[发明专利]一种变压器过热预警方法有效
申请号: | 202010830800.1 | 申请日: | 2020-08-18 |
公开(公告)号: | CN111947795B | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 孔令明;王红斌;栾乐;许中;肖天为;杨柳;郭倩雯 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
主分类号: | G01K1/02 | 分类号: | G01K1/02;G01K13/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 沈闯 |
地址: | 510630 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 变压器 过热 预警 方法 | ||
1.一种变压器过热预警方法,其特征在于,包括:
获取目标变压器对应的台区在未来指定时间内的预测负荷数据;
获取所述台区在所述未来指定时间内的预测环境温度,所述预测环境温度是根据环境温度的预测模型进行预测得到的;
根据所述预测负荷数据与所述预测环境温度,通过所述目标变压器的热路模型,计算所述目标变压器在所述未来指定时间内的预测热点温度;
根据所述预测热点温度与所述目标变压器的预设温度阈值,对所述目标变压器进行过热预警;
获取目标变压器对应的台区在未来指定时间内的预测负荷数据,包括:
通过预先训练好的目标神经网络模型,根据最新的历史负荷数据,计算目标变压器对应的台区在未来指定时间内的预测负荷数据,所述预测负荷数据包括:下一时刻的负荷数据,所述历史负荷数据包括:前N个时刻的负荷值、下一时刻对应的月相同时刻负荷均值以及周相同时刻负荷均值,所述N为任一大于0的自然数。
2.根据权利要求1所述的变压器过热预警方法,其特征在于,所述热路模型包括第一热路子模型与第二热路子模型,其中,所述第一热路子模型为外部环境与变压器顶层油之间的热路模型,所述第二热路子模型为变压器顶层油与变压器绕组之间的热路模型;
所述根据所述预测负荷数据与所述预测环境温度,通过所述目标变压器的热路模型,计算所述目标变压器在所述未来指定时间内的预测热点温度,包括:
根据所述预测负荷数据与所述预测环境温度,通过所述第一热路子模型,计算所述目标变压器的预测顶层油温;
根据所述预测负荷数据与所述预测顶层油温,通过所述第二热路子模型,计算所述目标变压器在所述未来指定时间内的预测热点温度。
3.根据权利要求2所述的变压器过热预警方法,其特征在于,所述第一热路子模型包括:
第一输入源,用于表征所述目标变压器的铁耗;第二输入源,用于表征所述目标变压器的铜耗;第三输入源,用于表征外部的环境温度;第一电容,用于表征所述目标变压器的变压器油热容;第一热阻,用于表征所述目标变压器的变压器油热阻;第二热阻,用于表征所述目标变压器的箱体表面热阻。
4.根据权利要求2所述的变压器过热预警方法,其特征在于,所述第二热路子模型包括:
第二输入源,用于表征所述目标变压器的铜耗;第四输入源,用于表征所述目标变压器的顶层油温;第二电容,用于表征所述目标变压器的绕组热容;第一热阻,用于表征所述目标变压器的变压器油热阻;第三热阻,用于表征所述目标变压器的绕组热阻。
5.根据权利要求1所述的变压器过热预警方法,其特征在于,所述目标神经网络模型是以所述台区的历史负荷数据为训练样本,对原始神经网络模型进行训练得到的;
在将所述历史负荷数据输入所述原始神经网络模型之前,所述方法还包括:
对所述历史负荷数据中的冗余数据进行删除,并填补所述历史负荷数据中缺失的数据。
6.根据权利要求5所述的变压器过热预警方法,其特征在于,所述填补所述历史负荷数据中缺失的数据,包括:
若所述缺失的数据的时间跨度在预设间隔内,通过插值法对所述缺失的数据进行填补;
若所述缺失的数据的时间跨度超出所述预设间隔,利用相同时间的临近日的数据对所述缺失的数据进行填补。
7.根据权利要求1所述的变压器过热预警方法,其特征在于,所述预设温度阈值包括温度告警值与温度危险值;
所述根据所述预测热点温度与所述目标变压器的预设温度阈值,对所述目标变压器进行过热预警,包括:
若所述预测热点温度高于所述温度告警值,发出所述目标变压器对应的注意信号;
若所述预测热点温度高于所述温度危险值,生成所述目标变压器对应的处理任务。
8.根据权利要求1所述的变压器过热预警方法,其特征在于,所述预设温度阈值是根据所述目标变压器的型号与容量预先设定的。
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