【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于换流变压器局部过热，具体而言，涉及一种电网换流变压器局部过热故障定位方法、介质及系统。
技术介绍
1、随着电力系统对电能质量要求的提高，电力电子设备的应用日益广泛。其中，换流变压器是实现不同电压级别之间能量转换的关键设备。但是，长期高参数运行易导致换流变压器的局部过热故障，如夹芯绝缘过热、屏耳绝缘过热、内部接触不良过热等。这些故障如果不能得到及时定位和处理，会持续恶化，最终造成变压器绝缘损伤、油品劣化甚至是爆炸事故。因此，对换流变压器的局部过热故障进行准确定位对保证系统安全稳定运行非常重要。
2、目前，换流变压器局部过热故障的定位方法主要有：1)油中溶解气体分析法，通过测量特性气体含量判断故障类型，但无法精确定位；2)热成像法，通过设备表面温度分布判断故障位置，但存在漏检率高的问题。总体来说，现有技术存在定位精度不高，难以实现精准定位的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种电网换流变压器局部过热故障定位方法、介质及系统，能够解决现有技术对换流变压器局部过热故障定位的精度不高的技术问题。
2、本专利技术是这样实现的：
3、本专利技术的第一方面提供一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其中，包括以下步骤：
4、s10、获取单故障工况、多故障工况下的换流变压器工作状态，作为工作状态集；
5、s20、筛选工作状态集中包含局部过热状态的子集，作为局部过热工作状态集；
6、s30、获取局部过
7、s40、获取局部过热位置集中每个位置通过热传导映射到外壳过热点的位置，作为外壳过热点集，并建立局部过热位置和外壳过热点的映射模型，作为第一映射模型；
8、s50、利用预先建立好的局部过热状态下的换流变压器缩比模型的油中产气模型，建立外壳过热点和油中产气的映射模型，作为第二映射模型，其中所述油中产气模型用于表征换流变压器工作参数、外壳过热点计算与换流变压器内油产生气体的关系，其中，所述换流变压器工作参数包括：电流、电压、三相不平衡负载、过载、谐波、直流偏磁；
9、s60、融合所述第一映射模型和所述第二模型，得到局部过热故障定位模型，用于表征换流变压器工作参数、外壳过热点和局部过热故障点的关系；
10、s70、根据待测换流变压器的工作参数、外壳过热点，利用所述局部过热故障定位模型，计算得到待测换流变压器的局部过热故障点。
11、在上述技术方案的基础上，本专利技术的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法还可以做如下改进：
12、其中，所述获取单故障工况、多故障工况下的换流变压器工作状态，作为工作状态集的步骤，具体包括：使用传感器和监控设备实时监测换流变压器的运行状态，并收集电流、电压、温度、振动、声音参数；对收集的参数进行归一化处理和特征提取；利用处理后的参数作为换流变压器在单故障工况和多故障工况下的工作状态。
13、其中，所述筛选工作状态集中包含局部过热状态的子集，作为局部过热工作状态集的步骤包括：使用聚类分析算法对工作状态集进行分类，找到包含局部过热状态的类别的子集作为局部过热工作状态集。
14、其中，所述获取局部过热工作状态集中不同的局部过热位置，作为局部过热位置集的步骤包括：使用机器学习算法分析换流变压器的局部温度分布的热成像数据，识别出局部过热的模式和位置；将识别出的局部过热位置作为局部过热位置集。
15、其中，所述建立局部过热位置和外壳过热点的映射模型的步骤包括：使用有限元分析模拟换流变压器的热传导过程，分析模拟结果确定局部过热位置和外壳过热点之间的关系，作为第一映射模型。
16、其中，所述建立外壳过热点和油中产气的映射模型的步骤包括：使用机器学习算法学习外壳过热点和换流变压器工作参数、外壳过热点计算与换流变压器内油产生气体的映射模型。
17、其中，所述融合所述第一映射模型和所述第二模型的步骤包括：使用加权平均法将第一映射模型和第二映射模型进行融合。
18、其中，所述计算得到待测换流变压器的局部过热故障点的步骤包括：使用优化算法计算局部过热故障定位模型，求解待测换流变压器的局部过热故障点位置。
19、本专利技术的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行上述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法。
20、本专利技术的第三方面提供一种电网换流变压器局部过热故障定位系统，其中，包含上述的计算机可读存储介质。
21、与现有技术相比较，本专利技术提供的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法、介质及系统的有益效果是：本专利技术通过建立内外温度场之间的映射关系，并结合油中溶解气体产生模型，能够准确反推求解出变压器内部的局部过热故障位置，实现精确的故障定位。通过模型融合和数据训练，综合考虑设备运行参数、温度场特征和气体溶解规律，定位结果更加准确可靠。解决了现有技术对换流变压器局部过热故障定位的精度不高的技术问题。
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1.一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述获取单故障工况、多故障工况下的换流变压器工作状态，作为工作状态集的步骤，具体包括：使用传感器和监控设备实时监测换流变压器的运行状态，并收集电流、电压、温度、振动、声音参数；对收集的参数进行归一化处理和特征提取；利用处理后的参数作为换流变压器在单故障工况和多故障工况下的工作状态。
3.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述筛选工作状态集中包含局部过热状态的子集，作为局部过热工作状态集的步骤包括：使用聚类分析算法对工作状态集进行分类，找到包含局部过热状态的类别的子集作为局部过热工作状态集。
4.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述获取局部过热工作状态集中不同的局部过热位置，作为局部过热位置集的步骤包括：使用机器学习算法分析换流变压器的局部温度分布的热成像数据，识别出局部过热的模式和位置；将识别出的局部过热位置作为局部过热位
5.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述建立局部过热位置和外壳过热点的映射模型的步骤包括：使用有限元分析模拟换流变压器的热传导过程，分析模拟结果确定局部过热位置和外壳过热点之间的关系，作为第一映射模型。
6.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述建立外壳过热点和油中产气的映射模型的步骤包括：使用机器学习算法学习外壳过热点和换流变压器工作参数、外壳过热点计算与换流变压器内油产生气体的映射模型。
7.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述融合所述第一映射模型和所述第二模型的步骤包括：使用加权平均法将第一映射模型和第二映射模型进行融合。
8.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述计算得到待测换流变压器的局部过热故障点的步骤包括：使用优化算法计算局部过热故障定位模型，求解待测换流变压器的局部过热故障点位置。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行权利要求1-8任一项所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法。
10.一种电网换流变压器局部过热故障定位系统，其特征在于，包含权利要求9所述的计算机可读存储介质。
...【技术特征摘要】
1.一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述获取单故障工况、多故障工况下的换流变压器工作状态，作为工作状态集的步骤，具体包括：使用传感器和监控设备实时监测换流变压器的运行状态，并收集电流、电压、温度、振动、声音参数；对收集的参数进行归一化处理和特征提取；利用处理后的参数作为换流变压器在单故障工况和多故障工况下的工作状态。
3.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述筛选工作状态集中包含局部过热状态的子集，作为局部过热工作状态集的步骤包括：使用聚类分析算法对工作状态集进行分类，找到包含局部过热状态的类别的子集作为局部过热工作状态集。
4.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述获取局部过热工作状态集中不同的局部过热位置，作为局部过热位置集的步骤包括：使用机器学习算法分析换流变压器的局部温度分布的热成像数据，识别出局部过热的模式和位置；将识别出的局部过热位置作为局部过热位置集。
5.根据权利要求1所述的一种电网换流变压器局部过热故障定位方法，其特征在于，所述建立局部过热...
【专利技术属性】
技术研发人员：周秀，田天，罗艳，白金，相中华，朱林，赵文良，倪辉，陈磊，李秀广，何宁辉，王博，刘博，张庆平，于家英，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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