一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法及装置与流程

1.本发明涉及变压器技术领域，尤其涉及一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法及装置。


背景技术：

2.目前，随着我国科学技术的快速发展，用电量大幅度增加，为适应用电情况，数字电网的大规模发展也是必不可少，随着数字电网的发展，我国在发电和输电方面基本实现了信息化、自动化和智能化，但在配电和用电方面仍然存在较大的发展空间，其中，对用于配电的变压器的改进是重中之重。
3.对于油浸式变压器来说，从其内部产热机理及其内部热量传递过程可知，变压器内部温度分布并不均匀，且在变压器过载运行时尤为明显，可能变压器内部油温还在安全范围内，但绕组热点温度已超过额定限值，当绕组热点温度超出参考温度时将给变压器的正常运行带来损害。因此，为对变压器进行合理动态负载，提高变压器绕组热点温度的计算精度至关重要。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法及装置，收集历史工作数据，同时收集实时工作数据，通过建立变压器绕组热点温度计算模型，分别计算顶层油温数据和底层油温数据，得出实时绕组热点温度数据，并与历史绕组热点温度数据进行比对验证，提高油浸式变压器工作绕组热点温度计算的效率，具有极高的应用价值。
5.本发明提出了一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，所述方法包括：
6.获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据；
7.收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据；
8.建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据；
9.基于所述历史绕组热点温度数据和实时绕组热点温度数据分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。
10.进一步的，所述获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据包括：
11.在变压器的历史工作数据中提取所述变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据。
12.进一步的，所述根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据包括：
13.基于所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的线性相关系数；
14.基于所述历史工作负载数据和历史工作温度数据之间出现骤变的样本数据分析得出所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的修正系数；
15.基于所述线性相关系数和所述修正系数分析得出变压器的历史工作温度变化数据；
16.从所述历史工作温度变化数据中提取变压器的历史绕组热点温度数据。
17.进一步的，所述收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据包括：
18.基于设置在变压器上的电压传感器获取变压器的实时工作负载数据，基于设置在变压器上的光纤光栅传感器获取变压器的实时工作温度数据。
19.进一步的，所述实时工作温度数据包括实时热点位置温度数据、实时顶层油温数据、实时底层油温数据。
20.进一步的，所述建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据包括：
21.建立顶层油温热路计算模型；
22.基于变压器的非线性热阻数据分析得出所述顶层油温热路计算模型的修正系数；
23.基于所述修正系数对所述顶层油温热路计算模型进行修正，得到顶层油温热路计算改进模型；
24.基于所述顶层油温热路计算改进模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据。
25.进一步的，所述顶层油温热路计算改进模型的计算公式包括：
[0026][0027]
其中，k为负载因数，p1′
为修正后的负载损耗，θ1为顶层油温，θ2为热点位置温度，μ1为油粘度变化量，为额定热点温度对顶层油温升，a为经验指数，ρ
θ
为油密度系数，τ2为变压器绕组时间常数。
[0028]
进一步的，所述建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据还包括：
[0029]
建立底层油温热路计算模型；
[0030]
基于所述底层油温热路计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据。
[0031]
进一步的，所述底层油温热路计算模型的计算公式包括：
[0032][0033]
其中，k为负载因数，p1′
为修正后的负载损耗，θ3为底层油温，θ2为热点位置温度，a为经验指数，c为变压器总热容。
[0034]
本发明还提出了一种油浸式变压器绕组热点温度计算装置，所述装置包括：
[0035]
历史数据分析模块，所述历史数据分析模块用于获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据；
[0036]
实时数据收集模块，所述实时数据收集模块用于收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据；
[0037]
实时数据分析模块，所述实时数据分析模块用于建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据；
[0038]
数据综合分析模块，所述数据综合分析模块用于基于所述历史绕组热点温度数据和实时绕组热点温度数据分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。
[0039]
本发明收集变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，通过计算所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的线性相关系数和修正系数，分析得出变压器的历史绕组热点温度数据，充分考虑出现骤变的样本数据对计算结果的影响，提高了计算精度，为计算绕组热点温度数据提供参照；基于电压传感器和光纤光栅传感器获取变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据，使得收集到的数据更为准确；分别建立顶层油温热路计算模型和底层油温热路计算模型，综合上述两个模型的计算结果，得出变压器的实时绕组热点温度数据，提高了实时绕组热点温度数据的计算精度；将实时绕组热点温度数据与历史绕组热点温度数据进行比对验证，提高油浸式变压器工作绕组热点温度计算的效率与精度，具有较高的应用价值。
附图说明
[0040]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0041]
图1是本发明实施例一中的油浸式变压器工作绕组热点温度计算流程图；
[0042]
图2是本发明实施例一中的根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据的流程图；
[0043]
图3是本发明实施例一中的基于顶层油温热路计算模型得出变压器的实时绕组热点温度数据的流程图；
[0044]
图4是本发明实施例一中的基于底层油温热路计算模型得出变压器的实时绕组热点温度数据的流程图；
[0045]
图5是本发明实施例二中的油浸式变压器工作绕组热点温度计算装置示意图。
具体实施方式
[0046]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
在本发明中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
[0048]
另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0049]
实施例一
[0050]
本发明实施例所涉及的一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，所述方法包括：获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据；收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据；建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据；基于所述历史绕组热点温度数据和实时绕组热点温度数据分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。
[0051]
在本实施例的一个可选实现方式中，如图1所示，图1示出了本发明实施例一中的油浸式变压器工作绕组热点温度计算流程图，包括以下步骤：
[0052]
s101、获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据；
[0053]
在本实施例的一个可选实现方式中，在变压器的历史工作数据中提取所述变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据。
[0054]
具体的，在变压器的历史工作数据中提取五年间的变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并将所述历史工作负载数据和历史工作温度数据根据预设的时间间隔划分为若干个历史时间分段工作负载数据和历史时间分段工作温度数据，分析所述历史时间分段工作负载数据和历史时间分段工作温度数据中对应时间段的数据之间的关系，同时考虑所述历史时间分段工作负载数据和历史时间分段工作温度数据中出现骤变的样本数据的影响，继而分析得出变压器的历史工作温度变化数据，并从所述历史工作温度变化数据中提取变压器的历史绕组热点温度数据。
[0055]
具体的，如图2所示，图2示出了本发明实施例一中的根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据的流程图，包括以下步骤：
[0056]
s201、基于所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的线性相关系数；
[0057]
在本实施例的一个可选实现方式中，对收集到的历史工作负载数据和历史工作温度数据根据预设的时间间隔划分为若干个历史时间分段工作负载数据和历史时间分段工作温度数据，并将所述若干个历史时间分段工作负载数据和历史时间分段工作温度数据按照时间节点绘制成散点图，观察分析对应时间两者之间的关系，基于线性函数分析法分析得出所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的线性相关系数。
[0058]
具体的，所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的线性相关系数的计算公式包括：
[0059][0060]
其中，r1为线性相关系数，u为总样本数，ai为第i个历史工作负载数据样本，a0为历史工作负载数据样本平均值，bi为第i个历史工作温度数据样本，b0为历史工作温度数据样本平均值。
[0061]
s202、基于所述历史工作负载数据和历史工作温度数据之间出现骤变的样本数据分析得出所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的修正系数；
[0062]
在本实施例的一个可选实现方式中，根据所述历史工作负载数据与所述历史工作温度数据的线性相关系数绘制的散点图，分析提取所述若干个历史时间分段工作负载数据和历史时间分段工作温度数据中出现骤变的数据样本，观察分析骤变数据样本与时间的相关性，得出所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的修正系数。
[0063]
具体的，所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的修正系数的计算公式包括：
[0064][0065]
其中，r2为修正系数，v为骤变总样本数，aj为第j个工作负载骤变数据样本，bj为第j个工作温度骤变数据样本。
[0066]
s203、基于所述线性相关系数和所述修正系数分析得出变压器的历史工作温度变化数据；
[0067]
在本实施例的一个可选实现方式中，计算分析骤变数据样本在总样本数中出现的概率，结合线性相关系数和修正系数分析得出变压器的历史工作温度变化系数，从而得出变压器的历史工作温度变化数据。
[0068]
具体的，所述历史工作温度变化系数的计算公式包括：
[0069][0070]
其中，r3为历史工作温度变化系数，p(j)为骤变数据样本出现的概率，u为总样本数，ai为第i个历史工作负载数据样本，a0为历史工作负载数据样本平均值，bi为第i个历史工作温度数据样本，b0为历史工作温度数据样本平均值，v为骤变总样本数，aj为第j个工作负载骤变数据样本，bj为第j个工作温度骤变数据样本。
[0071]
s204、从所述历史工作温度变化数据中提取变压器的历史绕组热点温度数据。
[0072]
在本实施例的一个可选实现方式中，结合所述历史工作温度变化系数，提取变压器的历史绕组热点温度数据。
[0073]
s102、收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据；
[0074]
在本实施例的一个可选实现方式中，基于设置在变压器上的电压传感器获取变压器的实时工作负载数据，基于设置在变压器上的光纤光栅传感器获取变压器的实时工作温度数据。
[0075]
具体的，在不同负载率下对变压器进行温升试验，并收集变压器的实时工作负载数据和实现工作温度数据。
[0076]
需要说明的是，所述实时工作温度数据包括实时热点位置温度数据、实时顶层油温数据、实时底层油温数据。
[0077]
具体的，通过设置在变压器的线圈上的电压传感器收集实时工作负载数据，分析得出在温升试验中实时工作负载数据变化曲线。
[0078]
更多的，变压器处于定负载情况下，适用于105℃的矿物油+纤维素系统，根据iec 60076-7，即电力变压器第7部分：油浸电力变压器加载指南，提出的在变负载的情况下，变压器的热点位置温度等于环境温度、油箱顶层油位置相对于环境温度的温升及热点位置相对于油箱顶层油位置的温升的总和，即需要确定所述变压器的油箱顶层油位置的温度(即顶层油温)和变压器工作时热点位置的温度，在本实施例中，通过设置在变压器的油箱上各个位置的光纤光栅传感器，在不同的工作时间段抽取变压器多个位置上对应的实时热点位置温度数据、实时顶层油温数据、实时底层油温数据。
[0079]
s103、建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据；
[0080]
在本实施例的一个可选实现方式中，所述变压器绕组热点温度计算模型包括顶层油温热路计算模型和底层油温热路计算模型。
[0081]
在本实施例的一个可选实现方式中，如图3所示，图3示出了本发明实施例一中的基于顶层油温热路计算模型得出变压器的实时绕组热点温度数据的流程图，包括以下步骤：
[0082]
s301、建立顶层油温热路计算模型；
[0083]
在本实施例的一个可选实现方式中，通过建立油浸式变压器的等效热点模拟回路模型，利用热电类比法类比得出顶层油温热路计算模型。
[0084]
具体的，热路一般由热源、热容以及非线性热导等部分组成。热电类比计算过程没有考虑导体内部热的传导，将绕组产生的热量视为均匀分布的，同时，考虑到变压器绕组的趋肤效应，其与其周围油流热量交换的方式主要是热对流，因此，考虑变压器的绕组的所有物理性质可用一个节点代表。
[0085]
具体的，根据热回路的微分方程其中，p＝q1+q2，c＝c1+c2+c3+c4，q1为变压器绕组线圈损耗，q2为变压器铁心损耗，c为变压器总热容，c1为变压器的绕组热容，c2为变压器的铁心热容，c3为变压器的油箱与其他发热器件的热容，c4为变压器的油与其他发热器件的热容，r为变压器绕组电阻，θ1为顶层油温，为油粘度梯度。
[0086]
更多的，考虑额定负载情况下的损耗，且负载和温度的变化通常对铁损的影响较小，得出负载损耗，计算公式包括：
[0087][0088]
其中，p1为负载损耗，p2为负载电压损耗，p3为油箱和油损耗，为热点位置温度
对顶层油温升，为额定热点温度对顶层油温升，θ1为顶层油温，θ2为热点位置温度。
[0089]
更多的，所述顶层油温热路计算模型的计算公式包括：
[0090][0091]
其中，p1为负载损耗，k为负载因数，r为变压器绕组电阻，μ1为油粘度变化量，b为油循环状态的非线性指数，为额定负载下的顶层油温升，τ1为额定负载下的油的热时间常数，θ1为顶层油温。
[0092]
s302、基于变压器的非线性热阻数据分析得出所述顶层油温热路计算模型的修正系数；
[0093]
在本实施例的一个可选实现方式中，在顶层油温的计算过程中，需考虑散热片的散热效果，一般片式散热器表面对流散热热阻、油道传热热阻和油流散热热阻三者串联即为散热器整体对流散热热阻。
[0094]
具体的，根据齐德-泰勒公式，可分别计算各个散热热阻：
[0095][0096][0097][0098][0099]
r5＝r1+r2+r3+r4，
[0100]
其中，r1为表面对流散热热阻，r2为油道传热热阻，r3为水平油流散热热阻，r4为垂直油流散热热阻，r5为非线性热阻，n为片式散热器散热片片数，l1为垂直油流通道长度，h为垂直油流通道高度，h1为平均换热系数，h2为油流散热换热系数，a为油道传热电流，d为水平油流通道直径，l2为水平油流通道长度，m为垂直油流通道厚度。
[0101]
s303、基于所述修正系数对所述顶层油温热路计算模型进行修正，得到顶层油温热路计算改进模型；
[0102]
在本实施例的一个可选实现方式中，基于修正系数对所述顶层油温热路计算模型进行修正，此时负载损耗优化为：
[0103][0104]
其中，p1′
为修正后的负载损耗，p2为负载电压损耗，p4为油箱、油和涡流叠加损耗，为热点位置温度对顶层油温升，为最大热点温度对顶层油温升，θ1为顶层油温，θ2为热点位置温度。
[0105]
更多的，所述顶层油温热路计算改进模型的计算公式包括：
[0106][0107]
其中，k为负载因数，p1′
为修正后的负载损耗，θ1为顶层油温，θ2为热点位置温度，μ1为油粘度变化量，为额定热点温度对顶层油温升，a为经验指数，ρ
θ
为油密度系数，τ2为变压器绕组时间常数。
[0108]
s304、基于所述顶层油温热路计算改进模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据。
[0109]
在本实施例的一个可选实现方式中，基于所述顶层油温热路计算改进模型对不同时间段的实时工作负载数据和实时工作温度数据进行分析，计算得出变压器各个时间段的实时绕组热点温度数据。
[0110]
在本实施例的一个可选实现方式中，如图4所示，图4示出了本发明实施例一中的基于底层油温热路计算模型得出变压器的实时绕组热点温度数据的流程图，包括以下步骤：
[0111]
s401、建立底层油温热路计算模型；
[0112]
在本实施例的一个可选实现方式中，通过建立油浸式变压器的等效热点模拟回路模型，利用热电类比法类比得出底层油温热路计算模型。
[0113]
具体的，所述底层油温热路计算模型的计算公式包括：
[0114][0115]
其中，k为负载因数，p1′
为修正后的负载损耗，θ3为底层油温，θ2为热点位置温度，a为经验指数，c为变压器总热容。
[0116]
s402、基于所述底层油温热路计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据。
[0117]
在本实施例的一个可选实现方式中，基于所述底层油温热路计算模型对不同时间段的实时工作负载数据和实时工作温度数据进行分析，计算得出变压器各个时间段的实时绕组热点温度数据。
[0118]
s104、基于所述历史绕组热点温度数据和实时绕组热点温度数据分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。
[0119]
在本实施例的一个可选实现方式中，将所述历史绕组热点温度数据和实时绕组热点温度数据进行对比分析，并对变压器的热特性参数进行优化，分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。
[0120]
在本实施例的一个可选实现方式中，基于l-m算法(levenberg-marquardt)对变压器的热特性参数进行优化。
[0121]
具体的，所述l-m算法是非线性回归中回归参数最小二乘估计的一种估计方法，把最速下降法和线性化方法(泰勒级数)加以综合的一种方法。因为最速下降法适用于迭代的开始阶段参数估计值远离最优值的情况，而线性化方法，即高斯牛顿法适用于迭代的后期，参数估计值接近最优值的范围内。两种方法结合起来可以较快地找到最优值，具有收敛速
度快、均方误差小的优点。
[0122]
综上，本发明实施例一提出了一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，收集变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，通过计算所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的线性相关系数和修正系数，分析得出变压器的历史绕组热点温度数据，充分考虑出现骤变的样本数据对计算结果的影响，提高了计算精度，为计算绕组热点温度数据提供参照；基于电压传感器和光纤光栅传感器获取变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据，使得收集到的数据更为准确；分别建立顶层油温热路计算模型和底层油温热路计算模型，综合上述两个模型的计算结果，得出变压器的实时绕组热点温度数据，提高了实时绕组热点温度数据的计算精度；将实时绕组热点温度数据与历史绕组热点温度数据进行比对验证，提高油浸式变压器工作绕组热点温度计算的效率与精度，具有较高的应用价值。
[0123]
实施例二
[0124]
本发明实施例还涉及的一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算装置，如图5所示，图5示出了本发明实施例二中的油浸式变压器工作绕组热点温度计算装置示意图，所述装置包括：
[0125]
历史数据分析模块10，所述历史数据10分析模块用于获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据；
[0126]
实时数据收集模块20，所述实时数据收集模块20用于收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据；
[0127]
实时数据分析模块30，所述实时数据分析模块30用于建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据；
[0128]
数据综合分析模块40，所述数据综合分析模块40用于基于所述历史绕组热点温度数据和实时绕组热点温度数据分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。
[0129]
综上，本发明实施例二提供了一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算装置，用于执行上述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，收集变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，通过计算所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的线性相关系数和修正系数，分析得出变压器的历史绕组热点温度数据，充分考虑出现骤变的样本数据对计算结果的影响，提高了计算精度，为计算绕组热点温度数据提供参照；基于电压传感器和光纤光栅传感器获取变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据，使得收集到的数据更为准确；分别建立顶层油温热路计算模型和底层油温热路计算模型，综合上述两个模型的计算结果，得出变压器的实时绕组热点温度数据，提高了实时绕组热点温度数据的计算精度；将实时绕组热点温度数据与历史绕组热点温度数据进行比对验证，提高油浸式变压器工作绕组热点温度计算的效率与精度，具有较高的应用价值。
[0130]
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
[0131]
另外，以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述方法包括：获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据；收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据；建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据；基于所述历史绕组热点温度数据和实时绕组热点温度数据分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。2.如权利要求1所述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据包括：在变压器的历史工作数据中提取所述变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据。3.如权利要求1所述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据包括：基于所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的线性相关系数；基于所述历史工作负载数据和历史工作温度数据之间出现骤变的样本数据分析得出所述历史工作负载数据和历史工作温度数据的修正系数；基于所述线性相关系数和所述修正系数分析得出变压器的历史工作温度变化数据；从所述历史工作温度变化数据中提取变压器的历史绕组热点温度数据。4.如权利要求1所述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据包括：基于设置在变压器上的电压传感器获取变压器的实时工作负载数据，基于设置在变压器上的光纤光栅传感器获取变压器的实时工作温度数据。5.如权利要求4所述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述实时工作温度数据包括实时热点位置温度数据、实时顶层油温数据、实时底层油温数据。6.如权利要求5所述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据包括：建立顶层油温热路计算模型；基于变压器的非线性热阻数据分析得出所述顶层油温热路计算模型的修正系数；基于所述修正系数对所述顶层油温热路计算模型进行修正，得到顶层油温热路计算改进模型；基于所述顶层油温热路计算改进模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据。7.如权利要求6所述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述顶层油温热路计算改进模型的计算公式包括：
其中，k为负载因数，p1′
为修正后的负载损耗，θ1为顶层油温，θ2为热点位置温度，μ1为油粘度变化量，为额定热点温度对顶层油温升，a为经验指数，ρ
θ
为油密度系数，τ2为变压器绕组时间常数。8.如权利要求5所述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据还包括：建立底层油温热路计算模型；基于所述底层油温热路计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据。9.如权利要求8所述的油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法，其特征在于，所述底层油温热路计算模型的计算公式包括：其中，k为负载因数，p1′
为修正后的负载损耗，θ3为底层油温，θ2为热点位置温度，a为经验指数，c为变压器总热容。10.一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算装置，其特征在于，所述装置包括：历史数据分析模块，所述历史数据分析模块用于获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并根据所述历史工作负载数据和历史工作温度数据分析得出变压器的历史绕组热点温度数据；实时数据收集模块，所述实时数据收集模块用于收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据；实时数据分析模块，所述实时数据分析模块用于建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析所述实时工作负载数据和实时工作温度数据，得出变压器的实时绕组热点温度数据；数据综合分析模块，所述数据综合分析模块用于基于所述历史绕组热点温度数据和实时绕组热点温度数据分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。

技术总结
本发明涉及变压器技术领域，具体为一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法及装置，其方法包括：获取变压器的历史工作负载数据和历史工作温度数据，并分析得出变压器的历史绕组热点温度数据；收集变压器的实时工作负载数据和实时工作温度数据；建立变压器绕组热点温度计算模型，基于所述变压器绕组热点温度计算模型分析得出变压器的实时绕组热点温度数据；分析得出变压器的工作绕组热点温度数据。本发明收集历史工作数据，同时收集实时工作数据，通过建立变压器绕组热点温度计算模型，分别计算顶层油温数据和底层油温数据，得出实时绕组热点温度数据，并与历史绕组热点温度数据进行比对验证，提高油浸式变压器工作绕组热点温度计算的精度。组热点温度计算的精度。组热点温度计算的精度。


技术研发人员：陆志欣 郭国伟 韦奔 邓日潮 陈健卯 杨智诚 谭祖雁 潘炜坊 徐欣慰 彭俊杰 刘献 刘鹏祥 黄胜 陈竞灿 李浩成
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司佛山供电局
技术研发日：2023.03.09
技术公布日：2023/7/19