[发明专利]一种配电柜、线材的监测方法有效
| 申请号: | 202010182900.8 | 申请日: | 2020-03-16 |
| 公开(公告)号: | CN111505406B | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
| 发明(设计)人: | 孙煜皓 | 申请(专利权)人: | 剑科云智(深圳)科技有限公司 |
| 主分类号: | G01R31/00 | 分类号: | G01R31/00;G01R19/00;G01K13/00;H02B1/32 |
| 代理公司: | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人: | 胡佳炜;彭家恩 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市龙华区观澜*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 配电柜 线材 监测 方法 | ||
1.一种配电柜,其特征在于,包括:
箱体;
多根母线,所述母线设置于所述箱体内;
电流监测单元,其中所述多根母线中的部分母线连接有电流监测单元,电流监测单元用于检测与其连接的母线上的电流;
温度监测单元,设置于所述箱体内,用于获取母线的温度;
负荷监测单元,用于获取配电柜的总电流;
处理器,用于将未连接有电流监测单元的母线的温度和总电流,输入到负荷信息预测模型中,以获取对应母线的电流;所述处理器还根据所获取的对应母线的电流,判断是否发出预警信号;其中所述负荷信息预测模型基于连接有电流监测单元的母线的温度、电流和总电流而建立;
所述负荷信息预测模型通过以下方式建立:
对于每根连接有电流监测单元的母线,所述处理器获取其第一训练集并利用 所述第一训练集,通过机器学习,训练得到各连接有电流监测单元的母线的模型,所述第一训练集中的数据为该母线的在多个时间段的温度和总电流,数据的标签为该母线对应时间的电流;
所述处理器从连接有电流监测单元的母线的模型中,确定一个模型作为所述负荷信息预测模型。
2.如权利要求1所述的配电柜,其特征在于,所述处理器从连接有电流监测单元的母线的模型中,确定一个模型作为所述负荷信息预测模型,包括:
对于任意一个连接有电流监测单元的母线的模型,所述处理器利用其他连接有电流监测单元的母线的温度、电流和总电流,来计算该模型的平均误差;
所述处理器将平均误差最小的模型确定为所述负荷信息预测模型。
3.如权利要求1所述的配电柜,其特征在于,所述处理器在将连接有电流监测单元的母线的温度和总电流输入到所述负荷信息预测模型中,以获取对应母线的电流之前,先判断对应母线的温度是变化温度还是平稳温度;
当判断所述对应母线的温度是平稳温度,则处理器再将该对应母线的温度和总电流输入到所述负荷信息预测模型中,以获取对应母线的电流;
当判断所述对应母线的温度是变化温度,则处理器先根据该变化温度,预测之后的平稳温度,再将所预测的该对应母线的平稳温度和总电流输入到所述负荷信息预测模型中,以获取对应母线的电流;其中所述处理器将变化温度,输入到预先建立的温度预测模型中,以预测之后的平稳温度;
其中所述温度预测模型通过以下方式建立:
获取第二训练集,所述第二训练集中的数据是母线的变化温度,数据的标签为该变化温度平稳后的平稳温度;
利用所述第二训练集,通过机器学习,训练得到所述温度预测模型。
4.如权利要求1至3中任一项所述的配电柜,其特征在于,所述处理器将未连接有电流监测单元的母线的温度和总电流,输入到负荷信息预测模型中,以获取对应母线的电流的过程中,也将模型被确定为所述负荷信息预测模型的母线的温度和总电流输入到所述负荷信息预测模型中,并计算模型被确定为所述负荷信息预测模型的母线,其由负荷信息预测模型获取的电流和由电流监测单元检测的电流的误差,当误差超过误差阈值时,则利用其模型被确定为所述负荷信息预测模型的母线最新一段时间的温度、总电流和电流重新训练以更新所述负荷信息预测模型。
5.一种线材的监测方法,线材具为多根且为同类线材,其中部分线材连接有电流监测单元,其特征在于,所述监测方法包括:
获取线材的温度;
获取所述多根线材的总电流;
将未连接有电流监测单元的线材的温度和总电流,输入到负荷信息预测模型中,以获取对应线材的电流;其中所述负荷信息预测模型基于连接有电流监测单元的线材的温度、电流和总电流而建立;
根据所获取的对应线材的电流,判断是否发出预警信号;
所述负荷信息预测模型通过以下方式建立:
对于每根连接有电流监测单元的线材,获取其第一训练集并利用 所述第一训练集,通过机器学习,训练得到各连接有电流监测单元的线材的模型,所述第一训练集中的数据为该线材的在多个时间段的温度和总电流,数据的标签为该线材对应时间的电流;
从连接有电流监测单元的线材的模型中,确定一个模型作为所述负荷信息预测模型。
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