[发明专利]一种基于神经网络的变压器绕组热点温度的预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种变压器绕组热点温度的预测方法，尤其是涉及一种基于神经网络 的变压器绕组热点温度的预测方法。

背景技术

变压器热点温度研究的难点在于绕组热点温度产生机理十分复杂以及热点温度 位置的不确定性，目前为止，得到变压器内部温度主要有两种方法，一种基于神经网络的变 压器绕组热点温度的预测方法是直接测量法，一种基于神经网络的变压器绕组热点温度的 预测方法是间接计算法。

直接测量法是在变压器靠近导线位置或导线线饼中预埋测温传感器，直接获得绕 组热点温度的方法。绕组内埋设传感器对绝缘结构设计要求较高，容易影响变压器正常运 行。而且由于绕组热点位置不确定，传感器埋设处不一定是最热点，测量结果可能并非绕组 的热点温度。因此，一般采取在绕组热点的附近区域，安装多个温度传感器，通过测量多个 位置的温度来近似得到绕组的热点温度，温度传感器有声频、光纤、结晶石英、荧光、镓砷化 晶体等多种传感器。目前研究最多，最有影响力的是基于散射机理的分布式光纤温度传感 器系统。分布式光纤测温系统的温度测量误差通常在几度，定位误差在一米左右，主要用于 测量电缆的温度分布。当用于变压器内部温度的测量或定位时，提高其定位的精度就又会 降低其对温度的分辨率，误差将较大。

目前，间接计算变压器绕组热点温度方法中最传统的方法是IEC60076-7导则和 IEEEStdC57.91导则推荐的变压器绕组热点温度计算经验模型。IEC60076-7导则根据一 些假设条件对很复杂的变压器热特性分布做出了简化并得到相应的简化图和公式。如图1 所示是简化的油浸式变压器温度分布图，图中，A是由油箱出口处油温和油箱温度计座中油 温得出的顶层油温；B是绕组顶部的混合油温(通常假设与A的温度相同)；C是油箱内平均油 温；D是绕组底部油温；E是油箱底部油温；gr是额定电流下绕组平均温度对油(油箱内)平均 温度的梯度；H是热点系数；P是热点温度；Q是用电阻法测得的绕组平均温度；X轴是温度；Y 轴是相对位置；图1中所示的热分布图是假设的，它是一个本来很复杂的热分布的简化图。 在简化中作了如下假设：

a)不论冷却方式如何，油箱内的油温从底部到顶部均是按线性增加；

b)作为初始的近似，在绕组任何位置处绕组导线的温升，从下到上呈线性增加，此 直线与油的温升直线平行。两平行线之间的差值为常数，为用电阻法测出的绕组平均温度 与油箱中油平均温度的差值)；

c)热点温升比b)所述的绕组顶部导线的温升高，这是因为必须就杂散损耗的增 加、各局部油流的差别和导线上可能附加的纸层等给出一些裕度。考虑到这些非线性的因 素，令热点温度与油箱内顶层油温之差等于H*gr。

由简化的油浸式变压器温度分布图推导出稳态热点温度计算如下：

在自然油循环冷却下，热点温度等于环境温度、顶层油温升以及热点温度对顶层 油温的温升三者之和；而强迫油循环冷却下，热点温度等于环境温度、底层

油温升、绕组的顶层油温对底层油温的温升以及绕组热点温度对顶层油温的温升 四者之和；强迫油循环导向冷却下，计算热点温度与强迫油循环冷却时差不多，由于导线电 阻随温度变化，因此需添加校正系数。

GB/T1094.7-2008负载导则及IEEEStdC57.91标准中推荐的计算方法均可计算 变压器绕组热点温度，是国内外最近几年应用比较广泛的一种方法，该方法直观、简便，能 够基本反映真实的热传导过程。该计算方法只能求解热点温度值，不能探寻热点位置，同时 这些公式的结果和实测数据仍有一定差距，因此应找寻可以得到更加精确的结果的方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于神经网络 的变压器绕组热点温度的预测方法，采用遗传算法优化神经网络后，通过计算得到变压器 绕组热点温度值。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于神经网络的变压器绕组热 点温度的预测方法，包括以下步骤：

(1)以环境温度θ_a、初始顶层油温升Δθ_oi、顶层油温度θ_o及负载系数K为输入数据， 以油时间常数τ₀和油指数x为输出数据，并确定隐含层的节点数，构建神经网络；

(2)对神经网络的输入数据和输出数据进行归一化处理；