配電變壓器中熱模型的油溫估計改進

潘振 朱孟兆 王善龍 喬福泉

摘 要：本文提出了一種針對油浸自冷式配電變壓器油溫估計的方法。同時提出了一種提高標(biāo)準(zhǔn)IEC 60076-7熱模型可靠性的列文伯格-馬夸爾特算法。并將基于標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)的油溫模型與所提出的模型進行了比較。對從160kVA到800kVA的三個配電變壓器進行了溫度估計的改進。

關(guān)鍵詞：油溫傳感器；熱模型；配電變壓器

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.17.149

1 簡介

在電網(wǎng)服務(wù)連續(xù)性的控制中，配電變壓器起著重要的作用，為了減少配電變壓器替換零件的損耗，很有必要研究一種配電變壓器油溫的檢測方法。在大多數(shù)檢測方法中，熱檢測是最有效的檢測方法之一，這種方法可以提供有關(guān)老化和過載能力的有效的信息。其中，在檢測方面，熱點溫度是一個非常重要的參數(shù)[1]。許多研究人員認(rèn)為熱點溫度是燃料箱頂部油溫升高的總和，以及額定電流對油頂層的梯度。在這項研究中，微分方程的參數(shù)均取自IEC 60076-7標(biāo)準(zhǔn)，這是一種基于列文伯格-馬夸爾特算法的識別程序，該方法早就用于400kVA油浸自冷式配電變壓器的熱模型參數(shù)估計。研究發(fā)現(xiàn)，估計得到的參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)不同，從而提高了最高的油溫估計。本文中另外一個重要的問題得到了解決，在標(biāo)準(zhǔn)中，提出的一系列寬功率范圍的單一參數(shù)，從而導(dǎo)致了溫度估計的顯著誤差。在本文中，熱模型的參數(shù)估計了三個容量分別為160kVA，400kVA和800kVA的油浸自冷式配電變壓器。本文著重介紹了三種變壓器油溫估計的改進。

2 變壓器熱模型

這里描述了利用熱傳遞微分方程來估計分布式變壓器的油溫隨著時變的負(fù)載電流和時變的環(huán)境溫度的變化而變化。其方法是以軟件處理數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以便把油溫定義成時間的函數(shù)。這種方法特別適用于在線監(jiān)測，特別是對于負(fù)載簡檔沒有任何限制。當(dāng)傳熱原理應(yīng)用于變壓器的情況時，微分方程只對直流部分的冷卻是線性的，對于其他形式的冷卻，冷卻介質(zhì)的循環(huán)率取決于冷卻劑溫度本身。換句話說，如果沒有風(fēng)扇，散熱器的氣流速度取決于它的溫度，而如果有風(fēng)扇，則不會如此。總而言之，在冷卻過程中，微分方程是非線性的，這意味著頂部油溫的響應(yīng)在負(fù)載電流變化時，不是一個線性函數(shù)。

3 使用使用標(biāo)準(zhǔn)IEC 60076-7參數(shù)進行油溫估計

采用以下容量為160 kVA、400kVA和800kVA的3個配電變壓器來驗證所提出的方法。在每個油箱頂部10cm處安裝了一個傳感器，以便測量油溫。為了調(diào)整負(fù)載系數(shù)，在變壓器的前部，連接一個自耦變壓器，可用的測量值是三個二次側(cè)電流，距離變壓器兩米處的環(huán)境溫度和變壓器內(nèi)部的油溫由傳感器提供。安裝Matlab/Simulink的計算機連接到數(shù)據(jù)采集DSpace卡[2]。為了得到二次電流，變壓器應(yīng)該提供15760V的電壓側(cè)電壓，這是很難達到的，較低的一次側(cè)電壓可以使用，這樣會可能會造成暫時的一次側(cè)電流和二次側(cè)電流超過其額定值，由于一次側(cè)側(cè)電壓值比較低，鐵損非常低，熱模型中的參數(shù)會受到影響。

在采集輸入的負(fù)載因素和環(huán)境溫度，輸出的測量油溫之后，Matlab程序?qū)⑹褂脴?biāo)準(zhǔn)IEC給出的參數(shù)對三個變壓器的估計油溫進行參數(shù)計算[3]。在這個方法中，對于容量為50kVA到1000kVA的油浸自冷式變壓器，有4個參數(shù)被認(rèn)為是恒定的，它們分別是油的指數(shù)（x），額定電流負(fù)荷損失與無負(fù)載損耗之比（R），平均油冷卻時間（t0），在額定損耗下油箱頂部油溫的溫升（Δθ）。

實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)明顯的誤差，這個誤差的產(chǎn)生是由于采取的IEC標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)是根據(jù)大量的電力變壓器給出的，為了減少這個誤差，必須使用識別算法對每個變壓器進行參數(shù)估計。

4 參數(shù)識別

列文伯格-馬兒夸克 （LM）算法是一種迭代技術(shù)，它定位一個多變量函數(shù)的最小值，該函數(shù)表示為非線性實值函數(shù)的平方和。它已成為非線性最小二乘問題的一種標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)，廣泛應(yīng)用于廣泛的學(xué)科領(lǐng)域。在本研究中，使用LM算法對參數(shù)進行調(diào)整，以盡量減小真實值和估計溫度之間的誤差。熱模型有兩個相同的傳遞函數(shù)輸入，且依賴于模型的輸入，系統(tǒng)的四個參數(shù)的識別是非線性的[4]。

LM算法可以看作是最速下降和高斯-牛頓法的結(jié)合。當(dāng)當(dāng)前的解決方案與正確的方法相差甚遠時，該算法的表現(xiàn)就像一個最速下降法：它不是快速的，而是保證收斂的。當(dāng)電流解接近正確的解時，它就變成了高斯-牛頓法。試驗中進行了大約40種不同的加熱測試，最終驗證了該算法具有參數(shù)識別的算法速度快，且參數(shù)估計準(zhǔn)確的特點。

5 結(jié)論

本文提出了一種對電力變壓器油溫進行精確估計的模型。利用列文伯格-馬夸爾特算法確定熱模型參數(shù)。與標(biāo)準(zhǔn)IEC 60076-7參數(shù)的比較中表明，這些參數(shù)必須根據(jù)變壓器功率進行調(diào)整。在將來這種溫度檢測方法可能集成在工業(yè)能量計中，或者包括電力變壓器的跟蹤損耗在內(nèi)的更大的系統(tǒng)之中。

參考文獻：

[1]郭偉.淺談電力計量裝置的故障與檢測技術(shù)[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2014（35）：156.

[2]GB/T15164-1994，油浸式電力變壓器負(fù)載導(dǎo)則[S].

[3]K.Levenberg，A method for the solution of certain non-linear problems in least squares，Quart.Appl.Math.2（02） （1944）：164-168.

[4]駱光.電力計量裝置異常原因及監(jiān)測方法研究[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品，2015（08）：59.