以箱壁温度为判据的油浸式变压器绕组热点温度计算模型及试验分析

电力变压器的热点温度是影响其绝缘寿命非常重要的因素,准确估计电力变压器热点温度,有助于提高电力变压器的经济与安全运行水平。为此,提出了一种估计变压器绕组热点温度的改进方法。该方法依据变压器热路模型,采用变压器油箱壁温度来估计绕组热点温度。为了验证该方法的准确性,在实验室的试验变压器上进行了负载试验,得到不同负载下的变压...     

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。     

基于改进PSO-LSSVM模型的变压器绕组热点温度预测

针对现有变压器绕组热点温度预测方法中存在的不足,采用收缩因子对粒子速度更新方式进行改进,保证PSO算法前期的全局搜索能力和后期的局部寻优能力,提高了算法的收敛性能;利用改进PSO对LSSVM参数进行寻优,建立基于改进PSO-LSSVM的变压器绕组热点温度预测模型.利用实际监测数据进行仿真分析,改进PSO-LSSVM的变...     

基于LSTSVR模型的边缘计算预测变压器平均油温及绕组热点温度

变压器绕组的热点温度过高,会导致变压器绝缘脆解、裂化甚至击穿短路。因此及时、准确地预测出变压器绕组的热点温度,对提高变压器运行的安全可靠性至关重要。利用最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)作为边缘计算模型,将变压器油中气体色谱分析数据信息与变压器负载电流、环境温度、顶层油温、上死角温度等变压器运行信息结合,构建监测系统架构,预测变压器的平均油温,并计算出绕组热点温度。将所提方法得到的数据与实测数据进行对比,结果利用LSTSVR模型实现了变压器平均油温及绕组热点温度的准确预测,且该模型的预测精度优于最小二乘支持向量回归机模型,有效地提高了绕组热点温度测量的精度。现场实例也证明了所提方法的有效性和可靠性。     

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。     

太阳辐射对变压器热点温度计算影响的分析

当油浸式变压器处在较高的环境温度以及受到强太阳副射时,其绕组的热点温度很有可能会超过允许的最高温度,这在威胁变压器安全运行的同时,将很大程度上削减变压器的绝缘寿命。因此,有必要研究太阳辐射对变压器热行为的影响。本文提出了一种计算作用于变压器上的太阳辐射功率的模型,并且将其折算成变压器热点温度计算的一个热源功率。通过对导则模型的简单修改和对比后发现,在变压器热点计算以及日常运行时,太阳辐射的影响不可忽略。     

基于SVR的变压器油浸纸电阻率分区间接检测方法

电阻率可以反映绝缘材料的劣化状态.针对油浸式变压器内部油浸纸等固体绝缘材料电阻率的间接检测,将材料划分为若干区域,并借助区域间电阻率的差异来近似表征材料不均匀劣化引起的电阻率不均匀分布.在此基础上,通过分析各区域材料电阻率与变压器绝缘电阻等整体参数间的数学关系,提出了基于支持向量回归机(SVR)的变压器油浸纸电阻率分区...     

基于DGM的油浸式变压器热点温度计算

为了准确计算油浸式变压器的热点温度,在对比了有限元法(FEM)和有限体积法(FVM)计算变压器热点温度各自特点的基础上,提出了基于间断式伽辽金方法(discontinuous Galerkin method,DGM)的一种计算变压器热点温度的全新计算方法;并以天威合肥变压器厂的一台180 MV·A-220 kV变压器为例,计算了变压器的绕组热点温度。为校验计算方法的准确性,笔者对这台主变进行了变压器绕组温升试验,监测了绕组的热点温度数据,并将利用DGM的计算结果分别与实际监测数据、IEEE导则计算数据、使用FEM算法计算出的数据以及使用FVM算法计算出的数据进行了对比。对比结果表明,利用DGM的计算结果与实际监测数据的标准差只有1.46℃,而利用IEEE导则模型计算结果、FEM算法计算结果以及FVM算法计算结果与实际监测数据的标准差分别高达4.81、3.71、2.58℃。DGM的计算精度明显高于IEEE导则模型、FEM算法和FVM算法,证明了DGM能更准确地计算油浸式变压器绕组热点温度。     

油浸式变压器绕组热点温度计算的热路模型

油浸式变压器是电力系统中的核心设备之一。变压器在温升过程中温度分布不均,热点温度是其中具有代表性的确定变压器最优化负载的重要参数。热点温度可由GB/T15164-1994中提出的基于变压器顶层油温的计算方法计算求出,但该方法在变压器暂态过载状态下的计算结果不够准确,因此根据IEEEStdC57.91的An-nexG中提出的可改进该计算精度的热点温度组成关系,建立了一个基于底层油温的等效热路模型。此模型由3个简化的能够分别表征热点温度与特征点油温的子模型组成。该热路模型的有效性通过与自行设计的ONAN,100kVA/5kV试验变压器的温升试验数据对比得到了验证,其计算结果与负载导则提出的热点温度计算公式的结果进行了比较,能够得到较好的计算结果。说明基于底层油温的变压器热点热路模型的有效可行。     

利用Fluent计算的油浸式变压器绕组热点温度研究

利用Fluent前处理器(Gambit软件)对1台油浸式变压器建立可用于数值计算的模型,并对模型进行参数设置,随后用Fluent软件计算得到了该变压器温度场分布云图和绕组热点温度分布.通过算例的计算结果与测量结果相比较,检验了该方法的合理性,为研究变压器绕组温度场提供了有效的分析方法.     

基于温度流体场耦合的油浸式变压器热点温度计算*

提出了一种10 kV油浸式变压器热点温度的三维温度流体场耦合分析方法,仿真中考虑变压器内部金属结构件对绕组热点温度的影响,利用变压器空载试验和负载试验确定变压器内部总损耗,基于有限体积法,对变压器温度流体场进行计算,进而获取变压器绕组热点温度.绕组热点温度计算结果与预埋光纤测温系统的变压器温升试验结果相吻合,最大误差不超过3℃,验证了该方法的有效性和准确性.     

66kV油浸式变压器瞬态热点温度计算

基于变压器瞬态热点温度计算模型,利用L-M算法对SZ11-20000/66油浸式变压器热特性参数进行寻优,同时针对负荷下降时变压器瞬态热点温度计算误差较大的情况提出了修正因子,将改进后的变压器瞬态热点温度计算结果与试验结果进行了比较,验证了方法的有效性。     

基于GA-BP神经网络的变压器绕组热点温度预测研究

变压器是电网核心设备之一,保障其安全稳定运行具有重要意义.针对现有变压器绕组热点温度预测方法中存在的问题,采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,克服了BP神经网络容易陷入局部最小值的缺陷,加快了算法的收敛速度,建立基于遗传算法优化BP神经网络的变压器绕组热点温度预测模型.利用500组变压器试验数据进行仿真,结...     

基于GA-BP神经网络的变压器绕组热点温度预测

本文针对现有变压器绕组热点温度预测方法中存在的不足,采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,克服了BP神经网络容易陷入局部最小值的缺陷,加快了算法的收敛速度,建立基于遗传算法优化BP神经网络的变压器绕组热点温度预测模型。利用500组变压器试验数据进行仿真,结果表明,基于GA-BP神经网络的变压器绕组热点温度预测值与实际值的变化趋势基本一致,平均相对误差和均方根误差分别为2.05%和0.21。     

油浸式变压器绕组热点温度的计算与影响因素的研究

利用计算软件Fluent得到了变压器绕组温度分布和热点位置,并研究了导向区数、油流方向、水平油道尺寸以及垂直油道宽度对绕组热点温度的影响。     

基于GP-NLSM的变压器绕组热点温度建模

准确的绕组热点温度估算模型是评估油浸式变压器热状态和绝缘寿命的关键。文中基于变电站监测的热点温度与负载电流数据,利用遗传编程算法训练出热点温度估算模型的基本结构,结合归一化自适应滤波(NLMS)算法实现热点温度估算模型的参数辨识,最终建立一种油浸式变压器热点温度显式预测模型。研究结果表明:显式绕组热点温度估算模型可以直观映射出负载系数与绕组热点温度之间的关系。预测集下模型的拟合优度为0.998 8,最大绝对误差仅为1.36℃,验证了模型的正确性与有效性。此外,针对同一区域下同种容量型号的油浸式变压器进行绕组热点温度估算,证明了所提模型具有较强的泛化性能。     

基于改进参数辨识方法的变压器绕组热点温度计算

本文中作者提出了基于参数辨识原理的一种变压器绕组热点温度计算模型。详细介绍了模型的建立方法,并给出了具体的案例分析。     

基于绕组热分布的改进油浸式变压器绕组热点温度计算模型

为准确计算变压器的绕组热点温度,给变压器的过载能力及绝缘寿命评估提供依据,在分析变压器绕组热分布热性及导热途径的基础上,提出了一种改进的基于底层油温的变压器热点温度等效计算模型。该模型通过明确定义热点温度的等效热源并考虑变压器油粘度及铜损的温度特性,得到了变压器热点温度等效计算模型的解。通过搭建变压器温升试验平台,采用光纤测温系统对变压器绕组的热点温度进行了测试分析。将实测数据与热路模型的计算结果及其它现有热路模型计算得到的温度曲线的对比分析结果表明,依据所提出的改进热点温度模型计算得到的变压器绕组热点温度曲线所对应的误差系数明显小于其它方法的计算结果,至少减小了40%,具有更高的预测精度。