[发明专利]一种高压断路器的快速失效检测方法在审

专利信息
申请号: 201810364545.9 申请日: 2018-04-23
公开(公告)号: CN108445382A 公开(公告)日: 2018-08-24
发明(设计)人: 万毅;黄海隆;张长胜 申请(专利权)人: 温州大学
主分类号: G01R31/327 分类号: G01R31/327
代理公司: 北京中北知识产权代理有限公司 11253 代理人: 陈孝政
地址: 325000 浙江省温州市瓯海经济*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了本发明提供了一种高压断路器的快速检测方法,包括如下步骤:确定失效检测参量和失效模式,失效检测参量中包含多个失效检测参量,所述失效模式集中包含多个失效模式;根据失效检测参量和失效模式,建立智能机器学习模型;训练智能机器学习算法;测量多个失效检测参量,将多个失效模式作为检测的数据源;将所述数据源输入到智能机器学习模型中,得出断路器失效检测结果。本发明实现了对高压断路器快速、准确的失效检测,能够显著提高电力系统检修的针对性、可靠性和经济性。
搜索关键词: 失效检测 失效模式 参量 高压断路器 智能机器 数据源 机器学习算法 电力系统 快速检测 训练智能 断路器 测量 检修 学习 检测
【主权项】:
1.一种高压断路器的快速失效检测方法,其特征在于:包括以下步骤:(1)确定失效检测参量和失效模式,所述失效检测参量中包含多个失效检测参量,所述失效模式集中包含多个失效模式;收集高压断路器部件运行状态的历史数据,作为样本集;(2)根据失效检测参量和失效模式,建立智能机器学习模型;选取高斯基函数作为智能机器学习模型的核函数,高斯基核函数的表达式:K(x,xk)=exp{‑||x‑xk||2/σ2},其中,σ是核函数参数;(3)训练智能机器学习算法;通过样本集的训练,确定拉格朗日乘子αk和偏移因子b,得到优化后的智能机器学习模型;(4)测量多个失效检测参量,将多个失效模式作为检测的数据源;(5)将所述数据源输入到智能机器学习模型中,得出断路器失效检测结果。
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