一種變壓器過載能力評估方法技術

本發明專利技術提供一種變壓器過載能力評估方法，預先形成一用于處理得到變壓器的熱點溫度的第一模型，以及預先形成一用于處理得到變壓器的預測過載時間的第二模型；評估方法包括：根據第一模型處理得到變壓器的熱點溫度；根據第二模型處理得到變壓器的預測過載時間；根據熱點溫度和預測過載時間處理得到變壓器的預測壽命損失；根據預測壽命損失對變壓器的過載能力進行評估；步驟S1和步驟S2同時進行。本發明專利技術的有益效果：通過采集多種影響變壓器過載運行的因素，建立熱路模型并采用BP神經網路訓練，計算當前變壓器繞組熱點溫度，推算出變壓器過載運行的安全時間，從而預測變壓器的壽命損失，計算結果更加精確，計算方法根據可靠性，更具有實際應用價值。

Method for evaluating overload capacity of transformer

The assessment method of the transformer overload capacity is provided in the present invention, a pre formed for processing the first model to obtain the hot spot temperature of the transformer, and a pre formed for processing second model prediction of transformer overload time; evaluation method includes: according to the first model to get hot spot temperature of the transformer; according to the second model forecast the overload time transformer; according to the processing temperature and time prediction of life prediction of transformer overload loss; loss of life prediction was evaluated according to the transformer overload capacity; steps S1 and S2 simultaneously. The beneficial effect of the invention: through the acquisition of a variety of factors of transformer overload operation, establish the thermal model and the BP neural network training, the calculation of the current transformer winding hot spot temperature, calculate the safety time of transformer overload, thus predicting life loss of the transformer, the accuracy of the results, according to the calculation method of reliability, more practical value.

【技術實現步驟摘要】
一種變壓器過載能力評估方法
本專利技術涉及電力系統
，尤其涉及一種變壓器過載能力評估方法。
技術介紹
隨著國民經濟的增長，我國用電負載日益增多，在實際運行中變壓器不可避免地會出現過載運行狀態。當變壓器負荷電流增大時，變壓器損耗會隨之增加，從而會使得變壓器的絕緣材料溫升提高，導致絕緣介質加速劣化，降低了變壓器的使用壽命，因此評估變壓器過載能力具有重要意義。油浸式電力變壓器是電力系統中的核心設備之一，其穩定運行對系統的安全可靠性以及運行費用控制有著非常重要的影響。油浸式變壓器在運行中，出現在繞組某段的最高溫度，即為熱點溫度，是代表變壓器負載的熱極限值。油浸式電力變壓器負載導則GB/T15164-1994認為：繞組最熱區域內達到的溫度，是變壓器負載最關鍵的限制因數，故應盡一切努力來準確確定這一溫度值。通常采用熱路模型來估算熱點溫度。電力系統，電力調度領域，通常根據負荷曲線進行調度，參考包括日負荷曲線、月負荷曲線、年負荷曲線等等。隨著計算機技術、信息技術的不斷發展，如河南省，已經建立了用電信息采集系統應用平臺及調度EMS系統(能量管理系統)、調度TMR(電量計量系統)，通過數據共享，對省內部分重點行業、產業集聚區的售電量、負荷等關鍵信息進行實時監測。在此背景下，對重點行業、產業集聚區的用電信息監測、短期預測、超短期預測都有監測分析重點行業負荷變化特性，預警企業、乃至行業用電模式變動的重要意義。通常運用BP神經網絡算法進行重點行業用戶短期負荷預測，監測分析重點行業負荷變化特性，預警企業用電模式變動。目前國內外在變壓器過載能力方面的評估主要是基于改進溫度的熱路模型，主要采集負荷電流、繞組溫度、頂層油溫等幾個特征量來進行評估，考慮的變壓器過載能力影響因素不夠全面，這樣對變壓器過載能力不能很好的評估，有時會出現不可挽回的失誤，影響社會用電。
技術實現思路
針對現有技術中存在的問題，本專利技術旨在提供一種多參數人工智能算法的變壓器過載能力的評估方法，通過環境因素、氣象因素、負荷電流、頂層油溫、過載倍數、風扇狀態、油指數、繞組指數等變壓器參數預測變壓器的壽命損失。本專利技術采用如下技術方案：一種變壓器過載能力評估方法，預先形成一用于處理得到所述變壓器的熱點溫度的第一模型，以及預先形成一用于處理得到所述變壓器的預測過載時間的第二模型；所述評估方法包括：步驟S1、根據所述第一模型處理得到所述變壓器的所述熱點溫度；步驟S2、根據所述第二模型處理得到所述變壓器的預測過載時間；步驟S3、根據所述熱點溫度和所述預測過載時間處理得到所述變壓器的預測壽命損失；步驟S4、根據所述預測壽命損失對所述變壓器的過載能力進行評估；所述步驟S1和所述步驟S2同時進行。優選的，通過第一輸入參數和所述第一模型處理得到所述熱點溫度。優選的，所述第一模型為熱路模型。優選的，所述第一輸入參數包括環境數據、氣象數據、頂層油溫數據以及負載電流數據。優選的，所述環境數據通過采用PT100鉑熱電阻獲取。優選的，所述氣象數據通過采用微氣象站獲取。優選的，所述頂層油溫數據通過采用光纖測溫獲取。優選的，所述負載電流數據通過采用電流互感器感應取電裝置獲取。優選的，所述步驟S2中，通過第二輸入參數和所述第二模型處理得到所述預測過載時間。優選的，所述第二模型為BP神經網絡模型。優選的，所述第二輸入參數包括過載倍數數據、風扇狀態數據以及變壓器參數。優選的，所述步驟S2中，采用下述公式計算得到所述BP神經網絡模型的隱含層的單元數：其中，L為隱含層單元數；n為輸入層單元數；m為輸出層單元數；α為常數，且1≤α≤10。優選的，所述步驟S3中，采用下述公式計算得到所述變壓器的所述壽命損失：D(θ)＝100×t×10-(A+B/θ)其中，θ＝θh+273；D(θ)為所述變壓器的總壽命損失的百分比；θh為所述變壓器的所述熱點溫度；t為所述變壓器的標準壽命；A為所述變壓器的壽命曲線的常數；B為所述變壓器的壽命曲線的常數。本專利技術的有益效果是：通過采集多種影響變壓器過載運行的因素，建立熱路模型并采用BP神經網路訓練，計算當前變壓器繞組熱點溫度，推算出變壓器過載運行的安全時間，從而預測變壓器的壽命損失，計算結果更加精確，計算方法根據可靠性，更具有實際應用價值。附圖說明圖1為本專利技術一種優選的實施例中，變壓器過載能力評估方法的流程圖；圖2為本專利技術一種優選的實施例中，變壓器過載能力評估方法的示意圖。具體實施方式需要說明的是，在不沖突的情況下，下述技術方案，技術特征之間可以相互組合。下面結合附圖對本專利技術的具體實施方式作進一步的說明：如圖1-2所示，一種變壓器過載能力評估方法，預先形成一用于處理得到上述變壓器的熱點溫度的第一模型，以及預先形成一用于處理得到上述變壓器的預測過載時間的第二模型；上述評估方法包括：步驟S1、根據上述第一模型處理得到上述變壓器的上述熱點溫度；步驟S2、根據上述第二模型處理得到上述變壓器的預測過載時間；步驟S3、根據上述熱點溫度和上述預測過載時間處理得到上述變壓器的預測壽命損失；步驟S4、根據上述預測壽命損失對上述變壓器的過載能力進行評估；上述步驟S1和上述步驟S2同時進行。在本實施例中，通過采集多種影響變壓器過載運行的因素，建立熱路模型并采用BP神經網路模型，計算當前變壓器繞組熱點溫度，推算出變壓器過載運行的安全時間，從而預測變壓器的壽命損失，計算結果更加精確，計算方法根據可靠性，更具有實際應用價值。本專利技術較佳的實施例中，上述步驟S1中，通過第一輸入參數和上述第一模型處理得到上述熱點溫度。本專利技術較佳的實施例中，上述第一模型為熱路模型。本專利技術較佳的實施例中，上述第一輸入參數包括環境數據、氣象數據、頂層油溫數據以及負載電流數據。本專利技術較佳的實施例中，上述環境數據通過采用PT100鉑熱電阻獲取。本專利技術較佳的實施例中，上述氣象數據通過采用微氣象站獲取。本專利技術較佳的實施例中，上述頂層油溫數據通過采用光纖測溫獲取。本專利技術較佳的實施例中，上述負載電流數據通過采用電流互感器感應取電裝置獲取。本專利技術較佳的實施例中，上述步驟S2中，通過第二輸入參數和上述第二模型處理得到上述預測過載時間。本專利技術較佳的實施例中，上述第二模型為BP神經網絡模型。本專利技術較佳的實施例中，上述第二輸入參數包括過載倍數數據、風扇狀態數據以及變壓器參數。第二輸入參數即為BP神經網絡模型輸入層的輸入參數。本專利技術較佳的實施例中，上述步驟S2中，采用下述公式計算得到上述BP神經網絡模型的隱含層的單元數：其中，L為隱含層單元數；n為輸入層單元數；m為輸出層單元數；α為常數，且1≤α≤10。本專利技術較佳的實施例中，上述步驟S3中，采用下述公式計算得到上述變壓器的上述壽命損失：D(θ)＝100×t×10-(A+B/θ)其中，θ＝θh+273；D(θ)為上述變壓器的總壽命損失的百分比；θh為上述變壓器的上述熱點溫度；t為上述變壓器的標準壽命；A為上述變壓器的壽命曲線的常數；B為上述變壓器的壽命曲線的常數。在本實施例中，θh是熱點溫度，單位為℃；θ＝θh+273是絕對溫度，單位為開爾文。實施例一變壓器的標準壽命為T，如果經過上述步驟S3處理后得到的預測壽命損失為1/5T，則經過上述步驟S4后對變壓器的過載能力評價為優。實施例二變壓器的標準壽命為T，本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種變壓器過載能力評估方法，其特征在于，預先形成一用于處理得到所述變壓器的熱點溫度的第一模型，以及預先形成一用于處理得到所述變壓器的預測過載時間的第二模型；所述評估方法包括：步驟S1、根據所述第一模型處理得到所述變壓器的所述熱點溫度；步驟S2、根據所述第二模型處理得到所述變壓器的預測過載時間；步驟S3、根據所述熱點溫度和所述預測過載時間處理得到所述變壓器的預測壽命損失；步驟S4、根據所述預測壽命損失對所述變壓器的過載能力進行評估；所述步驟S1和所述步驟S2同時進行。

【技術特征摘要】
1.一種變壓器過載能力評估方法，其特征在于，預先形成一用于處理得到所述變壓器的熱點溫度的第一模型，以及預先形成一用于處理得到所述變壓器的預測過載時間的第二模型；所述評估方法包括：步驟S1、根據所述第一模型處理得到所述變壓器的所述熱點溫度；步驟S2、根據所述第二模型處理得到所述變壓器的預測過載時間；步驟S3、根據所述熱點溫度和所述預測過載時間處理得到所述變壓器的預測壽命損失；步驟S4、根據所述預測壽命損失對所述變壓器的過載能力進行評估；所述步驟S1和所述步驟S2同時進行。2.根據權利要求1所述的評估方法，其特征在于，所述步驟S1中，通過第一輸入參數和所述第一模型處理得到所述熱點溫度。3.根據權利要求2所述的評估方法，其特征在于，所述第一模型為熱路模型。4.根據權利要求2所述的評估方法，其特征在于，所述第一輸入參數包括環境數據、氣象數據、頂層油溫數據以及負載電流數據。5.根據權利要求4所述的評估方法，其特征在于，所述環境數據通過采用PT100鉑熱電阻獲取。6.根據權利要求4所述的評估方法，其特征在于，所述氣象數據通過采用微氣象站獲取。7.根據權利要求4所述的評估方法，其特征在于，所述頂層油溫數據通過采用光...

【專利技術屬性】
技術研發人員：羅漢武，崔士剛，李夢齊，陳紅日，杜思思，汪浩，邱虎，阮芹，陳浩，王柱，陸紋叨，
申請(專利權)人：國網內蒙古東部電力有限公司檢修分公司，國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司，上海海能信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：內蒙古,15