[发明专利]一种输电设备状态评估方法

权利要求书

1.一种输电设备状态评估方法，其特征在于，包括：

S1，筛选出影响输电设备稳定运行的因素；

S2，将影响输电设备稳定运行的因素进行量化；

S3，将量化后的因素进行主成分分析，得到累计贡献率在95%以上的前g个主成分；

S4，将步骤S3中得到的g个主成分作为神经网络的输入层，建立神经网络模型；

S5，获取当前影响输电设备稳定运行的因素的量化值，计算前g个主成分的值，并将计算后的前g个主成分的值通过建立的神经网络模型进行运算，判断当前输电设备的运行状态。

2.根据权利要求1所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述步骤S2，将影响输电设备稳定运行的因素进行量化，具体为：

S21，选择前m个预设周期内的n个因素的量化值X_n，即X_n=｛x_n1，x_n2，x_n3，……，x_nm｝；

S22，将X_n量化成矩阵X={X₁，X₂，X₃，……，X_n}。

3.根据权利要求1或2所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

S31，计算矩阵X的相关性系数矩阵；

S32，计算特征值与特征向量，首先解特征方程|λI-R|=0（I表示单位向量，R表示相关系数矩阵）求出特征值λ_i（i=1,2，…,n），并使其按大小顺序排列，即λ_i≥λ₂…≥λ_n≥0；然后分别求出对应于特征值λ_i的特征向量u_i（i=1,2，…,n）；

S33，计算主成分;

S34，选择主成分，计算特征值λ_i（i=1,2，…,n）的信息贡献率和累计贡献率，选择累计贡献率在95%以上的前g个主成分y₁，y₂，……，y_g。

4.根据权利要求3所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

以所述步骤S34中得到的主成分的数量g作为神经网络模型的输入层的节点数，设定神经网络模型的输出层的节点为输电设备的运行状态；

设置神经网络模型的隐含层的初始节点数，并采用试凑法求解出误差最小时对应的隐含层的节点数，并训练神经网络，得到误差最小的神经网络模型。

5.根据权利要求2所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述预设周期为1年，所述m的取值范围为m≥3。

6.根据权利要求1所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述影响输电设备稳定运行的因素包括基础、杆塔、导线、绝缘子、金具、接地装置、附属设施、通道环境。