一种变压器干燥时序预测方法及系统技术方案

技术编号:46387952 阅读:3 留言:0更新日期:2025-09-16 19:42
本发明专利技术属于变压器制造技术领域,本发明专利技术提供了一种变压器干燥时序预测方法及系统,包括:从多个源头获取变压器干燥全流程信息组成原始数据集,获取并根据对应分类信息对原始数据集进行分类与优品筛选,得到优品数据组并进行数据处理与整合,得到包含输入特征组、干燥时序向量组以及能耗数据组的学习数据集,基于混合神经网络构建干燥预测模型,采用学习数据集对干燥预测模型进行训练,并判断干燥预测模型的预测准确度是否达标,若达标,则进行推理预测得到预测干燥时序向量与预测能耗数据,判断是否需要对干燥工艺参数进行优化,若需要,通过自适应控制算法,结合干燥预测模型,对干燥工艺参数进行基于预测结果的协同优化与调整。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于变压器制造,具体地说是一种变压器干燥时序预测方法及系统


技术介绍

1、在电力设备制造领域,变压器的干燥工艺是确保其性能稳定和长期可靠运行的关键环节。变压器在制造过程中,绝缘材料会含有一定水分,若水分去除不彻底,会严重影响变压器的绝缘性能、使用寿命乃至电力系统的安全稳定运行。因此,精准预测变压器干燥时序,合理控制干燥过程,对于提高干燥质量、降低能耗以及提升生产效率至关重要。

2、在实际生产过程中,技术人员发现现有的变压器干燥时序预测方法存在诸多不足,一方面,传统方法往往仅依赖单一数据源或有限的干燥过程信息,难以全面涵盖变压器干燥全流程中的各种影响因素,如不同型号变压器的结构差异、绝缘材料的特性、干燥设备的运行状态以及环境条件等,这导致对干燥时序的预测不够准确,经常出现干燥时间过长或过短的情况,过长会增加能耗和生产周期,过短则可能导致干燥不彻底,影响产品质量。

3、另一方面,现有技术在处理干燥过程中的数据时,缺乏有效的分类与筛选机制,大量低质量或无关数据进入模型,不仅增加了数据处理的难度和成本,还降低了预测模型的可靠性,本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:包括:

2.根据权利要求1所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述优品数据组的获取方式为:

3.根据权利要求1所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述预测结果的获取方式为:

4.根据权利要求3所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述准确度达标的判断方式为:

5.根据权利要求1所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述干燥预测模型的构建方式为:

6.根据权利要求1所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述是否需要对干燥工艺参数进行优化的判断方...

【技术特征摘要】

1.一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:包括:

2.根据权利要求1所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述优品数据组的获取方式为:

3.根据权利要求1所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述预测结果的获取方式为:

4.根据权利要求3所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述准确度达标的判断方式为:

5.根据权利要求1所述的一种变压器干燥时序预测方法,其特征在于:所述干燥预测模型的构建方式为:

6.根据权利要求1所述的一种变压器干燥时...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵楠楠黄慧杰黄耿罗细龙俞陶
申请(专利权)人:江西伊戈尔数字能源技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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