一种高压开关设备的机械寿命预测方法、系统及电子设备与流程

技术特征：
1.一种高压开关设备的机械寿命预测方法，其特征在于，包括：获得待测的高压开关设备的机械特性数据中的预设数量的寿命特征数据；将所述寿命特征数据输入至预先训练完成的寿命预测模型，所述寿命预测模型为基于高压开关设备全寿命运行周期中的寿命特征数据及剩余寿命数据构成的样本数据集通过梯度提升决策树算法进行训练得到的；其中，所述高压开关设备全寿命运行周期中的寿命特征数据为基于综合评价系数从所述高压开关设备的多个特征数据中选择的预设数量的寿命特征数据；获得所述寿命预测模型的输出，将所述寿命预测模型的输出确定为所述待测的高压开关设备的预测剩余寿命。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对样本数据集进行模型训练，得到寿命预测模型，所述样本数据集包括：高压开关设备的寿命特征数据及剩余寿命数据；其中，所述对样本数据集进行模型训练，得到寿命预测模型，包括：获得历史动作数据中的高压开关设备的机械特性数据中的预设数量的寿命特征数据及剩余寿命数据；从所述样本数据集中选择训练数据集，根据所述预设数量的寿命特征数据及所述预设数量的寿命特征数据分别对应的寿命值训练回归树模型；从所述样本数据集中选择验证数据集对所述回归树模型进行验证，获得验证结果，若所述验证结果表明所述回归树模型通过验证，将所述回归树模型确定为寿命预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：若所述验证结果表明所述回归树模型未通过验证，则调整所述回归树模型的参数，对所述回归树模型重新训练，直至满足模型验证条件。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得历史动作数据中的高压开关设备的机械特性数据中的预设数量的寿命特征数据，包括：获得历史动作数据中的高压开关设备的机械特性数据；从所述机械特性数据中选取基准点，提取相应的寿命特征数据，基于综合评价系数获得预设数量的寿命特征数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于综合评价系数获得预设数量的寿命特征数据，包括：提取所述基准点的特征数据；对所述历史动作数据中的高压开关设备的每个基准点提取相应的特征数据，并进行归一化处理，通过计算获得所述每个特征数据的综合评价系数；基于所述每个特征数据的综合评价系数的比较结果，从所述待测的高压开关设备的特征数据中选择预设数量的综合评价系数最高的寿命特征数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获得每个特征数据的综合评价系数，包括：获得历史动作数据中的高压开关设备全寿命运行周期中的寿命特征数据和对应的剩余寿命数据之间的皮尔逊评价系数；获得历史动作数据中的高压开关设备全寿命运行周期中的寿命特征数据和对应的剩
余寿命数据之间的斯皮尔曼评价系数；获得历史动作数据中的高压开关设备全寿命运行周期中的寿命特征数据和对应的剩余寿命数据之间的肯德尔评价系数；基于所述皮尔逊评价系数、斯皮尔曼评价系数及肯德尔评价系数加权求和，获得每个特征数据的综合评价系数。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述机械特性数据中选取基准点，包括：从所述机械特性数据中的分合闸脱扣器线圈电流曲线和触头行程曲线中选取基准点。8.一种高压开关设备的机械寿命预测系统，其特征在于，包括：第一获得单元，用于获得待测的高压开关设备的机械特性数据中的预设数量的寿命特征数据；输入单元，用于将所述寿命特征数据输入至预先训练完成的寿命预测模型，所述寿命预测模型为基于高压开关设备全寿命运行周期中的高压开关设备的寿命特征数据及剩余寿命数据构成的样本数据集，通过梯度提升决策树算法进行训练得到的；其中，所述高压开关设备全寿命运行周期中的寿命特征数据为基于综合评价系数从所述高压开关设备的多个特征数据中选择的预设数量的寿命特征数据；第二获得单元，用于获得所述寿命预测模型的输出，将所述寿命预测模型的输出确定为所述待测的高压开关设备的预测剩余寿命。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，用于获得待测的高压开关设备的机械特性数据中的预设数量的寿命特征数据；将所述寿命特征数据输入至预先训练完成的寿命预测模型，所述寿命预测模型为基于高压开关设备全寿命运行周期中的高压开关设备的寿命特征数据及剩余寿命数据构成的样本数据集通过梯度提升决策树算法进行训练得到的；其中，所述高压开关设备全寿命圆周期中的寿命特征数据为基于综合评价系数从所述高压开关设备的多个特征数据中选择的预设数量的寿命特征数据；获得所述寿命预测模型的输出，将所述寿命预测模型的输出确定为所述待测的高压开关设备的预测剩余寿命；存储器，用于存储所述处理器执行上述处理过程的程序。10.一种可读存储介质，用于至少存储一组指令集；所述指令集用于被调用并至少执行如权利要求1-7中任一项所述的高压开关设备的机械寿命预测的方法。

技术总结
本申请公开了一种高压开关设备的机械寿命预测方法、系统及电子设备，获得待测的高压开关设备的机械特性数据中的预设数量的寿命特征数据；将寿命特征数据输入至预先训练完成的寿命预测模型，寿命预测模型为基于高压开关设备全寿命运行周期中的寿命特征数据及剩余寿命数据构成的样本数据集通过梯度提升决策树算法进行训练得到的，其中，高压开关设备全寿命运行周期中的寿命特征数据为基于综合评价系数从高压开关设备的多个特征数据中选择的预设数量的寿命特征数据；获得寿命预测模型的输出，将寿命预测模型的输出确定为待测的高压开关设备的预测剩余寿命。压开关设备的预测剩余寿命。压开关设备的预测剩余寿命。


技术研发人员：张咪 张豪俊 张伟 江钰韬 史瑞雪
受保护的技术使用者：中国西电电气股份有限公司
技术研发日：2022.11.08
技术公布日：2023/2/3