本发明属于电力控制，具体涉及基于学习气压变化调整开关响应的控制方法及系统。
背景技术：
1、随着工业化和信息化程度的不断提高，电力系统在国民经济中的地位日益凸显。开关设备作为电力系统中的关键组成部分，其性能和稳定性直接关系到电力系统的安全、高效运行，开关量的精确控制对于保障电力系统的稳定运行至关重要。气压作为影响电力系统运行的重要因素之一，其变化对开关设备的性能有着显著影响。例如，在气压骤降的情况下，开关设备可能因机械部件的摩擦增大而导致动作缓慢或失效；而在气压升高的情况下，开关设备可能因散热不良而出现过热现象。
2、传统的开关量控制方法往往基于固定的阈值或时间间隔进行判断，无法根据环境参数的变化进行实时调整，特别是在气压变化频繁的环境中，传统的开关量控制方法可能导致开关设备响应滞后，进而影响电力系统的整体性能，在气压变化与开关量控制之间的关联性和实时性方面仍存在不足。
3、因此，需要基于学习气压变化调整开关响应的控制方法及系统，解决现有技术中存在的无法根据气压的变化规律，提前打开开关量的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于学习气压变化调整开关响应的控制方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于学习气压变化调整开关响应的控制方法，包括：
3、从数据库中调取气压的历史数据，得到气压异常情况下的气压阈值，并基于历史数据建立一个气压预测模型；
4、实时采集气压数据，通过气压传感器获取当前的气压值；
5、将当前气压数据与气压阈值进行比较，判断当前气压数据气压是否处于正常范围；
6、若处于正常范围，则将采集到的气压数据输入预测模型中，得到未来一段时间内的气压预测数据，若处于异常范围，则反馈处理中心提前打开开关量；
7、将气压预测数据与气压阈值进行比较，判断气压预测数据气压是否处于正常范围；
8、若处于正常范围，开关量将按照预设参数进行自动调节；若处于异常范围，则反馈处理中心提前打开开关量。
9、方案中需要说明的是，所述从数据库中调取气压的历史数据，得到气压异常情况下的气压阈值，并基于历史数据建立一个气压预测模型包括：
10、对历史气压数据进行预处理，包括去噪、平滑等操作，以提高数据的准确性和可靠性；
11、分析气压变化规律，对预处理后的气压数据进行深度挖掘，提取出气压的变化趋势和周期性规律；
12、预测未来气压趋势，基于提取出的气压变化规律，建立预测模型对未来一段时间内的气压进行预测。
13、进一步值得说明的是，所述预测未来气压趋势，基于提取出的气压变化规律，建立预测模型对未来一段时间内的气压进行预测包括；
14、通过回归积分滑动平均模型(arima)来预测气压数据，计算方法如下：
15、数据准备与平稳性检验：首先，检查气压数据是否平稳。平稳性意味着数据的统计特性不随时间变化。如果数据不平稳，需要通过差分操作使其平稳。差分阶数d即为使得数据平稳所需的最小差分次数；
16、模型识别与参数估计：根据数据的自相关函数(acf)和偏自相关函数(pacf)的图形，初步确定arima模型的自回归(ar)的阶数p和移动平均(ma)的阶数q；
17、模型诊断与优化：检查模型的残差是否满足白噪声假设；
18、预测：使用拟合好的arima模型根据实时监测到的气压数据对未来一段时间内的气压数据进行预测。
19、更进一步需要说明的是，所述通过回归积分滑动平均模型(arima)来预测气压数据，计算方法如下：
20、数据准备与平稳性检验：首先，检查气压数据是否平稳；平稳性意味着数据的统计特性不随时间变化；如果数据不平稳，需要通过差分操作，使其平稳。差分阶数d即为使得数据平稳所需的最小差分次数；
21、模型识别与参数估计：根据数据的自相关函数(acf)和偏自相关函数(pacf)的图形，初步确定arima模型的自回归(ar)的阶数p和移动平均(ma)的阶数q；
22、模型诊断与优化：检查模型的残差是否满足白噪声假设；
23、预测：使用拟合好的arima模型根据实时监测到的气压数据对未来一段时间内的气压数据进行预测；
24、arima(p,d,q)模型的数学公式可以表示为：
25、
26、其中：yt是经过d阶差分处理后的时间序列；
27、φi是自回归系数，表示时间序列在过去p个时间点的滞后值与当前值之间的线性关系；
28、εt是白噪声随机干扰误差项；
29、θi是移动平均系数，表示误差项在过去q个时间点的滞后值与当前值之间的线性关系；
30、ε0为零均值白噪声序列；μ为均值。
31、作为一种优选的实施方式，本方案还提出基于学习气压变化调整开关响应的控制系统，包括：
32、数据计算模块，所述数据计算模块用于对气压监测数据进行储存和根据历史气压数据建立气压预测模型；
33、气压数据监测模块，所述气压数据监测模块通过气压传感器对实时气压进行监测，对气压进行实时采集；
34、异常判断模块，所述异常判断模块用于将气压数据与气压阈值进行比较，判断该气压数据是否超出气压阈值，判断其异常与否；
35、气压预测模块，所述气压预测模块用于将实时采集的气压数据带入气压预测模型中，得到未来一段时间内的气压预测数据；
36、处理中心模块，所述处理中心模块用于接收到信号对开关量进行提前调整。
37、作为一种优选的实施方式，所述数据计算模块包括：
38、数据存储单元，所述数据存储单元用于存储历史气压数据；
39、预测模型构建单元，所述预测模型构建单元用于对历史气压数据进行预处理，包括去噪、平滑等操作，以提高数据的准确性和可靠性，分析气压变化规律，对预处理后的气压数据进行深度挖掘，提取出气压的变化趋势和周期性规律，预测未来气压趋势，基于提取出的气压变化规律，建立预测模型对未来一段时间内的气压进行预测，构建一个气压预测模型。
40、作为一种优选的实施方式，所述异常判断模块包括：
41、初步识别单元，所述初步识别单元用于判断实时气压数据是否处于气压正常阈值范围内；
42、预测数据识别单元；所述预测数据识别单元用于判断根据预测模型输出的未来一段时间内的气压数据是否处于气压正常阈值范围内。
43、与现有技术相比，本发明提供的基于学习气压变化调整开关响应的控制方法及系统，至少包括如下有益效果：
44、本发明提供了基于学习气压变化调整开关响应的控制方法及系统，通过分析气压变化规律，预测未来气压趋势，提前打开开关量，实现了电力系统的智能化控制，保障电力系统的整体稳定运行，提高电力系统运行的稳定性和安全性；通过对气压变化规律的分析和预测，可以实现对开关量的精确控制，提高控制的准确性和稳定性，且采用普通的气压传感器进行数据采集，无需复杂的传感器和反馈系统，降低了成本，具有精确性高和成本低廉的优点。
1.基于学习气压变化调整开关响应的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于学习气压变化调整开关响应的控制方法，其特征在于：所述从数据库中调取气压的历史数据，得到气压异常情况下的气压阈值，并基于历史数据建立一个气压预测模型包括：
3.根据权利要求2所述的基于学习气压变化调整开关响应的控制方法，其特征在于：所述预测未来气压趋势，基于提取出的气压变化规律，建立预测模型对未来一段时间内的气压进行预测包括；
4.根据权利要求3所述的基于学习气压变化调整开关响应的控制方法，其特征在于：所述通过回归积分滑动平均模型(arima)来预测气压数据包括：
5.基于学习气压变化调整开关响应的控制系统，其特征在于：用于实现如权利要求1-4任一项所述的基于学习气压变化调整开关响应的控制方法，包括：
6.根据权利要求5所述的基于学习气压变化调整开关响应的控制方法及系统，其特征在于：所述数据计算模块包括：
7.根据权利要求5所述的基于学习气压变化调整开关响应的控制方法及系统，其特征在于：所述异常判断模块包括：
