基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法、装置及介质与流程

1.本发明属于电力技术领域，尤其涉及基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法、装置及介质。


背景技术：

2.今年来，随着用户对电力系统是否能够安全稳定运行的广泛关注，使得电力企业不断推进智能电网建设，逐步扩大变压器实时监测的广度与深度，利用传感器装置不间断地测量反映设备运行状态的关键特征参量，但是传感器的测量只能反馈表面存在的缺陷，例如，运行温度过高等，但是并不能定位导致温度过高的具体原因，也就是说，无法准确地检测出异常所在的位置，为解决上述技术问题，电力企业会在间隔一段时间后，就安排质检人员对变压器进行完整性检测，但是人为检测容易出现检测遗漏的情况，且完整性检测会耗费较长时间，导致检测变压器的效率和准确率较低。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是：提供一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法、装置及介质，以解决现有技术检测变压器的效率和准确率较低的技术问题。
5.本发明技术方案是：
6.一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法包括以下步骤：
7.获取待检测变压器的运行参数，根据运行参数确定待检测变压器的当前运行状态；
8.通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据当前运行状态求解待检测变压器的瞬态温度场；
9.对待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量；
10.根据正交特征基向量和预设流体传热特性对待检测变压器进行异常检测。
11.所述获取待检测变压器的运行参数，根据运行参数确定待检测变压器的当前运行状态，包括：
12.获取待检测变压器的运行参数，对运行参数进行数据清洗；
13.获取待检测变压器在各阶段的运行状态；
14.根据在各阶段的运行状态确定相对应的运行参数集合；
15.将数据清洗后的运行参数与运行参数集合进行匹配，并根据匹配结果确定待检测变压器的当前运行状态。
16.所述通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据当前运行状态求解待检测变压器的瞬态温度场，包括：
17.获取待检测变压器内的流体传热参数和固体传热参数；
18.获取目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程；
19.根据目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程确定目标等效控制策略；
20.根据流体传热参数、固体传热参数以及当前运行状态生成瞬态温度场表达式；
21.通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述目标等效控制策略对所述瞬态温度场表达式进行求解，得到所述待检测变压器的瞬态温度场。
22.所述通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据目标等效控制策略对瞬态温度场表达式进行求解，得到待检测变压器的瞬态温度场，包括：
23.获取预设连续性流固耦合求解策略；
24.根据预设连续性流固耦合求解策略得到温度连续性求解条件和热流密度连续性求解条件；
25.根据温度连续性求解条件和热流密度连续性求解条件确定对流换热系数；
26.获取待检测变压器内的三角形网络单元个数和中线单元个数；
27.根据对流换热系数、三角形网络单元个数以及中线单元个数对所述目标等效控制策略进行调整；
28.通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据调整后的目标等效控制策略对瞬态温度场表达式进行求解，得到待检测变压器的瞬态温度场。
29.所述通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据目标等效控制策略对所述瞬态温度场表达式进行求解，得到待检测变压器的瞬态温度场之前，还包括：
30.确定同类型变压器的瞬态温度场集合，以及确定瞬态温度场集合的计算参数和计算流程；
31.根据瞬态温度场集合、计算流程以及计算参数生成计算历史瞬态温度场的最优参数集合；
32.根据计算参数和最优参数集合构建目标温度场样本集；
33.获取历史降阶模型的阶数与求解误差之间的映射关系，并根据映射关系确定目标阶数；
34.通过物联网策略根据目标温度场样本集和目标阶数训练变压器数字孪生降阶模型。
35.所述对待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量，包括：
36.根据待检测变压器的瞬态温度场得到绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场；
37.通过第一pot分解策略对绕组区域瞬态温度场进行本征正交分解，以及通过第二pot分解策略对油区域瞬态温度场进行本征正交分解；
38.分别对本征正交分解后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行同比例局部放大；
39.通过lagrange乘子算法对放大后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行特征向量求解，得到第一正交特征基向量和第二正交特征基向量；
40.对第一正交特征基向量和第二正交特征基向量进行奇异值融合，得到正交特征基向量。
41.所述根据正交特征基向量和预设流体传热特性对待检测变压器进行异常检测，包括：
42.根据预设传热特性获取标准比对正向基向量；
43.对标准比对正向基向量进行特征提取，得到标准正交特征基向量；
44.将正交特征基向量与标准正交特征基向量进行线性比对；
45.根据线性基向量比对结果确定所述待检测变压器的异常位置。
46.一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测装置，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测装置包括：
47.获取模块，用于获取待检测变压器的运行参数，根据所述运行参数确定所述待检测变压器的当前运行状态；
48.求解模块，用于通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述当前运行状态求解所述待检测变压器的瞬态温度场；
49.分解模块，用于对所述待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量；
50.检测模块，用于根据所述正交特征基向量和预设流体传热特性对所述待检测变压器进行异常检测。
51.一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序配置有实现所述的基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法。
52.一种存储介质，所述存储介质上存储有基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序被处理器执行时实现所述的基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法。
53.本发明有益效果是：
54.本发明提出的基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，通过获取待检测变压器的运行参数，根据所述运行参数确定所述待检测变压器的当前运行状态；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述当前运行状态求解所述待检测变压器的瞬态温度场；对所述待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量；根据所述正交特征基向量和预设流体传热特性对所述待检测变压器进行异常检测；通过上述方式，在确定待检测变压器的当前运行状态后，利用物联网构建的变压器数字孪生降阶模型求解出瞬态温度场，然后根据分解得到的正交特征基向量对待检测变压器进行异常检测，从而能够有效提高检测变压器的效率和准确率。
附图说明
55.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备的结构示意图；
56.图2为本发明基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法第一实施例的流程示意图；
57.图3为本发明基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法第二实施例的流程示意
图；
58.图4为本发明基于变压器数字孪生降阶模型的检测装置第一实施例的功能模块示意图。
具体实施方式
59.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
60.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
61.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备结构示意图。
62.如图1所示，该基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
63.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
64.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序。
65.在图1所示的基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备中，网络接口1004主要用于与网络一体化平台工作站进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备中，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序，并执行本发明实施例提供的基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法。
66.基于上述硬件结构，提出本发明基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法实施例。
67.参照图2，图2为本发明基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法第一实施例的流程示意图。
68.在第一实施例中，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法包括以下步骤：
69.步骤s10，获取待检测变压器的运行参数，根据所述运行参数确定所述待检测变压器的当前运行状态。
70.需要说明的是，本实施例的执行主体为基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备，还可为其他可实现相同或相似功能的设备，例如异常检测控制器等，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以异常检测控制器为例进行说明。
71.应当理解的是，运行参数指的是待检测变压器在当前时刻下运行的参数，该运行参数可以通过待检测变压器可以为油浸式变压器，当前运行状态指的是待检测变压器以该运行参数运行时所处的状态，该当前运行状态包括正常运行状态和异常运行状态，且正常运行状态包括但不限于热备用状态、冷备用状态以及检修状态等，异常运行状态包括但不限于温度过高运行状态、超负荷运行状态以及缺相运行状态等。
72.进一步地，步骤s10，包括：获取待检测变压器的运行参数，对所述运行参数进行数据清洗；获取所述待检测变压器在各阶段的运行状态；根据所述在各阶段的运行状态确定相对应的运行参数集合；将数据清洗后的运行参数与所述运行参数集合进行匹配，并根据匹配结果确定所述待检测变压器的当前运行状态。
73.可以理解的是，在得到待检测变压器的运行参数后，对运行参数进行数据清洗，以筛除运行参数中与运行状态无关的数据，然后根据待检测变压器在各阶段的运行状态确定相对应的运行参数集合，再将数据清洗后的运行参数与运行参数集合中的运行参数进行逐一匹配，然后从匹配结果中提取匹配成功的运行参数，并将匹配成功的运行参数所对应的运行状态作为待检测变压器的当前运行状态。
74.步骤s20，通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述当前运行状态求解所述待检测变压器的瞬态温度场。
75.可以理解的是，变压器数字孪生降阶模型指的是基于物联网技术构建的降阶模型，且该变压器数字孪生降阶模型的阶数可以为二阶或者三阶，瞬态温度场指的是待检测变压器运行时各个点上瞬态温度的集合，通过瞬态温度场可以反映温度在空间和时间上的分布，该瞬态温度场可以通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型求解待检测变压器的当前运行状态得到的。
76.进一步地，步骤s20，包括：获取待检测变压器内的流体传热参数和固体传热参数；获取目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程；根据所述目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程确定目标等效控制策略；根据所述流体传热参数、固体传热参数以及所述当前运行状态生成瞬态温度场表达式；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述目标等效控制策略对所述瞬态温度场表达式进行求解，得到所述待检测变压器的瞬态温度场。
77.应当理解的是，由于待检测变压器内包括流体和固体，且两者均可以进行传热，因此，需要获取到待检测变压器内的流体传热参数和固体传热参数，然后再分别获取目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程，具体为：
[0078][0079]
其中，ρ表示流体和固体介质密度、cv表示介质比热容、u、v分别为流体介质在二维坐标系中x、y方向的流速分量、λ为介质导热系数、q为热源密度载荷、t为关于x、y与时间t的温度函数。
[0080]
可以理解的是，目标等效控制策略指的是用于求解瞬态温度场表达式的控制策略，该目标等效控制策略是通过目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程确定的，具
体为根据目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程在流体的流速为预设数值时，热对流和热传导完全等效，然后根据流体传热参数、固体传热参数以及当前运行状态共同生成瞬态温度场表达式。
[0081]
进一步地，所述通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述目标等效控制策略对所述瞬态温度场表达式进行求解，得到所述待检测变压器的瞬态温度场，包括：获取预设连续性流固耦合求解策略；根据所述预设连续性流固耦合求解策略得到温度连续性求解条件和热流密度连续性求解条件；根据所述温度连续性求解条件和热流密度连续性求解条件确定对流换热系数；获取待检测变压器内的三角形网络单元个数和中线单元个数；根据所述对流换热系数、三角形网络单元个数以及中线单元个数对所述目标等效控制策略进行调整；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据调整后的目标等效控制策略对瞬态温度场表达式进行求解，得到所述待检测变压器的瞬态温度场。
[0082]
应当理解的是，预设连续性流固耦合求解策略指的是以瞬态流固耦合温度场为基础确定的耦合求解策略，即根据预设连续性流固耦合求解策略得到温度连续性求解条件和热流密度连续性求解条件，由于绕组与油之间热量交换属于固体与流体之间传热，然后根据温度连续性求解条件和热流密度连续性求解条件确定对流换热系数，具体为：
[0083][0084]
其中，λb表示待检测变压器油的导热系数，t为关于x、y与时间t的温度函数，γ3表示边界，tf表示边界流体温度，n表示系数，h表示对流换热系数。
[0085]
可以理解的是，在确定对流换热系数后，结合待检测变压器内的三角形网络单元个数和中线单元个数对目标等效控制策略进行调整，使得最后用于求解瞬态温度场表达式的目标等效控制策略满足求解要求，即将三角形网络单元个数和中线单元个数融合至瞬态温度场，该瞬态温度场表达式具体为：
[0086][0087]
其中，m表示瞬态温度场表达式，ω表示面积区域，γ表示边界区域，e表示场域三角形单元序号，ne表示三角形网络单元个数，n1表示中线单元个数，h表示对流换热系数。
[0088]
进一步地，所述通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述目标等效控制策略对所述瞬态温度场表达式进行求解，得到所述待检测变压器的瞬态温度场之前，还包括：确定同类型变压器的瞬态温度场集合，以及确定所述瞬态温度场集合的计算参数和计算流程；根据所述瞬态温度场集合、计算流程以及计算参数生成计算历史瞬态温度场的最优参数集合；根据所述计算参数和所述最优参数集合构建目标温度场样本集；获取历史降阶模型的阶数与求解误差之间的映射关系，并根据所述映射关系确定目标阶数；通过物联网策略根据所述目标温度场样本集和目标阶数训练变压器数字孪生降阶模型。
[0089]
应当理解的是，计算参数指的是计算出同类型变压器的瞬态温度场的参数，计算流程指的是计算出同类型变压器的瞬态温度场的流程，在确定同类型变压器的瞬态温度场集合后，继续获取瞬态温度场集合的计算参数和计算流程，然后根据瞬态温度场集合、计算流程以及计算参数生成计算历史瞬态温度场的最优参数集合，再将计算参数和最优参数集合进行融合，以构建出目标温度场样本集，且根据映射关系确定的目标阶数可以为二阶或
三阶，然后采用物联网策略根据目标温度场样本集和目标阶数训练出变压器数字孪生降阶模型。
[0090]
步骤s30，对所述待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量。
[0091]
应当理解的是，正向特征基向量指的是能够表征各位置的具体温度值的向量，在得到待检测变压器的瞬态温度场，利用pot分解策略对待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，以得到正交特征基向量。
[0092]
步骤s40，根据所述正交特征基向量和预设流体传热特性对所述待检测变压器进行异常检测。
[0093]
可以理解的是，预设流体传热特性指的是待检测变压器内流体的传热特性，在得到正交特征基向量后，结合预设流体传热特性共同检测待检测变压器，以得到待检测变压器的具体异常位置。
[0094]
进一步地，步骤s40，包括：根据预设传热特性获取标准比对正向基向量；对所述标准比对正向基向量进行特征提取，得到标准正交特征基向量；将所述正交特征基向量与所述标准正交特征基向量进行线性比对；根据线性基向量比对结果确定所述待检测变压器的异常位置。
[0095]
应当理解的是，标准比对正向基向量指的是用于异常位置确定的基向量，然后通过特征提取的方式从标准比对正向基向量提取出标准正交特征基向量，该标准正交特征基向量与待检测变压器的各个异常位置存在相对应的映射关系，再将正交特征基向量与标准正交特征基向量进行线性比对，根据线性比对成功的基向量确定待检测变压器的异常位置，该异常位置可以为绕组的主绝缘故障、匝道绝缘故障、引线绝限故障、分接开关故障以及套管故障等。
[0096]
本实施例通过获取待检测变压器的运行参数，根据所述运行参数确定所述待检测变压器的当前运行状态；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述当前运行状态求解所述待检测变压器的瞬态温度场；对所述待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量；根据所述正交特征基向量和预设流体传热特性对所述待检测变压器进行异常检测；通过上述方式，在确定待检测变压器的当前运行状态后，利用物联网构建的变压器数字孪生降阶模型求解出瞬态温度场，然后根据分解得到的正交特征基向量对待检测变压器进行异常检测，从而能够有效提高检测变压器的效率和准确率。
[0097]
在一实施例中，如图3所述，基于第一实施例提出本发明基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法第二实施例，所述步骤s30，包括：
[0098]
步骤s301，根据所述待检测变压器的瞬态温度场得到绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场。
[0099]
应当理解的是，绕组区域瞬态温度场指的是待检测变压器中绕组区域的瞬态温度场，油区域瞬态温度场指的是待检测变压器中油区域的瞬态温度场，在得到待检测变压器的瞬态温度场后，按照区域将待检测变压器的瞬态温度场划分为绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场。
[0100]
步骤s302，通过第一pot分解策略对所述绕组区域瞬态温度场进行本征正交分解，以及通过第二pot分解策略对所述油区域瞬态温度场进行本征正交分解。
[0101]
可以理解的是，第一pot分解策略指的是专用于对绕组区域进行分解的策略，同样，第二pot分解策略指的是专用于对油区域进行分解的策略，该第二pot分解策略是对第一pot分解策略进行调参得到的，具体是将第一pot分解策略中分解绕组区域特性的参数调整为分解油区域的参数，然后采用第一pot分解策略对绕组区域瞬态温度场进行本征正交分解，以及采用第二pot分解策略对油区域瞬态温度场进行本征正交分解。
[0102]
步骤s303，分别对本征正交分解后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行同比例局部放大。
[0103]
可以理解的是，为了有效提高特征向量求解的准确率，在得到本征正交分解后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场后，需要对本征正交分解后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行同比例局部放大。
[0104]
步骤s304，通过lagrange乘子算法对放大后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行特征向量求解，得到第一正交特征基向量和第二正交特征基向量。
[0105]
应当理解的是，lagrange乘子算法指的是用于特征求解的算法，在得到放大后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场后，计算绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场内各个特征的数值，然后选取其中n个特征值对应的特征向量，然后利用lagrange乘子算法对特征向量进行求解，以得到绕组区域瞬态温度场的第一正交特征基向量和油区域瞬态温度场的第二正交特征基向量。
[0106]
步骤s305，对所述第一正交特征基向量和第二正交特征基向量进行奇异值融合，得到正交特征基向量。
[0107]
可以理解的是，在得到第一正交特征基向量和第二正交特征基向量后，按照奇异值融合的方式将第一正交特征基向量和第二正交特征基向量进行融合，以得到正交特征基向量。
[0108]
本实施例根据所述待检测变压器的瞬态温度场得到绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场；通过第一pot分解策略对所述绕组区域瞬态温度场进行本征正交分解，以及通过第二pot分解策略对所述油区域瞬态温度场进行本征正交分解；分别对本征正交分解后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行同比例局部放大；通过lagrange乘子算法对放大后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行特征向量求解，得到第一正交特征基向量和第二正交特征基向量；对所述第一正交特征基向量和第二正交特征基向量进行奇异值融合，得到正交特征基向量；通过上述方式，在得到绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场后，然后通过第一pot分解策略和第二pot分解策略分别进行本征正交分解，在同比例局部放大后，利用lagrange乘子算法对瞬态温度场进行特征向量求解，再奇异值融合第一正交特征基向量和第二正交特征基向量，从而能够有效提高得到正交特征基向量的准确性。
[0109]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序被处理器执行时实现如上文所述的基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法的步骤。
[0110]
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
[0111]
此外，参照图4，本发明实施例还提出一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测装
置，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测装置包括：
[0112]
获取模块10，用于获取待检测变压器的运行参数，根据所述运行参数确定所述待检测变压器的当前运行状态。
[0113]
求解模块20，用于通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述当前运行状态求解所述待检测变压器的瞬态温度场。
[0114]
分解模块30，用于对所述待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量。
[0115]
检测模块40，用于根据所述正交特征基向量和预设流体传热特性对所述待检测变压器进行异常检测。
[0116]
本实施例通过获取待检测变压器的运行参数，根据所述运行参数确定所述待检测变压器的当前运行状态；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述当前运行状态求解所述待检测变压器的瞬态温度场；对所述待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量；根据所述正交特征基向量和预设流体传热特性对所述待检测变压器进行异常检测；通过上述方式，在确定待检测变压器的当前运行状态后，利用物联网构建的变压器数字孪生降阶模型求解出瞬态温度场，然后根据分解得到的正交特征基向量对待检测变压器进行异常检测，从而能够有效提高检测变压器的效率和准确率。

技术特征：
1.一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，其特征在于，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法包括以下步骤：获取待检测变压器的运行参数，根据运行参数确定待检测变压器的当前运行状态；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据当前运行状态求解待检测变压器的瞬态温度场；对待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量；根据正交特征基向量和预设流体传热特性对待检测变压器进行异常检测。2.根据权利要求1所述的一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，其特征在于，所述获取待检测变压器的运行参数，根据运行参数确定待检测变压器的当前运行状态，包括：获取待检测变压器的运行参数，对运行参数进行数据清洗；获取待检测变压器在各阶段的运行状态；根据在各阶段的运行状态确定相对应的运行参数集合；将数据清洗后的运行参数与运行参数集合进行匹配，并根据匹配结果确定待检测变压器的当前运行状态。3.根据权利要求1所述的一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，其特征在于，所述通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据当前运行状态求解待检测变压器的瞬态温度场，包括：获取待检测变压器内的流体传热参数和固体传热参数；获取目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程；根据目标流体传热方程和目标固体传热瞬态热方程确定目标等效控制策略；根据流体传热参数、固体传热参数以及当前运行状态生成瞬态温度场表达式；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述目标等效控制策略对所述瞬态温度场表达式进行求解，得到所述待检测变压器的瞬态温度场。4.根据权利要求3所述的一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，其特征在于，所述通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据目标等效控制策略对瞬态温度场表达式进行求解，得到待检测变压器的瞬态温度场，包括：获取预设连续性流固耦合求解策略；根据预设连续性流固耦合求解策略得到温度连续性求解条件和热流密度连续性求解条件；根据温度连续性求解条件和热流密度连续性求解条件确定对流换热系数；获取待检测变压器内的三角形网络单元个数和中线单元个数；根据对流换热系数、三角形网络单元个数以及中线单元个数对所述目标等效控制策略进行调整；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据调整后的目标等效控制策略对瞬态温度场表达式进行求解，得到待检测变压器的瞬态温度场。5.根据权利要求3所述的一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，其特征在于，所述通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据目标等效控制策略对所述瞬态温度场表达式进行求解，得到待检测变压器的瞬态温度场之前，还包括：
确定同类型变压器的瞬态温度场集合，以及确定瞬态温度场集合的计算参数和计算流程；根据瞬态温度场集合、计算流程以及计算参数生成计算历史瞬态温度场的最优参数集合；根据计算参数和最优参数集合构建目标温度场样本集；获取历史降阶模型的阶数与求解误差之间的映射关系，并根据映射关系确定目标阶数；通过物联网策略根据目标温度场样本集和目标阶数训练变压器数字孪生降阶模型。6.根据权利要求1所述的一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，其特征在于，所述对待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量，包括：根据待检测变压器的瞬态温度场得到绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场；通过第一pot分解策略对绕组区域瞬态温度场进行本征正交分解，以及通过第二pot分解策略对油区域瞬态温度场进行本征正交分解；分别对本征正交分解后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行同比例局部放大；通过lagrange乘子算法对放大后的绕组区域瞬态温度场和油区域瞬态温度场进行特征向量求解，得到第一正交特征基向量和第二正交特征基向量；对第一正交特征基向量和第二正交特征基向量进行奇异值融合，得到正交特征基向量。7.如权利要求1至6中任一项所述的基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法，其特征在于，所述根据正交特征基向量和预设流体传热特性对待检测变压器进行异常检测，包括：根据预设传热特性获取标准比对正向基向量；对标准比对正向基向量进行特征提取，得到标准正交特征基向量；将正交特征基向量与标准正交特征基向量进行线性比对；根据线性基向量比对结果确定所述待检测变压器的异常位置。8.一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测装置，其特征在于，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测装置包括：获取模块，用于获取待检测变压器的运行参数，根据所述运行参数确定所述待检测变压器的当前运行状态；求解模块，用于通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据所述当前运行状态求解所述待检测变压器的瞬态温度场；分解模块，用于对所述待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量；检测模块，用于根据所述正交特征基向量和预设流体传热特性对所述待检测变压器进行异常检测。9.一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备，其特征在于，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序配置有实现如权利要求1至7中任一项所述的基于变压器数字孪生降阶模型的检
测方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序，所述基于变压器数字孪生降阶模型的检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法。

技术总结
本发明公开了一种基于变压器数字孪生降阶模型的检测方法、装置及介质，所述方法包括：获取待检测变压器的运行参数，根据运行参数确定待检测变压器的当前运行状态；通过物联网构建的变压器数字孪生降阶模型根据当前运行状态求解待检测变压器的瞬态温度场；对待检测变压器的瞬态温度场进行本征正交分解，得到正交特征基向量；根据正交特征基向量和预设流体传热特性对待检测变压器进行异常检测；通过上述方式，在确定待检测变压器的当前运行状态后，利用物联网构建的变压器数字孪生降阶模型求解出瞬态温度场，然后根据分解得到的正交特征基向量对待检测变压器进行异常检测，从而能够有效提高检测变压器的效率和准确率。有效提高检测变压器的效率和准确率。有效提高检测变压器的效率和准确率。


技术研发人员：李洵 钟掖 龙玉江 卫薇 甘润东
受保护的技术使用者：贵州电网有限责任公司
技术研发日：2023.03.31
技术公布日：2023/8/23