一种电力变压器油温预测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电力变压器油温预测方法和系统，包括：获取待预测油温变压器当前的第一顶层油温；根据预设的顶层油温预测模型，对预设的变压器负载系数

【技术实现步骤摘要】
一种电力变压器油温预测方法和系统


[0001]本专利技术涉及电力变压器油温预测领域，尤其涉及一种电力变压器油温预测方法和系统
。

技术介绍

[0002]油浸式电力变压器是电力系统中常见的一种设备，其运行的安全性和可靠性直接影响到电网的安全稳定
。
油浸式电力变压器内部需要通过油来冷却和隔离导电元件，因此油温作为一个重要的参数，其在电力变压器运行过程中的后续变化轨迹能否被准确预测对电力变压器及时故障检测和优化负荷管理都具有非常重要的意义
。
[0003]在已有的预测电力变压器顶层油温的方法中，主要包括
I EEE、I EC
导则和等值热路法中给出的经验热模型计算方法以及基于人工智能算法的预测方法
。
在经验热模型计算方法中，粗略评估的固定参数取值无法准确反映变压器现有性能
、
油老化程度等信息，从而会影响顶层油温的预测准确性；人工智能算法在训练过程中需要大量的历史观测数据，而实际观测数据不可避免的存在观测噪声
。
若模型训练过程不能有效识别并滤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电力变压器油温预测方法，其特征在于，包括：获取待预测油温变压器当前的第一顶层油温；根据预设的顶层油温预测模型，对预设的变压器负载系数
、
环境温度和所述第一顶层油温进行预测，得到所述待预测油温变压器未来的第二顶层油温；其中，所述预设的顶层油温预测模型是根据待预测油温变压器的历史数据，结合电力变压器动态热模型和含有自适应噪声参数估计器的扩展卡尔曼滤波算法而训练获得的；所述待预测油温变压器的历史数据包括变压器的负载系数
、
顶层油温数据和环境温度数据
。2.
如权利要求1所述的电力变压器油温预测方法，其特征在于，所述根据预设的顶层油温预测模型，对预设的变压器负载系数
、
环境温度和所述第一顶层油温进行预测，得到所述待预测油温变压器未来的第二顶层油温，具体包括：将预设的变压器负载系数
、
环境温度和所述第一顶层油温作为输入，结合所述预设的顶层油温预测模型中通过自适应噪声估计器迭代更新后的状态变量值，代入所述预设的顶层油温预测模型中电力变压器动态热模型构建的状态预测方程，得到所述待测油温变压器未来的第二顶层油温
。3.
如权利要求1所述的电力变压器油温预测方法，其特征在于，所述预设的顶层油温预测模型是根据待预测油温变压器的历史数据，结合电力变压器动态热模型和含有自适应噪声参数估计器的扩展卡尔曼滤波算法而训练获得的，具体包括：根据每次迭代的状态变量的估计值和误差协方差矩阵，结合电力变压器动态热模型中的顶层油温计算方程，计算状态转移函数的雅克比矩阵和观测函数的雅克比矩阵；其中，所述状态变量包括顶层油温
、
油指数和额定油时间常数；根据所述状态转移函数的雅克比矩阵和观测函数的雅克比矩阵，计算每次迭代过程中所述状态变量的预测值和误差协方差的预测值；当所有的所述待预测油温变压器的历史数据完成训练，将所述状态变量的预测值和误差协方差的预测值停止训练对应的值代回所述状态转移函数，得到所述预设的顶层油温预测模型；其中，所述根据每次迭代的状态变量的估计值和误差协方差矩阵，具体包括：根据下一时刻顶层油温的观测值，更新所述状态变量的估计值和误差协方差矩阵；根据所述观测值和所述状态变量的估计值，计算观测噪声的均值和观测噪声的协方差矩阵，更新所述状态转移函数和观测函数
。4.
如权利要求3所述的电力变压器油温预测方法，其特征在于，所述根据每次迭代的状态变量的估计值和误差协方差矩阵，结合电力变压器动态热模型中的顶层油温计算方程，计算状态转移函数的雅克比矩阵和观测函数的雅克比矩阵，具体包括：将所述电力变压器动态热模型中的顶层油温计算方程进行离散差分变换，转换成扩展卡尔曼滤波算法中的状态转移方程形式；采用递归拟合确定油指数和额定油时间常数，确定状态转移函数；根据所述状态转移函数，得到状态转移函数的雅克比矩阵；将顶层油温对所述状态变量分别求一阶偏导，得到所述观测函数的雅克比矩阵
。5.
如权利要求4所述的电力变压器油温预测方法，其特征在于，所述根据所述状态转移函数，得到状态转移函数的雅克比矩阵，具体包括：
根据状态转移函数，得到状态转移函数的雅克比矩阵，具体为：其中，为所述状态转移函数对顶层油温计算一阶偏导；为所述状态转移函数对油指数计算一阶偏导；为所述状态转移函数对额定油时间常数计算一阶偏导；所述状态转移函数对顶层油温计算一阶偏导，具体公式为：其中，
θ
k
‑1为
k
‑1时刻的顶层油温；
δ
t
为每个观测时刻的时间步间隔；
θ
amb
为环境温度；
n
为由变压器冷却类型确定的油指数；
Δθ
oil,r
为额定负载下的顶层油温升；
τ
oil,r
为变压器油时间常数；所述状态转移函数对油指数计算一阶偏导，具体公式为：所述状态转移函数对额定油时间常数计算一阶偏导，具体公式为：其中，
R
为额定负荷下的负载损耗与空载损耗的比值；
K
为当前负载与额定负载的比值，即负载系数
。6.
如权利要求3所述的电力变压器油温预测方法，其特征在于，所述根据所述观测值和所述状态变量的估计值，计算观测噪声的均值和观测噪声的协方差矩阵，更新所述状态转移函数和观测函数，具体包括：根据所述观测值和所述状态变量的估计值，计算观测噪声均值，具体公式为：
ε
k
＝
z
k
‑
h(<x
k
>)
‑
r
k
‑1；
r
k
＝
(1
‑
d
k
)r
k
‑1+d
k
[z
k
‑
h(<x
k
>)]
；其中，
d
k
、
ε
k
为中间变量；
z
k
为
k
时刻的观测向量；
h
为观测函数，是状态向量和观测值间的映射关系；
<x
k
‑1>
为
k
时刻所述状态变量的估计值；
r
k
为
k
时刻所述观测噪声的均值；根据所述观测值和所述状态变量的估计值，计算所述观测噪声的协方差矩阵估计方程，具体公式为：其中，
R
k
为所述观测噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗颖婷，王磊，江俊飞，饶章权，鄂盛龙，李兴旺，赖诗钰，魏瑞增，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：