[发明专利]基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210178089.5 申请日: 2022-02-25
公开(公告)号: CN114595875A 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 王远东;杨帆;张海龙;高三策;孟辉;池骋;梁伟;赵国太;穆欢乐 申请(专利权)人: 国家电网有限公司;国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司;重庆大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/06;H04L67/10;H04L67/1095;H04W4/38;H04W84/18;H04Q9/00;G08B31/00;G16Y10/35;G16Y20/20;G16Y30/00;G16Y40/10;G16Y40/2
代理公司: 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 代理人: 刘小红
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 变压器 传感 信息 数字 孪生 状态 评估 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1:根据变压器的物理实体,构建数字三维整体模型及内部运行多物理场耦合模型,包含设备完整的细节和信息,通过数据转换协议接入数字孪生平台;设备完整的细节和信息即变压器关键部件的温度、振动,内部电场、磁场、油流情况;

步骤2:以变压器运行分析的不同功能需求为导向,构建变压器各部件简化模型,以POD本征正交分解模型降阶算法,完成对完整变压器模型的降阶处理;

步骤3:搭建完备的传感通信网络,选取合适的通信协议,将传感数据接入数字孪生平台端口,作为仿真分析的初始条件,由高性能计算装置实时计算设备运行状态;

步骤4:通过实时数据结合变压器降阶模型的实时计算,得到反映变压器实时状态的评估结果;

步骤5:结合本地和云端的历史数据,对变压器实时状态评估进行状态预测,提前预警可能出现的问题;

步骤6:跟以后续实时数据和状态评估结果,指导修正状态预测结果的自我更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法,其特征在于,所述步骤1:根据变压器的物理实体,构建数字化三维整体模型及内部运行多物理场耦合机理模型数字化三维模型含设备完整的细节和信息,多物理场耦合机理模型为磁-热-流耦合模型,通过数据转换协议接入数字孪生平台,具体包括:

温度场-流场方程

ρ表示密度,u表示径向流速,r表示轴向,λ表示导热系数,η表示粘度系数,v表示轴向流速,cp表示定压比热容,、T表示温度,sT表示热源,fz表示外力;

并以设备运行分析的不同功能需求为目标,通过POD本征正交分解模型降阶算法,完成对变压器模型的降阶,得到设备各部件简化模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法,其特征在于,所述步骤2,以POD模型降阶算法,完成对完整变压器三维模型的降阶处理,具体包括:

①通过数值模拟等获得所研究问题在若干个时刻点上的温度场T分布,称其为快照,进一步排列成快照矩阵:

②对快照矩阵A进行特征正交分解,获得一组正交基矢量,通常称其为POD模态,截取前r阶能够捕捉绝大部分能量的模态构成模态矩阵:

③利用模态矩阵Φ将任意时刻的场分布表示为:

为第i个POD模态的系数;

④进一步将前式带入有限元离散方程式

其中:nnode为求解域内节点总量

⑤得到降阶模型:

4.一种采用权利要求1-3任一项方法的状态评估系统,其特征在于,包括:数据传感网络、完整的数字孪生体、降阶孪生体及历史数据存储模块;

其中,数据传感网络用于采集、转换和传输变压器关键的运行数据;

完整的数字孪生体将采集到的数据作为输入量代入到设置好的仿真程序内进行分析计算,表征出变压器的运行状态;

采用POD模型降阶算法得到降阶孪生体,通过数据驱动封装好的状态变量进行快速更新和状态展示,实现变压器运行状态的实时可视化;

历史数据库用于对比实时数据和历史数据、实时状态和历史状态,寻找一般规律,对未来的状态进行可靠的预测;状态预测结果将根据实时数据作为指导验证,并进行自我修正。

5.根据权利要求4所述的状态评估系统,其特征在于,所述数据传感网络包括电场传感器、磁场传感器、温度传感器、振动传感器采集到的变压器关键状态量,通过近场通信、域网、工业现场总线和无线网络,即NFC,RFID,局域网、以太网、wifi,数据传输协议包括TCP/IP协议、MQTT在内的其私有协议数据传输方式汇集到孪生平台上。

6.根据权利要求5所述的状态评估系统,其特征在于,所述完整的数字孪生体包括变压器内外部二/三维结构、油流、电场、磁场、温度场和振动情况在内的完全表征变压器状态的完整数字化模型。

7.根据权利要求5所述的状态评估系统,其特征在于,所述降阶孪生体是由从完整孪生模型中采用POD降阶算法提取的关键特征量组成的,关键特征量指的是油温、绕温、电场强度、磁场强度和降低自由度后的物理模型。

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