【摘要】：變壓器繞組熱點溫度和頂層油溫是衡量變壓器熱狀態(tài)的關鍵參量,對其進行計算和預測對變壓器的運行安全和絕緣壽命評估有著重要意義。本文就變壓器內(nèi)部溫升計算、散熱效能計算和計及絕緣壽命損失的運行方式優(yōu)化展開了大量工作。本文分別針對傳統(tǒng)油浸式電力變壓器和一種專用于地下變電站的分體式冷卻變壓器的內(nèi)部溫升計算展開了研究。針對傳統(tǒng)電力變壓器的頂層油溫計算,本文建立了兩種模型:點預測模型和區(qū)間預測模型。首先,結合半物理模型和數(shù)據(jù)驅動模型的優(yōu)點,建立了基于核極限學習機(kerne1 extreme 1earning machine,KELM)誤差預測補償?shù)捻攲佑蜏攸c預測模型,該模型的精度高于單一的半物理模型和數(shù)據(jù)驅動模型。然后,建立了一種基于KELM和Bootstrap方法的變壓器頂層油溫區(qū)間預測模型,模型預測區(qū)間的上下限值可以分別作為變壓器頂層油溫的保守估計值和樂觀估計值,其保守估計值更適用于指導變壓器的運行。最后,對分體式冷卻變壓器內(nèi)部溫升計算展開了研究。分體式冷卻變壓器一般應用于地下變電站,變壓器本體位于地下,散熱器位于地上環(huán)境中。結構的差異導致傳統(tǒng)變壓器內(nèi)部溫升計算模型不再適用于該類型的變壓器,基于對該類型變壓器散熱原理的分析和與傳統(tǒng)變壓器熱路模型的對比,提出了油浸自冷分體式冷卻變壓器的熱路計算模型,并通過分體式冷卻變壓器的出廠溫升試驗數(shù)據(jù)驗證了所提模型的有效性。本文建立了基于反向求解熱阻法的變壓器散熱效能計算方法,利用在線監(jiān)測的頂層油溫數(shù)據(jù),采用粒子群(partic1e swarm optimization,PSO)算法反向求解頂層油溫對環(huán)境的熱阻,根據(jù)實際熱阻與出廠熱阻的比值以及實際熱阻的變化趨勢對變壓器的散熱能力進行評價,以便及時發(fā)現(xiàn)變壓器散熱效能的變化,為其散熱系統(tǒng)的運維提供輔助信息。本文提出將降低變壓器熱壽命損失作為變壓器經(jīng)濟運行的目標之一,結合傳統(tǒng)的綜合損耗最小目標,建立了多目標變壓器運行方式優(yōu)化模型�；谧儔浩麟p時段控制策略,利用PSO算法求解備用變壓器最優(yōu)投切時間。本文從降低熱壽命損失的角度為變壓器的經(jīng)濟運行提供了一種參考方法。
[Abstract]:The hot spot temperature of transformer winding and the top oil temperature are the key parameters to measure the thermal state of transformer. It is important to calculate and predict the operation safety and insulation life of transformer. In this paper, a great deal of work has been done on the calculation of internal temperature rise of transformers, the calculation of heat dissipation efficiency and the optimization of operation mode taking into account the loss of insulation life. In this paper, the internal temperature rise calculation of traditional oil-immersed power transformer and a split cooling transformer for underground substations are studied. Aiming at the calculation of the top oil temperature of the traditional power transformer, two models are established in this paper: point prediction model and interval prediction model. Firstly, combining the advantages of semi-physical model and data-driven model, a top-level oil-temperature point prediction model based on kerne1 extreme 1earning machine,KELM error prediction compensation is established. The accuracy of the model is higher than that of the single semi-physical model and data-driven model. Then, a prediction model of transformer top oil temperature interval based on KELM and Bootstrap method is established. The upper and lower limit values of the prediction interval can be used as conservative and optimistic estimates of the top layer oil temperature of transformer, respectively. The conservative estimate is more suitable for guiding the operation of transformer. Finally, the calculation of internal temperature rise of split cooling transformer is studied. Split cooling transformers are generally used in underground substations where the transformer body is underground and the radiator is in the ground environment. Because of the difference in structure, the traditional calculation model of internal temperature rise of transformer is no longer suitable for this type of transformer, based on the analysis of the heat dissipation principle of this type transformer and the comparison with the traditional transformer heat path model, The heat path calculation model of oil-immersed self-cooling split cooling transformer is presented. The validity of the proposed model is verified by the temperature rise test data of the split cooling transformer. In this paper, a method for calculating the heat dissipation efficiency of transformers based on reverse solution of thermal resistance is established. Using the on-line monitoring data of the top oil temperature, the particle swarm optimization (partic1e swarm optimization,PSO) algorithm is used to reverse solve the thermal resistance of the top layer oil temperature to the environment. According to the ratio of actual thermal resistance to outgoing thermal resistance and the change trend of actual thermal resistance, the heat dissipation capacity of transformer is evaluated in order to find out the change of heat dissipation efficiency of transformer in time and to provide auxiliary information for the operation and maintenance of heat dissipation system. In this paper, it is put forward that reducing transformer thermal life loss is one of the objectives of transformer economic operation. Combined with the traditional objective of minimum comprehensive loss, the optimization model of multi-objective transformer operation mode is established. Based on the dual period control strategy of transformer, PSO algorithm is used to solve the optimal switching time of standby transformer. This paper provides a reference method for the economic operation of transformers from the angle of reducing thermal life loss.
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM41

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本文編號：2224146