System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种真空断路器故障时间的预测方法技术_技高网

一种真空断路器故障时间的预测方法技术

技术编号:40950495 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-18 20:25
本发明专利技术公开了一种真空断路器故障时间的预测方法,其步骤是,记录下真空断路器发生故障前的运行数据组,根据运行数据组中每个运行参数所对应的运行数据,使用聚类算法对运行数据组进行多次分类后并得到全同类数据组,进而可求得全同类数据组的真拟合曲线图组和真拟合曲线方程组,这之后,把待预测真空断路器在其原始时间向量下的运行数据组代入真拟合曲线方程内后,得到拟合时间向量,计算拟合时间向量和原始时间向量的拟合度,可以确定待预测真空断路器对应的真拟合曲线方程组,以预测真空断路器下次故障时间。本发明专利技术的有益效果是,对真空断路器的运行数据组进行多次分类,从而将不同故障分离开来,提高了对真空断路器故障时间预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于真空断路器,具体地说,涉及一种真空断路器故障时间的预测方法


技术介绍

1、真空断路器是一种利用真空完成灭弧的断路器。因其灭弧介质和灭弧后触头间隙的绝缘介质都是高真空而得名;是3~10kv,50hz三相交流系统中的户内配电装置。当真空断路器发生故障,会直接影响电力系统的正常运行,因此,需要建立一种能预测真空断路器发生故障的方法。

2、目前大多使用统计法来对真空断路器的故障时间进行预测,即统计多个真空断路器在其发生故障前一段之间内一种或多种运行参数的运行数据,对每个运行参数的运行数据求得平均值后,绘制运行数据平均值关于时间的拟合曲线图;这之后,通过统计待预测真空断路器在某一时刻的运行参数,并对照拟合曲线图,即可预测出真空断路器距离下次故障还有多久。

3、但是,使用上述统计法来预测真空断路器的故障时间存在以下问题:真空断路器有多种故障,而不同类型的故障在发生前,其运行参数的变化情况往往有较大差异,对不同种类故障的运行数据求平均值而制作得到的拟合曲线图,往往与实际差异过大,这使得操作人员对真空断路器故障时间的预测大多不够精确可靠,不便于操作人员在下次真空断路器发生故障前提前进行维修。


技术实现思路

1、目前预测真空断路器发生故障时间的方法不够准确,现提出以下专利技术:

2、一种真空断路器故障时间的预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

3、步骤s01、监测真空断路器的多个运行参数,并记录下其在发生故障前多个时间点下的所有运行参数的运行数据,将同一个真空断路器的所有运行数据称为该真空断路器的运行数据组;

4、步骤s02、根据所有运行数据组中第1个运行参数所对应的运行数据,使用聚类算法对运行数据组进行一次分类;

5、步骤s03、根据运行数据组中第2个运行参数所对应的运行数据,使用聚类算法对经过步骤s02后,分为同一类的运行数据组进行二次分类;

6、步骤s04、重复步骤s03,根据剩余运行参数对应的运行数据,使用聚类算法对经过前一次分类,仍位于同一类的运行数据组进行多次分类,直至不存在剩余运行参数,将最后一次分类后,仍位于同一类的运行数据组称之为全同类数据组;

7、步骤s05、将全同类数据组内的运行数据合并为标准运行数据,并绘制标准运行数据和时间点的真拟合曲线图组并求真拟合曲线图组的真拟合曲线方程;

8、步骤s06、监测并记录待预测故障时间的真空断路器,其所有运行参数在由多个时间点构成的原始时间向量下的运行数据,并将所有运行数据代入真拟合曲线方程组内,得到多个拟合时间向量,计算原始时间向量和拟合时间向量之间的拟合度;

9、步骤s07、根据拟合度大小,确定待预测故障时间的真空断路器所对应的真拟合曲线图组和真拟合曲线方程组,可从真拟合曲线方程组中预测出真空断路器下次发生故障的时间。

10、进一步地,所述步骤02-步骤04中的聚类算法为k-means聚类算法,该聚类算法的步骤主要包括:(1)构建包含运行数据的运行数据向量,并确定向量之间的距离计算方法;(2)随机生成多个质心向量并计算运行数据向量和质心向量之间距离;(3)进行第一次聚类以将运行数据向量分为多个簇,并生成簇中心;(4)计算所有运行数据向量和簇中心之间的距离,根据距离结果形成新簇并生成新簇中心,重复该步骤,直至簇中心不再改变或仅发生微小改变;(5)完成对运行数据向量的聚类分类。

11、进一步地,步骤06中拟合度计算方法为,分别计算原始时间向量和所有拟合时间向量之间的距离,并将所得距离相加后取倒数。

12、可选地,步骤06中拟合度计算方法为,将原始时间向量组补入拟合时间向量组内,计算补充后的拟合时间向量组内各个时间点的标准差,并将所得标准差求和后取倒数。

13、本专利技术提出了一种真空断路器故障时间的预测方法,其在考虑多个运行参数的基础上,对采集到的运行数据组进行多次分类,从而将真空断路器发生的不同的故障加以区分开来,提高了预测的准确性和可靠性。

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【技术保护点】

1.一种真空断路器故障时间的预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的真空断路器故障时间的预测方法,其特征在于:所述步骤S02-步骤S04中的聚类算法为k-means聚类算法。

3.根据权利要求1所述的真空断路器故障时间的预测方法,其特征在于:步骤S06中拟合度计算方法为,分别计算原始时间向量和所有拟合时间向量之间的距离,并将所得距离相加后取倒数。

4.根据权利要求1所述的真空断路器故障时间的预测方法,其特征在于:步骤S06中拟合度计算方法为,将原始时间向量组补入拟合时间向量组内,计算补充后的拟合时间向量组内各个时间点的标准差,并将所得标准差求和后取倒数。

【技术特征摘要】

1.一种真空断路器故障时间的预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的真空断路器故障时间的预测方法,其特征在于:所述步骤s02-步骤s04中的聚类算法为k-means聚类算法。

3.根据权利要求1所述的真空断路器故障时间的预测方法,其特征在于:步骤s06中拟合度计算...

【专利技术属性】
技术研发人员:施晓余刘健刘全石宝华魏泽华张凯
申请(专利权)人:浙江鲁高电力科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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