箱式变压器顶层油温预测及在线监控系统的设计
摘要
电力变压器是输变电网中最重要的设备之一，它的稳定运行对于整个电力系统的稳定运行极其重要，其中运行温度是影响变压器绝性能的重要指标。为确保变压器安全运行, 工程中常对变压器顶层油温进行实时监测，对于变压器油温实时值，电网运维和调度人员更关注预测值，提前保护变压器。本设计基于stm32单片机，采用灰色预测模型对于未来的油温值进行预测，搭建在线监控系统，对变压器进行有效保护。
关键词：变压器、灰色预测模型、单片机、在线监控系统
1引言
变电站是国家电网合理分配电力的重要组成部分，对于整个电网的安全稳定运行有着重要意义。为保证电网长时间安全、可靠运行，对箱式变电站中变压器的在线运行监控的要求也越来越高。箱式变压器主要采用油浸式电力变压器，而油温是影响该变压器正常运行和带负载能力的重要参数，而顶层油温又是变压器热点温度的重要指标。
由于顶层油温变化连续且缓慢，通过建立油温预测模型，利用较高性能的处理芯片，提前预测出及温度的变化，可以保证变压器油温达到的最大值不会长期超过变压器工作时的温度上限，一定程度上解决了变压器油温的控制问题。
2国内外研究现状
王永强,岳国良等基于Kalman滤波算法的电力变压器顶层油温预测研究[1]，通过分析基于变压器热路模型的顶层油温动态微分方程, 构造基于Kalman滤波的顶层油温状态方程和测量方程, 建立了顶层油温实时最优估计模型, 实时地预测变压器顶层油温。结合现场实测数据对比分析Kalman滤波模型及IEEE导则推荐模型预测结果, 结果表明Kalman滤波模型相对IEEE导则推荐模型具备更高的精度, 为油浸式变压器顶层油温预测提供一种新的参考。 杨欢红,丁宇涛,宋亮,基于热路和BP神经网络的变压器顶层油温预测研究[2]，利用Susa D热路模型[3]预测顶层油温得到初始值;其次, 建立BP神经网络模型预测热路模型的误差;最后, 利用预测的误差结果修正热路模型的初始值。实例分析表明, 组合模型较Susa D热路模型及单一预测模型预测精度更高。徐名,方洋洋,杨鹏.基于灰色模型算法的电力变压器油温预测模型[4]，对于短时预测, 采用的灰色预测模型对变压器顶层油温的短时预测残差基本保持在0～plusmn;1.8℃之间;对于中长期预测, 预测结果精度较高, 3组预测值最大误差为0.85℃, 最小误差为0.07℃, 且样本拟合度较好。改进后的油温预测模型中长期预测效果相对较好, 具有实际参考价值。王红亮，庞佳基于Cortex-M3的变压器运行状态在线监测系统设计[5 6]，提出了一种基于Cortex-M3内核、GPRS无线传输技术的变压器数据远程传输监测系统设计方案, 支持有线、无线传输方式及SD卡拷贝功能, 结合实际应用给出具体软硬件设计方案。运行结果表明:该系统可以给出具体软硬件设计方案。运行结果表明:该系统可以精确测得变压器开关量信号, 并通过无线传输到后台服务器数据中心。张牧,基于嵌入式Linux的油浸式变压器数据采集和处理系统[7]，设计了一款基于嵌入式Linux的油浸式变压器状态监测数据采集系统, 利用该平台实现对智能变压器中轻重瓦斯含量、油温等模拟量和轻重瓦斯状态、冷却器状态等开关量信息的实时在线监测, 监测参数较全、实时性较高，,经实际检验, 本系统能够良好的评估变压器的运行状况, 提高了油浸式变压器的在线监测水平。IEEE C57.91—1995《油浸式电力变压器负载导则》推荐了变压器绕组热点温度计算的经验模型[8]。导则中给出了几种不同冷却方式下的热点温度和顶层油温的计算公式, 其中顶层油温公式中采用一阶导数模型计算对环境温度的温升, 得到变压器的稳态温度。而其并没有考虑环境温度的动态变化特性, 使得该计算模型在实际使用时存在较大的误差。为此, 通过考虑环境温度变化对顶层油温的影响, 麻省理工学院的Lesieutre对IEEE顶层油温模型加以改进[9], 建立了一种用于变压器在线监测的变压器顶层油温预测模型, 通过对变压器现场实测数据监测对比该模型和IEEE顶层油温模型, 结果表明该模型较能满足在线监测的标准。
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