电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统，方法包括：测量电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量作为构建训练样本；构建BP神经网络模型；使用遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化；在训练样本对优化后的BP神经网络模型进行迭代训练，获得训练好的相容性预测模型；利用训练好的相容性预测模型对目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂的相容溶液进行相容性预测，得到相容性预测值。本发明专利技术通过构建BP神经网络模型，再利用遗传算法对其进行优化以获得自适应、自学习能力强的预测模型，拟合非线性的试验数据，实现对硅橡胶密封圈和电容器浸渍剂相容性的准确预测。器浸渍剂相容性的准确预测。器浸渍剂相容性的准确预测。

【技术实现步骤摘要】
电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统


[0001]本专利技术应用于电力电容器安全维护的
，具体涉及一种电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统。

技术介绍

[0002]硅橡胶是以线性聚有机硅氧烷为基础的聚合物，辅以交联剂、补强剂和配合剂，经配合、硫化形成的有机弹性体；硅橡胶主链由Si
‑
O
‑
Si键交替构成，侧链上连接的有机基团又使得硅橡胶结构中包含有Si
‑
C键，这赋予了硅橡胶部分有机物的性质，这两种性质使得硅橡胶不仅具备有机聚合物的优良电绝缘性和柔韧性等特性，还兼备一般无机物的耐热性和耐燃性，因此被广泛地应用于电子元件、电气设备封装或灌封以及制造高压电力电气产品等。
[0003]目前苄基甲苯类绝缘油广泛使用于电力电容器浸渍剂，其在耐高温性、耐高压性和耐低温性等方面，都表现出优良的性能。但在实际使用中，它可以使橡胶这种有机高分子绝缘材料溶胀或软化，另一方面，来自橡胶中的无机添加剂会溶解在浸渍剂中，导致浸渍剂介质损耗显著升高。
[0004]浸渍剂使硅橡胶密封垫圈溶胀和软化，可能会导致密封圈密封失效，引起浸渍剂泄露等问题；硅橡胶中的无机添加剂溶解在浸渍剂中还会使浸渍剂介损升高，可能导致电容器发热，甚至导致击穿，火灾等事故的发生。因此，能够准确预测电容器硅橡胶和浸渍剂的相容性具有重要意义。而现有技术中鲜有电容器硅橡胶与浸渍剂的相容性预测方法，对于已有的Dakin寿命方程、变量折合法及数学模型法等均是针对橡胶的剩余寿命进行预测，往往需要配合长时间的老化试验，不能良好的反应电容器硅橡胶与浸渍剂相容性的优劣程度。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统，本专利技术通过使用遗传算法对构建的BP神经网络模型进行优化，以拟合非线性的试验数据，实现对硅橡胶密封圈和电容器浸渍剂相容性的准确预测，有利于对电容器日常维护及巡检。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术一方面提供一种电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法，包括下述步骤：
[0007]S1、测量电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量作为构建训练样本；
[0008]S2、构建BP神经网络模型；
[0009]S3、使用遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化；
[0010]S4、在训练样本对优化后的BP神经网络模型进行迭代训练，获得训练好的相容性预测模型；
[0011]S5、利用训练好的相容性预测模型对目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂的相容溶
液进行相容性预测，得到相容性预测值。
[0012]作为优选的技术方案，所述电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量包括溶液酸值，水分含量，直流电阻率，介电损耗、相容性实验时间和击穿场强；
[0013]其中，将溶液酸值、水分含量、直流电阻率、介电损耗和相容性实验时间作为优化后BP神经网络模型的输入参数，将击穿场强作为优化后BP神经网络模型的输出参数；
[0014]对电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量进行归一化处理，获得训练样本。
[0015]作为优选的技术方案，所述BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层；所述输入层的节点数N为输入参数的数目；所述输出层的节点数M为输出参数的数目；所述隐含层的节点数L根据训练样本在相容性预测模型的训练结果进行调整。
[0016]作为优选的技术方案，所述使用遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化，具体为：
[0017]S301、种群初始化：采用输入层与隐含层连接权值、隐含层与输出层连接权值、隐含层阈值以及输出层阈值四部分作为一个个体所应具备的遗传信息对染色体进行实数编码；所述染色体的编码长度S＝NL+ML+N+M+L；
[0018]S302、适应度函数：将每次预测的误差绝对值之和的倒数定义为适应度函数，计算公式为：
[0019][0020]其中，n为输出层的变量维数；y
i
表示输出层第i个节点的实际输出变量值；o
i
表示输出层第i个节点的预测输出变量值；k为输出层系数；
[0021]S303、选择操作：采用轮盘赌法对个体进行选择操作，计算公式为：
[0022]f
i
＝k
·
F
i
[0023]其中，F
i
为第i个个体的适应度值，k为权重，即输出层系数；
[0024]S304、交叉操作：在实数编码的背景下，采用实数交叉法对个体的染色体进行交叉操作，公式为：
[0025]a
kj
＝a
kj
(1
‑
b)+a
lj
b
[0026]a
lj
＝a
lj
(1
‑
b)+a
kj
b
[0027]其中，a
kj
为在k号染色体位置j进行交叉操作的个体a；a
lj
为在l号染色体位置j进行交叉操作的个体a；b为[0,1]间的随机数；
[0028]S305、变异操作：从种群中随机选择个体，按一定概率变异随机得到新个体。
[0029]作为优选的技术方案，所述得到相容性预测值，具体为：
[0030]获取目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容溶液的数据样本并输入训练好的相容性预测模型中进行预测；将目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容溶液的酸值、水分含量、直流电阻率及介电损耗作为输入参数，输入训练好的相容性预测模型中进行预测，输出击穿场强的变化量作为目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容溶液的相容性预测值；
[0031]若预测的击穿场强变化量越大，则目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂的相容性越差。
[0032]另一方面还提供一种电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测系统，应用于上
述的电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法，所述系统包括样本构建模块、模型构建模块、模型优化模块、模型训练模块及目标预测模块；
[0033]所述样本构建模块用于测量电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量作为构建训练样本；
[0034]所述模型构建模块用于构建BP神经网络模型；
[0035]所述模型优化模块用于使用遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化；
[0036]所述模型训练模块用于在训练样本对优化后的BP神经网络模型进行迭代训练，获得训练好的相容性预测模型；
[0037]所述目标预测模块用于利用训练好的相容性预测模型对目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂的相容溶液进行相容性预测，得到相容性预测值。
[0038]还一方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0039]至少一个处理器；以及，
[0040]与所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：S1、测量电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量作为构建训练样本；S2、构建BP神经网络模型；S3、使用遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化；S4、在训练样本对优化后的BP神经网络模型进行迭代训练，获得训练好的相容性预测模型；S5、利用训练好的相容性预测模型对目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂的相容溶液进行相容性预测，得到相容性预测值。2.根据权利要求1所述的电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法，其特征在于，所述电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量包括溶液酸值，水分含量，直流电阻率，介电损耗、相容性实验时间和击穿场强；其中，将溶液酸值、水分含量、直流电阻率、介电损耗和相容性实验时间作为优化后BP神经网络模型的输入参数，将击穿场强作为优化后BP神经网络模型的输出参数；对电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量进行归一化处理，获得训练样本。3.根据权利要求2所述的电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法，其特征在于，所述BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层；所述输入层的节点数N为输入参数的数目；所述输出层的节点数M为输出参数的数目；所述隐含层的节点数L根据训练样本在相容性预测模型的训练结果进行调整。4.根据权利要求3所述的电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法，其特征在于，所述使用遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化，具体为：S301、种群初始化：采用输入层与隐含层连接权值、隐含层与输出层连接权值、隐含层阈值以及输出层阈值四部分作为一个个体所应具备的遗传信息对染色体进行实数编码；所述染色体的编码长度S＝NL+ML+N+M+L；S302、适应度函数：将每次预测的误差绝对值之和的倒数定义为适应度函数，计算公式为：其中，n为输出层的变量维数；y
i
表示输出层第i个节点的实际输出变量值；o
i
表示输出层第i个节点的预测输出变量值；k为输出层系数；S303、选择操作：采用轮盘赌法对个体进行选择操作，计算公式为：f
i
＝k
·
F
i
其中，F
i
为第i个个体的适应度值，k为权重，即输出层系数；S304、交叉操作：在实数编码的背景下，采用实数交叉法对个体的染色体进行交叉操作，公式为：a
kj
＝a
kj
(1

【专利技术属性】
技术研发人员：李紫勇，王红斌，黄青丹，宋浩永，黄慧红，王婷延，赵崇智，刘静，李东宇，魏晓东，吴培伟，韦凯晴，李助亚，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：