(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111580059.9 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 山东大学 地址 250061 山东省济南市历下区经十路 17923号 (72)发明人 苏柏赫　刘洪顺　孙秋芹　李庆民　 夏天　张子越　杨婧婧　吕婷婷　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 代理人 李琳 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/10(2019.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种潜供电弧燃弧时间预测方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种潜供电弧燃弧时间预测 方法及系统， 获取潜供电弧图像， 对潜供电弧图 像进行预处理， 得到潜供电弧基本信息； 利用多 因素方差分析方法， 确定与燃弧时间显著相关的 因素； 利用残差分析方法检验所述显著相关的因 素是否正确， 确定最终影响因素； 利用基于密度 的噪声应用空间聚类算法， 将 燃弧时间的离群值 进行去除， 确定最终影 响因素和处理后的燃弧时 间的关系； 对燃弧时间进行多元拟合回归， 得到 燃弧时间回归模型； 利用燃弧时间回归模型， 基 于采集到的最终影 响因素数据， 进行燃弧时间的 预测。 本发 明不仅能在统计理论的基础上指导单 项重合闸的合闸动作， 尽快恢复电力传输的运 行， 还通过机器学习算法对结果进行更好的修 正， 使得结果更加准确。 权利要求书2页 说明书14页 附图6页 CN 114330854 A 2022.04.12 CN 114330854 A 1.一种潜供电弧燃弧时间预测方法， 其特 征是： 包括以下步骤： 获取潜供电弧图像， 对潜供电弧图像进行 预处理， 得到潜供电弧基本信息； 利用多因素 方差分析 方法， 确定与燃弧时间显著相关的因素； 利用残差分析 方法检验所述显著相关的因素 是否正确， 确定最终影响因素； 利用基于密度的噪声应用空间聚类算法， 将燃弧时间的离群值进行去 除， 确定最终影 响因素和处 理后的燃弧时间的关系； 对燃弧时间进行多元拟合回归， 得到 燃弧时间回归 模型； 利用所述燃弧时间回归 模型， 基于采集到的最终影响因素 数据， 进行燃弧时间的预测。 2.如权利要求1所述的一种潜供电弧燃 弧时间预测方法， 其特征是： 对潜供电弧图像进 行预处理的具体过程包括对潜供电弧图像进行图像二 值化。 3.如权利要求1所述的一种潜供电弧燃 弧时间预测方法， 其特征是： 潜供电弧基本信 息 包括潜供电弧的电弧长度、 面积和直径。 4.如权利要求1所述的一种潜供电弧燃 弧时间预测方法， 其特征是： 依次改变与燃 弧时 间可能相关的因素， 进 行潜供电弧模拟实验， 确定了燃弧时间、 最大恢复电压以及产生最大 恢复电压时的潜供电流； 通过对图像进 行处理和计算， 得到燃弧面积、 最后时刻的燃弧长度 和电弧直径当量， 将上述变量看作为协方差进行分析。 5.如权利要求4所述的一种潜供电弧燃弧时间预测方法， 其特征是： 分析过程包括： 假 设各个因素在不同水平下和协方差取不同值的情况下对燃弧时间的均值造成没有显著差 异， 使自变量效应交 互作用为0； 在各个因素 方差的变动下观察燃弧时间； 比较各因素和协方差总离差平方和各部分所占的比例， 推断各因素的交互作用是否给 燃弧时间有显著影响； 计算各因素的显著性水平， 与 预定阈值比较， 如果大于预定阈值， 则为与燃 弧时间显著 相关的因素。 6.如权利要求1所述的一种潜供电弧燃 弧时间预测方法， 其特征是： 所述最终影响因素 包括电弧长度、 最大恢复电压、 瞬时潜供电流以及瞬时功率。 7.如权利要求1所述的一种潜供电弧燃 弧时间预测方法， 其特征是： 最终影响因素和处 理后的燃弧时间的关系包括最大恢复电压和燃弧时间成反比关系， 最大恢复电压越大， 燃 弧时间会越受抑制， 越不利于潜供电弧燃烧； 电弧长度越长， 相应的潜供电弧燃烧时间越 长。 8.如权利要求1所述的一种潜供电弧燃 弧时间预测方法， 其特征是： 利用高斯过程 回归 模型对燃弧时间回归模型进行修正， 在燃弧时间小于 设定值的时候， 使用幂函数回归模型， 在燃弧时间大于设定值的时候使用线性回归 模型。 9.一种潜供电弧燃弧时间预测系统， 其特 征是： 包括： 图像获取模块， 被配置为获取潜供电弧图像， 对潜供电弧图像进行预处理， 得到潜供电 弧基本信息； 多因素方差分析模块， 被配置为利用多因素方差分析方法， 确定与燃弧时间显著相关 的因素； 验证模块， 被配置为利用残差分析方法检验所述显著相关的因素是否正确， 确定最终权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114330854 A 2影响因素； 数据分析模块， 被配置为利用基于密度的噪声应用空间聚类算法， 将燃弧时间的离群 值进行去除， 确定最终影响因素和处 理后的燃弧时间的关系； 多元拟合回归 模块， 被配置为对燃弧时间进行多元拟合回归， 得到 燃弧时间回归 模型； 预测计算模块， 被配置为利用所述燃弧时间回归模型， 基于采集到的最终影响因素数 据， 进行燃弧时间的预测。 10.一种电子设备， 其特征是： 包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上 运行的计算机指 令， 所述计算机指 令被处理器运行时， 完成权利要求 1‑8中任一项 所述的方 法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114330854 A 3