【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及开关柜温升隐患预警领域，特别涉及基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法、系统。
技术介绍
1、在开关柜中，梅花触头的作用是通过机械运动使接点开闭，从而控制电路的通断。梅花触头触指与静触头接触处存在接触电阻。当电流流过梅花触头时开关柜会存在温升。在高温状态下，开关柜的绝缘性能以及使用寿命都会产生一定程度的降低。因此，目前的开关柜梅花触头很多都安装了温度传感器用来监控梅花触头的温度。虽然温度传感器可以监控梅花触头的温度，但是无法对梅花触头之后的温度进行预测。
2、本申请旨在建立一种基于层次分析法与神经网络的基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法、系统，以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了实现根据本专利技术的上述目的和其他优点，本专利技术的第一目的是提供一种基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法，包括如下步骤：
2、获取开关柜内梅花触头温升参数的历史数据，温升参数至少包括触头接触电阻、环境温度、电流、触头温度数据；
3、对历史数据进行数据预处理以输出具有时序特性的第一数据；
4、将第一数据和历史数据输入lstm网络进行训练以输出预测模型；
5、获取梅花触头当前状态的温升参数，并将当前状态的温升参数输入到预测模型以输出预警结果。
6、在一优选方案中，对历史数据进行数据预处理以输出具有时序特性的第一数据，具体包括步骤：
7、对历史数据按照时间节点顺序进行排序；
8、计算每个
9、通过两个连续时间节点的触头温度数据计算实际温升值；
10、计算预计温升值和实际温升值之间的误差得到第一数据。
11、在一优选方案中，计算每个时间节点预计温升值的具体公式为：
12、
13、其中δt*表示预计温升值，i表示电流值，r表示触头接触电阻值，tw表示上一个时间节点的触头温度，t0表示上一个时间节点的环境温度，sc表示单位长度导体的换热面积。
14、在一优选方案中，对历史数据按照时间节点顺序进行排序，之后还包括步骤：
15、删除重复或冗余的历史数据；
16、筛选异常数据并删除；
17、选择缺失的历史数据并使用线性插值法和添加随机噪声填充缺失数据。
18、在一优选方案中，将第一数据和历史数据输入lstm网络进行训练以输出预测模型，具体包括步骤：
19、将第一数据和历史数据进行数据归一化；
20、将第一数据和历史数据划分为训练集、验证集；
21、输入训练集至lstm神经网络进行训练以输出预测模型；
22、输入测试集训练完成的预测模型中进行准确度检验。
23、在一优选方案中，输入测试集训练完成的预测模型中进行准确度检验，具体包括步骤：
24、使用均方根误差法计算模型的准确度，并判断准确度是否超过准确度阈值；
25、若未超过准确度阈值，则保存当前预测模型的结构与参数；
26、若超过准确度阈值，则对模型继续进行训练。
27、在一优选方案中，获取梅花触头当前状态的温升参数，并将当前状态的温升参数输入到预测模型以输出预警结果，具体包括步骤：
28、在历史数据中截取最近n个时间节点的数据作为当前状态的温升参数；
29、计算历史数据中最近n个时间节点的第一数据；
30、将最近n个时间节点的第一数据和温升参数输入预测模型以预测下一个时间节点的梅花触头温度；
31、判断梅花触头温度是否大于预警阈值；
32、若超过预警阈值，则发出预警信号。
33、本专利技术的第二目的是提供一种基于lstm网络的开关柜温升隐患预警系统，包括：
34、参数采集单元，包括温度传感器、湿度传感器、电流传感器，用于采集梅花触头的温升参数；
35、数据处理单元，用于对历史数据进行数据预处理以输出具有时序特性的第一数据；
36、模型训练单元，将第一数据和历史数据输入lstm网络进行训练以输出预测模型；
37、隐患预测单元，用于根据将当前状态的温升参数输入到预测模型以输出预警结果。
38、本专利技术的第三目的是提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，程序指令被执行时实现基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法。
39、本专利技术的第四目的是提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被处理器执行时，实现基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法。
40、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
41、本专利技术涉及基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法，包括：采用lstm网络对梅花触头的历史的温升参数进行训练，利用lstm网络的记忆性能和对时间的敏感性结合保留较远的历史的温升参数进对下一时间节点的梅花触头温度就行预测，从而有效的预防温升隐患。
42、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本专利技术的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
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1.一种基于LSTM网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，对所述历史数据进行数据预处理以输出具有时序特性的第一数据，具体包括步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于LSTM网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，所述计算每个时间节点预计温升值的具体公式为：
4.根据权利要求2所述的一种基于LSTM网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，对历史数据按照时间节点顺序进行排序，之后还包括步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于LSTM网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，将所述第一数据和历史数据输入LSTM网络进行训练以输出预测模型，具体包括步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于LSTM网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，输入测试集训练完成的预测模型中进行准确度检验，具体包括步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于LSTM网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，获取梅花触头当前状态的温升参数，并将当前状态
8.一种基于LSTM网络的开关柜温升隐患预警系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机指令；其中，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，对所述历史数据进行数据预处理以输出具有时序特性的第一数据，具体包括步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，所述计算每个时间节点预计温升值的具体公式为：
4.根据权利要求2所述的一种基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，对历史数据按照时间节点顺序进行排序，之后还包括步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于lstm网络的开关柜温升隐患预警方法，其特征在于，将所述第一数据和历史数据输入lstm网络进行训练以输出预测模型，具体包括步骤：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹康栖，杨凤平，马春林，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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