[发明专利]电力设备负荷性能状态预测和诊断方法、电子设备、存储介质

权利要求书

1.电力设备负荷性能状态预测和诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

关系模型建立，根据电流致热和散热过程的理论分析，建立电力设备负载与温度数学模型；

设备最大载流量预测，将电力设备的最高容许温度带入所述电力设备负载与温度数学模型中，求得电力设备的最大载流量；

额定负荷时的最高温度预测，将电力设备的额定负荷电流值带入所述电力设备负载与温度数学模型中，求得电力设备的额定负荷时的最高温度值；

短时应急负荷电流预测，将短时应急负荷需求限制条件数据带入所述电力设备负载与温度数学模型中，求得电力设备的短时应急负荷时的最高温度值；

设备负荷健康度诊断，将采集的电力设备的负荷电流和环境温度数据带入所述电力设备负载与温度数学模型，求得电力设备的负荷理想温升值，将所述负荷理想温升值与实测的温度数据进行对比，通过对比结果判断设备负荷健康度。

2.如权利要求1所述的电力设备负荷性能状态预测和诊断方法，其特征在于：所述关系模型建立步骤中，系统动态模型方程为：

ΔT(t)＝k_iae^-at*I(t)²，*为卷积计算

系统静态模型方程为：

ΔT(t)＝k_iI(t)²

其中，ΔT(t)＝T₁(t)-T₀(t)；ΔT(t)为t时刻电力设备被测段温升；T₁(t)为t时刻电力设备被测段测温点温度；T₀(t)为t时刻电力设备被测段环境参照点温度；a为动态模型热容温度延时效应系数；k_i为负荷带去致热温升负荷性能系数。

3.如权利要求2所述的电力设备负荷性能状态预测和诊断方法，其特征在于：所述设备最大载流量预测步骤中，将电力设备的最高容许温度带入所述系统静态模型方程中，预测的最大载流量为：

ΔT_M＝T_M-T₀(t)

其中，T_M为电力设备的最高容许温度，I(t)_M为设备最大载流量预测值，T_M≥T₀(t)。

4.如权利要求2所述的电力设备负荷性能状态预测和诊断方法，其特征在于：所述额定负荷时的最高温度预测步骤中，所述电力设备的额定负荷时的最高温度值为：

T(t)_M＝ΔT_M+T₀(t)，ΔT_M＝k_iI_e²

其中，I_e为额定负荷电流值，T(t)_M为设备额定负荷时的最高温度值，I(t)≥I_e。

5.如权利要求2所述的电力设备负荷性能状态预测和诊断方法，其特征在于：所述短时应急负荷电流预测步骤中，所述电力设备的短时应急负荷时的最高温度值为：

*为卷积计算

系统静态模型方程为：

T_s＝ΔT(t_s)+T₀(t_s)

其中，I_s为短时应急负荷电流，t_s为应急加载时间，T_s为在t_s结束时的温度，ΔT(t_s)为预测的短时应急负荷时的最高温度值。