本发明涉及线缆故障数据处理，具体为基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法、系统及设备。
背景技术：
1、当前线缆故障监测技术方案，线缆所处的监测环境可能存在较多未知因素，导致监测环境的信息获取不全面，以至于故障诊断的过程中容易出现判定误差；并且监测设备在监测数据的过程中，其监测精度会受到多方面的影响，可能会使线缆的故障监测准确度产生偏颇，影响对线缆真实故障情况的判断。
2、例如公告号为cn117435889b的发明专利，上述申请涉及一种电力电缆在线故障监测预警方法以及系统，解决了目前的检测方式需要人为参与进来操作，较为麻烦，且对电力电缆的故障位置发现也不够及时的问题，其方法包括：若目标路段电缆的影响度超过预设影响度，则对目标路段作标记以及具体电力电缆故障位置一并发送至负责人所持终端，并提醒负责人在第一预设时间内完成路段回访；若目标路段电缆的影响度小于预设影响度，则对目标路段作标记以及具体电力电缆故障位置一并发送至负责人所持终端，并提醒负责人在第二预设时间内完成路段回访，第一预设时间小于第二预设时间；上述申请具有如下效果：提高了发现以及处理电力电缆故障的效率。
3、例如公告号为cn114757097b的发明专利，上述申请公开了一种线路故障诊断方法及装置，其中，线路故障诊断方法包括：根据录波测距故障数据和知识图谱，预测线路的故障点；其中，所述知识图谱包括录波测距故障结构化信息；根据每个所述故障点的计算误差对所述故障点进行排序；以及根据所述排序确定所述线路的实际故障点；上述申请可以解决难以进行自动化的故障诊断的问题。
4、结合上述技术方案发现，随着对线缆监测的需求不断提高，需要组织更多安全、稳定、精确的线缆故障监测技术方案，但大多数的故障监测技术方案，对线缆故障因素的分析较为单一，使得对线缆的故障监测难以达到预期效果，导致对线缆的故障判定出现偏差，最终影响线缆的使用。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法、系统及设备，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：本发明第一方面提供了基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，包括：预设性能集匹配：获取待监测的阻燃耐热线缆所属区域的环境信息，评估监测环境的影响程度系数，并匹配出待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集；内部性能指数评估：将待监测的阻燃耐热线缆按照等线缆长度进行划分成各阻燃耐热子线缆，获取各阻燃耐热子线缆的性能影响数据，并综合待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集，处理得到各阻燃耐热子线缆的内部性能指数；故障程度值判定：基于各阻燃耐热子线缆的内部性能指数，匹配出各阻燃耐热子线缆的故障预置集，同时通过故障监测组件获取各阻燃耐热子线缆的故障监测信息，基于处理器综合判定出各阻燃耐热子线缆的故障程度值；故障监测：将各阻燃耐热子线缆的故障程度值，与预设的故障程度参照指数进行差值处理，得到各阻燃耐热子线缆的故障程度监测偏差值，由此与预设的故障程度监测偏差许可区间进行比对，统计出各故障阻燃耐热子线缆，最终完成阻燃耐热线缆的故障监测。
3、作为进一步的方法，所述与预设的故障程度监测偏差许可区间进行比对，统计出各故障阻燃耐热子线缆，最终完成阻燃耐热线缆的故障监测具体过程为：将各阻燃耐热子线缆的故障程度监测偏差值，与线缆故障信息库中预设的故障程度监测偏差许可区间进行比对，若某阻燃耐热子线缆的故障程度监测偏差值不属于故障程度监测偏差许可区间，则将该阻燃耐热子线缆记为故障阻燃耐热子线缆，由此统计故障程度监测偏差值不属于故障程度监测偏差许可区间的各阻燃耐热子线缆，记为各故障阻燃耐热子线缆，以此完成阻燃耐热线缆的故障监测。
4、作为进一步的方法，所述各阻燃耐热子线缆的故障程度值，具体分析过程为：根据各阻燃耐热子线缆的故障监测信息，提取出各阻燃耐热子线缆在各故障监测时间点下的电流值；从线缆故障信息库中提取得到最大额定电流以及最小允许电流；通过各阻燃耐热子线缆在各故障监测时间点下的电流值，构建各阻燃耐热子线缆的电流变化散点图，从中筛选出电流值大于最大额定电流对应的各故障监测时间点、电流值小于最小允许电流对应的各故障监测时间点，综合记为各阻燃耐热子线缆在故障监测周期内的异常电流个数；获取各阻燃耐热子线缆在故障开始时间点下的故障信号强度，记为各阻燃耐热子线缆的故障信号强度值，同时获取各阻燃耐热子线缆在故障开始时间点下的湿度，记为各阻燃耐热子线缆的故障湿度；所述各阻燃耐热子线缆的故障预置集，包括预设故障信号强度值、预设湿度，综合判定出各阻燃耐热子线缆的故障程度值。
5、作为进一步的方法，所述各阻燃耐热子线缆的故障程度值，具体表达式为：
6、；
7、式中为第i个阻燃耐热子线缆的故障程度值，i为各阻燃耐热子线缆的编号，，m为阻燃耐热子线缆的总量，为第i个阻燃耐热子线缆在故障监测周期内的异常电流个数，为第i个阻燃耐热子线缆的故障信号强度值，为预设故障信号强度值，为第i个阻燃耐热子线缆的故障湿度，为预设湿度，为线缆故障信息库中预定义的单个异常电流对应的影响因子。
8、作为进一步的方法，所述匹配出各阻燃耐热子线缆的故障预置集，具体匹配过程为：将各阻燃耐热子线缆的内部性能指数，与线缆故障信息库定义的各内部性能指数区间对应的故障预置集进行匹配，以此得到各阻燃耐热子线缆的故障预置集。
9、作为进一步的方法，所述各阻燃耐热子线缆的内部性能指数，具体分析过程为：基于各阻燃耐热子线缆的性能影响数据，从中提取出各阻燃耐热子线缆的耐火时长、各阻燃耐热子线缆在故障监测周期内的可承受交流电压值；获取各阻燃耐热子线缆在各故障监测时间点下的拉伸强度值，并进行均值处理得到各阻燃耐热子线缆在故障监测周期内的拉伸强度均值；所述待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集，包括预设耐火时长、预设交流电压值、预设拉伸强度值，综合分析各阻燃耐热子线缆的内部性能指数。
10、本发明第二方面提供了基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测系统，包括：预设性能集匹配模块，用于获取待监测的阻燃耐热线缆所属区域的环境信息，评估监测环境的影响程度系数，并匹配出待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集；内部性能指数评估模块，用于将待监测的阻燃耐热线缆按照等线缆长度进行划分成各阻燃耐热子线缆，获取各阻燃耐热子线缆的性能影响数据，并综合待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集，处理得到各阻燃耐热子线缆的内部性能指数；故障程度值判定模块，用于基于各阻燃耐热子线缆的内部性能指数，匹配出各阻燃耐热子线缆的故障预置集，同时通过故障监测组件获取各阻燃耐热子线缆的故障监测信息，基于处理器综合判定出各阻燃耐热子线缆的故障程度值；故障监测模块，用于将各阻燃耐热子线缆的故障程度值，与预设的故障程度参照指数进行差值处理，得到各阻燃耐热子线缆的故障程度监测偏差值，由此与预设的故障程度监测偏差许可区间进行比对，统计出各故障阻燃耐热子线缆，最终完成阻燃耐热线缆的故障监测。
11、本发明第三方面提供了基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法的设备，其特征在于：包括：阻燃耐热线缆和故障监测组件、处理器；所述阻燃耐热线缆，用于通过信号传输技术与故障监测组件相连接；所述故障监测组件，用于获取各阻燃耐热子线缆的故障监测信息；所述处理器，用于通过无线通信技术与故障监测组件相连接，接收故障监测组件发出的各阻燃耐热子线缆的故障监测信息，判定出各阻燃耐热子线缆的故障程度指数，并通过数据处理完成阻燃耐热线缆的故障监测。
12、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：
13、（1）本发明通过提供基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法、系统及设备，首先匹配出待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集，综合得到各阻燃耐热子线缆的内部性能指数，获取各阻燃耐热子线缆的故障监测信息，通过综合判定出各阻燃耐热子线缆的故障程度值，能够反映各阻燃耐热子线缆在故障过程中的故障引发程度，可以及时发现潜在的安全隐患；与预设的故障程度参照指数进行差值处理，统计出各故障阻燃耐热子线缆，能够明确知晓具体的故障阻燃耐热子线缆的数量，及时对故障子线缆采取有效措施，最终完成阻燃耐热线缆的故障监测；
14、（2）本发明通过获取待监测的阻燃耐热线缆所属区域的环境信息，量化环境因素，为评估监测环境的影响程度系数提供准确全面的数据，并匹配出待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集，为阻燃耐热线缆的故障监测提供了明确的数据基准，通过将监测的各阻燃耐热子线缆的性能影响数据，与预设性能集进行对比分析，可以及时发现阻燃耐热子线缆的性能偏差或异常，从而更准确地发现阻燃耐热线缆的潜在故障；
15、（3）本发明通过将待监测的阻燃耐热线缆按照等线缆长度进行划分成各阻燃耐热子线缆，当某一子线缆发生故障时，可以迅速将故障范围缩小到该子线缆的长度内，从而更精确地定位故障点，获取各阻燃耐热子线缆的性能影响数据，并综合待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集，处理得到各阻燃耐热子线缆的内部性能指数，可以实时监测线缆的内部状态，当内部性能指数出现异常时，线缆故障监测系统能够及时发出预警，提示线缆运维人员关注并采取相应措施。
1.基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，其特征在于：所述与预设的故障程度监测偏差许可区间进行比对，统计出各故障阻燃耐热子线缆，最终完成阻燃耐热线缆的故障监测具体过程为：
3.根据权利要求1所述基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，其特征在于：所述各阻燃耐热子线缆的故障程度值，具体分析过程为：
4.根据权利要求3所述基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，其特征在于：所述各阻燃耐热子线缆的故障程度值，具体表达式为：
5.根据权利要求1所述基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，其特征在于：所述匹配出各阻燃耐热子线缆的故障预置集，具体匹配过程为：
6.根据权利要求1所述基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，其特征在于：所述各阻燃耐热子线缆的内部性能指数，具体分析过程为：
7.根据权利要求6所述基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，其特征在于：所述匹配出待监测的阻燃耐热线缆的预设性能集，具体匹配过程为：
8.根据权利要求1所述基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法，其特征在于：所述监测环境的影响程度系数，具体分析过程为：
9.基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测系统，其特征在于，包括：
10.一种应用如权利要求1-8中任意一项基于大数据的阻燃耐热线缆故障监测方法的设备，其特征在于：包括：
