【技术实现步骤摘要】
本申请涉及磁滞特性分析，具体而言，涉及一种变压器的磁滞的确定方法、装置、计算机程序产品和变压器磁滞检测系统。
技术介绍
1、电磁元件受复杂运行条件的影响，因此表现出不同的运行特性。除了励磁波形的不同形状外，其他工作条件，如不同的频率、温度、直流偏置水平等都会导致b-h回路的不同形状。因此，研究材料在不同条件下的滞后和损耗特性对于电气设备的高效运行至关重要。
2、目前常使用bp神经网络来研究磁滞现象，但是最终得到的结果的精度较差。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种变压器的磁滞的确定方法、装置、计算机程序产品和变压器磁滞检测系统，以至少解决现有技术中使用bp神经网络来研究磁滞现象，得到的结果的精度较差的问题。
2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种变压器的磁滞的确定方法，包括：获取变压器的相关参数，其中，所述相关参数包括磁感应强度、磁场强度、温度、工作频率和直流偏磁中的一个或者多个；构建磁滞分析模型，其中，所述磁滞分析模型是使用多组训练数据来通过卷积算法和纵横交叉算法训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的历史相关参数、所述历史相关参数对应的历史磁滞分析结果；将所述相关参数输入至所述磁滞分析模型，得到所述相关参数对应的磁滞分析结果。
3、可选地，获取变压器的相关参数，包括：获取初始相关参数，其中，所述初始相关参数为初始时刻获取到的所述变压器的参数；对所述初始相关参数进行预处理，得到所述相关参
4、可选地，在构建磁滞分析模型之前，所述方法还包括：构建卷积层，其中，所述卷积层用于对输入的数据进行卷积运算；构建池化层，其中，所述池化层用于对所述卷积层输出的数据进行剔除冗余信息处理，并进行池化操作；构建融合层，其中，所述融合层用于对所述池化层输出的数据进行特征融合；构建输出层，其中，所述输出层用于输出初步的分析结果，并采用反向传播算法对数据的权值和偏重进行更新。
5、可选地，在构建磁滞分析模型之前，所述方法还包括：第一步骤，对种群进行横向交叉和纵向交叉，其中，横向交叉表示种群的不同粒子在相同维度之间的算数交叉，纵向交叉表示种群的同一个粒子在不同维度之间的算数交叉；第二步骤，采用贪婪算法选取出交叉后的最优粒子；第三步骤，对纵横交叉的概率进行衰减，并进行迭代，直到达到预设迭代次数停止迭代；第四步骤，在满足预设条件的情况下，输出初步分析结果，在不满足所述预设条件的情况下，重新执行所述第一步骤、所述第二步骤和所述第三步骤，其中，所述预设条件至少包括迭代次数大于所述预设迭代次数。
6、可选地，所述第一步骤，包括：对种群中的粒子进行随机配对，采用横向交叉公式，对配对后的任意两个粒子进行横向交叉，其中，所述横向交叉公式为：
7、
8、表示横向交叉后的一个粒子，r1表示第一范围内的随机数，表示横向交叉前的一个粒子，表示横向交叉后的另一个粒子，c1表示第二范围内的随机数，所述第一范围小于所述第二范围，表示横向交叉后的另一个粒子，r2表示所述第一范围内的随机数，c2表示所述第二范围内的随机数；对种群中的一个粒子的任意两个维度进行更新，采用纵向交叉公式，对粒子进行纵向交叉，其中，所述纵向交叉公式为：
9、
10、表示纵向交叉后的子代粒子，r表示所述第一范围内的随机数，smij1表示一个维度的父代粒子，smij2表示另一个维度的父代粒子。
11、可选地，所述第二步骤，包括：采用适应度函数，计算粒子在所在位置的适应度；比较多个所述适应度之间的大小关系；采用贪婪算法提取所述适应度最高的粒子，得到最优粒子。
12、可选地，所述第三步骤，包括：获取初始纵向交叉概率和初始横向交叉概率；采用横向衰减公式，对所述初始横向交叉概率进行衰减，并进行迭代，直到达到所述预设迭代次数停止迭代，所述横向衰减公式为：
13、
14、pct表示第t次迭代时的横向交叉概率，pcmin最小横向交叉概率，pc0表示所述初始横向交叉概率，t表示所述预设迭代次数；采用纵向衰减公式，对所述初始纵向交叉概率进行衰减，并进行迭代，直到达到所述预设迭代次数停止迭代，所述纵向衰减公式为：
15、
16、hct表示第t次迭代时的纵向交叉概率，hcmin表示最小纵向交叉概率，hc0表示所述初始纵向交叉概率。
17、根据本申请的另一方面，提供了一种变压器的磁滞的确定装置，包括：获取单元，用于获取变压器的相关参数，其中，所述相关参数包括磁感应强度、磁场强度、温度、工作频率和直流偏磁中的一个或者多个；第一构建单元，用于构建磁滞分析模型，其中，所述磁滞分析模型是使用多组训练数据来通过卷积算法和纵横交叉算法训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的历史相关参数、所述历史相关参数对应的历史磁滞分析结果；第一处理单元，用于将所述相关参数输入至所述磁滞分析模型，得到所述相关参数对应的磁滞分析结果。
18、根据本申请的再一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任意一种所述变压器的磁滞的确定方法的步骤。
19、根据本申请的又一方面，提供了一种变压器磁滞检测系统，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的变压器的磁滞的确定方法。
20、应用本申请的技术方案，获取到了变压器的多个相关参数，多因素结合的方式可以弥补现有的磁滞分析模型的无法拟合磁滞特性的缺点，并且采用了卷积神经网络的方式来进行特征训练，卷积神经网络相比于bp神经网络具有更强的特征提取能力和数据整合能力，同时采用了纵横交叉算法来进行优化，纵横交叉算法具有较好的寻优效率，因此本方案采用了卷积和纵横交叉结合的方式来构建磁滞分析模型，使得最终得到的结果的精度大大提高。
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1.一种变压器的磁滞的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取变压器的相关参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在构建磁滞分析模型之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在构建磁滞分析模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一步骤，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二步骤，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三步骤，包括：
8.一种变压器的磁滞的确定装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述变压器的磁滞的确定方法的步骤。
10.一种变压器磁滞检测系统，其特征在于，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于
...【技术特征摘要】
1.一种变压器的磁滞的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取变压器的相关参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在构建磁滞分析模型之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在构建磁滞分析模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一步骤，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二步骤，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈子辉，李显荣，吴智影，谭永强，冯普俊，麦荣焕，朱文超，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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