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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院;南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司;山東泰開高壓開關(guān)有限公司申請的專利一種基于數(shù)字模型的高壓開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114091322B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111210238.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)字模型的高壓開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法是由蘇毅;張帥;蘆宇峰;謝植飚;彭在興;饒夏錦;易林;夏小飛;宮瑞磊;解克佳;朱龍飛;李繼初;付茂雪;莫建明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于數(shù)字模型的高壓開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字模型的高壓開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法，涉及開關(guān)柜技術(shù)領(lǐng)域，通過構(gòu)建多物理場耦合的開關(guān)柜的數(shù)字化模型和開關(guān)柜數(shù)字孿生體模型；根據(jù)開關(guān)柜數(shù)字孿生模型對開關(guān)柜的關(guān)鍵部件性能進(jìn)行動(dòng)態(tài)推演，得到開關(guān)柜整體動(dòng)態(tài)孿生模型；獲取開關(guān)柜的可測參量，將可測參量導(dǎo)入開關(guān)柜整體動(dòng)態(tài)孿生模型中，通過開關(guān)柜整體動(dòng)態(tài)孿生模型獲取開關(guān)柜的各工況量；建立多參量融合的狀態(tài)評估方法，通過多參量融合的狀態(tài)評估方法對開關(guān)柜的狀態(tài)進(jìn)行評估；建立基于數(shù)字孿生體的各參量及歷史數(shù)據(jù)的開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法。本發(fā)明能夠根據(jù)開關(guān)柜實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對開關(guān)柜狀態(tài)進(jìn)行評估和預(yù)測，解決了現(xiàn)有沒有基于數(shù)字模型的高壓開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法的缺點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)字模型的高壓開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)字模型的高壓開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：構(gòu)建多物理場耦合的開關(guān)柜的數(shù)字化模型，根據(jù)所述開關(guān)柜的數(shù)字化模型建立開關(guān)柜數(shù)字孿生體模型；根據(jù)所述開關(guān)柜數(shù)字孿生模型對開關(guān)柜的關(guān)鍵部件性能進(jìn)行動(dòng)態(tài)推演，得到開關(guān)柜整體動(dòng)態(tài)孿生模型；獲取開關(guān)柜的可測參量，將可測參量導(dǎo)入所述開關(guān)柜整體動(dòng)態(tài)孿生模型中，通過所述開關(guān)柜整體動(dòng)態(tài)孿生模型獲取開關(guān)柜的各工況量；根據(jù)所述開關(guān)柜的可測參量與開關(guān)柜的各工況量之間的靈敏度關(guān)系，建立多參量融合的狀態(tài)評估方法，通過所述多參量融合的狀態(tài)評估方法對開關(guān)柜的狀態(tài)進(jìn)行評估；所述多參量融合的狀態(tài)評估方法包括以下步驟：建立開關(guān)柜運(yùn)行狀態(tài)評估指標(biāo)體系；通過提取網(wǎng)絡(luò)從所述可測參量中獲取多種特征參量，特征參量為能夠體現(xiàn)開關(guān)柜狀態(tài)的參量，所述可測參量的數(shù)據(jù)包括：虛擬傳感數(shù)據(jù)、實(shí)體傳感數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)；通過提取網(wǎng)絡(luò)從所述可測參量中獲取多種特征參量，特征參量為能夠體現(xiàn)開關(guān)柜狀態(tài)的參量，所述可測參量的數(shù)據(jù)包括：虛擬傳感數(shù)據(jù)、實(shí)體傳感數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，包括：按照可測參量的類型，將可測參量的數(shù)據(jù)分為：電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；從電壓數(shù)據(jù)中提取故障的電壓數(shù)據(jù)作為電壓特征，從電流數(shù)據(jù)中提取故障的電流數(shù)據(jù)作為電流特征，從溫度數(shù)據(jù)中提取故障的溫度數(shù)據(jù)作為溫度特征；將電壓特征、電流特征、溫度特征輸入融合分析方法進(jìn)行融合，得到融合特征，融合分析方法采用XD-馬爾科夫機(jī)對不同類型的數(shù)據(jù)生成狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率關(guān)聯(lián)矩陣；利用層次分析法計(jì)算特征參量的權(quán)重；建立多種特征參量與開關(guān)柜狀態(tài)的關(guān)系，并結(jié)合特征參量的權(quán)重，建立開關(guān)柜運(yùn)行狀態(tài)評估模型；建立開關(guān)柜運(yùn)行狀態(tài)評估模型包括以下步驟：確定采用的網(wǎng)絡(luò)模型，開關(guān)柜運(yùn)行狀態(tài)評估模型采用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建；將多種特征參量作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入；根據(jù)特征參量的權(quán)重建立多種特征參量與開關(guān)柜狀態(tài)的關(guān)系，將多種特征參量與開關(guān)柜狀態(tài)的關(guān)系設(shè)置網(wǎng)絡(luò)模型的隱含層；開關(guān)柜狀態(tài)的關(guān)系為網(wǎng)絡(luò)模型的輸出；利用預(yù)處理后的可測參量對網(wǎng)絡(luò)模型就信息訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到開關(guān)柜運(yùn)行狀態(tài)評估模型；獲取實(shí)時(shí)的可測參量，將實(shí)時(shí)的可測參量輸入開關(guān)柜運(yùn)行狀態(tài)評估模型，開關(guān)柜運(yùn)行狀態(tài)評估模型輸出開關(guān)柜的實(shí)時(shí)狀態(tài)，開關(guān)柜的狀態(tài)包括：正常、性能退化、異常故障；不斷改變的模擬工況輸入開關(guān)柜整體動(dòng)態(tài)孿生模型，獲取不同模式下開關(guān)柜設(shè)備不同部件的特征參量變化特性；根據(jù)所述特征參量變化特性，建立基于數(shù)字孿生體的各參量及歷史數(shù)據(jù)的開關(guān)柜狀態(tài)預(yù)測方法。

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