摘要
本发明公开了一种基于仿真模型的开关柜静触头温度预测方法及系统，该方法包括：建立高压开关柜电磁‑热‑流体多物理场耦合仿真模型并通过温升试验校准；模拟不同工况获取含环境温度、载流量、梅花触头温度及动静触头温度的样本数据集；对样本数据归一化处理并划分训练集与测试集；构建并训练LSTM神经网络模型与SVM支持向量机模型；采用最小二乘法确定两模型最优权重系数，建立LSTM‑SVM组合预测模型；通过实时采集的环境温度、载流量及梅花触头温度，输入组合模型得到动静触头温度预测值。本发明无需破坏开关柜原有结构，兼顾时序特性与非线性映射能力，预测精度高且实时性强，可及时发现过热隐患，保障设备可靠运行。
