The invention discloses a system for forecasting the database based on the amount of charge insulator metal accessory corrosion, including insulator metal accessory charge corrosion prediction system, the system includes historical data input module, data preprocessing module, feature extraction module, neural network training module, external input module, neural network prediction module and the time series analysis module. On the historical test data preprocessing and feature extraction amount, respectively, neural network prediction and time series analysis and forecasting, forecast the data of corrosion data and second short-term forecasting charge annual corrosion charge first short charge corrosion forecast, future years. The annual corrosion charge forecast data, can guide the design of insulator metal accessory protection device; through the comparison of the data to predict short-term corrosion corrosion charge charge first and second short volume, can improve the prediction accuracy, and can evaluate the insulator, ensure stable operation of electric network.
【技术实现步骤摘要】
一种基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库
本专利技术涉及数据预测算法理论和处理系统
,特别涉及一种基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库。
技术介绍
在输电线路中,绝缘子串用于连接架空输电线路与铁塔,并在二者之间起绝缘作用。高压直流输电系统中,绝缘子在直流电压作用下产生泄漏电流,且泄漏电流方向恒定。在潮湿和污秽环境中,污秽物受潮产生的污液流过绝缘子金属附件表面,在泄漏电流作用下,会与金属附件产生反应,发生化学和电解腐蚀,严重时会危害到电网线路的安全稳定运行。现有的绝缘子金属附件腐蚀电荷量在线监测系统可对高压线路的泄漏电流进行综合传感采集,为系统主机提供各种采集数据参考依据,能对绝缘子附件的腐蚀状态进行连续监测,得到准确的年均腐蚀电荷量及实时腐蚀速率,为后续待建的特高压直流输电工程上盘形悬式瓷和玻璃绝缘子产品的设计、生产和运行维护提供技术支撑。尽管现有的绝缘子金属附件腐蚀电荷量在线监测系统可以有效地对金属腐蚀电荷量进行监测,但目前尚没有一种科学的手段实现绝缘子金属附件腐蚀电荷量的预测,使得技术人员无法对未来一段时间内的绝缘子金属附件腐蚀状态进行评 ...
【技术保护点】
一种基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库,其特征在于,包括:绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统,所述系统包括:历史数据录入模块,用于接收并存储绝缘子金属附件腐蚀试验的历史试验数据,所述试验数据包括历史气候数据和历史腐蚀电荷量数据,所述历史气候数据包括相对湿度数据、温度数据和降雨信息数据;将所述历史试验数据发送至数据预处理模块;所述数据预处理模块,用于根据所述历史试验数据对应的试验时间,分别对所述相对湿度数据、所述温度数据、所述降雨信息数据和所述腐蚀电荷量数据进行升序处理;分别对所述相对湿度数据、所述温度数据、所述降雨信息数据和所述腐蚀电荷量数据进行缺失值处理;将处理后 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库,其特征在于,包括:绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统,所述系统包括:历史数据录入模块,用于接收并存储绝缘子金属附件腐蚀试验的历史试验数据,所述试验数据包括历史气候数据和历史腐蚀电荷量数据,所述历史气候数据包括相对湿度数据、温度数据和降雨信息数据;将所述历史试验数据发送至数据预处理模块;所述数据预处理模块,用于根据所述历史试验数据对应的试验时间,分别对所述相对湿度数据、所述温度数据、所述降雨信息数据和所述腐蚀电荷量数据进行升序处理;分别对所述相对湿度数据、所述温度数据、所述降雨信息数据和所述腐蚀电荷量数据进行缺失值处理;将处理后的所述历史试验数据发送至特征量提取模块;所述特征量提取模块,用于根据处理后的所述历史试验数据,提取出每小时相对湿度、每天最大温差、每日降雨信息、每小时腐蚀电荷量和年均腐蚀电荷量的统计数据;分别将所述每小时相对湿度、所述每天最大温差、所述每日降雨信息和所述每小时腐蚀电荷量的统计数据发送至神经网络学习训练模块;分别将所述每小时腐蚀电荷量和所述年均腐蚀电荷量的统计数据发送至时间序列分析模块;所述神经网络学习训练模块,用于根据所述每小时相对湿度、所述每天最大温差、所述每日降雨信息和所述每小时腐蚀电荷量的统计数据进行神经网络学习训练,并得到神经网络预测模型;将所述神经网络预测模型发送至神经网络预测模块;外部环境输入模块,用于接收未来气候数据,并对所述未来气候数据进行处理;将处理后的所述未来气候数据发送至神经网络预测模块;所述神经网络预测模块,用于根据处理后的所述未来气候数据和所述神经网络预测模型对未来一段时间内的金属附件腐蚀电荷量进行预测,得到与所述未来气候数据相对应的第一短时腐蚀电荷量预测数据;所述时间序列分析模块,用于对所述年均腐蚀电荷量数据进行时间序列分析,并对未来多年内的金属附件腐蚀电荷量进行预测,得到年均腐蚀电荷量预测数据;根据所述每小时腐蚀电荷量数据预测未来一段时间内的腐蚀电荷量数据,得到第二短时腐蚀电荷量预测数据。2.根据权利要求1所述的基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库,其特征在于,所述数据库还包括:数据后处理模块,用于存储所述第一短时腐蚀电荷量预测数据、所述第二短时腐蚀电荷量预测数据和年均腐蚀电荷量预测数据;判断所述第一短时腐蚀电荷量预测数据和所述第二短时腐蚀电荷量预测数据是否相同;如果所述第一短时腐蚀电荷量预测数据和所述第二短时腐蚀电荷量预测数据相同,则将所述第一短时腐蚀电荷量预测数据作为短时腐蚀电荷量预测数据;如果...
【专利技术属性】
技术研发人员:王黎明,郭晨鋆,李旭,徐肖伟,杨代铭,钱国超,梅红伟,宋文波,龙俊飞,白鑫,
申请(专利权)人:云南电网有限责任公司电力科学研究院,清华大学深圳研究生院,
类型:发明
国别省市:云南,53
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