申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117390348B

主分类号：G06F17/13

分类号：G06F17/13;G06F17/14;G06N3/0499;G06N3/084;G01R27/26;G01R31/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明提供金属化薄膜电容器容量衰减处理方法及系统，方法包括：根据金属化薄膜电容器的实际使用条件，先测量出电容器有限点的电场分布情况，然后采用基于物理信息的神经网络PINNs反演得到连续的介电常数分布情况，再根据介电常数和几何形状获得实际条件下的电容量Cr，最后与初始容值C0作比较，计算出电容器的容量衰减率δ对其寿命进行评估。本发明解决了电容器容量衰减及预估电容器寿命预测精度低、老化器件难以提前识别，导致电子设备安全性及可靠性低的技术问题。

主权项：1.金属化薄膜电容器容量衰减处理方法，其特征在于，所述方法包括：S1、根据现场环境数据、实际测试数据，测得电场分布情况；S2、根据所述电场分布情况，利用电场强度分布，根据拉普拉斯方程以及基于物理信息的神经网络PINNs，采用偏微分方程、预置初始条件、预置边界条件作为约束，建立损失函数，据以根据所述电场强度分布，反演得到不同位置连续的介电常数及其分布情况；其中，所述步骤S2包括：S21、根据所述电场分布情况中的x方向和y方向上同时对应的观测电势Ux,y的分布，采用差分法求取所述电场强度分布：S22、利用所述物理信息的神经网络PINNs，求解所述偏微分方程，其中，所述基于物理信息的神经网络PINNs，包括：前馈神经网络FNN；利用所述前馈神经网络FNN，结合处理时间序列t、平面序列x的输入层与x方向上的点电势Ux的输出；S23、以所述偏微分方程、所述预置边界条件以及所述预置初始条件为约束，据以建立所述损失函数，使得所述x方向上的点电势Ux的解，满足所述偏微分方程以及数据观测值u，据以获取所述介电常数及其分布情况，其中，x,y即分别表示的x轴、y轴方向的坐标，Ux,y表示x方向和y方向上同时对应的电势，Ux表示x方向上的点电势；S3、根据所述介电常数、被测电容器几何形状，求得连续的电容值Cr；S4、比较处理所述电容值Cr与初始容值C0，据以求取被测电容器的容量衰减率δ；S5、在所述被测电容器的所述容量衰减率δ小于预置阈值时，发出容量衰减告警信号，据以测试并更换当前位置的所述被测电容器。

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权利要求：

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