[发明专利]一种多参量融合的断路器寿命预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种多参量融合的断路器寿命预测方法及系统，其中方法包括：确定反应断路器运行状态和寿命信息的特征参量；将所述特征参量输入到经过训练的最终机器学习模型，通过所述最终机器学习模型输出断路器运行状态和寿命信息；通过输出的断路器运行状态和寿命信息对断路器寿命进行预测。本发明通过对反应断路器运行状态的特征参量提取，显著降低了后续机器学习算法的运算量，避免对大规模低压断路器运行数据的处理，运算速度更快。本发明可以集成到配用电网运维平台或者数字信号处理器中，用于断路器运行状态的实时监测。

技术领域

本发明涉及低压配用电技术领域，更具体地，涉及一种多参量融合的断路器寿命预测方法及系统。

背景技术

随着新能源的大量接入，数字化、智能化电力系统将成为未来发展的必然趋势，尤其是光伏发电、数据中心、智慧园区等场合，对低压断路器的需求在持续增长。由于低压断路器在配用电场合发挥着重要保护作用，其性能的优劣和使用寿命成为了人们的关注焦点，研究低压断路器的运行状态评估与电寿命预测关键技术具有十分重要的意义。

低压断路器性能的劣化和寿命的终结将对电网造成不可估量的损失，如故障不能被及时清除，将造成停电范围的扩大甚至引发火灾。精准预测低压断路器的剩余寿命，可以对损伤、劣化的断路器进行及时维修或更换，增强系统保护的可靠性。目前，断路器的寿命预测往往只记录断路器分合闸的次数，并依此作为判断指标，然而，断路器在各次开断电流的过程中，触头的烧蚀程度是不同的，对其性能劣化的影响程度也不同，当开断电流的等级、开断时刻、开断速度等发生变化时，触头烧蚀量的差异将会更大，依据开断次数的累计值判断剩余寿命可靠性较低，可能造成部分状态良好的低压断路器未充分发挥效用就被维修或更换，而部分性能劣化严重的低压断路器仍在系统中投运，需要一种可靠、精确的低压断路器寿命预测方法。

因此，需要一种技术，以实现多参量融合的断路器寿命预测方法。

发明内容

本发明技术方案提供一种多参量融合的断路器寿命预测方法及系统，以解决如何基于多参量融合进行断路器寿命预测的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种多参量融合的断路器寿命预测方法，所述方法包括：

确定反应断路器运行状态和寿命信息的特征参量；

将所述特征参量输入到经过训练的最终机器学习模型，通过所述最终机器学习模型输出断路器运行状态和寿命信息；

通过输出的断路器运行状态和寿命信息对断路器寿命进行预测。

优选地，在确定反应断路器运行状态和寿命信息的特征参量之前，还包括：

采集断路器触头两端的电压值、流过断路器触头的电流值以及断路器触头的电阻值。

优选地，所述特征参量包括：累计燃弧时间、累计触头磨损量、接触电阻；

所述累计燃弧时间表示为：

T＝∑t

t为单次开断燃弧时间，T为累计开断燃弧时间；

单次触头磨损量表示为：

其中，m为触头单次磨损量，t₁为燃弧开始时刻，t₂为燃弧结束时刻，U为电弧电压，I为电弧电流，α为比例系数；

所述累计触头磨损量表示为：

M＝∑m

M为累计触头磨损量。

优选地，所述机器学习模型的算法包括：回归树、支持向量机、神经网络。

优选地，还包括对所述机器学习模型进行训练：