[发明专利]变压器绕组热点温度预测方法及终端设备有效
| 申请号： | 201711294781.X | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN108120521B | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 赵军;邢超;杨桦;刘宏亮;孙路;段昕 | 申请（专利权）人： | 囯网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网公司;国网河北能源技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G01K7/00 | 分类号： | G01K7/00 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 050011 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明适用于变压器技术领域，提供了一种变压器绕组热点温度预测方法及终端设备。该方法包括：采集变压器绕组热点的温度数据，将采集到的温度数据作为样本数据；根据粒子群算法和所述样本数据训练人工神经网络模型，得到所述人工神经网络模型的最优模型参数，将基于所述最优模型参数的人工神经网络模型作为预测模型；采集变压器的运行参数和结构参数；根据所述运行参数、所述结构参数和所述预测模型，对变压器进行绕组热点温度预测。本发明将粒子群算法引入人工神经网络模型的参数优化，利用优化后得到的预测模型对变压器绕组热点温度进行预测，能够提高预测模型得到的变压器绕组热点温度的预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 变压器 绕组 热点 温度 预测 方法 终端设备 | ||
【主权项】：
一种变压器绕组热点温度预测方法，其特征在于，包括：采集变压器绕组热点的温度数据，将采集到的温度数据作为样本数据；根据粒子群算法和所述样本数据训练人工神经网络模型，得到所述人工神经网络模型的最优模型参数，将基于所述最优模型参数的人工神经网络模型作为预测模型；采集变压器的运行参数和结构参数；所述运行参数包括上层油温、绕组温度、环境温度和运行负荷数据，所述结构参数包括绕组布置形式、绕组容量、冷却方式和绕组绝缘材质；根据所述运行参数、所述结构参数和所述预测模型，对变压器进行绕组热点温度预测。
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