The invention discloses a method for determining dynamic hot spot coefficient of transformer, which includes the following steps: acquiring data of internal temperature, ambient temperature and load current of transformer, establishing dynamic prediction model of hot spot temperature rise and average temperature gradient of winding based on genetic programming, and realizing the determination of dynamic hot spot coefficient by combining two prediction models and calculation formula of hot spot coefficient. The beneficial effect of the present invention is that the dynamic change value of the hot spot coefficient can be determined in real time by combining the environmental temperature and load current monitored online during the operation of transformer, and the determined dynamic hot spot coefficient can dynamically reflect the change of additional loss at the top of the winding and the local liquid flow uniformity at the top of the winding.
【技术实现步骤摘要】
一种确定变压器动态热点系数的方法
本专利技术涉及电气绝缘在线监测与故障诊断领域,特别是一种确定变压器动态热点系数的方法。
技术介绍
变压器作为电力系统的核心设备,其高效安全运行对电力行业的运营发展起着至关重要的作用。热点系数是变压器绕组特有的一个热特性参数,没有量纲,与绕组的发热、冷却息息相关。以绕组损耗和热传递规律为基础,结合变压器绕组结构、内部发热和冷却过程进行分析,热点系数的大小一方面体现了绕组顶部附加损耗增加,另一方面则体现了绕组顶部局部液体流动不均匀。所以热点系数的监测显得尤为重要,其可为进一步减小变压器附加损耗以及判断变压器油流的冷却效率提供依据。目前对于变压器热点系数的取值方法普遍采用国标GB/T1094.7-2008里的定义计算公式或者给定的参考值,单一的参考值显然不能反应出变压器运行过程中热点系数的动态变化,而通过定义计算公式确定热点系数的方法,热点温升、绕组平均温度梯度成了计算的动态热点系数的关键性参数。因此,本专利技术提出的一种确定变压器动态热点系数的方法,不仅可以体现热点系数的动态变化,而且拥有精确度高、泛化性能好的热点温升与绕组平均温度梯度的预测模型,大大提高了热点系数计算的精确性,对确定变压器动态热点系数有着具有重大意义。
技术实现思路
针对上述技术问题,本专利技术的目的是提出一种确定变压器动态热点系数的方法,获取变压器的内部温度、负载电流、环境温度数据;基于遗传编程建立热点温升与绕组平均温度梯度动态预测模型;结合两个预测模型和热点系数计算公式,实现对变压器动态热点系数的确定。实现本专利技术目的的技术方案如下:一种确定变压器动态热点 ...
【技术保护点】
1.一种确定变压器动态热点系数的方法,其特征在于,包括以下步骤:第一步、结合热点温升预测模型、绕组平均温度梯度预测模型和变电所监测的变压器负载电流、环境温度,计算动态热点温升及绕组平均温度梯度;第二步、依据热点系数计算公式,确定变压器动态热点系数:
【技术特征摘要】
1.一种确定变压器动态热点系数的方法,其特征在于,包括以下步骤:第一步、结合热点温升预测模型、绕组平均温度梯度预测模型和变电所监测的变压器负载电流、环境温度,计算动态热点温升及绕组平均温度梯度;第二步、依据热点系数计算公式,确定变压器动态热点系数:式中,H为热点系数,Δθhs为热点温升,g为绕组平均温度梯度,t表示时间变量;所述热点温升预测模型的建立步骤如下:(1)、测得一台装设光纤测温设备的变压器的热点温度、顶层油温、环境温度、负载电流数据;(2)、根据第(1)步得到的实测数据,由下式计算出热点温升数据;Δθhs(k)=θhs(k)-θtop(k)式中,Δθhs为热点温升,θhs为热点温度,θtop是顶层油温,k表示离散时间变量,即所得数据为采样得到的一组离散值;(3)、设定热点温升预测模型的基本框架如下:式中,Δθhs为热点温升,Ipu为负载系数,θamb为环境温度;(4)、计算(2)中得到的热点温升数据在时间上的微分值并将负载电流比上额定电流得到负载系数Ipu(k),所获取的环境温度数据θamb(k)不变,进一步将热点温升微分值、热点温升、负载系数及环境温度数据划分为训练集和预测集;(5)、采用遗传编程算法对训练集数据进行驱动建模,建立显式的热点温升预测模型,具体如下:1)初始化种群:设置遗传编程算法运行控制参数,由算法随机生成具有Z个函数个体的初代种群;所述遗传编程算法运行控制参数包括:种群的函数个体数目Z、训练代数G、满足遗传编程终止规则所设阈值γ、函数个体的最大节点数Nm、适应度函数权系数α1和α2、交叉概率Pc及变异概率Pm的初始值、函数集、叶节点;2)基于训练集数据通过适应度函数计算函数个体适应度大小,适应度值越小,函数个体越优,其中适应度函数设置如下:式中,Jg,i为第g代种群中第i个函数个体的计算值,R(k)为训练集中的热点温升微分值,M为训练集大小,即训练集的数据组数,N1为函数个体的节点数,εmax为当前函数个体计算的最大平均绝对误差,α1和α2为适应度函数权系数;3)选择:由轮盘赌法选择出用于进行遗传操作的函数个体;4)对选出的函数个体执行遗传操作,生成下...
【专利技术属性】
技术研发人员:周利军,王健,袁帅,黄林,郭蕾,王路伽,唐浩龙,
申请(专利权)人:西南交通大学,
类型:发明
国别省市:四川,51
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