[發明專利]一種基于數字孿生的變壓器健康預測方法

在審

• 申請號: 202011333963.5
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112685949A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 何祖軍;左文杰;楊奕飛;嚴志劍;蘇貞;齊亮
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N20/10;G01R31/62
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 杭行

1.一種運用數字孿生技術進行船用變壓器健康預測的方法，其特征在于，包括構建變壓器數字孿生體和構建變壓器健康預測模型兩部分，具體包括以下步驟：

步驟一、對于定制的船用變壓器實體進行信號采集，獲取用于表征其運行狀態的數據，并存儲在變壓器數據管理平臺；

步驟二、對待預測變壓器的整體結構建立用于仿真變壓器健康預測的模型，結合離線的變壓器健康度衰減試驗確定并驗證所建立的模型中對變壓器健康度產生影響的參數，運用所述參數建立通用數字孿生體；

步驟三、基于修正算法利用存儲的歷史運行狀態數據，對通用數字孿生體進行修正，建立所述實體變壓器的數字孿生體模型；

步驟四、從變壓器運行歷史數據中分析變壓器運行工況及環境變化的綜合信息，并基于綜合信息來生成出現的不同運行工況及環境情況的概率分布；

步驟五、所生成的運行工況及環境輸入到所述的數字孿生體，對各個工況、環境下的變壓器健康退化路徑進行仿真，得到仿真變壓器健康退化數據集；

步驟六、基于機器學習算法建立變壓器健康預測模型，以船用變壓器溫度、電壓、電流等信號作為輸入，變壓器的健康預測模型結果作為輸出；

步驟七、利用所述仿真變壓器健康退化數據集對所述變壓器健康預測模型進行訓練，再運用訓練好的健康預測模型對實體變壓器的健康度進行預測；

步驟八、實時采集船用變壓器工況、船上環境變化以及操作人員習慣并存儲，對所述變壓器健康預測模型定期更新。

2.根據權利要求1所述的運用數字孿生技術進行變壓器健康預測的方法，其特征在于，所述步驟一中用于表征其運行狀態的數據，包括變壓器的電壓、電流、溫度分布、頻率、絕緣檢測。

3.根據權利要求2所述的運用數字孿生技術進行變壓器健康預測的方法，其特征在于，所述步驟二中從電磁力學、力學角度建立用于仿真變壓器健康度的理論模型，運用交變磁通感應、變壓器結構變化機理建立通用數字孿生體。

4.根據權利要求3所述的運用數字孿生技術進行變壓器健康預測的方法，其特征在于，所述步驟三中對通用數字孿生體進行修正，具體利用實體船用變壓器的容量損失、阻抗增長數據與通用數字孿生體的仿真結果進行比較實現。

5.根據權利要求4所述的運用數字孿生技術進行變壓器健康預測的方法，其特征在于，所述步驟四中的統計信息具體是在歷史數據中提取溫度、頻率需求來得到；生成所述概率分布基于自編碼器算法。

6.根據權利要求5所述的運用數字孿生技術進行變壓器健康預測的方法，其特征在于，所述步驟六中的機器學習算法采用基于支持向量機算法。