面向数字孪生模型应用的油浸式变压器绕组温度POD-RBFLP降阶计算方法

了解油浸式电力变压器绕组的温度情况是保证其运行稳定性的关键,也是当前针对油浸式变压器数字孪生分析的必然需求。为了快速地获得变压器绕组的稳态温度,该文提出一种基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和包含线性多项式的径向基函数响应面法(radial basis function response surface method including linear polynomial,RBFLP)的降阶计算模型。首先,讨论POD方法的降阶特性,并设计一种基于留一法交叉验证的自适应获得快照矩阵方法,以提高计算精度及效率;其次,采用响应面方法建立POD模态系数与绕组工况的相关关系,旨在实现通过绕组工况快速获得POD模态系数,从而跳过对降阶模型的复杂非线性计算,进而高效重构绕组温度场。相关算例表明,该方法具有较好的计算精度和效率,在50组测试工况下,与全阶计算相比,误差不超过2.5 K,且总计算时间仅为1.45 s;最后,基于110 kV变压器绕组搭建温升试验平台,试验结果表明,降阶计算结果相较于试验结果,平均计算误差不超过2 K,且单步计算时间仅为0.03 s,相较于同等规模的全阶计算,计算效率有较大幅度地提升。

基于卡尔曼滤波算法的油浸式变压器绕组热点温度预测研究

本文作者研究基于卡尔曼滤波算法的油浸式变压器绕组热点温度预测模型,为有效分析此类变压器绝缘寿命提供依据。采集影响绕组热点温度的相关数据并构成基础数据库,构建变压器绕组线性离散热点温度模型,通过向该模型内叠加基础数据库内的噪声数据,获得热点温度的状态与测量方程,经由两种方程运算得出绕组的历史热点温度值,以此温度值作为输入参量,结合卡尔曼滤波算法构建变压器绕组热点温度预测模型,通过该模型中预测与校正两阶段的迭代运算,得到绕组热点温度的最佳实时预测结果输出。结果显示,该模型可预测出不同运行负载下的油浸式变压器绕组热点温度,得到平滑消噪且与实测数据相吻合的预测值;依据预测结果得知,变压器的绕组热点温度与季节、环境温度、负载均存在一定的相关性。

基于IWOA-SVM的变压器绕组热点温度预测

为了降低变压器高温运行风险和提高绕组热点温度预测精度,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的绕组热点温度预测方法。采用灰色关联分析结果确定负载电流、有功功率、顶层油温和环境温度为引起绕组热点温度变化的主要特征量,并以此作为绕组热点温度预测模型的支持向量。利用余弦调整控制因子和引入自适应权重系数2种策略对鲸鱼算法进行改进,提高了改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)的优化性能,采用IWOA算法优化支持向量机(support vector machine, SVM)参数,建立了基于IWOA-SVM的变压器绕组温度预测模型。算例分析结果表明,本文绕组热点温度预测方法的均方根误差为1.21℃、决定系数为0.897,平均相对误差为2.14%,三项指标均优于其他方法,验证了所提方法的实用性和有效性。

基于PCA-IHHO-LSSVM的变压器绕组热点温度预测

为保障变压器安全稳定运行,提高变压器绕组热点温度预测精度,提出一种基于主成分分析-改进哈里斯鹰-最小二乘支持向量机(principal component analysis-improved Harris hawks optimization-least squares support vector machine,PCA-IHHO-LSSVM)的变压器绕组热点温度预测方法。对变压器绕组热点温度预测的主要特征量进行主成分分析,有功功率、负载电流和顶层油温三个特征量的累计贡献率超过85%,确定有功功率、负载电流和顶层油温三个主元,对输入量进行指标重构。利用Tent混沌映射和学生分布扰动策略对哈里斯鹰算法进行改进,以提高IHHO算法的收敛精度和优化性能,采用IHHO算法对LSSVM进行参数优化,建立了基于PCA-IHHO-LSSVM的变压器绕组热点温度预测模型。采用变压器监测数据进行仿真分析,并与其他绕组热点温度预测方法进行对比,结果表明,所提PCA-IHHO-LSSVM模型的平均相对误差和均方根误差分别为2.92%和1.77℃,预测精度高于其他方法,验证了所提变压器绕组热点温度预测方法的实用性和优越性。

基于遗传优化支持向量机的变压器绕组热点温度预测模型

油浸式电力变压器的运行寿命及负载能力与绕组热点温度密切相关。精确预测变压器绕组的热点温度,是有效预防变压器热故障、准确预测变压器运行寿命和优化变压器设计的关键技术之一。论文研究了绕组热点温度支持向量机建模。为提高模型预测的精确度,选用径向基核函数优化模型结构;利用遗传算法对参数进行寻优。结合实验室模拟温升变压器绕组温度实测数据,提取输入和输出的特征量,并划分训练集和预测集,建立了基于遗传优化支持向量机的变压器绕组热点温度预测模型。实验表明:应用本文模型预测结果与实测值基本一致,优于BP神经网络以及Elman神经网络的预测结果。

基于解析-数值技术的变压器绕组温度分布计算

油浸式电力变压器的热特性作为变压器设计制造与运行过程屮的重要参量,是衡量变压器在日常负载以及过负载条件下运行寿命的一个重要指标。为此,提出了一种解析技术与数值分析相结合的热模型计算变压器绕组温度分布,计算中所需的变山器内部热源分布以及边界条件由解析逼近定出。将该模型应用于100kVA/5kV温升用油浸式变压器的各种负载情况,并将计算结果与实验室温升试验的结果进行了对比,结果表明:该模型的最大误差为4.5℃,相对误差小于8.7%,能用于实时计算运行变压器的绕组温度分布。同时应用该模型可为运行变压器的热点定位研究提供新的思路。

大型油浸式变压器绕组温度场仿真及验证

随着计算机技术的发展,仿真计算逐渐应用到大型变压器绕组温升优化设计中,为了验证仿真计算结果的有效性,在现有大型油浸变压器绕组温度实验平台上,针对强油导向(ODAF)冷却方式开展了功率损耗为55 kW,流量为10 m^3/h绕组温度实验测量工作,实验平台采用空心无感绕组,有效避免了绕组涡流损耗计算不准确造成的热源误差,绕组的轴向、辐向方向布置测温点共计44个。基于有限体积法对该实验工况下绕组的导向板、匝绝缘、油道结构等进行精细化建模仿真计算,对比结果验证了仿真计算的有效性,仿真结果得出了绕组温度随轴向、辐向方向变化规律及绕组的热点位置,为大型变压器绕组温度场优化设计提供参考。

应用绕组测温装置测量变压器绕组温度的必要性和可行性分析

讨论了应用绕组测温装置测量变压器绕组温度的必要性,论述了应用基于“热模拟”技术的绕组温度计的可行性,并对其进行了误差分析。

基于红外测温技术的电力变压器绕组温度自动监测方法

现有的电力变压器绕组温度自动监测方法存在着监测准确度低、误差大的难题,为解决上述问题,基于红外测温技术提出一种新的电力变压器绕组温度自动监测方法。通过红外测温技术对电力变压器绕组温度分布特征进行分析,根据分析结果构建温度场模型,以模型为工具通过有限元分析方法分析温度场,根据微分方程求解绕组温度,实现电力变压器绕组温度的自动监测。通过实验得到,与现有方法对比,提出的监测方法提升了监测精准度,缩小了近乎一半的监测误差,充分说明提出方法具备更好的监测效果。

监测变压器绕组热点温度智能模糊传感器系统的研究

基于模糊神经网络技术构造了智能模糊传感器系统 ,并用于监测大型电力变压器绕组热点温度。模糊神经网络技术为智能模糊传感器系统设计提供了强有力的技术支持。进行了实验研究 ,结果表明 ,智能模糊传感器系统测试结果令人满意。

基于流体网络的电力变压器绕组温度预测

针对大容量油浸式电力变压器内部冷却结构复杂、温度难于准确预测的问题,根据油路结构特点和绕组冷却分析,建立了流体网络模型。该模型分割了冷却回路,局部采用计算流体力学(CFD)方法计算流场,分析了流体阻力和冷却特性,整体通过油流动状态耦合形成了流体网络,求解得到了全域温度分布。研究结果表明:该方法在保证计算精度的同时,大为减小了模型,节约了计算时间;以1台容量为240 MVA、电压等级为330 kV的油浸式电力变压器为例,采用该方法,最终得到绕组热点温度为77.59℃,位于高压绕组顶部,相对于底部油的温升为53.43 K,相对于空气的温升为57.59 K。热成像实验和绕组光纤测温实验证明:油路温升计算正确,高压绕组第2、10、50线饼的理论计算结果与光纤测温实验结果间的最大相对误差为3.57%,满足工程设计精度。该方法为其他结构的电力设备温度计算提供了依据。

一起特高压交流变电站高压并联电抗绕组温度异常分析与处理

本文中作者介绍了一起特高压交流变电站高压并联电抗器绕组温度异常事件,分析了出现该异常可能的原因,结合试验结果确定了故障原因,并给出了解决方案。

变压器绕组温度计异常的原因及改进建议

介绍了9F燃机发电机主变压器的绕组温度计异常现象的分析和处理及绕组温度测量的热模拟法和改进建议。

过负载下变压器绕组平均温度梯度建模及分析

目前,随着电力负荷的增长,变压器时常面临着过负载运行的情况。为了研究其过负载运行时绕组平均温度梯度的变化规律,该文提出了一种过负载下变压器稳态温升计算模型。该方法基于流体阻力特性建立全局油路动量模型。针对绕组、油流及散热器间的耦合传热问题,应用能量守恒建立描述场域温度分布的控制方程。同时,建立三维数值模型与实验测试平台对比验证该文所述模型。研究结果表明:应用该文所提变压器温升计算方法可根据其设计参数求出任意过负载运行时的绕组平均温度梯度及其变化规律;该文模型计算结果与CFD软件计算结果基本一致,二者平均相对误差为3.35%,与实验测试结果相比,平均相对误差为5.37%,验证了该文模型的准确性与有效性。

基于集中参数热模型的异步电动机定子绕组温度软测量

应用集中参数热模型推导出异步电动机定子绕组温度与铁芯温度、机座温度以及定子绕组损耗之间的函数关系。根据定子绕组最高温度与铁芯表面温度、机座表面温度以及定子电流等易测参数之间的关系实现了定子绕组最高温度的软测量,分析影响软测量精度的因素,提出了提高测量精度的措施。实测数据表明该测量方法具有较高的测量精度,为实现方便、满足工程要求的电动机热保护奠定基础。

变压器绕组热点温度间接测量法计算模型

介绍了运行中变压器绕组热点温度的间接测量方法的研究进展的情况。将变压器绕组热点温度的间接测量计算模型按其建立特点归纳为基于技术标准、基于热阻和基于热路等几类,对这几类计算模型的原理及特点等进行了简要分析,展望了变压器绕组热点温度间接测量研究的发展方向。

变压器绕组热点温度光纤监测技术的研究

变压器绕组最热点温度是变压器的安全经济运行和使用寿命的主要因素。利用传统的热电偶和绕组温度计不能直接测量绕组的最热点温度，只有采用能在高电压、强磁场环境下工作的光纤测温系统才能实时、准确地测量变压器绕组热点温度。

绕组温度计电热元件温升误差的修正

本文提出绕组温度计电热元件温升误差的一种修正方法 ,该方法是通过调整电热元件加热电流来实现的 ,具有实用、有效的特点。

绕组温度约束下导热系数对转矩密度的影响规律研究

针对高功率密度电机,过高的定子绕组温度是限制电机输出功率进一步提高的重要因素,所以良好的电机散热条件可有效提高电机的输出转矩.为了探寻定子绕组散热条件对电机转矩密度的影响,本文基于热阻网络(TRN)解析法,以绕组温度作为热约束,研究分析了导热系数对绕组铜耗和转矩密度的影响规律.基于有限元分析软件建立了三维求解域模型,对电机的温度场进行了仿真分析.通过数值计算、温度场仿真以及实验对比分析,验证了在绕组温度约束下导热系数与转矩密度之间的关系以及高热导率材料对提高电机输出转矩的有效性.

电机定子绕组温度烘干系统的设计

根据电机定子绕组温度烘干的工艺要求,采用组态王工控软件进行烘干界面及控制算法的设计,实现对电机定子绕组的温度烘干过程的控制。