温度补偿校验方法及终端设备技术

本发明专利技术适用于温度补偿试验技术领域，提供了一种温度补偿校验方法及终端设备。所述方法包括：根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值，温度补偿校验模型根据神经网络建立，若实际初始温度值没有超过理论初始温度阈值且实际初始压力值没有超过理论初始压力阈值，根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统在不同实际温度下的实际压力值，其中，温度补偿校验准则根据温度补偿校验流程建立，若不同实际温度下的实际压力值没有超过不同温度下的理论压力值阈值，根据温度补偿校验模型校验待测温度补偿校验系统。采用上述方案后，可以直接校验待测温度补偿校验系统，检测过程简单、方便且准确。

【技术实现步骤摘要】
温度补偿校验方法及终端设备
本专利技术属于温度补偿试验
，尤其涉及一种温度补偿校验方法及终端设备。
技术介绍
随着经济的不断发展，大量的开关应用到工业生产中，满足人们的多样化需求。以SF6开关为例，SF6开关是电力系统广泛使用的高压电器，SF6开关的可靠运行已成为供电部门最关心的问题之一，SF6气体密度继电器是用来监测运行中SF6开关本体中SF6气体密度变化的重要元件，其性能的好坏直接影响到SF6开关的运行安全，现场运行的SF6气体密度继电器会出现温度补偿性能变差，当环境温度变化时容易导致SF6气体密度继电器误动作。当环境温度高于或低于20℃时，由于开关本体和SF6密度继电器的吸热比不同，SF6密度继电器不能准确显示开关本体本身的实际压力，从而造成现场SF6密度继电器出现较大压力变化的现象，检修人员通过温度补偿校验系统对SF6密度继电器进行检测，但检测过程复杂，经常会出现误判、错判的情况，影响SF6开关的正常使用。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种温度补偿校验方法及终端设备，以解决现有技术中检修人员通过温度补偿校验系统对SF6密度继电器进行检测，但检测过程复杂，经常会出现误判、错判的情况，影响SF6开关的正常使用的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种温度补偿校验方法，包括：根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值，所述温度补偿校验模型根据神经网络建立；若所述实际初始温度值没有超过温度补偿校验准则中的理论初始温度阈值，且所述实际初始压力值没有超过所述温度补偿校验准则中的理论初始压力阈值，则根据所述温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统在不同实际温度下的实际压力值，其中，所述温度补偿校验准则根据温度补偿校验流程建立；若不同实际温度下的实际压力值没有超过所述温度补偿校验准则中相应温度下的理论压力阈值，则根据所述温度补偿校验模型对待测温度补偿校验系统进行校验。作为进一步的技术方案，所述方法还包括：若所述实际初始温度值超过所述温度补偿校验准则中的理论初始温度阈值，和/或所述实际初始压力值超过所述温度补偿校验准则中的理论初始压力阈值，则根据预存的梯度下降法、所述理论初始温度阈值、所述理论初始压力阈值和所述神经网络，调整所述温度补偿校验模型，并将调整后的温度补偿校验模型作为新的温度补偿校验模型，重新执行所述根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值的步骤。作为进一步的技术方案，所述方法还包括：若不同实际温度下的实际压力值有一个或多个超过所述温度补偿校验准则中的相应温度下的理论压力值阈值，则调整所述温度补偿校验模型，并将调整后的温度补偿校验模型作为新的温度补偿校验模型，重新执行所述根据所述温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统在不同实际温度下的实际压力值的步骤。作为进一步的技术方案，所述根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值包括：根据所述温度补偿校验模型获取外接的温度补偿校验系统的一维时间序列信号；根据预存的标准卷积神经网络，将所述一维时间序列信号映射成多维时间序列信号；根据预存的深度神经网络从所述多维时间序列信号中提取温度值特征和压力值特征；将所述温度值特征和所述压力值特征转换成一维温度值特征和一维压力值特征，并从所述一维温度值特征和所述一维压力值特征中提取特征形成终特征；将所述终特征转换为外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值。作为进一步的技术方案，所述根据预存的深度神经网络从所述多维时间序列信号中提取温度值特征和压力值特征包括：根据预存的深度神经网络并利用池化机制降低所述多维时间序列信号的维度；根据预存的深度神经网络并利用丢弃机制对降低维度的多维时间序列信号进行温度值特征和压力值特征提取。本专利技术实施例的第二方面提供了一种温度补偿校验装置，包括：实际初始温度值确定模块，用于根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值，所述温度补偿校验模型根据神经网络建立；实际压力值确定模块，用于若所述实际初始温度值没有超过所述温度补偿校验准则中的理论初始温度阈值且所述实际初始压力值没有超过所述温度补偿校验准则中的理论初始压力阈值，则根据所述温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统在不同实际温度下的实际压力值，其中，所述温度补偿校验准则根据温度补偿校验流程建立；待测温度补偿校验系统校验模块，用于若不同实际温度下的实际压力值没有超过所述温度补偿校验准则中的相应温度下的理论压力值阈值，则根据所述温度补偿校验模型对待测温度补偿校验系统进行校验。作为进一步的技术方案，所述装置还包括：模型第一调整模块，用于若所述实际初始温度值超过所述温度补偿校验准则中的理论初始温度阈值，和/或所述实际初始压力值超过所述温度补偿校验准则中的理论初始压力阈值，则根据预存的梯度下降法、所述理论初始温度阈值、所述理论初始压力阈值和所述神经网络，调整所述温度补偿校验模型，并将调整后的温度补偿校验模型作为新的温度补偿校验模型，重新执行所述根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值的步骤。作为进一步的技术方案，所述装置还包括：模型第二调整模块，用于若不同实际温度下的实际压力值有一个或多个超过所述温度补偿校验准则中相应温度下的理论压力值阈值，则调整所述温度补偿校验模型，并将调整后的温度补偿校验模型作为新的温度补偿校验模型，重新执行所述根据所述温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统在不同实际温度下的实际压力值的步骤。本专利技术实施例的第三方面提供了一种温度补偿校验终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法。本专利技术实施例的第四方面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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：采用上述方案后，首先根据温度补偿校验流程建立温度补偿校验准则，然后根据神经网络建立温度补偿校验模型，对温度补偿校验模型进行测试，测试合格后，可以直接校验待测温度补偿校验系统，进而对SF6密度继电器进行检测，检测过程简单、方便且准确，能及时发现SF6密度继电器的故障，不影响SF6开关的正常使用。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的温度补偿校验方法的步骤流程图；图2是本专利技术另一实施例提供的温度补偿校验方法的步骤流程图；图3是本专利技术实施例提供的温度补偿校验装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的温度补偿校验终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种温度补偿校验方法，其特征在于，包括：根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值，所述温度补偿校验模型根据神经网络建立；若所述实际初始温度值没有超过温度补偿校验准则中的理论初始温度阈值，且所述实际初始压力值没有超过所述温度补偿校验准则中的理论初始压力阈值，则根据所述温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统在不同实际温度下的实际压力值，其中，所述温度补偿校验准则根据温度补偿校验流程建立；若不同实际温度下的实际压力值没有超过所述温度补偿校验准则中相应温度下的理论压力阈值，则根据所述温度补偿校验模型对待测温度补偿校验系统进行校验。

【技术特征摘要】
1.一种温度补偿校验方法，其特征在于，包括：根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值，所述温度补偿校验模型根据神经网络建立；若所述实际初始温度值没有超过温度补偿校验准则中的理论初始温度阈值，且所述实际初始压力值没有超过所述温度补偿校验准则中的理论初始压力阈值，则根据所述温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统在不同实际温度下的实际压力值，其中，所述温度补偿校验准则根据温度补偿校验流程建立；若不同实际温度下的实际压力值没有超过所述温度补偿校验准则中相应温度下的理论压力阈值，则根据所述温度补偿校验模型对待测温度补偿校验系统进行校验。2.如权利要求1所述的温度补偿校验方法，其特征在于，还包括：若所述实际初始温度值超过所述温度补偿校验准则中的理论初始温度阈值，和/或所述实际初始压力值超过所述温度补偿校验准则中的理论初始压力阈值，则根据预存的梯度下降法、所述理论初始温度阈值、所述理论初始压力阈值和所述神经网络，调整所述温度补偿校验模型，并将调整后的温度补偿校验模型作为新的温度补偿校验模型，重新执行所述根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值的步骤。3.如权利要求1所述的温度补偿校验方法，其特征在于，还包括：若不同实际温度下的实际压力值有一个或多个超过所述温度补偿校验准则中相应温度下的理论压力值阈值，则调整所述温度补偿校验模型，并将调整后的温度补偿校验模型作为新的温度补偿校验模型，重新执行所述根据所述温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统在不同实际温度下的实际压力值的步骤。4.如权利要求1所述的温度补偿校验方法，其特征在于，所述根据温度补偿校验模型确定外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值包括：根据所述温度补偿校验模型获取外接的温度补偿校验系统的一维时间序列信号；根据预存的标准卷积神经网络，将所述一维时间序列信号映射成多维时间序列信号；根据预存的深度神经网络从所述多维时间序列信号中提取温度值特征和压力值特征；将所述温度值特征和所述压力值特征转换成一维温度值特征和一维压力值特征，并从所述一维温度值特征和所述一维压力值特征中提取特征形成终特征；将所述终特征转换为外接的温度补偿校验系统的实际初始温度值和实际初始压力值。5.如权利要求4所述的温度补偿校验方法，其特征在于，所述根据预存的深度神经网络从所述多维时间序列信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋文乐，韩学，赵玮，张晓宇，李欢，代会荣，王正平，边少辉，刘翔宇，崔增坤，代淑贞，王文章，关国安，宋桂贤，孙静，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司沧州供电分公司，国网河北省电力有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：河北,13