CN113204887A - 一种电力装备的多物理场多参数反演方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力装备的多物理场多参数反演方法,包括,基于有限体积策略建立电力装备耦合计算模型,对电力装备的多物理场进行耦合计算;根据耦合计算结果建立多物理场反演模型,并将电力装备表面温度作为多物理场反演模型的输入,对电力装备的多物理场进行参数反演;根据参数反演结果对电力装备的内部参数分布进行反演计算;构建电力装备全空间信息三维模型,将反演计算结果输入至三维模型中,通过电力装备全空间信息三维模型对电力装备的状态进行评估;本发明通过有限体积法对电力装备的多物理场进行耦合计算,增加耦合关系,并通过对电力装备内部不可观测的运行参数进行反演计算,实现了对电力装备内部状态的精确评估。
Description
技术领域
本发明涉及电力装备检测的技术领域,尤其涉及一种电力装备的多物理场多参数反演方法。
背景技术
电力装备的结构通常是完整且密封的,如油浸式电力变压器、GIS等。由于绝缘、密封等问题,变压器的内部发热、匝间短路等内部状态只能通过外部振动、放电等间接感知手段取得。电力装备内部故障与其可观测现象之间并非一一对应关系,如何通过不同的检测数据,构建装备内部状态的高效表征、建模和评估方法一直是装备运维的难题。
且电力装备种类繁多、数量庞大,目前对于电力装备内部状态检测大多依赖于人工和图像识别技术,检测效果并不理想。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题,提出了本发明。
因此,本发明提供了一种电力装备的多物理场多参数反演方法,能够解决现有技术难以对电力装备内部状态的高效表征、建模和评估问题。
为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:包括,基于有限体积策略建立电力装备耦合计算模型,对电力装备的多物理场进行耦合计算;根据耦合计算结果建立多物理场反演模型,并将电力装备表面温度作为所述多物理场反演模型的输入,对电力装备的电磁、流体和温度场进行参数反演;根据参数反演结果对电力装备的内部参数分布进行反演计算;基于三维自动重建技术构建电力装备全空间信息三维模型,将反演计算结果输入至所述电力装备全空间信息三维模型中,通过所述电力装备全空间信息三维模型对电力装备的状态进行评估。
作为本发明所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的一种优选方案,其中:建立所述电力装备耦合计算模型包括,基于所述有限体积策略设计变压器多物理场的控制方程:
将所述变压器多物理场的控制方程进行积分,获得所述电力装备耦合计算模型:
其中,ρ为流体密度;Φ为通用变量;x,y,z表示空间坐标系的三个轴;a,b,c分别为x,y,z方向上的分量;Γ为广义扩散系数,S为广义源项,V为控制容积,φ为通用变量Φ的积分结果。
作为本发明所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的一种优选方案,其中:所述耦合计算包括,设置负载系数、风速和环境温度和边界条件,通过所述电力装备耦合计算模型对电力装备的多物理场进行耦合计算,获得变压器内部的温度分布情况。
作为本发明所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的一种优选方案,其中:所述边界条件包括,第一类边界条件:
Τ|Γ=Tw
第二类边界条件:
第二类边界条件:
其中,T为流体温度,Γ为物体边界,Tw为温度边界区域势的分布;k为导热系数,t为时间,Q为微元的生热量;q为热通量常数。
作为本发明所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的一种优选方案,其中:建立所述多物理场反演模型包括,建立目标函数F(X):
设定约束条件:
X<ns2
其中,Ti(X)为变压器i点处的温度分布,i=1,2,3…n;Ti为变压器i点处的温度测量值,k为导热系数,s为测量温度T的标准差。
作为本发明所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的一种优选方案,其中:所述参数反演包括,通过所述参数反演获得变压器的内部电磁场分布参数:
其中,E为电场强度,D为电通量密度,H为磁场强度,B为磁通量密度,J为电流密度,σ为电荷密度。
作为本发明所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的一种优选方案,其中:所述反演计算包括,判断变压器热源X是否满足所述约束条件,若满足则停止所述参数反演,获得所述反演计算结果;否则计算目标函数的共轭系数γ及梯度而后令n=n+1,更新待反演参数,并判断变压器热源X是否满足所述约束条件。
作为本发明所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的一种优选方案,其中:更新所述待反演参数包括,
其中,Xn+1为更新后的待反演参数,β为共轭搜索方向,δ为搜索步长。
作为本发明所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的一种优选方案,其中:构建所述电力装备全空间信息三维模型包括,激光点云构建三维空间,在所述三维空间中逐步叠加检测参量,对高维数据进行融合合成;在三维空间坐标系中,结合不同检测参量的传播特性对电力装备内部状态进行可视化分析评估。
本发明的有益效果:本发明通过有限体积法对电力装备的多物理场进行耦合计算,增加耦合关系,同时通过对电力装备内部不可观测的运行参数进行两次反演计算,实现了对电力装备内部状态的精确评估。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,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性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。其中:
图1为本发明第一个实施例所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的流程示意图;
图2为本发明第一个实施例所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的三维自动重建技术流程示意图;
图3为本发明第一个实施例所述的电力装备的多物理场多参数反演方法的电力装备数据高维可视化分析技术框架示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明,显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次,此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例,也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述,在详述本发明实施例时,为便于说明,表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大,而且所述示意图只是示例,其在此不应限制本发明保护的范围。此外,在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中,需要说明的是,术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定,术语“安装、相连、连接”应做广义理解,例如:可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接;同样可以是机械连接、电连接或直接连接,也可以通过中间媒介间接相连,也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1~图3,为本发明的第一个实施例,该实施例提供了一种电力装备的多物理场多参数反演方法,包括:
S1:基于有限体积策略建立电力装备耦合计算模型,对电力装备的多物理场进行耦合计算。
其中需要说明的是,有限体积策略(Finite Volume Method)又称为控制体积法(Control Volume Method),其基本思路是:将计算区域划分为网格,并使每一个网格点周围有一个互不重复的控制体积;将待解微分方程(控制方程)对每一个控制体积积分,从而得出一组离散方程;其中的未知数是网格点上的因变量;为了求出控制体体积的积分,必须假定因变量的值在网格点之间的变化规律,简言之,子域法加离散,即为有限体积策略。
基于有限体积策略设计变压器多物理场的控制方程:
将变压器多物理场的控制方程进行积分,获得电力装备耦合计算模型:
其中,ρ为流体密度;Φ为通用变量,可同时表示为温度和速度;x,y,z表示空间坐标系的三个轴;a,b,c分别为x,y,z方向上的分量;Γ为通用变量的广义扩散系数,S为广义源项,V为控制容积,φ为通用变量Φ的积分结果。
进一步的,设置负载系数、风速和环境温度和边界条件,通过电力装备耦合计算模型对电力装备的多物理场进行耦合计算,获得变压器内部的温度分布情况。
具体的,本实施例设置负载系数为1,风速为0,环境温度为20℃,设定的边界条件包括第一类边界条件、第二类边界条件和第三类边界条件,
第一类边界条件为:
Τ|Γ=Tw
第二类边界条件为:
第三类边界条件为:
其中,T为流体温度,Γ为物体边界,Tw为温度边界区域势的分布;k为导热系数,t为时间,Q为微元的生热量;q为热通量常数,若物体表面的热通量为负数,则表明物体正在升温,反之,则表明物体正在降温。
S2:根据耦合计算结果建立多物理场反演模型,并将电力装备表面温度作为多物理场反演模型的输入,对电力装备的电磁、流体和温度场进行参数反演。
建立多物理场反演模型的步骤如下:(1)假设变压器外壳表面n个测点处的温度可以直接测量,建立目标函数F(X):
(2)设定约束条件:
X<ns2
其中,X为待反演参数(变压器热源),Ti(X)为变压器i点处的温度分布,i=1,2,3…n;Ti为变压器i点处的温度测量值,k为导热系数,s为测量温度T的标准差。
将电力装备表面温度输入至多物理场反演模型中,通过参数反演获得变压器的内部电磁场分布参数:
其中,E为电场强度,D为电通量密度,H为磁场强度,B为磁通量密度,J为电流密度,σ为电荷密度。
S3:根据参数反演结果对电力装备的内部参数分布进行反演计算。
对电力装备的内部参数分布进行反演计算,获取目标函数最优解,反演计算的步骤如下:
其中,共轭系数为:
(2)令n=n+1,更新待反演参数,并判断变压器热源X是否满足约束条件。
通过下式更新待反演参数:
其中,Xn+1为更新后的待反演参数,β为共轭搜索方向,δ为搜索步长。
S4:基于三维自动重建技术构建电力装备全空间信息三维模型,将反演计算结果输入至电力装备全空间信息三维模型中,通过电力装备全空间信息三维模型对电力装备的状态进行评估。
三维自动重建技术可利用单个或多个成像传感器拍摄的多视角图像重建出电力装备全空间信息三维模型,如图2所示,该技术由运动恢复结构技术(structure frommotion,SfM)和多视角立体技术(multi view stereo,MVS)两部分技术组成;其中,SfM技术主要负责从多视角图像序列中恢复出精确的相机拍摄位姿,并获得电力装备的稀疏点云,构建三维空间;MVS技术则将原始图像序列和SfM技术恢复出的相机位姿作为输入,重构出具有纹理细节的电力装备稠密点云以及纹理映射模型;
进一步的,逐步叠加检测参量,对高维数据进行融合合成;对于变电站设备检测而言,机器人巡检产生的红外、可见光、紫外图像,在线监测系统产生的接地电流、局部放电、振动等数据,带电检测系统产生的声音成像、三维激光点云等数据可以以电力装备的空间位置为坐标合成不同检测手段的数据,构建电力装备高维数据的合成框架,对高维数据进行融合合成;如图3所示。
在三维坐标系中,结合不同检测参量的传播特性对电力装备内部状态进行可视化分析评估和诊断。
实施例2
为了对本方法中采用的技术效果加以验证说明,本实施例选择AR电力设备故障识别方法和采用本方法进行对比测试,以科学论证的手段对比试验结果,以验证本方法所具有的真实效果。
AR电力设备故障识别方法操作步骤复杂,难以准确地评估海量电力装备状态。
为验证本方法相对AR电力设备故障识别方法能较精确地评估电力装备的状态,本实施例中将采用AR电力设备故障识别方法和本方法分别对变压器的状态进行实时评估对比。
测试环境:处理器为Intel Core i7-8550,CPU为1.99GHz,软件平台为Python3.6。
本实施例采用2台变压器进行实验,其中1台变压器故障,另一台变压器无故障;将2364张变压器图像作为AR电力设备故障识别方法的测试图像,将2364张变压器图像输入Python3.6中,获得变压器内部状态识别结果;将变压器表面温度输入至本方法构建的模型中,获得变压器内部状态识别结果,具体情况如下表所示。
表1:变压器内部状态识别结果对比。
由上表可见,本方法能精确地评估变压器内部状态,且效果优于AR电力设备故障识别方法。
应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种电力装备的多物理场多参数反演方法,其特征在于:包括,
基于有限体积策略建立电力装备耦合计算模型,对电力装备的多物理场进行耦合计算;
根据耦合计算结果建立多物理场反演模型,并将电力装备表面温度作为所述多物理场反演模型的输入,对电力装备的电磁、流体和温度场进行参数反演;
根据参数反演结果对电力装备的内部参数分布进行反演计算;
基于三维自动重建技术构建电力装备全空间信息三维模型,将反演计算结果输入至所述电力装备全空间信息三维模型中,通过所述电力装备全空间信息三维模型对电力装备的状态进行评估。
3.如权利要求1或2所述的电力装备的多物理场多参数反演方法,其特征在于:所述耦合计算包括,
设置负载系数、风速和环境温度和边界条件,通过所述电力装备耦合计算模型对电力装备的多物理场进行耦合计算,获得变压器内部的温度分布情况。
9.如权利要求1或8所述的电力装备的多物理场多参数反演方法,其特征在于:构建所述电力装备全空间信息三维模型包括,
激光点云构建三维空间,在所述三维空间中逐步叠加检测参量,对高维数据进行融合合成;
在三维空间坐标系中,结合不同检测参量的传播特性对电力装备内部状态进行可视化分析评估。
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