CN114239690A - 胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法和装置 - Google Patents
胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114239690A CN114239690A CN202111393655.6A CN202111393655A CN114239690A CN 114239690 A CN114239690 A CN 114239690A CN 202111393655 A CN202111393655 A CN 202111393655A CN 114239690 A CN114239690 A CN 114239690A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- partial discharge
- stage
- impregnated paper
- parameters
- discharge
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
- G06F18/2135—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on approximation criteria, e.g. principal component analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
- G06F18/232—Non-hierarchical techniques
- G06F18/2321—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
- G06F18/23213—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Testing Relating To Insulation (AREA)
Abstract
本申请涉及数字孪生技术领域,提供了一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法、装置、设备、介质和程序产品。本申请能够利用数字孪生技术对胶浸纸进行模型直观展示实现对胶浸纸局放发展阶段的直观判断。该方法包括:获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的各阶段局部放电实验参数,根据各阶段局部放电实验参数并利用核主元分析法和K‑Means聚类算法获得各局部放电阶段对应的特征参量,根据各阶段对应的特征参量建立胶浸纸的数字孪生模型,获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数计算其与各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离,根据欧式距离判断胶浸纸所处的局部放电阶段并在数字孪生平台展示该所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
Description
技术领域
本申请涉及数字孪生技术领域,特别是涉及一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着电能需求越来越大,为实现电能高效的远距离传输,输电线路的电压等级也在不断提高,需要对输变电设备的绝缘进行可靠的评价与监控。胶浸纸绝缘作为输变电设备的主要绝缘材料之一,广泛应用于电力系统中,实现胶浸纸绝缘的局部放电发展阶段的直观判断对保证电力系统稳定运行具有重要意义,但目前仍缺乏能够对胶浸纸局部放电发展阶段进行直观判断的技术。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
第一方面,本申请提供了一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法。所述方法包括:
获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;
根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;
根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;
获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;
根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
在一个实施例中,所述获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数,包括:在通过实验平台对所述胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;将从所述局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为所述各阶段局部放电实验参数。
在一个实施例中,所述局部放电实验参数包括:局放量、局放相位、碳痕率、SEM、FTIR、电树枝发展长度和电树枝发展宽度。
在一个实施例中,所述各局部放电阶段包括放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段。
在一个实施例中,所述根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型,包括:根据所述放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段各自对应的特征参数,建立局部放电相位图、微观特征图和电树枝图作为所述数字孪生模型。
第二方面,本申请还提供了一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理装置。所述装置包括:
实验参数获取模块,用于获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;
特征参量获取模块,用于根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;
模型建立模块,用于根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;
现场参数处理模块,用于获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;
模型展示模块,用于根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
在一个实施例中,所述实验参数获取模块,进一步用于在通过实验平台对所述胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;将从所述局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为所述各阶段局部放电实验参数。
第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
上述胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的各阶段局部放电实验参数,根据各阶段局部放电实验参数并利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得各局部放电阶段对应的特征参量,根据各局部放电阶段对应的特征参量建立胶浸纸的数字孪生模型,获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数计算局部放电现场参数与各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离,根据该欧式距离判断胶浸纸所处的局部放电阶段并在数字孪生平台展示该胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。该方案利用数字孪生技术对胶浸纸进行模型直观展示,由此实现对胶浸纸绝缘局部放电发展阶段的直观有效判断,对提高输变电运维水平具有重要意义。
附图说明
图1为一个实施例中胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法的流程示意图;
图2为一个实施例中胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理装置的结构框图;
图3为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法,可以应用于如终端、服务器等计算机设备中。其中,终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,便携式可穿戴设备可为头戴设备等;服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法,主要包括以下步骤:
步骤S101,获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;
本步骤中,可通过胶浸纸局部放电实验平台,获得胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电参数,得到各阶段局部放电实验参数。
在一些实施例中,步骤S101具体包括:在通过实验平台对胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;将从局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为各阶段局部放电实验参数。
本实施例对各阶段实验参数的获取可以主要分为两个子步骤,其中,子步骤1:通过实验平台对胶浸纸样品进行局部放电实验,此时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,该设定加压模式的具体可以是:每隔1分钟升高电压1kV,在加压过程中可使用局部放电测试仪记录放电发展全过程得到全过程参数,具体的,对于其中的加压和记录过程,可记录初次重复产生放电量大于50pC局部放电的电压为局部放电起始电压Ui,可分别对4组胶浸纸绝缘样品持续施加140%Ui的电压直至胶浸纸绝缘样品击穿,此全过程使用局部放电测试仪记录。其中,子步骤2:根据局部放电测试仪记录的全过程参数,可获得前述4组胶浸纸绝缘样品对应的全过程参数,由此可从4组胶浸纸绝缘样品中按照如每30分钟的时间间隔抽取各组若干个样品的局部放电实验参数,从而获得各阶段局部放电实验参数。在一个实施例中,局部放电实验参数可包括局放量、局放相位、碳痕率、SEM、FTIR、电树枝发展长度和电树枝发展宽度。
步骤S102,根据各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得各局部放电阶段对应的特征参量;
本步骤主要是基于各阶段局部放电实验参数利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得各局部放电阶段对应的特征参量。具体的,本步骤对各阶段局部放电实验参数进行分析,通过核主元分析法对胶浸纸绝缘样品的特征量进行特征降维处理,相比于传统手段可以准确快速的获得样品的特征参量,并通过K-Means聚类算法对胶浸纸绝缘样品的局部放电阶段进行划分,获得不同局部放电发展阶段对应的特征参量,而通过K-Means聚类算法可以快速准确的将胶浸纸绝缘样品的局部放电阶段进行划分,获得各个局部放电阶段的中心特征参量简称特征参量,后续通过该特征参量进行对应阶段的数字孪生建模可提高数字孪生建模的可靠性,有利于提高输变电设备的运维水平。
本步骤中,采用核主元分析法对胶浸纸绝缘样品的特征量进行特征降维处理,具体可通过一个非线性映射将各阶段局部放电实验参数作为输入数据从输入空间映射到特征空间,在特征空间中进行PCA,其中的内积运算可采用一个核函数来替代,计算各个参数的贡献率和累计贡献率,根据累计贡献率选取主成分因子实现特征降维,然后可据此进一步通过K-Means聚类算法对胶浸纸绝缘样品的各局部放电阶段进行划分。具体的,在一些实施例中,可先将胶浸纸绝缘样品的局部放电阶段划分为四个类别,包括放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段,然后在各局部放电阶段分别设置初始聚类中心,计算前述各阶段局部放电实验参数对应的每个数据点到该初始聚类中心点的距离,数据点距离哪个初始聚类中心点最近就划分到哪一类中,然后再计算每一类新的中心点,重复划分和中心点计算的步骤直到每一类中心点在每次迭代后变化小于设定值为止,由此得到各局部放电阶段对应的特征参量。
步骤S103,根据各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;
本步骤中,局部放电阶段可以包括放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段。对此,在一些实施例中,步骤S103具体包括:根据放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段各自对应的特征参数,建立局部放电相位图、微观特征图和电树枝图作为数字孪生模型。也即,基于前序步骤对胶浸纸绝缘样品的特征提取以及局放阶段划分,可获得放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段的特征参数,然后可根据各阶段对应的特征参数,建立局部放电相位图、微观特征图、电树枝图等数字孪生模型。
步骤S104,获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算局部放电现场参数与各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;
步骤S105,根据欧式距离判断胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
上述步骤S104至S105主要是数字孪生模型的应用阶段,可对胶浸纸进行在线监测,获得对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,然后计算现场在线监测的局部放电现场参数与各局部放电阶段对应的特征参量的欧氏距离以判断其不同局部放电阶段,具体可根据该欧式距离的大小判断该胶浸纸所处的局部放电阶段,最后通过局部放电阶段与数字孪生模型进行映射,在数字孪生平台对应展示相应的数字孪生模型。
上述胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法,获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的各阶段局部放电实验参数,根据各阶段局部放电实验参数并利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得各局部放电阶段对应的特征参量,根据各局部放电阶段对应的特征参量建立胶浸纸的数字孪生模型,获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数计算局部放电现场参数与各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离,根据该欧式距离判断胶浸纸所处的局部放电阶段并在数字孪生平台展示该胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。该方案利用数字孪生技术对胶浸纸进行模型直观展示,由此实现对胶浸纸绝缘局部放电发展阶段的直观有效判断,对提高输变电运维水平具有重要意义。
应该理解的是,虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思,本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法的胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似,故下面所提供的一个或多个胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法的限定,在此不再赘述。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理装置,该装置200可以包括:
实验参数获取模块201,用于获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;
特征参量获取模块202,用于根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;
模型建立模块203,用于根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;
现场参数处理模块204,用于获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;
模型展示模块205,用于根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
在一个实施例中,所述实验参数获取模块201,进一步用于在通过实验平台对所述胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;将从所述局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为所述各阶段局部放电实验参数。
在一个实施例中,所述局部放电实验参数包括:局放量、局放相位、碳痕率、SEM、FTIR、电树枝发展长度和电树枝发展宽度。
在一个实施例中,所述各局部放电阶段包括放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段。
在一个实施例中,模型建立模块203,进一步用于根据所述放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段各自对应的特征参数,建立局部放电相位图、微观特征图和电树枝图作为所述数字孪生模型。
上述胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图3中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:在通过实验平台对所述胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;将从所述局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为所述各阶段局部放电实验参数。
在一个实施例中,所述局部放电实验参数包括:局放量、局放相位、碳痕率、SEM、FTIR、电树枝发展长度和电树枝发展宽度。
在一个实施例中,所述各局部放电阶段包括放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据所述放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段各自对应的特征参数,建立局部放电相位图、微观特征图和电树枝图作为所述数字孪生模型。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:在通过实验平台对所述胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;将从所述局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为所述各阶段局部放电实验参数。
在一个实施例中,所述局部放电实验参数包括:局放量、局放相位、碳痕率、SEM、FTIR、电树枝发展长度和电树枝发展宽度。
在一个实施例中,所述各局部放电阶段包括放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据所述放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段各自对应的特征参数,建立局部放电相位图、微观特征图和电树枝图作为所述数字孪生模型。
在一个实施例中,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:在通过实验平台对所述胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;将从所述局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为所述各阶段局部放电实验参数。
在一个实施例中,所述局部放电实验参数包括:局放量、局放相位、碳痕率、SEM、FTIR、电树枝发展长度和电树枝发展宽度。
在一个实施例中,所述各局部放电阶段包括放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据所述放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段各自对应的特征参数,建立局部放电相位图、微观特征图和电树枝图作为所述数字孪生模型。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive RandomAccess Memory,MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric RandomAccess Memory,FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory,PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static RandomAccess Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccessMemory,DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等,不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等,不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;
根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;
根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;
获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;
根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数,包括:
在通过实验平台对所述胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;
将从所述局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为所述各阶段局部放电实验参数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述局部放电实验参数包括:局放量、局放相位、碳痕率、SEM、FTIR、电树枝发展长度和电树枝发展宽度。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述各局部放电阶段包括放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型,包括:
根据所述放电起始阶段、放电发展阶段、放电危险阶段和临近击穿阶段各自对应的特征参数,建立局部放电相位图、微观特征图和电树枝图作为所述数字孪生模型。
6.一种胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理装置,其特征在于,所述装置包括:
实验参数获取模块,用于获取胶浸纸样品在各局部放电阶段对应的局部放电实验参数,得到各阶段局部放电实验参数;
特征参量获取模块,用于根据所述各阶段局部放电实验参数,利用核主元分析法和K-Means聚类算法获得所述各局部放电阶段对应的特征参量;
模型建立模块,用于根据所述各局部放电阶段对应的特征参量,建立胶浸纸的数字孪生模型;
现场参数处理模块,用于获取对胶浸纸在线监测得到的局部放电现场参数,计算所述局部放电现场参数与所述各局部放电阶段对应的特征参量的欧式距离;
模型展示模块,用于根据所述欧式距离判断所述胶浸纸所处的局部放电阶段,并在数字孪生平台展示所述胶浸纸所处的局部放电阶段对应的数字孪生模型。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述实验参数获取模块,进一步用于在通过实验平台对所述胶浸纸样品进行局部放电实验时,使用加压装置按照设定加压模式对胶浸纸样品进行加压,并通过局部放电测试仪记录放电发展全过程;将从所述局部放电测试仪记录的全过程参数中按照设定时间间隔抽取的局部放电实验参数,作为所述各阶段局部放电实验参数。
8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111393655.6A CN114239690A (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111393655.6A CN114239690A (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法和装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114239690A true CN114239690A (zh) | 2022-03-25 |
Family
ID=80750571
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111393655.6A Pending CN114239690A (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114239690A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117047556A (zh) * | 2023-10-13 | 2023-11-14 | 南通百盛精密机械有限责任公司 | 一种数控机床的优化加工控制方法及系统 |
-
2021
- 2021-11-23 CN CN202111393655.6A patent/CN114239690A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117047556A (zh) * | 2023-10-13 | 2023-11-14 | 南通百盛精密机械有限责任公司 | 一种数控机床的优化加工控制方法及系统 |
CN117047556B (zh) * | 2023-10-13 | 2023-12-08 | 南通百盛精密机械有限责任公司 | 一种数控机床的优化加工控制方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112149329B (zh) | 核电厂关键设备的状态预演方法、系统、设备及存储介质 | |
CN114239681A (zh) | 变压器健康指数评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114441838B (zh) | 电压测量方法、装置以及电压传感器 | |
CN112990583B (zh) | 一种数据预测模型的入模特征确定方法及设备 | |
CN115689018A (zh) | 物资需求预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品 | |
CN115392792B (zh) | 一种基于碳排放强度的新能源潜在减碳当量计算方法 | |
CN114239690A (zh) | 胶浸纸局部放电阶段的数字孪生模型建立处理方法和装置 | |
CN103455555A (zh) | 基于移动终端相似度的推荐方法及推荐装置 | |
CN114446019A (zh) | 告警信息处理方法、装置、设备、存储介质和产品 | |
CN115481767A (zh) | 面向配电网检修的运行数据处理方法、装置和计算机设备 | |
CN113887676B (zh) | 设备故障预警方法、装置、设备和存储介质 | |
CN115760074A (zh) | 电力设备运维方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN116029610A (zh) | 台区问题数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN115085368A (zh) | 变压器健康状态监测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114490962A (zh) | 设备问题解决方案的获取方法、装置、设备、介质和产品 | |
CN114384365A (zh) | 暴露产品薄弱环节测试方案的确定方法、装置和设备 | |
CN112578188A (zh) | 电气量波形的生成方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114444820B (zh) | 基于气象-功率特性的新能源功率预测限电数据识别方法 | |
CN114069854A (zh) | 电力物联网通信设备监控方法、装置、设备、介质和产品 | |
CN115146949A (zh) | 电压暂降处理策略评估方法、装置、设备、存储介质 | |
CN115618288A (zh) | 等级确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品 | |
CN115050155A (zh) | 火灾预警方法、装置、计算机设备、存储介质 | |
CN117574221A (zh) | 业务逻辑分析方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN117875233A (zh) | 芯片功耗相关参数的确定方法、装置和计算机设备 | |
CN115935933A (zh) | 一种清单分析方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |