[发明专利]一种基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库有效

专利信息
申请号: 201710127249.2 申请日: 2017-03-06
公开(公告)号: CN106874511B 公开(公告)日: 2020-05-05
发明(设计)人: 王黎明;郭晨鋆;李旭;徐肖伟;杨代铭;钱国超;梅红伟;宋文波;龙俊飞;白鑫 申请(专利权)人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院;清华大学深圳研究生院
主分类号: G06F16/2458 分类号: G06F16/2458;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 代理人: 逯长明;许伟群
地址: 650217 云南省昆*** 国省代码: 云南;53
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 绝缘子 金属 附件 腐蚀 电荷 预测 系统 数据库
【权利要求书】:

1.一种基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库,其特征在于,包括:绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统,所述系统包括:

历史数据录入模块,用于接收并存储绝缘子金属附件腐蚀试验的历史试验数据,所述试验数据包括历史气候数据和历史腐蚀电荷量数据,所述历史气候数据包括相对湿度数据、温度数据和降雨信息数据;将所述历史试验数据发送至数据预处理模块;

所述数据预处理模块,用于根据所述历史试验数据对应的试验时间,分别对所述相对湿度数据、所述温度数据、所述降雨信息数据和所述腐蚀电荷量数据进行升序处理;分别对所述相对湿度数据、所述温度数据、所述降雨信息数据和所述腐蚀电荷量数据进行缺失值处理;将处理后的所述历史试验数据发送至特征量提取模块;

所述特征量提取模块,用于根据处理后的所述历史试验数据,提取出每小时相对湿度、每天最大温差、每日降雨信息、每小时腐蚀电荷量和年均腐蚀电荷量的统计数据;分别将所述每小时相对湿度、所述每天最大温差、所述每日降雨信息和所述每小时腐蚀电荷量的统计数据发送至神经网络学习训练模块;分别将所述每小时腐蚀电荷量和所述年均腐蚀电荷量的统计数据发送至时间序列分析模块;

所述神经网络学习训练模块,用于根据所述每小时相对湿度、所述每天最大温差、所述每日降雨信息和所述每小时腐蚀电荷量的统计数据进行神经网络学习训练,并得到神经网络预测模型;将所述神经网络预测模型发送至神经网络预测模块;

外部环境输入模块,用于接收未来气候数据,并对所述未来气候数据进行处理;将处理后的所述未来气候数据发送至神经网络预测模块;

所述神经网络预测模块,用于根据处理后的所述未来气候数据和所述神经网络预测模型对未来一段时间内的金属附件腐蚀电荷量进行预测,得到与所述未来气候数据相对应的第一短时腐蚀电荷量预测数据;

所述时间序列分析模块,用于对所述年均腐蚀电荷量数据进行时间序列分析,并对未来多年内的金属附件腐蚀电荷量进行预测,得到年均腐蚀电荷量预测数据;根据所述每小时腐蚀电荷量数据预测未来一段时间内的腐蚀电荷量数据,得到第二短时腐蚀电荷量预测数据。

2.根据权利要求1所述的基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库,其特征在于,所述数据库还包括:

数据后处理模块,用于存储所述第一短时腐蚀电荷量预测数据、所述第二短时腐蚀电荷量预测数据和年均腐蚀电荷量预测数据;判断所述第一短时腐蚀电荷量预测数据和所述第二短时腐蚀电荷量预测数据是否相同;如果所述第一短时腐蚀电荷量预测数据和所述第二短时腐蚀电荷量预测数据相同,则将所述第一短时腐蚀电荷量预测数据作为短时腐蚀电荷量预测数据;如果所述第一短时腐蚀电荷量预测数据和所述第二短时腐蚀电荷量预测数据不相同,则将所述第一短时腐蚀电荷量预测数据和对应的所述第二短时腐蚀电荷量预测数据的平均值,作为短时腐蚀电荷量预测数据。

3.根据权利要求2所述的基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库,其特征在于,所述数据库还包括数据查询模块;

所述数据查询模块,用于向所述数据后处理模块发送短时预测数据查询指令;

所述数据后处理模块,还用于接收所述短时预测数据查询指令;从所述短时腐蚀电荷量预测数据中,查找出与所述短时预测数据查询指令相匹配的目标短时预测数据;将所述目标短时预测数据发送至所述数据查询模块;

所述数据查询模块,还用于接收所述目标短时预测数据;对所述目标短时预测数据进行分析,并评估绝缘子的运行状态。

4.根据权利要求3所述的基于绝缘子金属附件腐蚀电荷量预测系统的数据库,其特征在于,所述数据查询模块,还用于向所述数据后处理模块发送年均预测数据查询指令;

所述数据后处理模块,还用于接收所述年均预测数据查询指令;从所述年均腐蚀电荷量预测数据中,查找出与所述年均预测数据查询指令相匹配的目标年均预测数据;将所述目标年均预测数据发送至所述数据查询模块;

所述数据查询模块,还用于接收所述目标年均预测数据,并对所述目标年均预测数据进行分析。

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