[發明專利]一種SF6 在審
| 申請號： | 202011102005.7 | 申請日： | 2020-10-15 |
| 公開（公告）號： | CN112525438A | 公開（公告）日： | 2021-03-19 |
| 發明（設計）人： | 周煥;茅俊;董仲星;陳時飛;李楠;梁波;郭雄白;方俊;施煒鑫;徐云鹍;王儉 | 申請（專利權）人： | 國網浙江省電力有限公司杭州供電公司 |
| 主分類號： | G01M3/26 | 分類號： | G01M3/26 |
| 代理公司： | 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 魏亮 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 sf base sub | ||
1.一種SF6密度繼電器的漏氣監測方法，其特征在于，包括：
確定SF6密度繼電器壓力數值的影響因素；
獲取SF6密度繼電器歷史壓力數據及對應同一時間影響因素的信息，組成數據集；
基于數據集進行訓練得到預測分析模型；
獲取SF6密度繼電器表盤的圖像，對圖像中的表盤進行定位和校正從而獲取SF6密度繼電器的壓力數據，再獲取對應同一時間影響因素的信息；
將SF6密度繼電器的壓力數據及對應同一時間影響因素的信息輸入預測分析模型來對SF6密度繼電器是否會漏氣進行預測。
2.根據權利要求1所述的一種SF6密度繼電器的漏氣監測方法，其特征在于，所述SF6密度繼電器壓力數值的影響因素包括溫度、風速和天氣。
3.根據權利要求1所述的一種SF6密度繼電器的漏氣監測方法，其特征在于，所述基于數據集進行訓練得到預測分析模型包括：
將數據集分為訓練集與驗證集；
對訓練集基于深度學習算法進行訓練，得到預測分析模型；
對驗證集通過訓練完成的預測分析模型進行預測驗證。
4.根據權利要求1所述的一種SF6密度繼電器的漏氣監測方法，其特征在于，所述對圖像中的表盤進行定位包括：
獲取多個SF6密度繼電器表盤的圖像；
對多個SF6密度繼電器表盤的圖像進行訓練，得到表盤定位模型；
將SF6密度繼電器表盤的圖像輸入表盤定位模型以對圖像中的表盤進行定位。
5.根據權利要求1所述的一種SF6密度繼電器的漏氣監測方法，其特征在于，所述獲取SF6密度繼電器的壓力數據包括：
提取表盤中感興趣的關鍵點；
通過關鍵點間存在的固有關系，得到表盤指針當前的準確角度；
通過表盤刻度的映射關系，換算得到當前SF6密度繼電器指示的壓力數值。
6.一種SF6密度繼電器的漏氣監測系統，其特征在于，包括：
第一數據獲取模塊，用于獲取SF6密度繼電器歷史壓力數據及對應同一時間影響因素的信息，組成數據集；
模型訓練模塊，用于基于數據集進行訓練得到預測分析模型；
第二數據獲取模塊，用于獲取SF6密度繼電器表盤的圖像，對圖像中的表盤進行定位和校正從而獲取SF6密度繼電器的壓力數據，再獲取對應同一時間影響因素的信息；
漏氣判斷模塊，用于將SF6密度繼電器的壓力數據及對應同一時間影響因素的信息輸入預測分析模型來對SF6密度繼電器是否會漏氣進行預測。
7.根據權利要求6所述的一種SF6密度繼電器的漏氣監測系統，其特征在于，所述SF6密度繼電器壓力數值的影響因素包括溫度、風速和天氣。
8.根據權利要求6所述的一種SF6密度繼電器的漏氣監測系統，其特征在于，所述第一模型訓練模塊具體用于：
將數據集分為訓練集與驗證集；
對訓練集基于深度學習算法進行訓練，得到預測分析模型；
對驗證集通過訓練完成的預測分析模型進行預測驗證。
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