基于神经网络算法的变压器油温诊断
2021-04-15明晓航钱晨语宋天威潘岑诚李仁其戴劲峰张明清
电力安全技术 2021年2期
明晓航,钱晨语,宋天威,潘岑诚,李仁其,戴劲峰,张明清
(1.国网江苏省电力有限公司南通供电分公司,江苏 南通 226000;2.河海大学能源与电气学院,江苏 南京 211100)
0 引言
2019-08-26T19:16,正值电网夏季迎峰度夏期间,海安变电站的运维人员对所辖的220 kV海安变电站进行特巡,当运维人员经过1号主变时,感觉到有热气流涌到身上,运维人员对主变的油温和冷却系统进行了检查。发现此时变压器油温指示已经达到62 ℃,但是主变风扇却没有启动,而正常情况下主变风扇在变压器油温达到55 ℃时就要启动,并在油温降至45 ℃才自动停止。于是迅速将风冷系统的方式开关切至手动位置,手动强制打开风扇,避免了变压器因为温度过高造成绝缘损坏。
对于变压器顶层油温相关模型,国内外学者已经开展了很多卓有成效的研究,IEEE C57.91—1995标准提出了变压器油温温升指数模型,但该模型未充分反映环境温度变化所造成的影响。亚利桑那州立大学的Tylavsky等人提出了顶层油温预测的半物理模型。重庆大学的陈伟根在半物理模型基础上,考虑滞后时间变量、热辐射和不同离散方法对模型预测结果的影响进行了研究。此外,T-S和Kalman滤波等模型被用于进行油温预测。以上这些模型较为抽象,很难达到较为理想的预测效果。
上述方法只适合于顶层油温的超短期预测,可以准确地预测5 min到1 h的油温值。然而电网调度和运维人员对未来一天内变压器油温所能达到的最高值更为关注,主要原因如下。
(1) 提前安排好变压器和冷却装置的巡检和维护工作。……
登录APP查看全文
