特征向量的状态与其权重相乘，然后取其中最大值，能够突出对电缆隧道运行状态起主要作用的指标因素。

S09)、电缆隧道状态隶属度向量

将电缆隧道各单元的状态隶属度向量A₁，A₂各自归一化后的A₁′，A₂′，组成电缆隧道各单元的模糊评价状态矩阵A。电缆各组成单元在电缆隧道整体状态评价中的权重向量P可以按照S07)层次分析法评价因素权重向量的方法得到，那么电缆隧道整体的状态隶属度向量为：

根据最大隶属度原则，哪个数值最大，对应判定电缆隧道为“正常”、“注意”、“异常”、“严重”等级，评价计算电缆隧道所属状态等级。

S10)、将包括目标层和准则层的评价结果输出，根据评价结果给出检修意见。

本实施例中，评判项目B₀的指标层包括设置摄像头异常、红外热像仪识别异常和红外入侵探测告警。采用区域控制单元采集电缆隧道多源信号，包括温湿度、气体密度等数字信号，电流、电压模拟信号，摄像头、红外入侵探测器和红外热像仪的视频信号，其中摄像头、红外入侵探测器和红外热像仪放置在电缆隧道关键位置，对电缆隧道积水、火灾、异物入侵、设备温度异常进行实时监测和告警，一旦发生积水、火灾、异物入侵和设备异常发热现象，作为“一票否决”，直接认定电缆隧道严重状态，输出严重立即检修。

实施例2

本实施例公开一种区域控制系统，评判项目B₀的执行机构，采集电缆隧道多源信号，对电缆隧道积水、火灾、异物入侵、设备温度异常进行实时监测和告警，一旦发生积水、火灾、异物入侵和设备异常发热现象，作为一票否决，直接认定电缆隧道严重状态，输出严重立即检修；

如图5、6所示，本系统包括主控模块、电缆本体监测子系统、隧道环境监测子子系统、视频监测子系统、设备联动子系统和存储模块；

电缆本体监测子系统包括分别与主控模块相连的护层环流采集终端、电缆光纤测温终端和局放采集终端，用于采集反应电缆本体状态的参数并传输至主控模块；

环境监测子系统包括包括分别与主控模块相连的温湿度传感器、氧气传感器、水位传感器、有毒气体传感器和红外线传感器，用于采集反应电缆隧道环境的参数并传输至主控模块；

视频监测子系统包括智能摄像头和红外热像仪，智能摄像头和红外热像仪通过视频分析模块与主控模块相连，智能摄像头放置于集水井、隧道出入口以及低洼易积水处，将提前训练好的模型导入智能摄像头中，对积水、烟雾、异物入侵进行实时监测识别，红外热像仪放置于电缆接头以及易发生过热、火灾的关键位置，进行测温和异常状态诊断，红外传感器设置于井盖下方，用于监测井盖状态；

设备联动子系统包括分别与主控模块相连的风机、水泵、报警；

存储模块存储温度、湿度、有毒气体、水位阈值；

主控模块实时接收电缆本体监测子系统、隧道环境监测子子系统、视频监测子系统的数据，当采集数据超过阈值或者出现异常时，联动设备联动子系统，进行报警和相应处理。

下面是各模块的具体介绍：

电缆隧道区域控制单元实时监控隧道温湿度、有害气体浓度，与电缆隧道内风机进行智能联动控制，当检测到温湿度过高或有害气体浓度达到或超过阈值时，区域控制单元触发报警，并由装置控制开出接口自动启动风机抽风，当温湿度和有害气体浓度低于阈值后，停止报警，自动关闭风机，并生成工作日志。

区域控制单元集成智能识别模块，可接入智能摄像头信号和红外摄像头信号，通过智能摄像头可识别电缆隧道积水、烟雾以及异物入侵，通过在电缆隧道关键位置安装红外热像仪，进行电缆接头实时温度监测及动态火点监测。如有异常，保存异常图片和状态，通过区域控制单元进行报警，并联动水泵或声光报警器，并生成工作日志。

电缆隧道区域控制单元实时接收隧道积水状态，在集水坑设置水位计，易积水的低洼处设置智能摄像头，用于智能视频积水识别，当水位超过设定值或积水识别系统识别到积水时，触发报警，并通过区域控制单元联动水泵进行排水操作，同时采集水泵工作状态，并生成工作日志；

区域控制单元的视频分析模块可接入红外热像仪，进行电缆隧道关键位置实时温度监测，如果温度过高进行报警。

区域控制单元通过红外线传感器可以检测井盖是否被打开，若井盖被打开，报警器可发出报警，摄像头可采集电缆隧道内的视频信息，将异常状态存储，以便后续查看。

区域控制单元在电缆隧道中采用光纤环网模式组网，防止光纤网络中任何一条连接线断掉，影响连接中的一个区域所带来的安全隐患，经交换机送至监控后台系统，实时监测电缆隧道各状态，实现电缆隧道综合状态评价、数据存储、历史查询、趋势显示、区域控制功能。

装置包括视频、开关量、状态量多源数据采集、视频智能识别、数据分析、综合状态综合评价，设备联动，故障告警，区域控制单元监测到电缆状态量异常时，可调用业务平台的台账类数据、状态评价数据，实现历史数据纵向分析和横向比较，对电缆状态进行初步诊断，根据电缆运行状态的趋势分析实现缺陷主动预警。

边缘控制单元可接入电缆通道设备状态数据和环境监测量数据，并根据阈值参数判断设备运行是否正常，实现自动告警功能。

边缘控制单元具备边缘计算功能，可实现综合状态分析和区域状态控制的功能。

本专利所申请的方法及系统可实时反映电缆隧道内环境状态以及电缆本体状态，确保电缆安全预警，为电缆隧道检修提供实时的参考指标。保障高压电缆及电缆隧道内设备的安全运行，确保进入隧道的运维人员人身安全。系统可在电缆隧道出现高温、积水、火灾、有毒气体超标等问题时联动(干接点)风机、水泵、灭火装置等设备，通过各种设施的有机组合和高效联动达到控制事件影响范围、及时排除险情、减少灾害损失的目的。

以上描述的仅是本发明的基本原理和优选实施例，本领域技术人员根据本发明做出的改进和替换，属于本发明的保护范围。