一种基于机器学习的超导电缆运维评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的超导电缆运维评估方法，包括如下步骤：S1，收集超导电缆运行工况的特征属性数据，得到运行数据集；S2，将数据集划分为训练集和测试集两部分。用训练集中的特征与标签对超导电缆运行故障工况分类器进行训练，用训练后的模型对测试集进行实验，把对测试集中进行测试后的标签与原始标签进行比较分析，评估故障分类器的实际分类效果是否准确，最终得到关于超导电缆运的故障分类器；S3，将特征属性数据输入超导电缆健康度评估评价系统，得到关于超导电缆运行状态的健康度指标；S4，对于处于不健康的运行状态的超导电缆，通过故障分类器进行运行工况分类；S5，根据运行工况分类执行与工况类型匹配的故障维护措施。本发明专利技术能够实现超导电缆运行状态的智能评估。的智能评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的超导电缆运维评估方法


[0001]本专利技术涉及一种用于超导电缆运维领域的基于机器学习的超导电缆运维评估方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着用电量上升，全国主要城市用电负荷不断升高，现有的常规电力电缆在高密度、大容量送电领域越来越难以满足用电快速增长的要求。随着高温超导材料的不断发展，具有容量大、损耗低、通道窄、环境友好等优势的高温超导电缆项目相继落地推进，在未来城市高密度输电应用中极具潜力。
[0003]与常规电力电缆不同，高温超导电缆系统构成复杂，涉及低温、真空等多个交叉学科，运行特性也与常规电缆存在较大差异，监测状态量更多。超导电缆的载流能力对温度、磁场等参数均较为敏感。现有的针对常规电缆的运维、检测、应急处理方法都无法直接移植到超导电缆中。因此，需要开发不同于常规电缆的超导电缆运维评估方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于机器学习的超导电缆运维评估方法，它能够实现超导电缆运行状态的智能评估。
[0005]实现上述目的的一种技术方案是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的超导电缆运维评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，收集超导电缆运行工况的特征属性数据，得到运行数据集；S2，将数据集划分为训练集和测试集两部分。用训练集中的特征与标签对超导电缆运行故障工况分类器进行训练，用训练后的模型对测试集进行实验，把对测试集中进行测试后的标签与原始标签进行比较分析，评估故障分类器的实际分类效果是否准确，最终得到关于超导电缆运的故障分类器；S3，将特征属性数据输入超导电缆健康度评估评价系统，得到关于超导电缆运行状态的健康度指标；S4，对于处于不健康的运行状态的超导电缆，通过故障分类器进行运行工况分类；S5，根据运行工况分类执行与工况类型匹配的故障维护措施。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的超导电缆运维评估方法，其特征在于，S1中，超导电缆运行工况的特征属性数据分别为入口温度T
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【专利技术属性】
技术研发人员：张寒，王晓东，龚黎翔，刘俊，沈珑桓，张煜，徐新雄，方韡，徐嘉文，叶晨宸，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：