申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司;沈阳工程学院;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807513A

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G01D21/02;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及高压断路器技术领域，尤其涉及一种GIS断路器机械状态预测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：将获取的GIS断路器的力学特性参数输入力学特性参数预测模型，得到预测力学特性参数；基于预测力学特性参数，计算GIS断路器的预测机械特性参数；将预测机械特性参数输入机械状态预测模型，得到GIS断路器的状态预测结果；其中，力学特性参数预测模型为基于GIS断路器的力学特性参数样本训练得到的LSTM模型；机械状态预测模型为基于GIS断路器的机械特性参数样本训练得到的SVM模型。本发明用以解决现有技术中基于CNN对GIS断路器的状态预测，准确率不高的缺陷，实现通过长短期记忆神经网络和支持向量机的结合对GIS断路器的机械状态的准确预测。

主权项：1.一种GIS断路器机械状态预测方法，其特征在于，包括：获取GIS断路器的力学特性参数，所述力学特性参数包括：分断信号、触点行程和脱扣线圈电流；将所述力学特性参数输入力学特性参数预测模型，得到预测力学特性参数；基于所述预测力学特性参数，计算所述GIS断路器的预测机械特性参数；将所述预测机械特性参数输入机械状态预测模型，得到所述GIS断路器的状态预测结果；其中，所述力学特性参数预测模型为基于所述GIS断路器的力学特性参数样本训练得到的LSTM模型；所述机械状态预测模型为基于所述GIS断路器的机械特性参数样本训练得到的SVM模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司;沈阳工程学院;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 GIS断路器机械状态预测方法、系统、电子设备及存储介质

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