配电盘工作寿命的预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及配电盘管理的技术领域，特别是涉及一种配电盘工作寿命的预测方法及系统，其能够改善配电盘管理和维护工作，提高电力系统的可靠性和安全性；方法包括：设定电气数据采集时间节点，并根据设定的采集时间节点，对配电盘的电气数据进行采集，获得配电盘电气数据集合；配电盘电气数据集合包括工作负载

【技术实现步骤摘要】
配电盘工作寿命的预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及配电盘管理的
，特别是涉及一种配电盘工作寿命的预测方法及系统
。

技术介绍

[0002]配电盘也被称为电力分配盘或电力配电盘，是电力系统中的关键部件之一；它用于接收来自主要电源或主配电盘的电能，然后将电能分配到建筑物
、
工业设施或其他用电设备的分支电路；其主要功能是将电能分发到各种用电设备，同时提供对电路的过载和短路保护
。
[0003]在配电盘的工作过程中，大多时候需要对其进行定期维护检查，检查配电盘的故障
、
老化等情况，并根据运维人员的工作经验判断配电盘的剩余使用寿命，以便进行及时制定更换计划
。
现有的通过运维人员的工作经验判断配电盘的剩余使用寿命的方法，过于依赖运维人员的经验和主观判断，因此亟需一种能够客观且精准的预测配电盘剩余使用寿命的预测方法
。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种能够改善配电盘管理和维护工作，提高电力系统的可靠性和安全性的配电盘工作寿命的预测方法
。
[0005]第一方面，本专利技术提供了配电盘工作寿命的预测方法，所述方法包括：设定电气数据采集时间节点，并根据设定的采集时间节点，对配电盘的电气数据进行采集，获得配电盘电气数据集合；所述配电盘电气数据集合包括工作负载
、
工作电压
、
工作电流和工作温度；对所述配电盘电气数据集合进行工作负载提取，并将工作负载与其采集的时间节点相关联，获得配电盘的工作实况异构向量；将工作实况异构向量输入至预先训练的配电盘工作参数评估模型中，获得配电盘在此工作状态下的理想工作参数集合；所述理想工作参数集合包括理想工作电压
、
理想工作电流和理想工作温度；对所述配电盘电气数据集合进行工作参数提取，获得实时工作参数集合；所述实时工作参数集合包括实时工作电压
、
实时工作电流和实时工作温度；根据理想工作参数集合和实时工作参数集合，计算得到工作参数波动集合，并将工作参数波动集合与电气数据采集时间节点相关联；根据采集时间节点的先后时间顺序，对工作参数波动集合进行数据转换，获得配电盘工作参数波动特征矩阵；将配电盘工作参数波动特征矩阵输入至预先构建的配电盘工作寿命预测模型中，获得配电盘剩余工作寿命
。
[0006]进一步地，所述理想工作参数集合为：；其中
U
Ai
表示第
i
个采集时间节
点下的理想工作电压；
I
Ai
表示第
i
个采集时间节点下的理想工作电流；
T
Ai
表示第
i
个采集时间节点下的理想工作温度；所述实时工作参数集合为：；其中
U
Ri
表示第
i
个采集时间节点下的实时工作电压；
I
Ri
表示第
i
个采集时间节点下的实时工作电流；
T
Ri
表示第
i
个采集时间节点下的实时工作温度；所述工作参数波动集合为：；其中
U
∆
i
表示第
i
个采集时间节点下的电压波动值，
U
∆
i
=U
Ri
‑
U
Ai
；
I
∆
i
表示第
i
个采集时间节点下的电流波动值，
I
∆
i
=I
Ri
‑
I
Ai
；
T
∆
i
表示第
i
个采集时间节点下的温度波动值
,T
∆
i
=T
Ri
‑
T
Ai
；所述配电盘工作参数波动特征矩阵为：
。
[0007]进一步地，所述配电盘电气数据集合获取方法包括：部署传感器监测配电盘的电气参数，所述传感器包括温度传感器
、
电流传感器和电压传感器；设定数据采集时间节点，使传感器按照采集时间节点对配电盘的电气参数进行采集；将采集的配电盘的电气数据存储在数据库中；对存储的数据进行处理，识别和处理异常数据，保证数据的准确性，获得配电盘电气数据集合
。
[0008]进一步地，所述配电盘工作参数评估模型的构建方法包括：获取历史配电盘数据的数据集，所述历史配电盘数据的数据集包括工作负载
、
工作电压
、
工作电流
、
工作温度以及相应的理想工作参数；选择回归模型，包括线性回归
、
决策树回归
、
随机森林回归；对历史配电盘数据的数据集，进行标准化和归一化处理；将历史配电盘数据的数据集划分为训练数据集和验证数据集，训练数据集用于训练模型，验证数据集用于监测模型的性能；使用训练数据集来训练回归模型，训练过程通过多次迭代来优化模型参数；使用验证数据集来评估模型的性能，计算模型的性能指标，包括均方误差
、
准确率
、
召回率
、
精确度；调整模型的超参数，包括学习率
、
层数
、
神经元数，提高模型性能；将最终的模型部署到生产环境中，用于实际的配电盘工作参数评估
。
[0009]进一步地，所述配电盘工作参数波动特征矩阵获取方法包括：将采集时间节点按时间顺序进行排序；针对每个时间节点，从工作参数波动集合中提取有关工作参数波动的特征；将从每个时间节点提取的特征组织成一个特征矩阵；
确保特征矩阵中的每个特征与其对应的时间节点相关联，保持时间序列信息；对特征矩阵进行标准化处理，确保不同特征之间的数值范围一致
。
[0010]进一步地，所述配电盘工作寿命预测模型的构建方法包括：收集配电盘的历史工作数据，包括工作负载
、
电压
、
电流
、
温度；对收集到的数据进行清理，处理缺失值
、
异常值，进行数据预处理，包括归一化
、
标准化；从原始数据中提取与寿命相关的特征，包括工作负载的变化模式
、
电压和电流的波动性
、
温度的变化趋势；确定每个时间点的配电盘剩余寿命标签；将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能；选择预测模型，包括回归模型
、
时间序列模型
、
深度学习模型；使用训练集对选定的模型进行训练；使用测试集对模型进行评估，了解模型在预测配电盘工作寿命方面的效果；当模型达到满意的性能后，将其部署到实际系统中
。
[0011]进一步地，所述采集时间节点设定影响因素包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种配电盘工作寿命的预测方法，其特征在于，所述方法包括：设定电气数据采集时间节点，并根据设定的采集时间节点，对配电盘的电气数据进行采集，获得配电盘电气数据集合；所述配电盘电气数据集合包括工作负载
、
工作电压
、
工作电流和工作温度；对所述配电盘电气数据集合进行工作负载提取，并将工作负载与其采集的时间节点相关联，获得配电盘的工作实况异构向量；将工作实况异构向量输入至预先训练的配电盘工作参数评估模型中，获得配电盘在此工作状态下的理想工作参数集合；所述理想工作参数集合包括理想工作电压
、
理想工作电流和理想工作温度；对所述配电盘电气数据集合进行工作参数提取，获得实时工作参数集合；所述实时工作参数集合包括实时工作电压
、
实时工作电流和实时工作温度；根据理想工作参数集合和实时工作参数集合，计算得到工作参数波动集合，并将工作参数波动集合与电气数据采集时间节点相关联；根据采集时间节点的先后时间顺序，对工作参数波动集合进行数据转换，获得配电盘工作参数波动特征矩阵；将配电盘工作参数波动特征矩阵输入至预先构建的配电盘工作寿命预测模型中，获得配电盘剩余工作寿命
。2.
如权利要求1所述的配电盘工作寿命的预测方法，其特征在于，所述理想工作参数集合为：；其中
U
Ai
表示第
i
个采集时间节点下的理想工作电压；
I
Ai
表示第
i
个采集时间节点下的理想工作电流；
T
Ai
表示第
i
个采集时间节点下的理想工作温度；所述实时工作参数集合为：；其中
U
Ri
表示第
i
个采集时间节点下的实时工作电压；
I
Ri
表示第
i
个采集时间节点下的实时工作电流；
T
Ri
表示第
i
个采集时间节点下的实时工作温度；所述工作参数波动集合为：；其中
U
∆
i
表示第
i
个采集时间节点下的电压波动值，
U
∆
i
=U
Ri
‑
U
Ai
；
I
∆
i
表示第
i
个采集时间节点下的电流波动值，
I
∆
i
=I
Ri
‑
I
Ai
；
T
∆
i
表示第
i
个采集时间节点下的温度波动值
,T
∆
i
=T
Ri
‑
T
Ai
；所述配电盘工作参数波动特征矩阵为：
。3.
如权利要求1所述的配电盘工作寿命的预测方法，其特征在于，所述配电盘电气数据集合获取方法包括：部署传感器监测配电盘的电气参数，所述传感器包括温度传感器
、
电流传感器和电压传感器；设定数据采集时间节点，使传感器按照采集时间节点对配电盘的电气参数进行采集；
将采集的配电盘的电气数据存储在数据库中；对存储的数据进行处理，识别和处理异常数据，保证数据的准确性，获得配电盘电气数据集合
。4.
如权利要求1所述的配电盘工作寿命的预测方法，其特征在于，所述配电盘工作参数评估模型的构建方法包括：获取历史配电盘数据的数据集，所述历史配电盘数据的数据集包括工作负载
、
工作电压
、
工作电流
、
工作温度以及相应的理想工作参数；选择回归模型，包括线性回归
、
决策树回归
、
随机森林回归；对历史配电盘数据的数据集，进行标准化和归一化处理；将历史配电盘数据的数据集划分为训练数据集和验证数据集，训练数据集用于训练模型，验证数据集用于监测模型的性能；使用训练数据集来训练回归模型，训练过程通过多次迭代来优化模型参数；使用验证数据集来评估模型的性能，计...

【专利技术属性】
技术研发人员：王登峰，张勇，赵鸿，张银龙，李铭，司玉杰，汪红星，刘申玉，徐勤，李叶，李萍，章泽昊，章国榜，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司，
类型：发明
国别省市：