一种热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法及系统，其方法通过利用有限元仿真软件分别对三芯电缆接头以及三芯电缆接头周边的环境层进行热场仿真，得到三芯电缆接头热场仿真耦合模型，向三芯电缆接头加载三芯电缆接头材料的热导率参数，并施加电流载荷，求解得到三芯电缆接头的温度场分布，根据三芯电缆接头的各测点的温度计算值和预先获取的各测点的温度测量值构建热导率目标优化函数，采用布谷鸟算法对热导率目标优化函数进行迭代计算，得到最优解为最优热导率参数，将最优热导率参数设置为三芯电缆接头材料的热导率参数，求解得到三芯电缆接头的最优温度场分布，从而提高温度场仿真的准确性，且提高温度场计算精度。温度场计算精度。温度场计算精度。

【技术实现步骤摘要】
一种热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法及系统


[0001]本专利技术涉及电缆温度测试
，尤其涉及一种热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法及系统。

技术介绍

[0002]现代电力系统长距离输电，对电缆接头的机械及电气性能提出了更高的要求。电力系统整体的安全运行，保证了社会经济的可持续发展。电缆接头是电缆中十分脆弱的一环，其本身的质量和安装过程中可能产生的缺陷都会对电力系统的安全产生严重危害。全国三芯电缆接头运行故障类型和数量近年的统计表明，由于电缆接头对安装工艺要求高，安装过程中容易造成接头损伤产生缺陷，同时电缆接头相比电缆更加复杂，工作环境相对复杂，电缆系统运行中70％以上的运行故障是由电缆接头故障引起的。对于电缆接头的热导率参数而言，电缆接头长期运行或者其所处环境的变化，会导致接头材料的热导参数发生非线性变化，在仿真和反演中，参数的差异会使计算结果不准，要获取电缆接头材料热导参数又会对电缆接头造成破坏。因此如何在电缆接头在线监测中消除热导率参数非线性变化的影响，更是困扰工业界多年。
[0003]公开号为CN106228033B的中国专利技术专利公开了一种基于RBF神经网络的三芯电缆导体温度实时计算方法，该方法首先测量三芯电缆部分参数的运行数据,包括三芯电缆导体运行电流、电缆外表皮实时温度和电缆导体实时温度；然后将三芯电缆导体电流、电缆外表皮温度作为输入，电缆导体实时温度作为输出，建立三层前馈型RBF神经网络模型；再将获取的三芯电缆运行数据作为训练样本，蚁群优化算法作为学习算法，训练并确定性能较优的RBF神经网络模型；最后将实时采集的三芯电缆导体电流、电缆外表皮温度输入到训练好的RBF网络，便可计算输出三芯电缆导体的实时温度。
[0004]但是在对电缆接头进行温度场仿真计算时，电缆接头的热故障的最直接原因是三芯电缆接头通电导致电缆导体部分发热，其热源是自内而外的。电缆接头在长期使用过程中，其电气结构会不断劣化，材料发生变异，使电缆接头材料的热导率发生非线性变化。而以上方法，均没有考虑到电缆/电缆接头由于上述原因导致的热导率非线性变化，从而当电缆/电缆接头敷设环境发生变化或长期使用后，导致温度场仿真数据的不可信和电缆接头表面温度与内部热点温度的映射关系的不精确，使得温度场计算精度不高，容易造成电缆接头热故障的严重漏判或误判。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法及系统，解决了温度场仿真数据的不可信和电缆接头表面温度与内部热点温度的映射关系的不精确，使得温度场计算精度不高的技术问题。
[0006]有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法，包括以下步骤：
[0007]S1、利用有限元仿真软件分别对三芯电缆接头以及三芯电缆接头周边的环境层进行热场仿真，设置边界条件，并进行网络剖分，得到三芯电缆接头热场仿真耦合模型；
[0008]S2、向所述三芯电缆接头热场仿真耦合模型中的三芯电缆接头加载三芯电缆接头材料的热导率参数，并施加电流载荷，求解得到三芯电缆接头的温度场分布；
[0009]S3、根据所述三芯电缆接头的温度场分布获取所述三芯电缆接头的各测点的温度计算值，根据所述三芯电缆接头的各测点的温度计算值和预先获取的各测点的温度测量值构建热导率目标优化函数；
[0010]S4、采用布谷鸟算法对所述热导率目标优化函数进行迭代计算，直至收敛，得到最优解为最优热导率参数，将所述最优热导率参数设置为步骤S2中的三芯电缆接头材料的热导率参数，并施加电流载荷，求解得到三芯电缆接头的最优温度场分布。
[0011]优选地，步骤S1具体包括：
[0012]S101、利用有限元仿真软件分别对三芯电缆接头和三芯电缆接头周边的环境层进行热场仿真，将三芯电缆接头和三芯电缆接头周边的环境层分别对应的热场仿真模型进行耦合；
[0013]S102、设置边界条件，并进行网络剖分，得到三芯电缆接头热场仿真耦合模型，其中，所述边界条件包括热边界条件、热膨胀系数、热传导系数、热流密度和对流换热系数。
[0014]优选地，步骤S3具体包括：
[0015]S301、根据所述三芯电缆接头的温度场分布获取所述三芯电缆接头的各测点的温度计算值，根据所述三芯电缆接头的各测点的温度计算值和预先获取的各测点的温度测量值构建热导率目标优化函数为：
[0016][0017]式中，D(α)为热导率函数值，n为第n个测点，N为测点数目，为温度测量值，T
n
为温度计算值，其中，n＝1,2,
…
,N，α为热导率，α＝(α1，α2，
…
，α
M
)，M为热导率样本数目；
[0018]设置热导率目标优化函数的收敛条件为：
[0019]D≤δ或者|D
G+1
‑
D
G
|≤δ
[0020]式中，G为最大迭代次数，δ是正数。
[0021]优选地，步骤S4具体包括：
[0022]初始化布谷鸟算法的参数，包括种群大小、步长因子、布谷鸟鸟蛋被宿主发现的概率和迭代次数，并初始化鸟巢的位置，在搜索空间内随机产生i个鸟巢位置；
[0023]将热导率目标优化函数作为适应度函数，计算每个鸟巢位置的适应度值，找到初始全局最优的鸟巢位置，并保留至下一代；
[0024]鸟个体寻找待寄宿鸟巢的路径的迭代公式为：
[0025][0026]式中，L(u,v)为鸟个体在莱维飞行模型中随机飞行的步长，u和v均为两个服从正态分布的随机数，「为「函数；
[0027]鸟个体寻找待寄宿鸟巢的位置迭代公式为：
[0028]X
t+1，i
＝X
t，i
+β
·
L(u，v)
[0029]式中，X
t，i
为t次迭代时第i个鸟巢的位置，β是步长因子，t为当前迭代步数，X
t+1,i
为t+1次迭代时第i个鸟巢的位置，其中，
[0030][0031]式中，t
max
为最大迭代步数；
[0032]布谷鸟鸟蛋被宿主发现的概率P
t
为：
[0033][0034]式中，P
min
为布谷鸟鸟蛋被宿主发现的最小概率，P
max
为布谷鸟鸟蛋被宿主发现的最小概率，k
t,i
为第t代第i个鸟个体的适应度值，k
t,best
为第t代鸟个体的最优适应度值；
[0035]位置更新后，产生0～1之间的随机数R，且R符合正态分布，对比随机数R和布谷鸟鸟蛋被宿主发现的概率P
t
的大小，若R<P时，鸟巢的位置不变；当R≥P时，则通过下式更新鸟巢位置为：
[0036]X
t+1,i
＝X
t,i
+R(X
t,i
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用有限元仿真软件分别对三芯电缆接头以及三芯电缆接头周边的环境层进行热场仿真，设置边界条件，并进行网络剖分，得到三芯电缆接头热场仿真耦合模型；S2、向所述三芯电缆接头热场仿真耦合模型中的三芯电缆接头加载三芯电缆接头材料的热导率参数，并施加电流载荷，求解得到三芯电缆接头的温度场分布；S3、根据所述三芯电缆接头的温度场分布获取所述三芯电缆接头的各测点的温度计算值，根据所述三芯电缆接头的各测点的温度计算值和预先获取的各测点的温度测量值构建热导率目标优化函数；S4、采用布谷鸟算法对所述热导率目标优化函数进行迭代计算，直至收敛，得到最优解为最优热导率参数，将所述最优热导率参数设置为步骤S2中的三芯电缆接头材料的热导率参数，并施加电流载荷，求解得到三芯电缆接头的最优温度场分布。2.根据权利要求1所述的热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法，其特征在于，步骤S1具体包括：S101、利用有限元仿真软件分别对三芯电缆接头和三芯电缆接头周边的环境层进行热场仿真，将三芯电缆接头和三芯电缆接头周边的环境层分别对应的热场仿真模型进行耦合；S102、设置边界条件，并进行网络剖分，得到三芯电缆接头热场仿真耦合模型，其中，所述边界条件包括热边界条件、热膨胀系数、热传导系数、热流密度和对流换热系数。3.根据权利要求1所述的热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法，其特征在于，步骤S3具体包括：S301、根据所述三芯电缆接头的温度场分布获取所述三芯电缆接头的各测点的温度计算值，根据所述三芯电缆接头的各测点的温度计算值和预先获取的各测点的温度测量值构建热导率目标优化函数为：式中，D(α)为热导率函数值，n为第n个测点，N为测点数目，T
n*
为温度测量值，T
n
为温度计算值，其中，n＝1,2,
…
,N，α为热导率，α＝(α1，α2，
…
，α
M
)，M为热导率样本数目；设置热导率目标优化函数的收敛条件为：D≤δ或者|D
G+1
‑
D
G
|≤δ式中，G为最大迭代次数，δ是正数。4.根据权利要求3所述的热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算方法，其特征在于，步骤S4具体包括：初始化布谷鸟算法的参数，包括种群大小、步长因子、布谷鸟鸟蛋被宿主发现的概率和迭代次数，并初始化鸟巢的位置，在搜索空间内随机产生i个鸟巢位置；将热导率目标优化函数作为适应度函数，计算每个鸟巢位置的适应度值，找到初始全局最优的鸟巢位置，并保留至下一代；鸟个体寻找待寄宿鸟巢的路径的迭代公式为：
式中，L(u,v)为鸟个体在莱维飞行模型中随机飞行的步长，u和v均为两个服从正态分布的随机数，Г为Г函数；鸟个体寻找待寄宿鸟巢的位置迭代公式为：X
t+1，i
＝X
t，i
+β
·
L(u，v)式中，X
t，i
为t次迭代时第i个鸟巢的位置，β是步长因子，t为当前迭代步数，X
t+1,i
为t+1次迭代时第i个鸟巢的位置，其中，式中，t
max
为最大迭代步数；布谷鸟鸟蛋被宿主发现的概率P
t
为：式中，P
min
为布谷鸟鸟蛋被宿主发现的最小概率，P
max
为布谷鸟鸟蛋被宿主发现的最小概率，k
t,i
为第t代第i个鸟个体的适应度值，k
t,best
为第t代鸟个体的最优适应度值；位置更新后，产生0～1之间的随机数R，且R符合正态分布，对比随机数R和布谷鸟鸟蛋被宿主发现的概率P
t
的大小，若R<P时，鸟巢的位置不变；当R≥P时，则通过下式更新鸟巢位置为：X
t+1,i
＝X
t,i
+R(X
t,i
‑
X
t,j
)X
t+1,i
为第t+1代第i个鸟巢的位置，X
t,i
为第t代第i个鸟巢的位置，X
t,i
为第t代第i个鸟巢的位置，X
t,j
为第t代第j个鸟巢的位置；将所述热导率函数值作为鸟巢位置代入到更新鸟巢位置的公式中，得到：D
t+1,i
＝D
t,i
+R(D
t,i
‑
D
t,j
)将上式进行展开得到：式中，k为收敛数据量，k＜G；判断迭代次数是否达到最大迭代次数，若判断迭代次数未达到最大迭代次数，则迭代次数加1，并转至将热导率目标优化函数作为适应度函数，计算每个鸟巢位置的适应度值，找到初始全局最优的鸟巢位置，并保留至下一代的步骤，直至迭代次数达到最大迭代次数，得到热导率α的最优解；将热导率α的最优解设置为步骤S2中的三芯电缆接头材料的热导率参数，并施加电流载荷，求解得到三芯电缆接头的最优温度场分布。5.一种热导率非线性的三芯电缆接头温度场计算系统，其特征在于，包括：仿真模块，用于利用有限元仿真软件分别对三...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志强，李新海，梁国坚，程思举，张超，吴章洪，何松，周雪东，曾令诚，姚光久，马跃，张志方，周恒，陈英杰，黄乐彬，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：