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基于BP神经网络的变压器绕组热点温度预测方法研究

作　者: 李孟励
导　师: 孙才新
学　校: 重庆大学
专　业: 电气工程
关键词: 电力变压器绕组热点温度热电类比 BP神经网络
分类号: TM406
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 225次
引　用: 6次
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内容摘要

电力变压器是电网中最重要和最关键的设备之一,保障电力变压器运行的可靠性对整个电网的安全可靠运行具有重要意义。大部分变压器的寿命终结是因为其丧失了应有的绝缘能力,而影响绝缘能力的主要因素之一是变压器运行时绕组的温度。变压器绕组最热区域达到的温度即绕组热点温度,是影响负载能力和绕组绝缘寿命的重要因素,也是变压器绕组设计优劣的一个重要指标。因此监测变压器绕组热点温度对估计变压器寿命、确保系统的安全可靠运行、提高运行的经济效益有重要的意义。本文在总结国内外热点温度研究成果的基础上,分析了油浸式变压器发热及散热机理,搭建了测温试验平台研究变压器内部温度分布,并根据试验所得的各特征参量采用人工神经网络对变压器绕组热点温度进行预测,主要工作如下:①通过对变压器内部散热过程及其机理的研究,找出了影响变压器内温度分布的主要因素有环境条件、负载电流大小和油的循环冷却方式,在此基础上推导出了变压器主要组成部分即绕组、铁心、变压器油的升温和降温特性方程,并得到了升温和降温的特性曲线。②结合变压器绕组温度分布特征和变压器内部温度测量的实际要求,搭建了油浸式变压器的测温试验平台,对自然油循环自然空气冷却(ONAN)形式下的变压器内部温度进行了试验研究。试验结果表明:变压器绕组沿其高度方向上的温度分布是非线性的,变压器绕组热点温度出现在沿绕组高度方向约5/6处。③在系统分析变压器内部发热过程和温度分布规律的基础上,结合热电类比方法和IEEE推荐的热点温升模型提出了基于热电类比的变压器绕组热点温度计算仿真模型;将仿真模型预测值、IEEE推荐模型值和实际测量值进行对比的结果表明:在欠负载和额定负载情况下变压器顶层油温和绕组热点温度都较IEEE推荐模型值更接近于实测温度值,在过负载和变化负载情况下亦都能较好地预测变压器温度。④采用BP神经网络对电力变压器绕组热点温度进行建模预测,并着重就其网络的选定、学习样本的建立、输入方式选择以及算法的改进等问题展开研究,建立了基于Levenberg-Marquardt算法的改进BP神经网络。预测结果表明:改进的三层BP神经网络能够较好地实现变压器绕组热点温度预测。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-15
  1.1 课题研究背景及意义  8-10
  1.2 国内外研究现状及分析  10-14
    1.2.1 直接测量法  10-11
    1.2.2 间接计算法  11-14
  1.3 本文主要研究内容  14-15
2 油浸式电力变压器热特性行为分析  15-27
  2.1 油浸式电力变压器结构  15
  2.2 热传递的三种基本方式  15-17
  2.3 油浸式电力变压器散热过程  17-20
  2.4 变压器温升限值及冷却方式  20-22
  2.5 变压器绕组、铁心及绝缘油的热行为分析  22-23
  2.6 变压器热状态参量的国家标准推荐计算方法  23-25
    2.6.1 油浸式电力变压器热状态参量  23-24
    2.6.2 国家标准推荐的热点温度计算模型  24-25
  2.7 小结  25-27
3 油浸式变压器内部温度分布试验方法  27-38
  3.1 试验平台  27-31
    3.1.1 变压器温升试验装置  27-28
    3.1.2 变压器试验测温系统  28-31
  3.2 变压器温升试验方法  31-33
  3.3 试验结果分析  33-37
  3.4 小结  37-38
4 变压器绕组热点温度计算热电类比模型仿真分析及实验数据验证  38-47
  4.1 基于热电类比的变压器顶层油温热路模型  38-41
  4.2 变压器绕组热点温升模型  41-42
  4.3 变压器绕组热点温度计算仿真模型  42-43
  4.4 仿真结果分析及实验数据验证  43-46
  4.5 小结  46-47
5 基于 BP 神经网络的变压器绕组热点温度预测方法  47-61
   5.1 人工神经元的基本计算模型  47-50
  5.2 BP 神经网络模型  50-55
    5.2.1 BP 网络的结构及原理  50-53
    5.2.2 BP 算法存在的问题  53-54
    5.2.3 BP 算法的改进方法  54-55
  5.3 基于BP 神经网络的变压器绕组热点温度预测方法  55-60
    5.3.1 BP 网络结构设计  55-57
    5.3.2 实验样本的预处理  57
    5.3.3 预测结果分析  57-60
  5.4 小结  60-61
6 结论和展望  61-63
  6.1 主要结论  61
  6.2 后续工作展望  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-68
附录  68
  A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录  68
  B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目  68

基于BP神经网络的变压器绕组热点温度预测方法研究

内容摘要

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