CN116151034B - 一种绝缘子芯棒酥化的预测方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种绝缘子芯棒酥化的预测方法、装置、设备及介质。包括:根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线;获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量;获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间,并计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量;计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度。采用上述技术方案,能够实时预测绝缘子的芯棒酥化程度,提高预测精度。
Description
技术领域
本发明涉及电力设备检测技术领域,尤其涉及一种绝缘子芯棒酥化的预测方法、装置、设备及介质。
背景技术
复合绝缘子因其优越的机械性能和防污闪性能,在输电线路中被广泛应用。复合绝缘子作为输电线路的重要组成部分,能够直接影响到整个电力***的安全和稳定运行,随着电网***的复合绝缘子用量逐年增加,对复合绝缘子进行日常运维的工作量也逐年增大。
复合绝缘子由芯棒结构和伞裙结构组成,芯棒结构是主要承担输电线路应力载荷的核心部件,但其被包裹在伞裙内部,在不采用外力破坏的情况下,难于实现芯棒酥化性能的评测。同时,复合绝缘子芯棒的酥化演变,受机械应力、电效应、酸碱效应、环境湿度等诸多因素的影响,其算法模型的建立是复杂的,这也正是现有技术方案储备中缺乏有效的复合绝缘子酥化演变评估方法的根本原因。
现阶段较难实现对复合绝缘子芯棒酥化演变的评测,无法对输电线路中因芯棒酥化、酥断而导致的复合绝缘子断串事件进行有效预测,这将造成电力行业大量人力、物力的浪费,且存在较大的电力安全隐患。
发明内容
本发明提供了一种绝缘子芯棒酥化的预测方法、装置、设备及介质,能够实时预测绝缘子的芯棒酥化程度,并提高预测精度。
根据本发明的一方面,提供了一种绝缘子芯棒酥化的预测方法,包括:
根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线;
获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,并根据绝缘子的扰动模型,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量;
获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间,并根据绝缘子的冲击模型,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量;
根据目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量,计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度。
根据本发明的另一方面,提供了一种绝缘子芯棒酥化的预测装置,包括:
常规酥化曲线建立模块,用于根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线;
扰动修正量计算模块,用于获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,并根据绝缘子的扰动模型,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量;
冲击修正量计算模块,用于获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间,并根据绝缘子的冲击模型,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量;
芯棒酥化程度预测模块,用于根据目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量,计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的绝缘子芯棒酥化的预测方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的绝缘子芯棒酥化的预测方法。
本发明实施例的技术方案,通过建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线,并计算目标绝缘子芯棒的扰动修正量和冲击修正量,最终计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度确定目标绝缘子的芯棒酥化程度的方式,充分考虑到了各种异常情况对绝缘子芯棒产生的影响,能够对绝缘子芯棒的酥化演变进行在线评测,进而能够实时评估绝缘子芯棒寿命,能够保证绝缘子的安全运行,同时又有效节约了资源。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种绝缘子芯棒酥化的预测方法的流程图;
图2是根据本发明实施例一提供的一种绝缘子芯棒酥化的预测曲线图;
图3是根据本发明实施例二提供的另一种绝缘子芯棒酥化的预测方法的流程图;
图4是根据本发明实施例二提供的一种常规环境芯棒酥化模型建立过程的流程图;
图5是根据本发明实施例二提供的一种模型建立及使用过程的流程图;
图6是根据本发明实施例三提供的一种绝缘子芯棒酥化的预测装置的结构示意图;
图7是实现本发明实施例的绝缘子芯棒酥化的预测方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种绝缘子芯棒酥化的预测方法的流程图,本实施例可适用于对目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线进行扰动修正以及冲击修正,根据修正结果确定目标绝缘子的芯棒酥化程度的情况,该方法可以由绝缘子芯棒酥化的预测装置来执行,该绝缘子芯棒酥化的预测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该绝缘子芯棒酥化的预测装置可配置于具备数据处理功能的计算机或处理器中。如图1所示,该方法包括:
S110、根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线。
需要说明的是,本发明适用于具有芯棒和伞裙结构的绝缘子,一般可以指复合绝缘子。
其中,绝缘子的常规环境芯棒酥化模型为预先建立的模型,绝缘子的常规环境芯棒酥化模型可输出绝缘子在不受任何扰动或冲击情况下的常规酥化曲线,对于不同类型的绝缘子芯棒,其通过绝缘子的常规环境芯棒酥化模型输出的常规酥化曲线可能不同。
绝缘子芯棒的类型可按材质、尺寸等条件进行划分,当使用之前未使用过的新型绝缘子芯棒时,只需根据新型绝缘子芯棒对现有的绝缘子的常规环境芯棒酥化模型进行训练即可,具有较好的复用性。
可选的,常规酥化曲线可表示绝缘子芯棒的标准机械强度随服役时间的增加而衰减的过程,可进一步理解为,随着绝缘子芯棒服役时间的增加,绝缘子芯棒的标准机械强度逐渐降低,且常规酥化曲线一般是一条平滑的曲线。
S120、获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,并根据绝缘子的扰动模型,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量。
可选的,绝缘子的扰动事件的类型可以分为异常温度、异常湿度、异常酸碱度、异常应力载荷以及异常盐密度等。
可选的,目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间可通过传感器等器件进行实时监测与汇总,技术人员可通过后台记录查看。
进一步的,可以对每个类型的扰动事件设置一个有效扰动阈值以及一个扰动有效时间阈值,当扰动事件的事件值大于与其匹配的有效扰动阈值,且扰动事件的连续时间大于扰动有效时间阈值,则将该扰动事件作为有效扰动事件。
表1为一种可选的有效扰动事件定义表。以表1为例,当绝缘子持续10天以上温度大于40度,则在这个持续时间段内的温度异常变化可视为一次有效扰动事件;当绝缘子持续30天以上湿度大于等于70%,则在这个持续时间段内的湿度异常变化可视为一次有效扰动事件;当绝缘子持续15天以上酸碱度PH小于5.6,则在这个持续时间段内的酸碱度异常变化可视为一次有效扰动事件;当绝缘子持续10天以上盐密度大于0.2mg/cm2,则在这个持续时间段内的盐密度异常变化可视为一次有效扰动事件;当绝缘子持续10天以上应力载荷大于0.6,则在这个持续时间段内的应力载荷异常变化可视为一次有效扰动事件。
上述对有效扰动事件的说明仅用作举例,便于更好的理解本发明,具体对有效扰动的定义可根据实际需求改变,例如可仅依靠各扰动事件的事件值进行有效扰动事件的判断,也可以根据实际需求更改各扰动事件的有效扰动阈值和有效时间阈值,在此处不进行限定。
其中,绝缘子的扰动起始时间与扰动终止时间可以以绝缘子的服役时间为基准进行获取,例如,异常温度时间的起始时间为绝缘子服役的第1.5年,终止时间为绝缘子服役的第1.6年,由于绝缘子的扰动事件一般为可持续时间,因此,获取绝缘子扰动事件的扰动起始时间和扰动终止时间,可间接获取绝缘子该扰动事件的连续时间。
其中,绝缘子的扰动模型为预先建立的模型,扰动模型中可以包括多个子扰动模型,每个子扰动模型可以与一种类型的扰动事件相匹配,将扰动事件的扰动起始时间和扰动终止时间输入至与该扰动事件匹配的子扰动模型之后,可输出该扰动事件的扰动修正量,扰动修正量可以理解为在该扰动事件下的绝缘子芯棒机械强度衰减量。
S130、获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间,并根据绝缘子的冲击模型,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量。
可选的,绝缘子的冲击事件的类型可以分为污闪或局部放电冲击、泄漏电流冲击以及雷击电流冲击等。
可选的,目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间可通过传感器等器件进行实时监测与汇总,技术人员可通过后台记录查看。
进一步的,可以对每个类型的冲击事件设置一个有效冲击阈值,当冲击事件的事件值大于与其匹配的有效冲击阈值,则将该冲击事件作为有效冲击事件。
表2为一种可选的有效冲击事件定义表。以表2为例,表2中各冲击事件只要存在一次事件值大于有效冲击阈值的情况,即可作为有效冲击事件。例如,当绝缘子发生至少一次临界闪络电流大于0.3的污闪或局部放电,则每次污闪或局部放电可视为一次有效冲击事件;当绝缘子发生至少一次泄漏电流大于50μA且局部过热的情况,则每次电流泄漏可视为一次有效冲击事件;当绝缘子发生至少一次雷电耐压大于等于0.5的雷击事件,则每次雷击事件可视为一次有效冲击事件。
上述对有效冲击事件的说明仅用作举例,便于更好的理解本发明,在上述例子的基础上,还可以根据实际情况对有效冲击事件的定义进行适应性改变。例如,作用在一定时间段内的事件值大于有效冲击阈值的多次同类型冲击事件可以看作一次有效冲击事件,也可以根据实际需求更改各冲击事件的有效冲击阈值,在此处不进行限定。
其中,绝缘子冲击事件的冲击时间可以以绝缘子的服役时间为基准进行获取,冲击模型为预先建立的模型,冲击模型中可以包括多个子冲击模型,每个子冲击模型可以与一种类型的冲击事件相匹配,将各冲击事件的冲击事件输入至与该冲击事件匹配的子冲击模型之后,可输出该冲击事件的冲击修正量。
其中,每个子冲击模型中可以包括机械强度损失模型以及机械强度自恢复模型,冲击修正量可以包括冲击事件造成的目标绝缘子芯棒的机械强度衰减值,以及在冲击事件之后目标绝缘子芯棒的机械强度自恢复值。
本发明考虑到随着绝缘子芯棒的机械强度衰减,相同扰动事件或冲击事件对绝缘子芯棒造成的冲击可能不同,因此,本发明在计算扰动修正量以及冲击修正量时分别考虑了扰动作用时间以及冲击作用时间。但也可以不考虑扰动事件以及冲击事件的作用时间,还可以将扰动事件与冲击事件的事件值作为绝缘子扰动模型和绝缘子冲击模型的输入,以实现将绝缘子扰动事件的事件值值作为扰动修正量的影响因素,以及实现将绝缘子冲击事件的事件值作为冲击修正量的影响因素。
S140、根据目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量,计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度。
可以理解的是,常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量均可以反应目标绝缘子芯棒的机械强度变化。扰动修正量中仅包括各扰动事件造成的目标绝缘子芯棒的机械强度衰减值,冲击修正量除了包括各冲击事件造成的目标绝缘子芯棒的机械强度衰减值,还可以包括在冲击事件之后目标绝缘子芯棒的机械强度自恢复值。因此,通过扰动修正量以及冲击修正量对目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线进行修正的方式,可以得到目标绝缘子的当前机械强度值。
在一个具体的例子中,可以通过公式:
计算目标绝缘子芯棒的当前机械强度E。其中,EA代表当前时刻目标绝缘子芯棒在常规酥化曲线下的机械强度值,代表扰动事件i作用后的机械强度损失值,Zi为扰动事件i的事件值,/>为扰动事件i的连续时间,/>为当前时刻之前全部n个扰动事件作用后的扰动修正量,E冲击j为冲击事件j作用后的机械强度损失值,E自恢复j为冲击事件j作用后的机械强度自恢复值,/>为当前时刻之前全部m个冲击事件作用后的冲击修正量。
可选的,绝缘子芯棒的酥化程度可以分为高、中、低,每种酥化程度均与一个唯一的绝缘子机械强度范围相匹配。例如,当绝缘子机械强度E大于等于0.7时,绝缘子芯棒为低程度酥化,当绝缘子机械强度E小于0.7并大于0.5时,绝缘子芯棒为中程度酥化,当绝缘子机械强度E小于等于0.5时,绝缘子芯棒为高程度酥化。
图2为一种可选的绝缘子芯棒酥化的预测曲线图。如图2所示,坐标轴纵轴为绝缘子芯棒的机械强度E,坐标轴横轴为绝缘子芯棒的使用时间t,EA代表常规酥化曲线下绝缘子芯棒的机械强度,代表一次扰动事件后绝缘子芯棒的扰动修正量,冲击事件指向的不规则“U”型曲线处,下降值为一次冲击事件后的机械强度损失值,上升值为该冲击事件后的机械强度自恢复值,机械强度损失值与机械强度自恢复值的差为该冲击事件后的冲击修正量。利用扰动修正量与冲击修正量对常规酥化曲线进行实时修正,即可得到绝缘子芯棒的实时机械强度值。
本发明实施例的技术方案,通过建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线,并计算目标绝缘子芯棒的扰动修正量和冲击修正量,最终计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度确定目标绝缘子的芯棒酥化程度的方式,充分考虑到了各种异常情况对绝缘子芯棒产生的影响,能够对绝缘子芯棒的酥化演变进行在线评测,进而能够实时评估绝缘子芯棒寿命,能够保证绝缘子的安全运行,同时又有效节约了资源。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的另一种绝缘子芯棒酥化的预测方法的流程图,本实施例在上述实施例的基础上,进一步说明了绝缘子芯棒酥化的预测方法。如图3所示,该方法包括:
S210、根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线。
S220、根据目标有效扰动事件的扰动类型,在绝缘子的扰动模型中确定与目标有效扰动事件匹配的目标子扰动模型。
S230、根据目标有效扰动事件的扰动起始时间、扰动终止时间以及目标子扰动模型,计算得到目标有效扰动事件的机械强度损失值。
S240、根据各有效扰动事件的机械强度损失值,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量。
S250、根据目标有效冲击事件的冲击类型,在绝缘子的冲击模型中确定与目标有效冲击事件匹配的目标子冲击模型。
S260、根据目标有效冲击事件的作用次数、冲击时间以及目标子冲击模型,计算得到目标有效冲击事件的冲击损失值以及自恢复值。
S270、根据各有效冲击事件的冲击损失值以及自恢复值,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量。
S280、根据目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量,计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度。
本发明实施例的技术方案,通过建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线,并计算目标绝缘子芯棒的扰动修正量和冲击修正量,最终计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度确定目标绝缘子的芯棒酥化程度的方式,充分考虑到了各种异常情况对绝缘子芯棒产生的影响,能够对绝缘子芯棒的酥化演变进行在线评测,进而能够实时评估绝缘子芯棒寿命,能够保证绝缘子的安全运行,同时又有效节约了资源。
进一步的,在根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型,建立目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线之前,还可以包括:
获取标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本数据以及现场采集样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在常规环境下的各样本数据中包括多个样本采集时刻下的绝缘子芯棒的机械强度;
将标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本数据划分为常规环境训练样本以及常规环境测试样本;
利用常规环境训练样本进行多次迭代训练,并根据训练结果生成常规环境芯棒酥化基础模型;
利用常规环境测试样本对迭代训练后的常规环境芯棒酥化基础模型进行初次算法修正;
在完成初次算法修正之后,利用标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据对常规环境芯棒酥化基础模型进行二次修正,并将二次修正后的结果作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型。
其中,标准绝缘子芯棒可以指用作样本采集的符合使用标准的绝缘子芯棒,常规环境可以指未受到扰动事件以及冲击事件干扰的环境,样本采集时刻可根据实际需求确定,例如每半年采集一次、每一年采集一次等。
其中,常规环境芯棒酥化基础模型为利用常规环境训练样本进行多次迭代训练得到的初步模型,该模型未进行修正。
可选的,可将标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本按照相应比例划分为常规环境训练样本以及常规环境测试样本,例如,可选择80%模拟实验样本作为常规环境训练样本,并选择剩下20%模拟样本作为常规环境测试样本。
图4是一种可选的常规环境芯棒酥化模型建立过程的流程图,如图4所示,A1为标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本,利用标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本进行模型的初步建立后,利用常规环境下的现场采集样本建立残差数列,并利用残差数列进行二次修正。
其中,利用标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据对常规环境芯棒酥化基础模型进行二次修正,并将二次修正后的结果作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型,可以具体包括:
根据标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据以及常规环境芯棒酥化基础模型,获取芯棒酥化的残差数列;
将芯棒酥化的残差数列划分为残差训练样本以及残差测试样本;
根据残差训练样本获取常规环境酥化基础模型的最优参数,并根据所述最优参数对常规环境酥化基础模型进行二次修正;
根据残差测试样本对二次修正后的常规环境酥化基础模型进行评分,若二次修正后的常规环境酥化基础模型的评分大于预设的评分阈值,则将二次修正后的常规环境酥化基础模型作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型。
进一步的,若二次修正后的常规环境酥化基础模型的评分小于等于预设的评分阈值,则重新对常规环境酥化基础模型进行二次修正。
其中,芯棒酥化的残差数列中可以包括现场采集样本中每个采集时间点下的机械强度与常规环境芯棒酥化基础模型相应时间点下的机械强度的差值。
可选的,可以将芯棒酥化的残差数列按照相应的比例划分为残差训练样本以及残差测试样本。
进一步的,在根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型,建立目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线之前,还可以包括:
获取标准绝缘子芯棒在不同类型的扰动事件作用下的样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在每个类型的扰动事件作用下的样本数据中包括每次扰动起始时间、每次扰动终止时间、每次扰动值以及每次扰动事件发生后标准绝缘子芯棒的机械强度;
将标准绝缘子芯棒在目标扰动事件作用下的样本数据按照自然年划分为各自然年下的扰动样本数据,并根据每次扰动起始时间以及每次扰动终止时间获取各自然年下的扰动作用时间;
将每个自然年内的目标扰动事件的扰动值、扰动作用时间以及该自然年内最后一次目标扰动事件发生后标准绝缘子芯棒的机械强度进行拟合,并根据拟合结果生成与目标扰动事件类型匹配的子扰动模型;
获取与每个类型的扰动事件分别匹配的各子扰动模型,并将各子扰动模型组合构成扰动模型。
可选的,扰动作用时间为从扰动起始时间至扰动终止时间区间内的连续时间。
可选的,标准绝缘子芯棒在目标扰动事件作用下的样本数据也可以按照月、按天等多种形式划分。
进一步的,在根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型,建立目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线之前,还可以包括:
获取标准绝缘子芯棒在不同类型的冲击事件作用下的模拟实验样本数据以及现场采集样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在每个类型的冲击事件作用下的各样本数据中包括每次冲击的冲击时间、每次冲击后绝缘子芯棒的机械强度损失值以及机械强度自恢复值;
将标准绝缘子芯棒在目标冲击事件作用下的模拟实验样本数据中的每次冲击的冲击时间、每次冲击后标准绝缘子芯棒的机械强度损失值以及机械强度自恢复值进行拟合,并根据拟合结果生成与目标冲击事件匹配的子冲击模型;
获取与每个类型的冲击事件分别匹配的各子冲击模型,并将各子冲击模型组合构成冲击模型。
本发明考虑到冲击事件的现场样本较为匮乏,因此,选择用模拟实验数据进行子冲击模型的训练,在利用模拟实验样本数据进行初次训练之后,还可以选择现场采集的样本数据对各子冲击模型进行修正,从而提高冲击模型的精度。
图5是一种可选的模型建立及使用过程的流程图,如图5所示,A1为标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本,A2为标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本,B、C、D、E、F分别为标准绝缘子芯棒在不同类型的扰动事件作用下的样本数据,G1、H1、I1分别为标准绝缘子芯棒在不同类型的冲击事件作用下的模拟实验样本数据,G2、H2、I2分别为标准绝缘子芯棒在不同类型的冲击事件作用下的现场采集样本数据。利用样本数据分别建立常规环境芯棒酥化模型、扰动模型以及冲击模型之后,可利用常规环境芯棒酥化模型、扰动模型以及冲击模型进行绝缘子酥化程度的预测。
这样设置的好处在于,根据不同扰动因素以及冲击因素的特点,进行了单独模型的建立,并采用基于原始样本数据的输出预测以及基于残差的二次修正相结合的方法,可实现模型算法的高准确性预测输出。
实施例三
图6为本发明实施例三提供的一种绝缘子芯棒酥化的预测装置的结构示意图。如图6所示,该装置包括:常规酥化曲线建立模块310、扰动修正量计算模块320、冲击修正量计算模块330以及芯棒酥化程度预测模块340。
常规酥化曲线建立模块310,用于根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线。
扰动修正量计算模块320,用于获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,并根据绝缘子的扰动模型,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量。
冲击修正量计算模块330,用于获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间,并根据绝缘子的冲击模型,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量。
芯棒酥化程度预测模块340,用于根据目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量,计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度。
本发明实施例的技术方案,通过建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线,并计算目标绝缘子芯棒的扰动修正量和冲击修正量,最终计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度确定目标绝缘子的芯棒酥化程度的方式,充分考虑到了各种异常情况对绝缘子芯棒产生的影响,能够对绝缘子芯棒的酥化演变进行在线评测,进而能够实时评估绝缘子芯棒寿命,能够保证绝缘子的安全运行,同时又有效节约了资源。
在上述各实施例的基础上,还可以包括常规环境芯棒酥化模型建立模块,具体用于:
获取标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本数据以及现场采集样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在常规环境下的各样本数据中包括多个样本采集时刻下的绝缘子芯棒的机械强度;
将标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本数据划分为常规环境训练样本以及常规环境测试样本;
利用常规环境训练样本进行多次迭代训练,并根据训练结果生成常规环境芯棒酥化基础模型;
利用常规环境测试样本对迭代训练后的常规环境芯棒酥化基础模型进行初次算法修正;
在完成初次算法修正之后,利用标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据对常规环境芯棒酥化基础模型进行二次修正,并将二次修正后的结果作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型。
在上述各实施例的基础上,常规环境芯棒酥化模型建立模块,进一步用于:
根据标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据以及常规环境芯棒酥化基础模型,获取芯棒酥化的残差数列;
将芯棒酥化的残差数列划分为残差训练样本以及残差测试样本;
根据残差训练样本获取常规环境酥化基础模型的最优参数,并根据所述最优参数对常规环境酥化基础模型进行二次修正;
根据残差测试样本对二次修正后的常规环境酥化基础模型进行评分,若二次修正后的常规环境酥化基础模型的评分大于预设的评分阈值,则将二次修正后的常规环境酥化基础模型作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型。
在上述各实施例的基础上,还可以包括扰动模型建立模块,具体用于:
获取标准绝缘子芯棒在不同类型的扰动事件作用下的样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在每个类型的扰动事件作用下的样本数据中包括每次扰动起始时间、每次扰动终止时间、每次扰动值以及每次扰动事件发生后标准绝缘子芯棒的机械强度;
将标准绝缘子芯棒在目标扰动事件作用下的样本数据按照自然年划分为各自然年下的扰动样本数据,并根据每次扰动起始时间以及每次扰动终止时间获取各自然年下的扰动作用时间;
将每个自然年内的目标扰动事件的扰动值、扰动作用时间以及该自然年内最后一次目标扰动事件发生后标准绝缘子芯棒的机械强度进行拟合,并根据拟合结果生成与目标扰动事件类型匹配的子扰动模型;
获取与每个类型的扰动事件分别匹配的各子扰动模型,并将各子扰动模型组合构成扰动模型。
在上述各实施例的基础上,还可以包括冲击模型建立模块,具体用于:
获取标准绝缘子芯棒在不同类型的冲击事件作用下的模拟实验样本数据以及现场采集样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在每个类型的冲击事件作用下的各样本数据中包括每次冲击的冲击时间、每次冲击后绝缘子芯棒的机械强度损失值以及机械强度自恢复值;
将标准绝缘子芯棒在目标冲击事件作用下的模拟实验样本数据中的每次冲击的冲击时间、每次冲击后标准绝缘子芯棒的机械强度损失值以及机械强度自恢复值进行拟合,并根据拟合结果生成与目标冲击事件匹配的子冲击模型;
获取与每个类型的冲击事件分别匹配的各子冲击模型,并将各子冲击模型组合构成冲击模型。
在上述各实施例的基础上,扰动修正量计算模块320,可以具体用于:
根据目标有效扰动事件的扰动类型,在绝缘子的扰动模型中确定与目标有效扰动事件匹配的目标子扰动模型;
根据目标有效扰动事件的扰动起始时间、扰动终止时间以及目标子扰动模型,计算得到目标有效扰动事件的机械强度损失值;
根据各有效扰动事件的机械强度损失值,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量。
在上述各实施例的基础上,冲击修正量计算模块330,可以具体用于:
根据目标有效冲击事件的冲击类型,在绝缘子的冲击模型中确定与目标有效冲击事件匹配的目标子冲击模型;
根据目标有效冲击事件的作用次数、冲击时间以及目标子冲击模型,计算得到目标有效冲击事件的冲击损失值以及自恢复值;
根据各有效冲击事件的冲击损失值以及自恢复值,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量。
本发明实施例所提供的绝缘子芯棒酥化的预测装置可执行本发明任意实施例所提供的绝缘子芯棒酥化的预测方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图7示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图7所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如如本发明实施例所述的绝缘子芯棒酥化的预测方法。也即:
根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线;
获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,并根据绝缘子的扰动模型,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量;
获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间,并根据绝缘子的冲击模型,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量;
根据目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量,计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度。
在一些实施例中,绝缘子芯棒酥化的预测方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的绝缘子芯棒酥化的预测方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行绝缘子芯棒酥化的预测方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的***和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (9)
1.一种绝缘子芯棒酥化的预测方法,其特征在于,包括:
根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线;
获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,并根据绝缘子的扰动模型,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量;
获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间,并根据绝缘子的冲击模型,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量;
根据目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量,计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度;
其中,在根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型,建立目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线之前,还包括:
获取标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本数据以及现场采集样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在常规环境下的各样本数据中包括多个样本采集时刻下的绝缘子芯棒的机械强度;
将标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本数据划分为常规环境训练样本以及常规环境测试样本;
利用常规环境训练样本进行多次迭代训练,并根据训练结果生成常规环境芯棒酥化基础模型;
利用常规环境测试样本对迭代训练后的常规环境芯棒酥化基础模型进行初次算法修正;
在完成初次算法修正之后,利用标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据对常规环境芯棒酥化基础模型进行二次修正,并将二次修正后的结果作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据对常规环境芯棒酥化基础模型进行二次修正,并将二次修正后的结果作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型,包括:
根据标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据以及常规环境芯棒酥化基础模型,获取芯棒酥化的残差数列;
将芯棒酥化的残差数列划分为残差训练样本以及残差测试样本;
根据残差训练样本获取常规环境酥化基础模型的最优参数,并根据所述最优参数对常规环境酥化基础模型进行二次修正;
根据残差测试样本对二次修正后的常规环境酥化基础模型进行评分,若二次修正后的常规环境酥化基础模型的评分大于预设的评分阈值,则将二次修正后的常规环境酥化基础模型作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型,建立目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线之前,还包括:
获取标准绝缘子芯棒在不同类型的扰动事件作用下的样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在每个类型的扰动事件作用下的样本数据中包括每次扰动起始时间、每次扰动终止时间、每次扰动值以及每次扰动事件发生后标准绝缘子芯棒的机械强度;
将标准绝缘子芯棒在目标扰动事件作用下的样本数据按照自然年划分为各自然年下的扰动样本数据,并根据每次扰动起始时间以及每次扰动终止时间获取各自然年下的扰动作用时间;
将每个自然年内的目标扰动事件的扰动值、扰动作用时间以及该自然年内最后一次目标扰动事件发生后标准绝缘子芯棒的机械强度进行拟合,并根据拟合结果生成与目标扰动事件类型匹配的子扰动模型;
获取与每个类型的扰动事件分别匹配的各子扰动模型,并将各子扰动模型组合构成扰动模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型,建立目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线之前,还包括:
获取标准绝缘子芯棒在不同类型的冲击事件作用下的模拟实验样本数据以及现场采集样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在每个类型的冲击事件作用下的各样本数据中包括每次冲击的冲击时间、每次冲击后绝缘子芯棒的机械强度损失值以及机械强度自恢复值;
将标准绝缘子芯棒在目标冲击事件作用下的模拟实验样本数据中的每次冲击的冲击时间、每次冲击后标准绝缘子芯棒的机械强度损失值以及机械强度自恢复值进行拟合,并根据拟合结果生成与目标冲击事件匹配的子冲击模型;
获取与每个类型的冲击事件分别匹配的各子冲击模型,并将各子冲击模型组合构成冲击模型。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,并根据绝缘子的扰动模型,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量,包括:
根据目标有效扰动事件的扰动类型,在绝缘子的扰动模型中确定与目标有效扰动事件匹配的目标子扰动模型;
根据目标有效扰动事件的扰动起始时间、扰动终止时间以及目标子扰动模型,计算得到目标有效扰动事件的机械强度损失值;
根据各有效扰动事件的机械强度损失值,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,获取各有效冲击事件的作用次数以及冲击时间,并根据绝缘子的冲击模型,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量,包括:
根据目标有效冲击事件的冲击类型,在绝缘子的冲击模型中确定与目标有效冲击事件匹配的目标子冲击模型;
根据目标有效冲击事件的作用次数、冲击时间以及目标子冲击模型,计算得到目标有效冲击事件的冲击损失值以及自恢复值;
根据各有效冲击事件的冲击损失值以及自恢复值,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量。
7.一种绝缘子芯棒酥化的预测装置,其特征在于,包括:
常规酥化曲线建立模块,用于根据绝缘子的常规环境芯棒酥化模型以及目标绝缘子芯棒的类型,建立与目标绝缘子芯棒匹配的常规酥化曲线;
扰动修正量计算模块,用于获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效扰动事件的扰动类型、扰动起始时间以及扰动终止时间,并根据绝缘子的扰动模型,计算得到目标绝缘子芯棒的扰动修正量;
冲击修正量计算模块,用于获取目标绝缘子在当前时刻之前的各有效冲击事件的冲击类型、作用次数以及冲击时间,并根据绝缘子的冲击模型,计算得到目标绝缘子芯棒的冲击修正量;
芯棒酥化程度预测模块,用于根据目标绝缘子芯棒的常规酥化曲线、扰动修正量以及冲击修正量,计算得到目标绝缘子芯棒的当前机械强度,并根据机械强度与绝缘子芯棒酥化程度之间的对应关系,确定目标绝缘子的芯棒酥化程度;
其中,绝缘子芯棒酥化的预测装置,还包括常规环境芯棒酥化模型建立模块,具体用于:
获取标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本数据以及现场采集样本数据;
其中,标准绝缘子芯棒在常规环境下的各样本数据中包括多个样本采集时刻下的绝缘子芯棒的机械强度;
将标准绝缘子芯棒在常规环境下的模拟实验样本数据划分为常规环境训练样本以及常规环境测试样本;
利用常规环境训练样本进行多次迭代训练,并根据训练结果生成常规环境芯棒酥化基础模型;
利用常规环境测试样本对迭代训练后的常规环境芯棒酥化基础模型进行初次算法修正;
在完成初次算法修正之后,利用标准绝缘子芯棒在常规环境下的现场采集样本数据对常规环境芯棒酥化基础模型进行二次修正,并将二次修正后的结果作为最终建立的常规环境芯棒酥化模型。
8. 一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的绝缘子芯棒酥化的预测方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的绝缘子芯棒酥化的预测方法。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014125699A1 (ja) * | 2013-02-13 | 2014-08-21 | 株式会社落雷抑制システムズ | 落雷抑制型避雷装置 |
CN114236327A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-25 | 国网福建省电力有限公司检修分公司 | 一种复合绝缘子芯棒酥朽缺陷的检测装置及其检测方法 |
CN115439716A (zh) * | 2022-09-20 | 2022-12-06 | 广东电网有限责任公司 | 配网绝缘子老化检测模型的训练和检测方法、装置及设备 |
WO2022257487A1 (zh) * | 2021-06-08 | 2022-12-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 深度估计模型的训练方法, 装置, 电子设备及存储介质 |
CN115902700A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-04-04 | 广东电网有限责任公司 | 输电线路绝缘子的污闪预警方法、装置、设备及介质 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070003831A1 (en) * | 2005-07-01 | 2007-01-04 | Fripp Michael L | Construction and operation of an oilfield molten salt battery |
KR102639152B1 (ko) * | 2016-12-19 | 2024-02-20 | 민윤정 | 캘린더에 관한 예측을 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
-
2023
- 2023-04-17 CN CN202310402944.0A patent/CN116151034B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014125699A1 (ja) * | 2013-02-13 | 2014-08-21 | 株式会社落雷抑制システムズ | 落雷抑制型避雷装置 |
WO2022257487A1 (zh) * | 2021-06-08 | 2022-12-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 深度估计模型的训练方法, 装置, 电子设备及存储介质 |
CN114236327A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-25 | 国网福建省电力有限公司检修分公司 | 一种复合绝缘子芯棒酥朽缺陷的检测装置及其检测方法 |
CN115439716A (zh) * | 2022-09-20 | 2022-12-06 | 广东电网有限责任公司 | 配网绝缘子老化检测模型的训练和检测方法、装置及设备 |
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接触网绝缘子污秽度预测模型的建立;淮梦琪;张友鹏;赵珊鹏;;电瓷避雷器(第03期);155-160 * |
架空线路复合绝缘子现场红外测试研究现状评述;李特等;《水电能源科学》;第38卷(第8期);184-187 * |
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