[發明專利]一種輸電設備狀態評估方法

在審

• 申請號: 201610051125.6
• 申請日: 2016-01-27
• 公開（公告）號: CN105719094A
• 公開（公告）日: 2016-06-29
• 發明（設計）人: 劉冰
• 申請（專利權）人: 劉冰
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種輸電設備狀態評估方法，其特征在于，包括：

S1，篩選出影響輸電設備穩定運行的因素；

S2，將影響輸電設備穩定運行的因素進行量化；

S3，將量化后的因素進行主成分分析，得到累計貢獻率在95%以上的前g個主成分；

S4，將步驟S3中得到的g個主成分作為神經網絡的輸入層，建立神經網絡模型；

S5，獲取當前影響輸電設備穩定運行的因素的量化值，計算前g個主成分的值，并將計算后的前g個主成分的值通過建立的神經網絡模型進行運算，判斷當前輸電設備的運行狀態。

2.根據權利要求1所述的輸電設備狀態評估方法，其特征在于，所述步驟S2，將影響輸電設備穩定運行的因素進行量化，具體為：

S21，選擇前m個預設周期內的n個因素的量化值X_n，即X_n=｛x_n1，x_n2，x_n3，……，x_nm｝；

S22，將X_n量化成矩陣X={X₁，X₂，X₃，……，X_n}。

3.根據權利要求1或2所述的輸電設備狀態評估方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：

S31，計算矩陣X的相關性系數矩陣；

S32，計算特征值與特征向量，首先解特征方程|λI-R|=0（I表示單位向量，R表示相關系數矩陣）求出特征值λ_i（i=1,2，…,n），并使其按大小順序排列，即λ_i≥λ₂…≥λ_n≥0；然后分別求出對應于特征值λ_i的特征向量u_i（i=1,2，…,n）；

S33，計算主成分;

S34，選擇主成分，計算特征值λ_i（i=1,2，…,n）的信息貢獻率和累計貢獻率，選擇累計貢獻率在95%以上的前g個主成分y₁，y₂，……，y_g。

4.根據權利要求3所述的輸電設備狀態評估方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括：

以所述步驟S34中得到的主成分的數量g作為神經網絡模型的輸入層的節點數，設定神經網絡模型的輸出層的節點為輸電設備的運行狀態；

設置神經網絡模型的隱含層的初始節點數，并采用試湊法求解出誤差最小時對應的隱含層的節點數，并訓練神經網絡，得到誤差最小的神經網絡模型。

5.根據權利要求2所述的輸電設備狀態評估方法，其特征在于，所述預設周期為1年，所述m的取值范圍為m≥3。

6.根據權利要求1所述的輸電設備狀態評估方法，其特征在于，所述影響輸電設備穩定運行的因素包括基礎、桿塔、導線、絕緣子、金具、接地裝置、附屬設施、通道環境。