[發明專利]一種變壓器油密度預測模型建模方法和裝置

有效

• 申請號: 201810994101.3
• 申請日: 2018-08-29
• 公開（公告）號: CN109063928B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 趙耀洪;錢藝華;李麗;范圣平
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張春水;唐京橋

本申請公開了一種變壓器油密度預測模型建模方法和裝置，基于溫度補償和遺傳算法對反向傳播神經網絡建立的第一變壓器油密度回歸預測模型進行優化，采用遺傳算法建立變壓器油多頻超聲波參數與油密度的非線性映射關系，并通過溫度補償減小溫度對映射關系帶來的誤差影響，實現對變壓器油密度的回歸預測，具有高效、快速及自適應學習能力強的特點，并且通過回歸預測模型可以直接對變壓器油密度進行監控，實時獲取到變壓器油密度的大小，預測結果準確可靠，解決了現有的變壓器油密度測試方法費時費力，且不能對變壓器油進行實時監測和準確反映變壓器的真實油密度的技術問題。

技術領域

本申請涉及變壓器故障檢測技術領域，尤其涉及一種變壓器油密度預測模型建模方法和裝置。

背景技術

變壓器在電網中扮演著不可或缺的角色，是能量轉換、傳輸的核心，同時也是電網安全第一道防御系統中的關鍵樞紐設備。變壓器故障不僅會帶來經濟上的損失，還可能會造成大停電給人們帶來恐慌與不便，所以對變壓器進行故障診斷是發展智能電網的需要。油質的優劣直接影響著變壓器的運行狀態，對變壓器油參數的檢測，影響著對變壓器運行狀態的判定的有效性，甚至關系到整個電網的運行安全。

傳統的對變壓器油密度進行檢測的方法是密度計法，但是密度計法檢測變壓器油密度需要取出變壓器油樣，將油樣置于測量容器中，設定恒定溫度，使用攪拌物將油樣攪拌均勻，待油樣的溫度同設定的恒定溫度一樣時，將密度計放入油樣中，讀取密度計測量值，這種方法測得的變壓器油密度結果不具備實時性，費時費力，不能對變壓器油進行實時監測和準確反映變壓器的真實油密度。

發明內容

本申請實施例提供了一種變壓器油密度預測模型建模方法和裝置，解決了現有的變壓器油密度測試方法費時費力，且不能對變壓器油進行實時監測和準確反映變壓器的真實油密度的技術問題。

有鑒于此，本申請第一方面提供了一種變壓器油密度預測模型建模方法，所述方法包括：

101、獲取若干組運行時長不等的變壓器油樣在預置溫度值下恒溫測試的多頻超聲波特性，并獲取各所述多頻超聲波特性對應的油密度；

102、將所述多頻超聲波特性作為輸入，所述油密度作為輸出，根據反向傳播神經網絡建立第一變壓器油密度回歸預測模型；

103、根據遺傳算法對所述第一變壓器油密度回歸預測模型的連接權值和閾值進行尋優組合；

104、獲取變壓器油樣的多頻超聲波信號隨溫度變化的函數關系，根據所述連接權值的尋優組合結果、所述閾值的尋優組合結果和所述函數關系優化所述第一變壓器油密度回歸預測模型，構建基于溫度補償和遺傳算法的第二變壓器油密度回歸預測模型。

優選地，步驟102之后步驟103之前，還包括：

23、根據連接權值調整量公式和閾值調整量公式，計算所述第一變壓器油密度回歸預測模型的連接權值調整量和閾值調整量，根據所述連接權值調整量和所述閾值調整量調整所述連接權值和所述閾值，所述連接權值調整量公式為和所述閾值調整量公式為和其中，ΔW_jk(n)為第n個神經元輸出層連接權值輸出調整量，α為學習率，L為隱含層神經元個數，N為輸入層神經元個數，δ_k為輸出層輸出誤差，δ^*_j為隱含層輸出誤差，ΔV_ij(n)為第n個神經元隱含層連接權值輸出調整量，h_j為隱含層輸出，y_k為輸出層輸出，Δθ_k(n)為第n個神經元輸出層閾值輸出調整量，為第n個神經元隱含層閾值輸出調整量。

優選地，步驟23具體包括：

231、獲取訓練樣本機和測試樣本集；

232、對所述第一變壓器油密度回歸預測模型進行初始化；