发明公开
- 专利标题： 一种基于机器学习的复合绝缘子芯棒性能预测方法
-
申请号： CN202111155684.9申请日： 2021-09-29
-
公开(公告)号： CN113919212A公开(公告)日： 2022-01-11
- 发明人: 贾然 , 沈浩 , 刘辉 , 沈庆河 , 周超 , 张洋 , 刘嵘 , 刘传斌 , 邓禹 , 周军 , 方泳皓 , 廖敏夫 , 段雄英 , 符一凡 , 辜超 , 姚金霞 , 朱文兵 , 段玉兵 , 张皓 , 马国庆 , 李鹏飞 , 王建 , 刘萌 , 李杰 , 曹志伟 , 杨祎 , 师伟 , 顾朝亮 , 林颖 , 李程启 , 朱孟兆 , 孙景文 , 王江伟 , 王学磊
- 申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 山东省济南市市中区望岳路2000号;
- 专利权人： 国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 山东省济南市市中区望岳路2000号;
- 代理机构： 济南泉城专利商标事务所
- 代理商 李桂存
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G01D21/02 ; G06F119/02
摘要：
一种基于机器学习的复合绝缘子芯棒性能预测方法，利用机器学习算法预测采用同类型材料与工艺制造的复合绝缘子芯棒的性能，以解决改变材料配比和生产工艺时测试的成本高、周期长的问题。当改变复合绝缘子芯棒规格、生产工艺和使用材料中单个或者多个变量时，可以免去实际生产与检测，快速预测得到改变后的芯棒性能参数。通过预测的方法，能够大幅减少实际生产与检测所需要的时间成本与经济成本。