基于改进深度残差的电容老化状态评估方法技术

本发明专利技术提供一种基于改进深度残差的电容老化状态评估方法，其包括以下步骤：S1：根据子模块开关频率波形得到标准化时序老化特征数据集；S2：建立改进的深度残差卷积神经网络模型，由输入层、第一卷积下采样层、最大池化层、2个第一残差基本模块、N个第二残差基本模块和N个第一残差基本模块交替、注意力机制模块、全局平均池化层、拉平层依次连接组成；S3：建立基于改进深度残差的电容老化状态评估模型；S4：利用标准化时序老化特征数据集D对模型进行训练；S5：输入新的子模块开关频率波形，判断电容的老化状态。本发明专利技术对ResNet进行改进，引入了空洞卷积和注意力机制，并和长短时记忆网络相结合，提高了电容器的老化状态检测的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统产品可靠性领域，尤其涉及一种基于改进深度残差的电容老化状态评估方法。

技术介绍

1、在现代电子设备中，模块化多电平换流器(mmc)被广泛应用于电力电子系统中，用于储存和释放能量，平衡电力系统的电压和电流。然而，在长期运行过程中，由于工作环境中的温度、湿度、电气应力以及频率等因素的影响，mmc中的电容可能会发生老化，导致其性能下降甚至失效。因此，在线监测准确评估mmc电容的老化程度对于维护设备的性能和可靠性至关重要。

2、传统的电容老化检测方法通常通过实验测试和参数分析。一种常见的方法是通过对电容进行离线实验，测量其电容值、损耗因子、等效串联电阻等参数，然后通过对比实验结果与理论模型进行分析判断。然而，这种方法需要停电和拆卸电容，并且费时费力。这种方法需要将电容从电路中取下并停电。此外，该方法需要专业的实验设备和技术人员进行测试，且费时费力。参数分析是另一种常用的方法，可以通过在线监测电容的电容值、损耗因子、等效串联电阻等参数，并将测量结果与新电容的参数进行对比，以确定电容的老化程度。然而，通常情况下电容老化是一个渐进的过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进深度残差的电容老化状态评估方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进深度残差的电容老化状态评估方法，其特征在于：所述S223中改进的ResNet模型为ResNet-18模型，改进后的ResNet-18模型结构依次为：输入层、第一卷积下采样层、最大池化层、第一残差基本模块、第一残差基本模块、第二残差基本模块、第一残差基本模块、第二残差基本模块、第一残差基本模块、第二残差基本模块、第一残差基本模块、注意力机制模块、全局平均池化层以及Flatten层依次连接组成。

3.根据权利要求2所述的基于改进深度残差的电容老化状态评估方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进深度残差的电容老化状态评估方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进深度残差的电容老化状态评估方法，其特征在于：所述s223中改进的resnet模型为resnet-18模型，改进后的resnet-18模型结构依次为：输入层、第一卷积下采样层、最大池化层、第一残差基本模块、第一残差基本模块、第二残差基本模块、第一残差基本模块、第二残差基本模块、第一残差基本模块、第二残差基本模块、第一残差基本模块、注意力机制模块、全局平均池化层以及flatten层依次连接组成。

3.根据权利要求2所述的基于改进深度残差的电容老化状态评估方法，其特征在于：所述改进后的resnet-18模型中，第一卷积下采样层为大小为7*7的卷积后连接下采样步长为2的下采样，第一残差基本模块中的卷积层和第二残差基本模块中的第二卷积层都是大小为3*3的卷积层；第二残差基本模块中的第三卷积下采样层为大小3*3的卷积后连接下采样步长为2的下采样；第一残差基本模块和第二残差基本模块中的空洞卷积层...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘秋甫，刘浔，秦亮，邓欣兰，贺霖华，艾亮，吴蕾，陈娟，李兴洋，吕珺昊，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司直流公司，
类型：发明
国别省市：