【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理的，尤其涉及一种隔离开关刀闸寿命预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在电力系统中，隔离开关刀闸是一种关键的电气设备，它的可靠性和寿命对整个系统的安全和稳定运行至关重要。隔离开关刀闸的寿命预测对于维护计划、故障预防和资源优化配置具有重要意义。传统上，隔离开关刀闸的寿命预测主要依赖于历史运行数据和经验判断，以及定期的物理检查。
2、目前，主要基于规律性的维护计划和周期性检查，通过物理检测和过去的维修记录来评估隔离开关刀闸的健康状况和剩余寿命。这些方法通常依赖于定期检查和设备历史使用情况的统计分析，缺乏对实时操作数据的深入分析和利用。现有技术的主要技术缺陷在于对隔离开关刀闸的运行状态和磨损状况缺乏实时监测和动态分析，这可能导致对设备寿命的预测不够精准，从而影响到设备的维护决策和可靠性。此外，传统方法在数据处理和特征分析方面的能力有限，无法充分挖掘和利用操作过程中生成的动态数据，从而影响了寿命预测的准确性和及时性。
3、因此，需要一种能够实时监测操作数据并进行深度分析的方法，以实现更准确和有效的隔离开关刀闸寿命预测。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种隔离开关刀闸寿命预测方法、装置、设备及存储介质，用于实现更准确和有效的隔离开关刀闸寿命预测。
2、本专利技术第一方面提供了一种隔离开关刀闸寿命预测方法，所述隔离开关刀闸寿命预测方法包括：
3、对隔离开关刀闸进行实时操作次数监测，并收集操作过程中的动态数据，对
4、对所述第一数据集进行深度关联分析，计算所述第一数据集中各个操作数据的线性相关程度，得到对应的样本相关矩阵结果，并根据所述样本相关矩阵结果对第一数据集进行优化处理，筛选出隔离开关刀闸的第二数据集；其中，所述第二数据集用于反映隔离开关刀闸的整体性能和磨损状况；
5、对所述第二数据集进行特征提取，得到对应的第一特征数据集，并对第一特征数据集进行操作特征综合表达，生成第二特征数据集；其中，所述第一特征数据集用于反映隔离开关刀闸的微小位移和振动模式的变化；第二特征数据集用于反映隔离开关刀闸的潜在故障；
6、对第一特征数据集进行向量转换，得到第一特征编码向量，对第二特征数据集进行向量转换，得到第二特征编码向量；基于预设的特征编码向量融合算法，将所述第一特征编码向量与所述第二特征编码向量进行特征编码向量融合处理，得到目标特征编码向量；
7、将目标特征编码向量输入到训练后的隔离开关刀闸寿命预测模型中，预测隔离开关刀闸的剩余有效寿命，得到隔离开关刀闸的预期寿命估算数据；其中，所述隔离开关刀闸寿命预测模型经过提前训练得到。
8、可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述基于预设的特征编码向量融合算法，将所述第一特征编码向量与所述第二特征编码向量进行特征编码向量融合处理，得到目标特征编码向量，包括：
9、基于预设的第一稀疏规则算子，对所述第一特征编码向量进行第一稀疏化处理，得到第一稀疏权重矩阵；
10、基于预设的第二稀疏规则算子，对所述第二特征编码向量进行第二稀疏处理，得到第二稀疏权重矩阵；
11、基于预设的第一编码器，对第一稀疏权重矩阵进行转换，得到编码后的第一编码特征集合；
12、基于预设的第二编码器，对第二稀疏权重矩阵进行转换，得到编码后的第二编码特征集合；
13、基于预设的特征编码集合融合算法，将所述第一编码特征集合与所述第二编码特征集合进行编码集合融合处理，得到目标特征编码集合，并对所述目标特征编码集合进行向量转换，得到目标特征编码向量。
14、可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述隔离开关刀闸寿命预测模型的训练过程，包括：
15、获取隔离开关刀闸的训练样本数据；
16、将训练样本数据输入到包含多个子模型的深度学习功能网络中进行分析；其中，所述包含多个子模型的深度学习功能网络包括动力特性分析子模型、电流特性判定子模型、结构稳定性评估子模型和热效应分析子模型；
17、通过动力特性分析子模型，比较隔离开关刀闸的实际动力表现与预定的基准，输出动力表现偏差；通过电流特性判定子模型，分析隔离开关刀闸的电流消耗水平，得到电流消耗指标；通过结构稳定性评估子模型，对隔离开关刀闸在运行中的稳定性进行量化描述，得到结构稳定性指标；通过热效应分析子模型，计算隔离开关刀闸在运行过程中产生和释放的热量，输出热效应指标；
18、在训练样本数据中提取预设的标准值；其中，所述标准值包括实际的动力表现偏差、实际的电流消耗等级、实际的结构稳定性指数及实际的热效应指标；
19、基于初始设置的深度学习功能网络的各子模型输出与预设的标准值间差异，计算偏差值；其中，所述偏差值包括预测与实际的动力偏离度之间的偏差值、预测与实际的电流消耗等级之间的偏差值、预测与实际的振动频率之间的偏差值、预测与实际的热量释放指标之间的偏差值；
20、通过预设的优化策略逐步调校初始设置的深度学习功能网络的各子模型的模型参数，使得偏差值缩小至最小，得到训练后的隔离开关刀闸寿命预测模型。
21、所述对隔离开关刀闸进行实时操作次数监测，并收集操作过程中的动态数据，对所述动态数据进行标准化处理，得到第一数据集，包括：
22、对隔离开关刀闸进行实时操作次数监测，并收集隔离开关刀闸操作过程中的操作频率、操作力度和操作持续时间；
23、对操作频率、操作力度和操作持续时间进行映射组合，得到隔离开关刀闸的动态数据；
24、对所述动态数据进行清洗和去噪处理，得到预处理后的动态数据；
25、对所述预处理后的动态数据进行标准化处理，得到第一数据集。
26、可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述训练样本数据至少包括操作次数参数、电流参数、电压参数、温度参数。
27、本专利技术第二方面提供了一种隔离开关刀闸寿命预测装置，所述隔离开关刀闸寿命预测装置包括：
28、标准化处理模块，用于对隔离开关刀闸进行实时操作次数监测，并收集操作过程中的动态数据，对所述动态数据进行标准化处理，得到第一数据集；
29、其中，所述第一数据集包括操作数据，所述操作数据至少包括操作频率、操作力度、操作持续时间、操作次数；
30、关联分析模块，用于对所述第一数据集进行深度关联分析，计算所述第一数据集中各个操作数据的线性相关程度，得到对应的样本相关矩阵结果，并根据所述样本相关矩阵结果对第一数据集进行优化处理，筛选出隔离开关刀闸的第二数据集；其中，所述第二数据集用于反映隔离开关刀闸的整体性能和磨损状况；
31、提取模块，用于对所述第二数据集进行特征提取，得到对应的第一特征数据集，并对第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，所述基于预设的特征编码向量融合算法，将所述第一特征编码向量与所述第二特征编码向量进行特征编码向量融合处理，得到目标特征编码向量，包括：
3.根据权利要求1所述的隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，所述隔离开关刀闸寿命预测模型的训练过程，包括：
4.根据权利要求1所述的隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，所述对隔离开关刀闸进行实时操作次数监测，并收集操作过程中的动态数据，对所述动态数据进行标准化处理，得到第一数据集，包括：
5.根据权利要求3所述的隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，其中，所述训练样本数据至少包括操作次数参数、电流参数、电压参数、温度参数。
6.一种隔离开关刀闸寿命预测装置，其特征在于，所述隔离开关刀闸寿命预测装置包括：
7.一种隔离开关刀闸寿命预测设备，其特征在于，所述隔离开关刀闸寿命预测设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
8.一
...【技术特征摘要】
1.一种隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，所述基于预设的特征编码向量融合算法，将所述第一特征编码向量与所述第二特征编码向量进行特征编码向量融合处理，得到目标特征编码向量，包括：
3.根据权利要求1所述的隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，所述隔离开关刀闸寿命预测模型的训练过程，包括：
4.根据权利要求1所述的隔离开关刀闸寿命预测方法，其特征在于，所述对隔离开关刀闸进行实时操作次数监测，并收集操作过程中的动态数据，对所述动态数据进行标准化处理，得到第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟令章，
申请(专利权)人：深圳宇翊技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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