基于数据驱动的电缆信息融合技术研究

现有依靠单一指标值监控的电缆信息融合技术,在电缆故障识别与检测中的效果不佳、与真实值偏差较大,为此提出一种基于数据驱动算法的电缆信息融合处理技术。构建适用于多源信息分析处理的电力电缆数据驱动算法框架,并通过故障特征集求解故障数据间的相关性。利用源节点汇总故障特征数据,基于卡尔曼滤波算法降噪并确定出原始数据的门限阈值范围。最后对电缆数据进行除异融合,使用支持度关系矩阵实现对故障信息的识别与故障点的准确定位。实验结果显示,提出电缆数据融合技术在故障检测中的效果明显优于传统方法,具有更高的可靠性和稳定性。