电力变压器智能运维的数字孪生体构想

数字孪生技术是实现电力装备行业数字化转型、推动新型电力系统构建的关键技术。变压器作为重要的输变电装备,如何构建变压器数字孪生体,推进变压器数字化智能化发展成为关键问题。为此,该文首先概述数字孪生的内涵及其在电力系统的研究进展;其次,基于变压器运维服务需求提出变压器数字孪生系统架构,结合数字孪生体的成熟度进化过程,给出变压器智能运维的数字孪生体的实现构想,包括虚拟体刻画-感知互动-模型驱动的多场计算-数据驱动的状态分析-智慧共享5个阶段,针对每个阶段分析其实现的关键技术和方法;最后,展望变压器智能运维数字孪生体的实际应用,并对其实现过程中面临的挑战进行总结。

基于POD-ATS-HTS混合变步长方法的油浸式电力变压器绕组瞬态温升计算方法研究

针对当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升仿真中,采用固定时间步长效率低的问题,提出一种混合变步长方法。首先,采用初始解优化算法,有效减少计算过程中方程的迭代次数;其次,结合本征正交分解算法(properorthogonal decomposition,POD),改善大规模有限元方程组存在的阶数过高、条件数过大的问题,提高了方程的求解效率和数值稳定性;第三,提出自适应(adaptivetimestepping,ATS)-启发式(heuristic time stepping,HTS)混合变步长算法,通过对时间步长的自适应与启发式调整,有效解决瞬态计算中计算效率与计算精度的对立问题;最后,建立油浸式电力变压器绕组二维单分区分匝的流热耦合仿真模型,以验证所提算法的正确性与高效性。数值计算结果表明:在流场中,与固定步长的计算结果相比,混合变步长算法的误差小于0.46%,计算效率提升了18.45倍;在温度场中,与固定步长的计算结果相比,所提算法的误差小于0.04%,计算效率提升了6倍。同时,通过与传统变步长算法的计算结果对比,说明所提混合变步长算法在计算精度、计算效率及变步长效果方面均具有一定优势。此外,还探讨混合变步长计算中,不同的参数设置对瞬态计算结果及状态变化过程的影响,为其工程应用奠定了一定基础。

变电站内局部放电脉冲噪声对LoRa通信的影响研究

在变电站内安装无线传感器网络已经成为发展智能电网的必然趋势。针对变电站中局部放电脉冲噪声对LoRa无线通信产生的干扰问题,首先分析了LoRa调制与解调原理,在该基础上建立了LoRa仿真模型,并根据在高斯白噪声下的解调信噪比验证了模型的准确性;然后建立了Middleton Class A脉冲噪声模型,通过数学统计方法检验了特定参数的Middleton Class A脉冲噪声表示实测局部放电信号的准确性;最后通过误码率曲线,分析了在高斯噪声环境和特定参数的Middleton Class A脉冲噪声环境下的LoRa通信性能差异。研究结果表明,LoRa具有优秀的抗噪声能力,即使是在信噪比为负值时仍然允许数据接收;某500 kV变电站实测局部放电信号可以表示为特定参数的Middleton Class A脉冲噪声;与高斯噪声相比,该脉冲噪声会对LoRa系统造成信噪比损失,导致系统通信性能下降。研究结果可为在变电站内部署LoRa无线通信网络提供理论参考。

支撑电力系统全环节碳流追踪的节点导纳矩阵算法研究

为助力电力系统低碳化改革,电力系统碳计量应在测量发电侧直接碳排放的基础上,将碳排放责任从发电侧扩展至负荷侧和线路侧,得到电力系统全环节碳排放分摊责任。该文提出一种利用节点导纳矩阵运算实现碳流追踪的解析算法。结合潮流与碳流的换算关系,经矩阵运算得到电源、负荷及线路网损三者之间碳排放量分布关系的解析表达式。通过IEEE 30节点系统算例及与其他算法的对比分析,验证碳流追踪模型的正确性。此外,比较发电侧、负荷侧及线路侧计量方式下的节点和线路碳排放量,以及引入可再生能源及碳捕集与封存技术后系统全环节碳排放量的分布变化,并针对影响碳减排比例的因素展开分析,为后续碳排放责任分摊及系统低碳改造提供数据支持。

油浸式电力变压器绕组稳态温升降阶计算方法研究

大型电力设备的数字化研究是构建新型电力系统的基础。为了实现在数字化平台中针对不同工况下的油浸式电力变压器绕组稳态温升的精准快速计算,该文提出一种基于本征正交分解方法(proper orthogonal decomposition,POD)与离散经验插值方法(discrete empirical interpolation method,DEIM)的稳态温升降阶计算方法。首先,采用最小二乘有限元法与迎风有限元法建立绕组稳态流固耦合传热计算的有限元全阶模型;其次,基于本征正交分解算法与离散经验插值算法基本原理,建立适用于绕组温升计算的降阶模型;最后,构建二维变压器分匝绕组传热模型,并采用该模型对降阶算法在稳态传热计算中的精度、计算效率以及鲁棒性进行验证分析。数值实验结果表明,所提稳态温升降阶计算方法有很高的计算精度,且计算效率较全阶计算模型提高约40倍左右。同时,对于样本空间范围之外一定区域内的工况,降阶模型仍然具有很高的精度,流场与温度场的平均相对误差均小于5%,说明了降阶模型具有非常优秀的鲁棒性,能够承受一定程度的环境扰动,该算法能够为大型电力设备的数字化提供参考。

基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法与应用研究

当前电网数字化转型升级,且电力变压器智能健康管理技术快速发展,而在运维过程中存在信息关联性弱以及决策生成效率低的问题。目前,知识图谱在航天器运维等其他工业领域已有应用,知识查询效率显著提升。电力变压器运维领域鲜有知识图谱构建相关文献,且针对电力变压器运维领域公开数据较少、运维知识难以被有效挖掘的问题,该文提出一种基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法。首先获取电力变压器领域公开文献,并使用正则匹配的样本生成方法对电力系统事故调查报告等半结构化语料进行样本增强,构建电力变压器运维领域的训练数据集;然后应用ALBERT-BiLSTM-CRF深度学习算法从电力变压器相关文献与事故调查报告中抽取了电力变压器运维实体,并将此算法与传统深度学习算法进行对比,验证了此方法的优越性;接着,利用融入了ALBERT和注意力机制的ALBERT-BiLSTM-Attention深度学习算法对电力变压器运维实体进行关系抽取,相较于其他深度学习算法,此算法在电力变压器运维领域文本中具有更好的表现;最后使用Neo4j图数据库对知识图谱进行可视化呈现,并实现了基于电力变压器运维知识图谱的辅助决策功能。

基于能量流向的变压器饼式绕组散热分析及试验研究

变压器热点温度作为运行经济性、安全性的关键指标,是设备在线监测及状态评估中的重点。该文对变压器内部散热进行研究,着眼于饼式绕组及其油道结构,基于能量流向建立绕组温度变化的物理模型。基于这一模型,在一台内置分布式传感光纤的110kV三相ONAN变压器上开展试验研究,使用分布式光纤测温(distributed temperature sensing,DTS)技术对运行状况下的绕组整体温度分布进行实时监测,分析绕组在ONAN冷却方式下的散热状况。在变压器启动初期,绕组各处散热量较低,温升速率较快。约2 h后,各饼散热量基本与损耗相一致,散热率可达98%以上,因此将这一阶段称为准稳态。准稳态阶段,绕组整体散热率基本一致。负载变化前期不同位置散热量的差异是温度梯度形成的主要原因。基于DTS手段及散热器进出口处油温,提出绕组每饼平均对流换热系数的计算方法,基于无量纲数建立绕组内外表面局部对流换热系数的计算方法,对不同位置、负载率下两种对流换热系数的变化规律进行分析获得了绕组运行过程中对流换热系数分布规律及变化趋势。

基于U-net神经网络的油浸式变压器绕组流-热耦合快速计算

该文针对采用传统数值方法进行大型油浸变压器绕组温升仿真时间较长的问题,提出一种基于U-net神经网络训练的快速计算方法,可以迅速地预测变压器绕组温升及热点。首先,根据流热耦合原理筛选输入变量,并运用流热耦合方法计算不同工况下的输出结果,并将之制作成训练集和测试集。同时,详细讨论3个对网络训练影响最显著的超参数;其次,将归一化后的训练集输入U-net神经网络进行训练,并设置超参数最佳组合;最后,将预测集输入训练好的模型进行预测计算及反归一化操作,预测绕组热点与Fluent仿真结果相差仅0.44 K,单次仿真时间从200 s缩短为0.07 s。预测结果与实验温度平均误差最大为2.31 K,最小为0.98 K,预测方差为0.31左右。结果表明:该方法可用于快速获得油浸式变压器绕组的温度及热点,可满足变压器温度热点数字孪生的实时性仿真要求。

球形分层大地格林函数的理论推导和数值计算

目前球形分层大地格林函数在理论推导和数值计算方面还存在着较大的困难。首先,通过球形分层电磁理论推导无穷勒让德级数形式的格林函数,并提出勒让德级数权重函数的递推算法。在此基础上,提出求解球形分层格林函数的复镜像方法,将格林函数的无穷级数求和转化为复镜像位函数的叠加,并推导算法的误差上限计算公式,通过算例验证方法的准确性。针对地球尺度级别球形分层格林函数的数值奇异问题和极缓慢收敛特性,提出基于多精度算法的解决方案,进一步证明复镜像法在计算速度和精度上的优势。所提方法能够解决球形分层格林函数的理论和计算难题,为求解地球尺度级别球形分层格林函数提供有效解决方案。

基于多孔介质理论的35kV油浸式变压器热点简化计算

低电压等级的油浸式变压器绕组往往由漆包圆线绕制而成,其温升及热点的准确计算需要考虑漆包圆线间的缝隙对油流及温升的影响,而精细建模时建模工作量和数值计算量都非常大。针对这一问题,提出将多孔介质理论应用于油浸式变压器简化建模的思路。首先验证了多孔介质理论应用于油浸式变压器热点计算的有效性。其次,基于多孔介质理论建立35 kV油浸式变压器绕组的简化模型,采用Fluent软件计算出其温升热点分布。最后将变压器的多孔介质理论简化模型所得的仿真结果与光纤测量结果进行对比。结果表明仿真与实验的热点温度误差在4℃以内,热点位置与实验结果保持一致,验证了多孔介质理论简化模型计算方法的准确性。多孔介质理论的应用为大规模变压器3维流-热耦合提供了新的计算思路,有助于工程实际中变压器热点温度的简化计算。

一级能效电工钢片比总损耗的精确测量与仿真分析

针对国标爱泼斯坦方圈法测量新一级能效硅钢片比总损耗结果的不确定性问题,本文提出了一种工频下基于双爱泼斯坦方圈的新一级能效硅钢片比总损耗测量方法。通过双爱泼斯坦方圈法测量硅钢片的比总损耗,分析并修正了测量方法中的误差,实现了对爱泼斯坦方圈测量时接缝区和均匀区的损耗分离,并分析了接缝区比总损耗对爱泼斯坦方圈测量结果的影响机理。建立了爱泼斯坦方圈有限元模型,对其接缝区和均匀区的损耗进行研究,仿真结果与双方圈法测量结果吻合,验证了本文提出的新一级能效超低损耗薄硅钢片的比总损耗时测量方法的有效性和准确性。测量和仿真结果表明,基于双方圈法测量薄硅钢片比总损耗的结果比单方圈法测量的结果更精确。本文提出的测量和修正方法可用于一级能效薄硅钢片损耗特性的精确测量。

电力变压器故障预测与健康管理:挑战与展望

电力变压器故障机理复杂且维修成本高昂,对电力系统的安全稳定运行具有明显的消极影响。在数据完备的情况下,获得变压器运行状态的健康指标,对其进行适当的状态维护或预防性维护,对电力系统安全稳定运行具有显著的积极作用。而当前的研究成果大多关注变压器健康管理的某一层面或某一阶段,致使研究成果较为孤立、集成性较差。首先,梳理了目前电力变压器研究存在的主要问题,并给出了基于故障预测与健康管理(PHM)的解决思路;然后,初步界定了电力变压器PHM的管理周期,并系统分析了国内外针对电力变压器健康监测、故障诊断与预测的研究成果;最后,讨论并展望了未来开展大型电力变压器PHM的若干问题。

电力设备状态评估中的数据科学问题:挑战与展望

电力设备作为能源电力系统的纽带,对其进行有效的状态评估是电力系统稳定运行的有力保障。在目前已有研究成果基础上,从数据科学角度对电力设备状态评估领域中的分析方法做了深入剖析。首先,介绍了数据科学背景下电力设备状态评估的新特点;然后,以目前较为熟知的数据分析方法为切入点,论述了基于数据分析技术的电力设备状态评估方法在数据预处理、计算分析、存储及可视化等各环节的关键问题;其次,系统阐述了数据科学在电力设备状态评估领域中的具体应用场景、瓶颈问题和发展方向;最后,探讨了电力设备状态评估中的数据科学所面临的挑战,并展望了该领域未来研究工作的若干方向。

基于条件式Wasserstein生成对抗网络的电力变压器故障样本增强技术

数据非均衡问题是制约机器学习技术在电力变压器故障诊断领域中应用效果的关键因素。为克服传统过采样方法未考虑数据整体分布信息的缺陷,提出了一种基于深度学习的故障数据增强方法,以实现样本库的类别均衡化目标。首先,建立梯度惩罚优化的条件式Wasserstein生成对抗网络模型以指导多类别故障样本的生成过程,并克服了原始生成对抗网络模型的训练不稳定问题;然后,构建以油中溶解气体无编码比值为特征参量的栈式自编码器诊断模型,并进一步提出了基于数据增强方法的设备故障诊断技术框架;最后,选用由准确率、F1度量以及G-mean组成的评价指标体系对类别均衡化前后的模型诊断效果进行评估对比。算例研究结果表明,相较于传统过采样方法,提出的故障样本增强方法能够更为有效地改善诊断模型对于多数类的分类偏好问题,提升其整体分类性能,可作为电力变压器故障诊断的重要数据预处理环节。

35kV低频变压器的轻量化设计方法

针对低频变压器铁心尺寸、重量等较传统工频变压器增大的问题,提出了一种35 kV低频变压器的轻量化设计方法,综合考虑变压器损耗、重量和尺寸进行多目标优化。首先,依据国家标准及设计手册给出低频变压器初始结构。然后,选取变压器尺寸、重量与损耗作为优化目标。其次,根据低频变压器特点选取相应的优化变量并给出约束条件。最后,通过遗传算法对低频变压器进行优化设计,并进行对比分析,结果表明,总损耗减少了11.04%,铁心、线圈重量减少了4.36%、6.71%,铁心中心距减少了12.85%。

基于FEM的频率响应法检测电力变压器绕组变形的仿真研究

基于变压器的结构尺寸和材料特性,在COMSOL中建立了3D有限元模型,计算了变压器绕组变形前后的电气参数,获取了绕组频率响应曲线。

考虑环境约束的电力系统动态经济平稳调度

针对目前减排指标具有阶段性的特点,污染物排放的控制只需满足一定的减排要求,不必达到最小值,将污染物排放作为环境约束,同时考虑到机组的运行效率问题,建立电力系统动态经济平稳调度模型。通过选取不同的波动系数和波动函数,实现不同容量机组承担不同波动值的目的。利用引入maxmin函数和ε支配的改进多目标粒子群算法对模型进行求解。通过算例表明,模型能够在满足给定环境约束的条件下,得到考虑机组经济性和平稳性的出力方案,保证大型机组出力稳定性的同时改善小型机组的出力曲线。

基于ER-YOLO算法的跨环境输电线路缺陷识别方法

为提高输电线路缺陷智能检测算法在不同环境条件下的鲁棒性,克服现有智能检测算法在不同环境下识别性能下降的问题,该文提出了跨环境鲁棒YOLO(ER-YOLO)算法。首先,基于广义注意力理论在YOLOv8的骨干网络中引入Transformer注意力机制;其次,使用大卷积核和通道注意力模块优化特征提取;最后,应用多重注意力机制检测头网络强化算法多尺度、空间位置和多任务感知能力。为获得测试数据,该文探索生成了模拟暗光、雾霾、模糊环境的虚拟数据集。经消融实验和对比分析,跨环境鲁棒YOLO算法在跨环境测试中展现了更高的缺陷识别精度和鲁棒性,各测试数据集下mAP平均值为0.726,相对改进前提升0.069,同时在实际环境下进行了验证,证明了该算法的有效性。该文提出的跨拍摄环境的输电线路缺陷识别方法,在跨环境识别中表现出卓越的性能。跨环境图像生成方法可为后续虚拟数据集生成技术提供借鉴。

轨道交通对电力变压器不利影响的分析与防治

随着轨道交通事业的迅速发展,轨道系统的杂散电流对城市电力变压器造成了不利的影响。从入侵原理和入侵源头分类、现场监测和数据分析,以及直流偏磁治理方案等几个方面进行综合论述。现场监测数据表明,杂散电流与直流输电大地返回电流导致的直流偏磁危害不同,中性点出现了高次谐波(特别是13次谐波)。采用变压器中性点串联大电容的方法可以有效抑制杂散电流导致的直流偏磁危害,为轨道交通对电力变压器不利影响的分析与防治提供了有效参考。

油浸式配电变压器动态热模型分析及其试验验证

油浸式配电变压器作为电力系统的重要组成部分,其热点温度和内部温度分布对于预测负荷水平和负载潜力非常关键。为了研究配变运行中的温度变化规律,该文结合自然对流的物理原理,研究绕组散热量与绕组温度、绝缘油温度之间的关系,建立其动态热模型,提出新的内部油道温度计算方法。在此基础上,推演配变冷启动的过程,根据绕组传热过程中的不同特征,将配变冷启动过程划分为传导期、对流期以及准稳态期3个阶段。研制一台内置分布式传感光纤的35kV油浸式变压器,通过分布式光纤温度传感技术,获得运行过程中绕组全长的温度分布及绕组各点的温度变化规律。通过对数据的分析,发现准稳态下油温–绕组温度组合存在确定的函数关系,由此提出基于散热片温度的绕组热点温度和温度分布计算模型,通过这一模型估计绕组热点温度与实测值误差在6%以内。