本发明专利技术公开了一种隔离开关触头寿命预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流进行预处理，得到目标隔离开关触头的训练样本；对隔离开关触头的训练样本进行时序分析，得到隔离开关触头寿命预测模型；获取目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；根据目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流生成时间序列，并输入至隔离开关触头寿命预测模型，得到寿命预测结果。从而可以通过训练寿命，输入当前隔离开关当前工作数据，得到目标预测寿命。得到目标预测寿命。得到目标预测寿命。
【技术实现步骤摘要】
一种隔离开关触头寿命预测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术属于隔离开关使用寿命预测
，尤其涉及一种隔离开关触头寿命预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]隔离开关触头突然出现故障，不仅对城市的供电造成影响，更有可能引起爆炸等造成人员伤亡。因此，如何精确及时预测出隔离开关触头寿命成为当前亟待解决的技术问题，目前传统的方式主要采用专家评定，专家通过自己的感官或仪器去获取信息，然后通过自己的主观意识和经验判断隔离开关触头剩余寿命，但是专家评定方法很容易受到受专家个人经验和身体状况等主观因素的影响，使得造成预测不准确问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的在于：提供一种隔离开关触头寿命预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中难以精确及时预测出隔离开关触头寿命，导致隔离开关触头突然出现故障造成损失的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一隔离开关触头寿命预测方法，所述变隔离开关触头寿命预测方法包括以下步骤：
[0005]获取历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；
[0006]对所述历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流进行预处理，得到目标隔离开关触头的训练样本；
[0007]对所述隔离开关触头的训练样本进行时序分析，得到隔离开关触头寿命预测模型；
[0008]获取目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；
[0009]根据所述目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流生成时间序列，并输入至所述隔离开关触头寿命预测模型，得到寿命预测结果。
[0010]可选地，所述对所述隔离开关触头的训练样本进行时序分析，得到隔离开关触头寿命预测模型，包括：
[0011]构建预测循环网络模型和判别循环网络模型；
[0012]根据所述训练样本通过元学习，分别对所述预测循环网络模型和判别循环网络模型进行训练，得到优化后的预测循环网络模型和判别循环网络模型；
[0013]将所述优化后的预测循环网络模型和判别循环网络模型相结合，得到隔离开关触头寿命预测模型。
[0014]可选地，所述根据所述训练样本通过元学习，分别对所述预测循环网络模型和判别循环网络模型进行训练，得到优化后的预测循环网络模型和判别循环网络模型，包括：
[0015]将所述训练样本输入至所述预测循环网络模型和判别循环网络模型，以使所述预测循环网络模型和判别循环网络模型学习不同的隔离开关触头由正常状态变为故障状态
时训练样本数据呈现的时序特征和规律；
[0016]根据所述不同的隔离开关触头由正常状态变为故障状态时训练样本数据呈现的时序特征和规律，分别调整所述预测循环网络模型和判别循环网络模型对应参数；
[0017]重复执行上述操作，直到所述预测循环网络模型和判别循环网络模型对应参数满足预设精度要求，得到优化后的预测循环网络模型和判别循环网络模型。
[0018]可选地，所述根据所述目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流，生成时间序列，并输入至所述隔离开关触头寿命预测模型，得到寿命预测结果，包括：
[0019]将所述时间序列输入至所述判别循环网络模型；
[0020]若所述判别循环网络模型判定结果为故障状态，则判定当前为故障状态，并记录当前时间；
[0021]将所述时间序列输入至所述循环网络模型，以使所述循环网络模型输出将发生故障的时间；
[0022]将所述发生故障的时间减去当前时间，得到目标隔离开关触头的剩余寿命。
[0023]可选地，对所述历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流进行预处理，得到目标隔离开关触头的训练样本，包括：
[0024]统计预测周期开始之前若干月的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；
[0025]对所述前若干月的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流的历史数据的缺失值进行填充；
[0026]识别并剔除所述历史测量的隔离开关触头环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流中的异常值，并对所述历史测量的隔离开关触头环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流进行平滑去噪；
[0027]判断处理后的历史测量的隔离开关触头环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流，是否满足周期性；
[0028]若不满足周期性，则重复执行上述操作，直至处理后的历史测量的隔离开关触头环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流满足周期性。
[0029]可选地，所述对所述前若干月的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流的历史数据的缺失值进行填充之前，还包括：
[0030]将所述前若干月的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流分解为适应所述隔离开关触头寿命预测模型的长期趋势数据以及季节趋势数据；
[0031]对所述长期趋势数据以及季节趋势数据分别进行平稳性检验和白噪音检验；
[0032]在所述平稳性检验和白噪音检验通过时，执行对所述历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流的缺失值进行填充的步骤。
[0033]可选地，所述将根据所述目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流生成时间序列，并输入至所述隔离开关触头寿命预测模型，得到寿命预测结果之后，还包括：
[0034]根据预测时间周期，持续获取历史测量的目标隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；
[0035]将获取到的目标隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流输入所述测试样本，得到新的测试样本；
[0036]根据所述新的测试样本，对所述隔离开关触头寿命预测模型进行校正。
[0037]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种隔离开关触头寿命预测装置，所述隔离开关触头寿命预测装置包括：
[0038]获取模块，用于获取历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；
[0039]处理模块，用于对所述历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流进行预处理，得到目标隔离开关触头的训练样本；
[0040]建模模块，用于对所述隔离开关触头的训练样本进行时序分析，得到隔离开关触头寿命预测模型；
[0041]所述获取模块，还用于获取目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；
[0042]预测模块，用于根据所述目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流生成时间序列，并输入至所述隔离开关触头寿命预测模型，得到寿命预测结果。
[0043]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种隔离开关触头寿命预测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种隔离开关触头寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；对历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流进行预处理，得到目标隔离开关触头的训练样本；对隔离开关触头的训练样本进行时序分析，得到隔离开关触头寿命预测模型；获取目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；根据目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流生成时间序列，并输入至所述隔离开关触头寿命预测模型，得到寿命预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对隔离开关触头的训练样本进行时序分析，得到隔离开关触头寿命预测模型，包括：构建预测循环网络模型和判别循环网络模型；根据训练样本通过元学习，分别对预测循环网络模型和判别循环网络模型进行训练，得到优化后的预测循环网络模型和判别循环网络模型；将优化后的预测循环网络模型和判别循环网络模型相结合，得到隔离开关触头寿命预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据训练样本通过元学习，分别对预测循环网络模型和判别循环网络模型进行训练，得到优化后的预测循环网络模型和判别循环网络模型，包括：将训练样本输入至预测循环网络模型和判别循环网络模型，以使预测循环网络模型和判别循环网络模型学习不同的隔离开关触头由正常状态变为故障状态时训练样本数据呈现的时序特征和规律；根据不同的隔离开关触头由正常状态变为故障状态时训练样本数据呈现的时序特征和规律，分别调整预测循环网络模型和判别循环网络模型对应参数；重复执行上述操作，直到预测循环网络模型和判别循环网络模型对应参数满足预设精度要求，得到优化后的预测循环网络模型和判别循环网络模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据目标隔离开关触头的当前环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流，生成时间序列，并输入至隔离开关触头寿命预测模型，得到寿命预测结果，包括：将时间序列输入至判别循环网络模型；若判别循环网络模型判定结果为故障状态，则判定当前为故障状态，并记录当前时间；将时间序列输入至所述循环网络模型，以使循环网络模型输出将发生故障的时间；将发生故障的时间减去当前时间，得到目标隔离开关触头的剩余寿命。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对历史测量的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流进行预处理，得到目标隔离开关触头的训练样本，包括：统计预测周期开始之前若干月的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流；对前若干月的隔离开关触头的环境湿度、环境温度、工作电压以及工作电流的历史数据的缺失值进行填充；
识别并剔除历史测量的隔离开关触头环境湿度、环境温度、工作电压以及工...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洵，龙玉江，王杰峰，舒彧，田月炜，袁捷，许逵，肖宁，肖乾，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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