本发明涉及电力设备状态监测，特别是一种真空断路器触头烧蚀评估方法。
背景技术：
1、在电力系统中，真空断路器作为至关重要的开关设备，可靠性和安全性直接关系到电网的稳定运行，近年来，随着电力需求的快速增长和输配电网络的不断升级，对真空断路器的性能要求日益提高，尤其是触头的烧蚀状态评估，成为保障设备长期稳定运行的关键技术之一，尽管现有的触头烧蚀评估技术已取得一定进展，但仍存在诸多不足，限制了触头烧蚀评估技术在实际应用中的效能。
2、传统方法主要依赖于人工定期检查和触头更换，这种方法不仅耗时费力，且难以做到实时监测，往往只能在触头烧蚀达到一定程度后才能发现，从而错过最佳维护时机，因此，准确评估触头烧蚀程度，及时采取维护措施，对于提升电力系统的整体效能和安全性至关重要。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明提供了一种真空断路器触头烧蚀评估方法解决传统方法主要依赖于人工定期检查和触头更换，这种方法不仅耗时费力，且难以做到实时监测，往往只能在触头烧蚀达到一定程度后才能发现，从而错过最佳维护时机问题。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
4、第一方面，本发明实施例提供了一种真空断路器触头烧蚀评估方法，其包括，通过物联网传感器收集数据得到原始数据，对原始数据进行处理得到基础数据；
5、对基础数据进行特征提取，得到复合特征向量；
6、建立烧蚀评估模型，将复合特征向量输入烧蚀评估模型进行训练，得到烧蚀程度预测值；
7、采用寿命损耗模型，将烧蚀程度预测值输入寿命损耗模型得到触头剩余使用寿命；
8、基于触头剩余使用寿命，生成维护策略。
9、作为本发明真空断路器触头烧蚀评估方法的一种优选方案，其中：所述物联网传感器包括高灵敏度的温度传感器热电偶、电弧光谱分析传感器和振动传感器；
10、所述原始数据包括绝缘电阻数据、直流电阻、触头磨损量与电磨损值、灭弧室真空度、温升与热像数据。
11、作为本发明真空断路器触头烧蚀评估方法的一种优选方案，其中：所述原始数据进行处理得到基础数据，包括，
12、使用tukeynes得分法去除异常值，表达式为：
13、
14、其中，ti表示第i个数据点的tukeynes得分，xi表示原始数据集中的第i个数据点的值，median(x)表示数据集x的中位数，mad(x)表示数据集x的中位数平均偏差。
15、作为本发明真空断路器触头烧蚀评估方法的一种优选方案，其中：使用双指数移动平均算法平滑噪声，表达式为：
16、st＝α1·xt+(1-α1)·st-1+α2·xt-1+(1-α2)·st-2
17、其中，st表示经过平滑处理后的第t时刻的数据点，xt表示第t时刻的原始数据点，st-1表示前一时刻经过平滑处理的数据点，xt-1表示前一时刻的原始数据点，α1和α2表示两个平滑参数。
18、作为本发明真空断路器触头烧蚀评估方法的一种优选方案，其中：对基础数据进行特征提取，得到复合特征向量，具体如下:
19、衡量数据随时间推移动态演化趋势，表达式为：
20、
21、其中，ftrend表示计算得出的趋势值，st表示当前时间点的数据值，s0表示起始点数据值，t表示时间跨度；
22、定义一个中心化能量指标ecentral(ω)，它强调在中心频率周围的能量分布，以捕捉主要波动周期，表达式为：
23、
24、其中，ecentral(ω)表示中心化能量指标，表示在频率ω处的能量，ωpeak表示信号能量分布的峰值所在频率，σ表示控制高斯函数宽度的参数。
25、结合趋势值和中心化能量指标，得到复合特征向量，表达式为：
26、
27、ftrend,t表示关于时间t的趋势因子，∑ωecentral(ω)表示在所有频率上的能量总和，表示信号在所有频率上的总能量，α表示权重参数。
28、作为本发明真空断路器触头烧蚀评估方法的一种优选方案，其中：将复合特征向量输入烧蚀评估模型进行训练，得到烧蚀程度预测值，表达式为：
29、
30、其中，y表示烧蚀程度的预测值，β0表示模型的截距项，β1表示当前时间点t的复合特征向量对烧蚀程度的直接影响，β2表示复合特征向量与烧蚀程度之间存在的非线性关系，β3表示历史波动性对当前烧蚀状态的延续影响，cvqt-1表示前一时间点的复合特征向量，x表示一个独立变量，β4表示cvqt×x相关的系数，2πt/tseasonal表示表示时间t在季节周期tseasonal上的正弦位置，ε表示模型预测值与实际观测值之间的随机误差。
31、作为本发明真空断路器触头烧蚀评估方法的一种优选方案，其中：采用寿命损耗模型，将烧蚀程度预测值输入寿命损耗模型得到触头剩余使用寿命，表达式为：
32、lremaining＝k·y-γ
33、lremaining表示触头的剩余使用寿命，k表示比例常数，γ表示衰减指数。
34、作为本发明真空断路器触头烧蚀评估方法的一种优选方案，其中：根据预测触头烧蚀剩余使用寿命，生成维护策略，具体如下：
35、当80％≤lremaining≤100％时，触发低级警告，进行常规检查和性能评估；
36、当60％≤lremaining＜80％时，触发中级警告，制定初步维护计划，安排维护人员待命；
37、当lremaining＜60％时，触发紧急维护程序，执行维护操作，根据反馈循环调整模型参数，进行持续优化。
38、第二方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，其中：计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面的真空断路器触头烧蚀评估方法的任一步骤。
39、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面的真空断路器触头烧蚀评估方法的任一步骤。
40、本发明有益效果为：本发明全面实时监控真空断路器触头状态，收集绝缘电阻、直流电阻、磨损量、真空度、温升及机械特性等数据，提供精准信息源。通过高级数据分析方法，如tukeynes得分法去除异常值和双指数移动平均算法平滑数据，提升了数据质量，确保特征提取准确性。动态趋势分析与中心化能量指标有效提高了烧蚀模式识别能力，为评估烧蚀程度提供坚实基础。建立的烧蚀评估模型能精准预测烧蚀进展，反映实时状态，增强模型动态准确度，并将预测转化为触头剩余寿命，实现状态监测到寿命预测的转化。这不仅为预防性维护规划提供了确切时间框架，还提升了设备可用性，降低了维护成本。
1.一种真空断路器触头烧蚀评估方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1的真空断路器触头烧蚀评估方法，其特征在于：所述物联网传感器包括高灵敏度的温度传感器热电偶、电弧光谱分析传感器和振动传感器；
3.如权利要求1或2的真空断路器触头烧蚀评估方法，其特征在于：所述原始数据进行处理得到基础数据，包括，
4.如权利要求3的真空断路器触头烧蚀评估方法，其特征在于：使用双指数移动平均算法平滑噪声，表达式为：
5.如权利要求4的真空断路器触头烧蚀评估方法，其特征在于：对基础数据进行特征提取，得到复合特征向量，具体如下:
6.如权利要求5的真空断路器触头烧蚀评估方法，其特征在于：将复合特征向量输入烧蚀评估模型进行训练，得到烧蚀程度预测值，表达式为：
7.如权利要求6的真空断路器触头烧蚀评估方法，其特征在于：采用寿命损耗模型，将烧蚀程度预测值输入寿命损耗模型得到触头剩余使用寿命，表达式为：
8.如权利要求7的真空断路器触头烧蚀评估方法，其特征在于：根据预测触头烧蚀剩余使用寿命，生成维护策略，具体如下：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，其特征在于：处理器执行计算机程序时实现权利要求1～7任一的真空断路器触头烧蚀评估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一的真空断路器触头烧蚀评估方法的步骤。
