The invention discloses a method for evaluating the DC bias state of transformer based on BP neural network, which includes: selecting transformers in the range affected by DC bias to measure the DC bias characteristic parameters of each sample transformer; dividing the selected sample transformer into different state levels according to the measured parameters to obtain training samples; establishing a neural network model and inputting it into samples. The characteristic parameters and state levels of transformer are trained to obtain the state evaluation model of neural network. The characteristic parameters of transformer to be measured are measured, and the characteristic parameters of transformer to be measured are input into the state evaluation model of neural network, and the state evaluation of transformer to be measured is carried out. The method of the invention can accurately and truly reflect the severity of DC bias of transformer, and the evaluation result is reliable, which has guiding significance for the evaluation of DC bias state of transformer. The method of the invention has strong anti-interference ability and high reliability and accuracy of the evaluation result.
【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的变压器直流偏磁状态评估方法
本专利技术属于变压器直流偏磁监测领域,特别一种变压器直流偏磁状态评估方法。
技术介绍
变压器作为电力系统中各主干网络连接的重要部分,其安全稳定运行受到越来越高的关注,国内外也针对变压器可能出现的问题,做出了多方面的研究。随着中性点接地变压器的大量增加及高压直流输电的广泛应用,使得高压直流输电工程中的直流偏磁现象也越来越受到各界的广泛重视。高压直流输电系统在单极大地回线方式运行时,会导致接地极周边中性点接地的变压器产生直流偏磁现象,从而影响电网正常运行。变压器直流偏磁是变压器一种异常的工作状态,是指由于某种原因导致有直流电流侵入到变压器的绕组中,在变压器铁心中产生直流磁势或是直流磁通以及由此产生的一系列的电磁效应。当变压器发生直流偏磁时,会使变压器结构附件温升增大、噪声增大;另一方面产生大量的谐波、增加无功损耗,造成系统电压波形畸变,引起继电保护误动,可能会使无功补偿装置过载或系统电压下降,这些影响对变电站设备的安全和电网的稳定运行都是不利的。随着我国电网的发展和规模的扩大,近年来在不同地区均有单极大地回线运行下直流偏磁的侵害现象发生。目前国内对电力变压器直流偏磁状况下的状态好坏的判断尚未有完整的方案,当直流偏磁发生时容易出现事故,存在人力物力资源浪费以及供电可靠性较低的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于BP神经网络的变压器直流偏磁状态评估方法,能够准确监测变压器直流偏磁状态,以解决上述存在的技术问题。本专利技术的评估方法通过变压器直流偏磁状态下的多个特征量作为训练样本,通过训练样本训练出的评 ...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的变压器直流偏磁状态评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,选取受直流偏磁影响范围内的样本变压器,测量每个样本变压器的直流偏磁特征参数,特征参数包括:变压器中性点直流电流分量、励磁电流谐波畸变率、变压器的振动及噪声大小、变压器温升;步骤2,根据步骤1测得的特征参数,将选取的样本变压器分为不同的状态等级,获取训练样本;步骤3,建立BP神经网络模型,输入为样本变压器的特征参数、状态等级,训练获得神经网络状态评估模型;步骤4,测量待测变压器的特征参数:变压器中性点直流电流分量、励磁电流谐波畸变率、变压器的振动及噪声大小、变压器温升;将待测变压器的特征参数输入步骤3获得的神经网络状态评估模型中,获得待测变压器直流偏磁状态。
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的变压器直流偏磁状态评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,选取受直流偏磁影响范围内的样本变压器,测量每个样本变压器的直流偏磁特征参数,特征参数包括:变压器中性点直流电流分量、励磁电流谐波畸变率、变压器的振动及噪声大小、变压器温升;步骤2,根据步骤1测得的特征参数,将选取的样本变压器分为不同的状态等级,获取训练样本;步骤3,建立BP神经网络模型,输入为样本变压器的特征参数、状态等级,训练获得神经网络状态评估模型;步骤4,测量待测变压器的特征参数:变压器中性点直流电流分量、励磁电流谐波畸变率、变压器的振动及噪声大小、变压器温升;将待测变压器的特征参数输入步骤3获得的神经网络状态评估模型中,获得待测变压器直流偏磁状态。2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的变压器直流偏磁状态评估方法,其特征在于,样本变压器分为优、良、中、差四个状态;变压器状态为优:各项指标均正常,投运以来未出现直流偏磁故障;变压器状态为良:各项指标正常,投运以来存在不良工况但未出现直流偏磁故障;变压器状态为中:表明存在指标异常,出现故障但不影响变压器运行;变压器状态为差:存在指标异常,且有故障影响变压器正常运行。3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的变压器直流偏磁状态评估方法,其特征在于,步骤1中,样本变压器的中性点直流电流量可通过计算和测量相验证获得,计算电网模型中所有变电站中性点的地表电位分布数据,在地上网络模型中加入中性点串接电阻模块,将地感应电位耦合到地上电网,求解网络方程,得到流经变压器中性点的直流电流;变压器温升包括:变压器铁芯及变压器油温升;...
【专利技术属性】
技术研发人员:张璐,毛辰,蒲路,牛博,杨传凯,吴经锋,韩彦华,刘强,王辰曦,吴子豪,郭璨,
申请(专利权)人:国网陕西省电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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