(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210691776.7 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 广西电网有限责任公司南宁供电局 地址 530000 广西壮 族自治区南宁市江南 区星光大道43号 (72)发明人 罗传胜　伍任能　覃智贤　刘涛　 廖英怀　陈斌　李宝锋　周舟　 何位经　陈冲　 (74)专利代理 机构 武汉探智知识产权代理事务 所(普通合伙) 42309 专利代理师 刘泽 (51)Int.Cl. G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G01R 31/12(2006.01)G01D 21/02(2006.01) H02B 13/065(2006.01) (54)发明名称 一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽 模型搭建系统 (57)摘要 本发明公开了一种空气型开关柜中绝缘子 表面金属污秽模 型搭建系统， 具体涉及空气型开 关柜技术领域， 包括数据采集单元， 所述数据采 集单元的输出端与污秽识别模块的输入端电连 接。 本发明通过采用神经网络训练法进行数据训 练， 再采用实验模拟的方式进行数据模拟训练， 根据两者的输出结果进一步进行数据信息模型 优化训练， 以此通过对数据的多次模 型训练可以 提高数据输出结果的精确性， 此时配合污秽识别 模块实现对污秽的精准识别， 并进行绝缘子污秽 分布数据的获取， 最后根据实时获取数据建立实 时污秽模型， 达到了模型建立的实效性， 且操作 简单， 降低检测所耗时长， 进而可 以实时得知污 秽在绝缘子表面的实时情况。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 114997375 A 2022.09.02 CN 114997375 A 1.一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽模型搭建系统， 包括数据采集单元， 其特 征在于： 所述数据采集单元 的输出端与污秽识别模块的输入端电连接， 所述数据采集单元 的输出端与分析关联模块的输入端电连接， 所述分析关联模块的输出端与神经网络模型建 立模块的输入端电连接， 所述神经网络模型建立模块的输出端与放电模拟模块的输入电连 接， 所述分析关联模块的输出端与放电模拟模块的输入端电连接； 所述放电模拟模块的输出端与优化训练模块的输入端电连接， 所述神经网络模型建立 模块的输出端与优化训练模块的输入端电连接， 所述优化训练模块的输出端与污秽识别模 块的输入端电连接， 所述污秽识别模块的输出端与状态判断模块的输入端电连接， 所述状 态判断模块的输出端与警示模块的输入端电连接， 所述污秽识别模块的输出端与分布范围 获取模块的输入端电连接， 所述分布范围获取模块的输出端与实时模型生成模块的输入端 电连接； 2.根据权利要求1所述的一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽模型搭建系统， 其 特征在于： 所述状态判断模块用于对污秽数据状态的判断， 具体 计算方法为： S1、 将数据采集单元采集到的历史数据进行提取， 并按照不同的状态分为严重、 异常、 注意和正常四个集合， 分别记为X1， X2， X3， X4， 并根据四个集合对不同状态的历史数据进行 区分并放置在相应的数据集内， 数据集记为Xi＝{Xi1， Xi2，…， Xin}， 其中n表示抽取的样本个 数， Xij表示数据集Xi中第j个训练样 本， 并计算各个状态 集数据状态量矩阵的正交相关矩阵 对Ri进行奇异值分解， 得到矩阵Ri的特征值和特征向量， 按从大到 小进行排序， 如下： λi1≥λi2≥…≥λik＞0 αi1， αi2，…， αik为对应的特 征向量； λi1， λi2，…， λik为对应的特 征值； S2、 确定主成分的向量数量， 设有m个主成分能够表征设备状态， 令： 使其表示特征值λi1， λi2，…， λim累计贡献90％的置信区间， 由此确定m个特征向量作为 能够表征状态集的主成分向量αi1， αi2，…， αik； 对于待评价的设备状态信息量y， 计算 其在各个 状态集特 征空间的投影： ωi＝Aiy； 计算ωi与所有该状态集信息量在m维特征空间中的归一化投影的距离， 取其中的最小 值所在的状态集作为该待评价设备的所属状态； S3、 根据上述 导则对绝 缘子总体评价的规定， 得到绝 缘子整体 状态的计算公式为： 3.根据权利要求1所述的一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽模型搭建系统， 其 特征在于： 所述数据采集单元包括 实时监测模块、 温湿度采集模块、 绝缘子污秽紫外监测仪权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114997375 A 2和相关历史数据采集模块， 所述实时监测模块、 温湿度采集模块、 绝缘子污秽紫外监测仪和 相关历史数据采集模块的输出端与污秽识别模块的输入端电连接， 所述实时监测模块、 温 湿度采集模块、 绝缘子污秽紫外监测仪和相关历史数据采集模块与分析关联模块的输入端 电连接； 所述警示模块的输出端与 数据存储模块的输入端电连接， 所述实时模型生成模块的输 出端与记录模块的输入端电连接， 所述记录模块的输出端与数据存储模块的输入端电连 接； 所述警示模块： 用于对系统中异常数据信息进行报警提 示； 所述数据存 储模块： 用于对系统中各项数据的管理， 同时对系统数据起到存 储的作用； 所述记录模块： 用于对生成模型数据的上传， 使得生成模型数据可以存储至数据存储 模块内部； 所述实时监测模块： 用于对开关柜外 部环境进行实时数据的监测； 所述温湿度采集模块： 用于对开关柜内部温湿度环境 参数进行实时捕捉获取； 所述绝缘子污秽紫外监测仪： 用于对绝 缘子污秽的实时监测； 所述相关历史数据采集模块： 用于对历史数据的相关信息数据进行检测。 4.根据权利要求1所述的一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽模型搭建系统， 其 特征在于： 所述分析关联模块： 用于对所采集的各项数据信息进行影响分析关联； 所述神经网络模型建立模块： 用于对 采集的相关参数信息进行模拟训练； 所述放电模拟模块： 则通过实验的方式对数据信息进行训练模拟； 所述优化训练模块： 用于对各项数据再进一 步进行优化处 理。 5.根据权利要求1所述的一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽模型搭建系统， 其 特征在于： 所述污秽识别模块： 以相关数据的优化训练为基础进行对污秽相关数据信息的 识别； 所述分布范围获取模块： 用于对污秽分布范围进行定位并获取相关数据信息； 所述实时模型建立模块： 用于根据采集的数据信息进行绝缘子污秽模型的生成和建 立。 6.根据权利要求1所述的一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽模型搭建系统， 其 特征在于： 所述污秽识别模块采用最小二乘支持向量机算法建立污秽等级识别模型， 进而 对绝缘子金属污秽进行识别。 7.根据权利要求1所述的一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽模型搭建系统， 其 特征在于： 所述相关历史数据采集模块用于对相关历史数据进 行采集， 具体步骤为： 调研开 关柜厂家及应用单位， 收集空气型开关柜典型潜伏性故障案例， 结合空气型开关柜的结构 特征及内部设备排布， 研究空气型开关柜典型潜伏性故障形成机理、 影响因素以及典型特 征和故障产物。 8.根据权利要求1所述的一种空气型开关柜中绝缘子表面金属污秽模型搭建系统， 其 特征在于： 所述分析关联模块用于对采集到的数据进 行分析和关联 处理， 具体为： 结合 典型 空气型开关柜结构特征， 建立开关柜仿真模型， 考虑开关柜内部对流、 扩散的影响， 仿真分 析空气型开关柜典型故障特征产物分布规律， 对比模拟实验平台结果， 总 结空气型开关柜 潜伏性故障产物分布与故障类型的一般物理规 律， 并对这些规 律数据进行关联处 理。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114997375 A 3