[发明专利]一种高电压试验中大气校正因数的计算方法及装置有效

专利信息
申请号: 201910044246.1 申请日: 2019-01-17
公开(公告)号: CN111443319B 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 刘宸;李强;申萌;苏春强 申请(专利权)人: 西安高压电器研究院股份有限公司
主分类号: G01R35/00 分类号: G01R35/00;G01R31/12
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 王宝筠
地址: 710000 陕西*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 电压 试验 大气 校正 因数 计算方法 装置
【权利要求书】:

1.一种高电压试验中大气校正因数的计算方法,其特征在于,包括:

获取高电压试验中的第一试验参数,所述第一试验参数包括:试验电压类型、试验电压值、最短绝缘距离、大气压力、大气温度和相对空气湿度;

将所述试验电压类型转化为所述试验电压类型下的空气流注传播速度;

将所述空气流注传播速度、所述试验电压值、所述最短绝缘距离、所述大气压力、所述大气温度和所述相对空气湿度,确定为第二试验参数,将所述第二试验参数作为大气校正因数确定模型的输入值,输入至所述大气校正因数确定模型,得到大气校正因数;

其中,所述大气校正因数确定模型为,以不同电压等级的高电压试验中,不同的高压电器产品的所述第二试验参数作为训练样本,以所述第二试验参数对应的大气校正因数为样本标签进行训练得到;

训练得到所述大气校正因数确定模型的过程具体包括:

对不同电压等级的高压试验中,不同的高压电器产品的所述第一试验参数,采用IEC60060-1:2010标准计算得到在不同电压等级下的大气校正因数;

将每一个高压电器产品的所述第一试验参数中的试验电压类型,转化为相对应的空气流注传播速度,得到每一个高压电器产品的所述第二试验参数;

建立一个含有两个隐含层的神经网络模型作为初始大气校正因数确定模型,所述隐含层的神经元的激活函数采用ReLU激活函数;

以不同电压等级的高电压试验中,不同的高压电器产品的所述第二试验参数作为训练样本,以所述第二试验参数对应的大气校正因数为样本标签,利用梯度下降法对所述初始大气校正因数确定模型进行训练,得到所述大气校正因数确定模型。

2.根据权利要求1所述的计算方法,其特征在于,所述将所述试验电压类型转化为所述试验电压类型下的空气流注传播速度,具体包括:

将所述试验电压类型通过空气间隙放电试验得到所述试验电压类型下的空气流注传播速度。

3.根据权利要求1所述的计算方法,其特征在于,还包括:

对所述大气校正因数确定模型采用损失函数进行校正,得到校正后的大气校正因数确定模型。

4.根据权利要求3所述的计算方法,其特征在于,所述损失函数包括:均方误差函数,所述损失函数COST的表达式如下:

式中,n为训练样本总数量,为采用所述大气校正因数确定模型计算得到的大气校正因数,Yti为采样所述IEC 60060-1:2010标准计算得到的大气校正因数,i第i个训练样本。

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