[发明专利]基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测方法及装置

权利要求书

1.基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取开关柜隔离开关温升试验数据，一部分作为训练样本，剩余部分作为监测样本；

步骤2、选取开关柜外壳的监测点的温度值以及环境温度值作为自变量，隔离开关触头温度值作为因变量；

步骤3、利用遗传算法对惩罚参数C和核函数参数g进行参数寻优，得到训练好的SVR模型；

步骤4、利用训练好的SVR模型进行隔离开关触头温度回归监测；

步骤5、比较不同核函数下的回归监测结果，确定最佳方案，建立隔离开关触头温度回归监测模型；

步骤6、利用隔离开关触头温度回归监测模型测试开关触头的温度。

2.根据权利要求1所述的基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测方法，其特征在于，所述的开关柜外壳的监测点的数量为24个。

3.根据权利要求2所述的基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测方法，其特征在于，所述的24个测试点的分布方式为：3个分布在开关柜外壳的最上部，6个分布在开关柜外壳的中上部，6个分布在开关柜外壳的中部，9个分布在开关柜外壳的下部。

4.根据权利要求1所述的基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测方法，其特征在于，所述的训练好的SVR模型中包含了至少两种不同的核函数。

5.根据权利要求4所述的基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测方法，其特征在于，所述的不同的核函数包括但不限于线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、sigmoid核函数。

6.根据权利要求5所述的基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测方法，其特征在于，所述的步骤5中确定最佳方案的方法为：对不同的核函数时的监测结果进行均方误差、平方相关系数、最大相对监测误差、最小相对监测误差、平均相对监测误差的计算，选择误差最小的一个核函数作为最佳方案。

7.基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测装置，其特征在于，包括温度数据获取模块和检测模块，其中：

温度数据获取模块，用于监测开关柜外壳的温度值和环境温度值；

检测模块，其中设有隔离开关触头温度回归监测模型，所述隔离开关触头温度回归监测模型中保存有核函数，根据温度数据获取模块获取的开关柜外壳的温度值和环境温度值，利用核函数计算出开关触头的温度。

8.根据权利要求7所述的基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测装置，其特征在于，所述的温度数据获取模块包括25个温度传感器，其中24个温度传感器分布在开关柜外壳上，1个温度传感器用于检测环境温度。

9.根据权利要求7所述的基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测装置，其特征在于，所述的24个温度传感器的分布方式为：3个温度传感器安装在开关柜外壳的最上部，6个温度传感器安装在开关柜外壳的中上部，6个温度传感器安装在开关柜外壳的中部，9个温度传感器安装在开关柜外壳的下部。

10.一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其特征在于，运行所述计算机程序，可以执行权利要求1至6任一项所述的基于SVR模型的开关柜内部异常发热检测方法。