一种基于时间序列法的电容器电容值及其变化趋势预测方法

摘要

本发明涉及电能质量分析技术领域，特别涉及一种基于时间序列法的电容器电容值及其变化趋势预测方法。针对现有技术缺乏对电容器电容值及其变化趋势的有效预测，本发明提供了一种基于时间序列法的电容器电容值及其变化趋势预测方法。本发明通过采集样本数据、建立电容值变化趋势预测模型、建立电容值预测模型并预测电容值实现对电容器电容值及其变化趋势的有效、准确预测。本发明的算法设计考虑较为周全，实施成本较低，预测效果可靠，与电力行业现有的各类电容器均具有良好的适配性，应用前景广阔。

主权项

一种基于时间序列法的电容器电容值及其变化趋势预测方法，其特征在于其包括以下步骤：(a)采集样本数据从电容器开始投入运行时刻开始到进行预测的时刻为止，依次将电容器的累积运行时间按照等时间间隔H进行划分，将每一时间间隔H内电容器的平均电容值作为一个样本C_i，其中i＝1,2,…,N，为N为样本容量；将每一样本C_i赋予一个样本时刻T(i)，T(i)＝i，i＝1,2,…,N；(b)建立电容值变化趋势预测模型(b‑1)计算电容值变化趋势ΔC_N按照公式1计算T(i)时刻的电容值变化趋势ΔC_i：ΔC_i＝C_i+1‑C_i   (1)公式1中，ΔC_i为T(i)时刻的电容值变化趋势，C_i为T(i)时刻的电容值，C_i+1为T(i+1)时刻的电容值，i＝1,2,…,N；利用公式1和步骤(a)采集到的样本数据依次计算T(1),T(2),…,T(N‑1)时刻的电容值变化趋势ΔC₁,ΔC₂,…,ΔC_N‑1；T(N)时刻的电容值变化趋势ΔC_N与前k个时刻的电容值变化趋势有关，见公式2：${\mathrm{\Delta C}}_N=\underset{p=1}{\overset{k}{\Sigma }}{\omega }_p{\mathrm{\Delta C}}_{N-p}---\left(2\right)$公式2中，ΔC_N为T(N)时刻的电容值变化趋势，ΔC_N‑p为T(N‑p)时刻的电容值变化趋势，ω_p为T(N‑p)时刻的电容值变化趋势ΔC_N‑p对T(N)时刻的电容值变化趋势ΔC_N的影响权值；(b‑2)计算权值ω_p按照公式3计算权值ω_p：ω_p＝r_p·s_N‑p(ΔC_N‑p)   (3)公式3中，r_p为时间先后顺序对权值ω_p的影响因素并且s_N‑p(ΔC_N‑p)为T(N‑p)时刻电容值变化速度对权值ω_p的影响因素，s_N‑p(ΔC_N‑p)的计算按照公式4：$s_j\left({\mathrm{\Delta C}}_j\right)=\left\{\begin{array}{c}2{\left(\frac{{\mathrm{\Delta C}}_j-a}{b-a}\right)}^2,{\mathrm{\Delta C}}_j\le 0\\ 1-2{\left(\frac{{\mathrm{\Delta C}}_j-b}{b-a}\right)}^2,{\mathrm{\Delta C}}_j\ge 0\end{array}\right.---\left(4\right)$公式4中，s_j(ΔC_j)为T(j)时刻电容值变化速度对权值的影响因素，$a=\underset{j}{min}\left\{{\mathrm{\Delta C}}_j\right\},b=\underset{j}{\max }\left\{{\mathrm{\Delta C}}_j\right\},j=1,2,...,N-1;$(b‑3)建立电容值变化趋势预测模型将公式3～4代入公式2得到电容值变化趋势预测模型，见公式5：${\mathrm{\Delta C}}_N=\underset{p=1}{\overset{k}{\Sigma }}{r}_p·s_{N-p}\left({\mathrm{\Delta C}}_{N-p}\right)·{\mathrm{\Delta C}}_{N-p}---\left(5\right)$(c)建立电容值预测模型并预测电容值C_N+1根据公式1建立电容值预测模型，见公式6：C_N+1＝C_N+ΔC_N   (6)公式6中，C_N+1为T(N+1)时刻的电容值，C_N为T(N)时刻的电容值，ΔC_N为T(N)时刻的电容值变化趋势；电容值C_N由步骤(a)采集得到；电容值变化趋势ΔC_N由步骤(b)计算得到；将电容值C_N和电容值变化趋势ΔC_N代入公式6计算得到预测电容值C_N+1。