基于灰色模型算法的电力变压器油温预测

电力变压器是输变电网中最重要的设备之一,为保证电力变压器安全、稳定运行,有必要对变压器油温进行预估。相对于变压器油温短期(5min～1h)预测值,电网运维和调度人员更关注中长期(未来1～3天)预测值。目前,对于变化特征复杂、不可控性较强的变压器油温特征长期的预估效果较差,尤其是受环境作用较大的温度、土质边坡等,实现中长期准确预测较困难。研究分别对变压器油温短时和中长期预测做实验,验证改进后的算法的可行性。在灰色模型算法的基础上,通过改进模型离散方程,构建了多元化油温状态方程,并建立电力变压器油温预测的动态估计模型,结合现场实测数据对比Kalman滤波模型及IEEE导则推荐模型预测结果。对于短时预测,采用的灰色预测模型对变压器顶层油温的短时预测残差基本保持在0～±1.8℃之间;对于中长期预测,预测结果精度较高,3组预测值最大误差为0.85℃,最小误差为0.07℃,且样本拟合度较好。改进后的油温预测模型中长期预测效果相对较好,具有实际参考价值。