CN112507577B - 基于模式识别的gis断路器触头稳态温度计算方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对GIS断路器触头温度进行模式划分；S2：根据S1划分的GIS断路器触头温度模式，建立基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型；S3：利用S2中基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型对GIS断路器触头温度进行计算。本发明提供了一种基于模式识别的GIS触头稳态温度计算方法，该模式考虑训练数据集的优劣性计算出精确的触头稳态温度，提高输电线路运行的可靠性。本发明为进一步开展触头温度的非线性拟合铺垫基础，继而为探究非线性拟合方式的合理性提供依据。

Description

基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法和系统
技术领域
本发明涉及GIS断路器维护领域，更具体地，涉及一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法和系统。
背景技术
随着我国电力工业的大力发展和需求量的不断增长，GIS金属封闭开关(GIS)被广泛应用于电力系统中。GIS设备加工工艺严格、技术先进，且绝缘介质为SF6。气体因而具有良好的开断能力且触头烧伤轻微，具有检修周期长、故障率低、维护费用少、占地面积小等优点。正是由于GIS设备的这些突出优点，GIS设备在变电站中的应用日益广泛。当GIS设备触头接触不良时，由于接触电阻变大，在负载电流流过时会产生过热现象。触头、母线过热会引起绝缘老化甚至击穿，从而引发短路，形成重大事故，造成巨大的经济损失。据不完全统计，国内的众多发电公司、电力公司所采用的GIS设备均不同程度的出现过封闭母线、隔离开关、电缆头等部件由于绝缘老化或接触不良而造成温度异常变化而引发事故的现象。因此，实现对GIS设备的在线温度监测，提前发现并消除热故障隐患，对GIS的安全可靠运行具有非常重要的意义。
目前，在现场中应用的预防GIS设备触头过热的措施主要有三种：人工观察触头表面颜色、定期测量回路电阻和使用红外成像仪对固定监测点定期进行温度监测。
公开日为2020年03月24日，公开号为CN110907064A的中国专利公开了一种GIS隔离开关触头温度预测方法、装置及可读存储介质，所述方法包括如下步骤：获取多组GIS外壳多点的设备温度及环境温度；根据所获取的设备温度及环境温度选用多种核函数进行样本训练，并选取最优核函数；根据所述最优核函数以及对应的函数参数建立GIS隔离开关触头温度预测模型。
现有技术中统计模式识别的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi＝(xi1，xi2，…，xid)、T(i＝1，2，…，N)将一个给定的模式归入C个类ω1，ω2，…，ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。统计模式识别的主要方法有：判别函数法，近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。
在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支持向量机(SVM)。
训练样本最关键在于正确性和准确性。所选择的样本首先要能正确反映该系统过程的内在规律。从生产现场采得的样本数据中有不少可能是坏样本，例如由于测量导致测量数据误差较大等，这样的样本会干扰非线性拟合。通常坏样本只是个别现象，所以希望通过尽可能大的样本规模来抵抗坏样本造成的负面影响。其次是样本数据分布的均衡性。所选择的样本最好能涉及到该系统过程可能发生的各种情况。这样可以极大可能的照顾到系统在各个情况下的规律特征。通常实验者对系统的内在规律不是很了解，所以希望通过尽可能大的样本规模来地毯式覆盖对象系统的方方面面。再次就是样本数据的规模，也就是要问的问题。在确保样本数据质量和分布均衡的情况下，样本数据的规模决定非线性拟合结果的精度。样本数据量越大，精度越高。由于样本规模直接影响计算机的运算时间，所以在精度符合要求的情况下，不需要过多的样本数据。对于足够多次的迭代，训练结果的准确度是趋于一致的，方法只影响计算的收敛速度(运算时间)，和样本规模没有直接关系。
目前GIS断路器触头稳态温度计算中模式识别方面研究较少。
发明内容
本发明的首要目的是提供一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，提高触头稳态温度计算精度。
本发明的进一步目的是提供一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算系统。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，包括以下步骤：
S1：对GIS断路器触头温度进行模式划分；
S2：根据S1划分的GIS断路器触头温度模式，建立基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型；
S3：利用S2中基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型对GIS断路器触头温度进行计算。
优选地，步骤S1中对GIS断路器触头温度进行模式划分，具体为：
S1.1：根据温度值大小的温度划分；
S1.2：根据位置的温度划分；
S1.3：根据温度数据采样密度的温度划分。
优选地，步骤S1.1中根据温度值大小的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照温度的大小将温度分为正常模式、轻微高温模式和高温模式。
优选地，步骤S1.2中根据位置的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照温度的位置将温度模式分为底部温度模式、正部温度模式及侧面温度模式。
优选地，步骤S1.3中根据温度数据采样密度的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照采样密度将温度模式分为低密度模式，较高密度模式及高密度模式三种模式。
优选地，步骤S1还包括步骤S1.4，对温度数据的综合评估，具体为：
步骤S1.1至步骤S1.3对温度划分得到的各种模式各自组成不同的数据结构，对得到的数据结构进行数据灵敏度评估，根据数据灵敏度将得到数据结构中的数据划分为测试数据和校验数据。
优选地，步骤S2基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型，具体包括以下步骤：
S2.1：建立GIS断路器触头温度的结构模式；
S2.2：建立GIS断路器触头温度的模糊模式；
S2.3：模式识别方式的评估，选择用于识别GIS断路器触头温度的模式识别方式。
优选地，步骤S2.1中建立GIS断路器触头温度的结构模式，具体包括以下步骤：
所述GIS断路器触头温度的结构模式包括温度值模式、温度位置模式和温度密度模式，所述温度值模式包括正常温度模式、轻微高温模式和高温模式，所述温度温度位置模式包括底部温度模式、正部温度模式和侧面温度模式，所述温度密度模式包括低密度模式、较高密度模式和高密度模式。
优选地，步骤S2.2中建立GIS断路器触头温度的模糊模式，具体包括以下步骤：
所述GIS断路器触头温度的模糊模式包括正常温度模式，轻微高温模式，高温模式，底部温度模式，正部温度模式，侧面温度模式，低密度模式，较高密度模式及高密度模式。
一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算系统，包括：
模式划分模块，所述模式划分模块用于对GIS断路器触头温度进行模式划分；
模型建立模块，所述模型建立模块用于根据模式划分模块划分的GIS断路器触头温度模式，建立基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型；
计算模块，所述计算模块用于利用模型建立模块中基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型对GIS断路器触头温度进行计算。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提供了一种基于模式识别的GIS触头稳态温度计算方法，该模式考虑训练数据集的优劣性计算出精确的触头稳态温度，提高输电线路运行的可靠性。本发明为进一步开展触头温度的非线性拟合铺垫基础，继而为探究非线性拟合方式的合理性提供依据。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
图2为实施例中仿真分析最终得到设备的温升分布情况示意图。
图3为实施例中按照温度值大小的温度划分模式示意图。
图4为实施例中根据位置的温度划分中的底部温度模式示意图。
图5为实施例中根据位置的温度划分中的正部温度模式示意图。
图6为实施例中根据位置的温度划分中的侧面温度模式示意图。
图7为实施例中根据温度数据采样密度的温度划分模式示意图。
图8为实施例中GIS断路器触头温度的结构模式示意图。
图9为实施例中GIS断路器触头温度的模糊模式示意图。
图10为本发明的系统模块连接示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
本实施提供一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，如图1，包括以下步骤：
S1：对GIS断路器触头温度进行模式划分；
S2：根据S1划分的GIS断路器触头温度模式，建立基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型；
S3：利用S2中基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型对GIS断路器触头温度进行计算。
步骤S1中对GIS断路器触头温度进行模式划分，具体为：
S1.1：根据温度值大小的温度划分；
S1.2：根据位置的温度划分；
S1.3：根据温度数据采样密度的温度划分。
步骤S1.1中根据温度值大小的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况，如图2；
按照温度的大小将温度分为正常模式、轻微高温模式和高温模式，如图3。
步骤S1.2中根据位置的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照温度的位置将温度模式分为底部温度模式、正部温度模式及侧面温度模式，如图4至图6。
步骤S1.3中根据温度数据采样密度的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照采样密度将温度模式分为低密度模式，较高密度模式及高密度模式三种模式，如图7。
步骤S1还包括步骤S1.4，对温度数据的综合评估，具体为：
步骤S1.1至步骤S1.3对温度划分得到的各种模式各自组成不同的数据结构，对得到的数据结构进行数据灵敏度评估，根据数据灵敏度将得到数据结构中的数据划分为测试数据和校验数据。
步骤S2基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型，具体包括以下步骤：
S2.1：建立GIS断路器触头温度的结构模式；
S2.2：建立GIS断路器触头温度的模糊模式；
S2.3：模式识别方式的评估，选择用于识别GIS断路器触头温度的模式识别方式。
结构模式识别方式可以比较准确的计算出触头温度值，而模糊识别方式只能计算出触头温度的大概范围。由于GIS触头温度的值设计到现场安全因此综合比较两者，结构模式识别方式更加适合于触头温度的计算。。
步骤S2.1中建立GIS断路器触头温度的结构模式，具体包括以下步骤：
所述GIS断路器触头温度的结构模式如图8，包括温度值模式、温度位置模式和温度密度模式，所述温度值模式包括正常温度模式、轻微高温模式和高温模式，所述温度温度位置模式包括底部温度模式、正部温度模式和侧面温度模式，所述温度密度模式包括低密度模式、较高密度模式和高密度模式。
步骤S2.2中建立GIS断路器触头温度的模糊模式，具体包括以下步骤：
所述GIS断路器触头温度的模糊模式如图9，包括正常温度模式，轻微高温模式，高温模式，底部温度模式，正部温度模式，侧面温度模式，低密度模式，较高密度模式及高密度模式。
实施例2
本实施例提供一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算系统，如图10，包括：
模式划分模块，所述模式划分模块用于对GIS断路器触头温度进行模式划分；
模型建立模块，所述模型建立模块用于根据模式划分模块划分的GIS断路器触头温度模式，建立基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型；
计算模块，所述计算模块用于利用模型建立模块中基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型对GIS断路器触头温度进行计算。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对GIS断路器触头温度进行模式划分；
S2：根据S1划分的GIS断路器触头温度模式，建立基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型；
S3：利用S2中基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型对GIS断路器触头温度进行计算；
步骤S1中对GIS断路器触头温度进行模式划分，具体为：
S1.1：根据温度值大小的温度划分；
S1.2：根据位置的温度划分；
S1.3：根据温度数据采样密度的温度划分；
步骤S1.3中根据温度数据采样密度的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照采样密度将温度模式分为低密度模式，较高密度模式及高密度模式三种模式。
2.根据权利要求1所述的基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，其特征在于，步骤S1.1中根据温度值大小的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照温度的大小将温度分为正常模式、轻微高温模式和高温模式。
3.根据权利要求2所述的基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，其特征在于，步骤S1.2中根据位置的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照温度的位置将温度模式分为底部温度模式、正部温度模式及侧面温度模式。
4.根据权利要求3所述的基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，其特征在于，步骤S1还包括步骤S1.4，对温度数据的综合评估，具体为：
步骤S1.1至步骤S1.3对温度划分得到的各种模式各自组成不同的数据结构，对得到的数据结构进行数据灵敏度评估，根据数据灵敏度将得到数据结构中的数据划分为测试数据和校验数据。
5.根据权利要求4所述的基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，其特征在于，步骤S2基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型，具体包括以下步骤：
S2.1：建立GIS断路器触头温度的结构模式；
S2.2：建立GIS断路器触头温度的模糊模式；
S2.3：模式识别方式的评估，选择用于识别GIS断路器触头温度的模式识别方式。
6.根据权利要求5所述的基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，其特征在于，步骤S2.1中建立GIS断路器触头温度的结构模式，具体包括以下步骤：
所述GIS断路器触头温度的结构模式包括温度值模式、温度位置模式和温度密度模式，所述温度值模式包括正常温度模式、轻微高温模式和高温模式，所述温度位置模式包括底部温度模式、正部温度模式和侧面温度模式，所述温度密度模式包括低密度模式、较高密度模式和高密度模式。
7.根据权利要求5所述的基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算方法，其特征在于，步骤S2.2中建立GIS断路器触头温度的模糊模式，具体包括以下步骤：
所述GIS断路器触头温度的模糊模式包括正常温度模式，轻微高温模式，高温模式，底部温度模式，正部温度模式，侧面温度模式，低密度模式，较高密度模式及高密度模式。
8.一种基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算系统，其特征在于，包括：
模式划分模块，所述模式划分模块用于对GIS断路器触头温度进行模式划分；
模型建立模块，所述模型建立模块用于根据模式划分模块划分的GIS断路器触头温度模式，建立基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型；
计算模块，所述计算模块用于利用模型建立模块中基于模式识别的GIS断路器触头稳态温度计算模型对GIS断路器触头温度进行计算；
所述模式划分模块对GIS断路器触头温度进行模式划分，具体为：
根据温度值大小的温度划分；
根据位置的温度划分；
根据温度数据采样密度的温度划分；
根据温度数据采样密度的温度划分，具体为：
建立GIS断路器简化结构有限元模型；
仿真分析得到GIS断路器的温升分布情况；
按照采样密度将温度模式分为低密度模式，较高密度模式及高密度模式三种模式。
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