CN113378375A - 一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质，包括：先获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据材料特性参数建立绝缘结构模型；再获取目标物理场及目标物理场参数；接着，根据目标物理场参数及绝缘结构模型，获取变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据；最后，根据二维仿真数据，对变压器绝缘结构进行故障预测。本申请解决了由于现有技术在仿真建模过程中对参数的设置不合理，往往导致故障预测的结果不够准确，进而无法实现对变压器绝缘结构进行合理准确的故障预测的问题，实现了基于多物理场耦合作用下的仿真数据，对变压器内部绝缘结构的故障分布情况进行精准预测，提高故障预测的准确度。

Description

一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及变压器技术领域，尤其涉及一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

变压器是指利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，其运行性能将直接影响电网的安全稳定。而变压器绝缘结构是变压器的主要部件之一，用于实现变压器的内部绝缘与外部绝缘，变压器绝缘结构正常工作是变压器正常工作和运行的基本条件。

变压器绝缘结构所采用的材料通常包括绕组、绝缘纸板、铁芯及绝缘油，变压器在运行过程中，这些材料会在电、热、流等多种物理场的作用下，出现不可逆的性能下降，并最终导致变压器绝缘结构的电、热、机等多种形式电气故障，对这些故障进行准确预测十分重要。

现有技术中，常常通过对变压器绝缘结构进行绝缘性能的仿真试验，来对变压器绝缘结构进行故障预测。但由于在仿真建模过程中对参数的设置不合理，例如建模参数多设置为常数，对物理场分布情况的设置也与实际的物理场分布情况差异较大，往往导致故障预测的结果不够准确，进而无法实现对变压器绝缘结构进行合理准确的故障预测。

发明内容

为了解决由于现有技术在仿真建模过程中对参数的设置不合理，往往导致故障预测的结果不够准确，进而无法实现对变压器绝缘结构进行合理准确的故障预测的问题，本申请通过以下方面公开了一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质。

本申请第一方面公开了一种变压器绝缘结构的故障预测方法，所述故障预测方法包括：

获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据所述材料特性参数建立绝缘结构模型，所述材料特性参数包括铁芯介电性能参数、绝缘油介电性能参数、绝缘纸介电性能参数及所述变压器绝缘结构中各类型材料的几何结构参数；

获取目标物理场，并根据所述目标物理场获取目标物理场参数，所述目标物理场为多种物理场中任一个物理场，所述目标物理场参数包括绝缘油介电非线性参数、绝缘纸介电非线性参数、绝缘油热性能非线性参数及绝缘纸热性能非线性参数；

根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据；

根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测。

可选的，所述根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据，包括：

根据所述目标物理场参数对所述绝缘结构模型进行多物理场耦合目标物理场仿真处理，并获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据。

可选的，所述根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测，包括：

对所述二维仿真数据进行材料分类标记，分别获取各类材料的所述二维仿真数据；

对所述各类材料的所述二维仿真数据分别进行光滑渲染处理，并获取各个时刻的三维渲染数据；

获取预先训练好的故障预测模型；

将所述三维渲染数据输入所述故障预测模型，获取所述绝缘结构模型中的所述各类材料在未来各个时刻下的故障概率。

可选的，所述对所述二维仿真数据进行材料分类标记，分别获取各类材料的所述二维仿真数据，包括：

从所述二维仿真数据中，提取各个时刻的坐标数据；

获取各个长方形材料的顶点坐标，并根据所述顶点坐标确定第一材料边界，所述第一材料边界为所述各个长方形材料的材料边界，所述长方形材料包括绕组的长方形部分、铁芯的长方形部分及绝缘纸板的长方形部分；

将属于所述第一材料边界内的所述坐标数据标记为对应的各个长方形材料的二维仿真数据；

获取第二材料边界，所述第二材料边界为绝缘纸板剩余部分的材料边界；

将属于所述第二材料边界内的所述坐标数据标记为绝缘纸板的二维仿真数据；

获取所述各个时刻的坐标数据中剩余未标记的坐标数据，并将剩余未标记的坐标数据标记为绝缘油的二维仿真数据。

可选的，所述对所述各类材料的所述二维仿真数据分别进行光滑渲染处理，并获取各个时刻的三维渲染数据，包括：

获取所述各类材料的所述二维仿真数据分别对应的贝塞尔曲面；

对所述贝塞尔曲面分别进行光滑渲染处理，获取各个时刻的三维渲染数据。

可选的，在所述根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测之后，还包括：

获取预设的故障阈值；

如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中存在大于所述故障阈值的故障概率，则生成报警信息，进行报警；

如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中不存在大于所述故障阈值的故障概率，则更新所述目标物理场参数。

本申请第二方面公开了一种变压器绝缘结构的故障预测装置，所述故障预测装置应用于本申请第一方面公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法，所述故障预测装置包括：

绝缘结构模型建立模块，用于获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据所述材料特性参数建立绝缘结构模型，所述材料特性参数包括铁芯介电性能参数、绝缘油介电性能参数、绝缘纸介电性能参数及所述变压器绝缘结构中各类型材料的几何结构参数；

目标物理场参数获取模块，用于获取目标物理场，并根据所述目标物理场获取目标物理场参数，所述目标物理场为多种物理场中任一个物理场，所述目标物理场参数包括绝缘油介电非线性参数、绝缘纸介电非线性参数、绝缘油热性能非线性参数及绝缘纸热性能非线性参数；

二维仿真数据获取模块，用于根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据；

故障预测模块，用于根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测。

可选的，所述二维仿真数据获取模块，包括：

二维仿真数据获取单元，用于根据所述目标物理场参数对所述绝缘结构模型进行多物理场耦合目标物理场仿真处理，并获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据。

可选的，所述故障预测模块，包括：

材料分类标记单元，用于对所述二维仿真数据进行材料分类标记，分别获取各类材料的所述二维仿真数据；

三维渲染数据获取单元，用于对所述各类材料的所述二维仿真数据分别进行光滑渲染处理，并获取各个时刻的三维渲染数据；

故障预测模型获取单元，用于获取预先训练好的故障预测模型；

故障概率获取单元，用于将所述三维渲染数据输入所述故障预测模型，获取所述绝缘结构模型中的所述各类材料在未来各个时刻下的故障概率。

可选的，所述材料分类标记单元，包括：

坐标数据获取子单元，用于从所述二维仿真数据中，提取各个时刻的坐标数据；

第一材料边界获取子单元，用于获取各个长方形材料的顶点坐标，并根据所述顶点坐标确定第一材料边界，所述第一材料边界为所述各个长方形材料的材料边界，所述长方形材料包括绕组的长方形部分、铁芯的长方形部分及绝缘纸板的长方形部分；

第一标记获取子单元，用于将属于所述第一材料边界内的所述坐标数据标记为对应的各个长方形材料的二维仿真数据；

第二材料边界获取子单元，用于获取第二材料边界，所述第二材料边界为绝缘纸板剩余部分的材料边界；

第二标记获取子单元，用于将属于所述第二材料边界内的所述坐标数据标记为绝缘纸板的二维仿真数据；

第三标记获取子单元，用于获取所述各个时刻的坐标数据中剩余未标记的坐标数据，并将剩余未标记的坐标数据标记为绝缘油的二维仿真数据。

可选的，所述三维渲染数据获取单元，包括：

贝塞尔曲面获取子单元，用于获取所述各类材料的所述二维仿真数据分别对应的贝塞尔曲面；

三维渲染数据获取子单元，用于对所述贝塞尔曲面分别进行光滑渲染处理，获取各个时刻的三维渲染数据。

可选的，在所述故障预测模块之后，还包括：

故障阈值获取模块，用于获取预设的故障阈值；

第一判断模块，用于如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中存在大于所述故障阈值的故障概率，则生成报警信息，进行报警；

第二判断模块，用于如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中不存在大于所述故障阈值的故障概率，则更新所述目标物理场参数。

本申请第三方面公开了一种变压器绝缘结构的故障预测设备，包括存储器和处理器，可选的，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行如本申请第一方面所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法。

本申请第四方面公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，可选的，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如本申请第一方面公开了所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法。

本申请公开了一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质，包括：首先，获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据所述材料特性参数建立绝缘结构模型；再获取目标物理场，并根据所述目标物理场获取目标物理场参数；接着，根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据；最后，根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测。

利用上述一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质解决了由于现有技术在仿真建模过程中对参数的设置不合理，往往导致故障预测的结果不够准确，进而无法实现对变压器绝缘结构进行合理准确的故障预测的问题，本申请实现基于多物理场耦合作用下的仿真数据，对变压器内部绝缘结构的故障分布情况进行精准预测，提高故障预测的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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他的附图。

图1为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法的工作流程示意图；

图2为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法中，对所述变压器绝缘结构进行故障预测的工作流程示意图；

图3为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法中，绝缘结构击穿风险动态推演流程图；

图4为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法中，绝缘纸板的几何结构示意图；

图5为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法中，绝缘油交流击穿试验图；

图6为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法中，击穿电压与击穿概率的拟合曲线图；

图7为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法中，绝缘油交流击穿电压随时间的变化曲线图；

图8为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法中，绝缘油交流击穿场强随时间的拟合曲线图；

图9为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测方法中，不同时间下的绝缘油击穿概率的对比图；

图10为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测装置的结构示意图；

图11为本申请实施例公开的一种变压器绝缘结构的故障预测设备中，电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了解决由于现有技术在仿真建模过程中对参数的设置不合理，往往导致故障预测的结果不够准确，进而无法实现对变压器绝缘结构进行合理准确的故障预测的问题，本申请通过以下实施例公开了一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质。

图1示例性示出了本申请实施例提供的一种变压器绝缘结构的故障预测方法所对应的流程示意图，所述方法可以由变压器绝缘结构的故障预测装置来执行，所述装置可以由硬件和/或软件来实现，并一般可以集成在提供变压器故障预测服务的电子设备中。如图1所示，具体包括如下步骤：

步骤S1、获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据所述材料特性参数建立绝缘结构模型，所述材料特性参数包括铁芯介电性能参数、绝缘油介电性能参数、绝缘纸介电性能参数及所述变压器绝缘结构中各类型材料的几何结构参数。

具体的，为了可以对变压器内部的绝缘结构进行仿真分析，预测绝缘结构在未来较长一段时间内的故障风险，例如绝缘结构中的绝缘油在未来十年、二十年、五十年内被击穿的风险概率，需要先获取变压器内部绝缘结构的材料特性参数，并根据材料特性参数对绝缘结构进行建模。作为示例，材料特性参数可以包括：铁芯介电性能参数、绝缘油介电性能参数、绝缘纸介电性能参数以及绝缘结构中的各种材料的几何结构参数；其中，针对不同的目标物理场，材料特性参数的取值不同。并且，为了更加贴近真实的变压器工作环境，可以令绝缘结构中的材料特性随物理场分布进行相应变化，即，可以针对不同的目标物理场，设置不同的材料特性参数取值。

本实施例中，参见图3所示，为了使得绝缘结构的建模更加精确，可以根据仿真试验使用的目标物理场，获取与目标物理场相应的铁芯介电性能参数、绝缘油介电性能参数、绝缘纸介电性能参数以及绝缘结构中的各种材料的几何结构参数等材料特性参数，进行变压器内部绝缘结构建模。然后令目标物理场参数为0，输入绝缘结构模型ti时刻的初始参数，包括负载率、绝缘纸板中水分含量以及绝缘纸板的聚合度。

步骤S2、获取目标物理场，并根据所述目标物理场获取目标物理场参数，所述目标物理场为多种物理场中任一个物理场，所述目标物理场参数包括绝缘油介电非线性参数、绝缘纸介电非线性参数、绝缘油热性能非线性参数及绝缘纸热性能非线性参数。

具体的，在对绝缘结构进行建模之后，确定当前仿真使用的目标物理场参数，示例性的，当目标物理场为电场时，目标物理场参数可以是仿真实验使用的击穿电压，根据该击穿电压对绝缘结构模型进行耦合电场仿真，得到模拟生成的电场强度。如图3所示，在确定模型初始参数后，增大击穿电压i的取值，并使用当前击穿电压对绝缘结构模型进行ti时刻多物理场耦合电场仿真，得到ti时刻对应的离散的二维仿真数据。其中，ti时刻可以是未来的任意一个时刻。

步骤S3、根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据。

具体的，根据目标物理场参数对绝缘结构模型进行耦合目标物理场仿真处理，得到仿真数据，可以包括：使用目标物理场参数对绝缘结构模型进行多物理场耦合目标物理场仿真处理，得到与未来的多个时刻分别对应的离散的二维仿真数据。

为了减少仿真数据与真实数据之间的偏差，并且预测未来较长一段时间内的绝缘结构的运行性能，在使用目标物理场参数对绝缘结构模型进行仿真时，需要考虑多物理场相互耦合，并且在预设的多个未来时刻进行耦合仿真。例如，对绝缘结构模型进行ti时刻多物理场耦合电场仿真，得到ti时刻对应的电场强度仿真数据。其中，ti时刻可以是未来的任意一个时刻，电场强度仿真数据是离散的二维数据。

进一步的，所述步骤S3，包括：

根据所述目标物理场参数对所述绝缘结构模型进行多物理场耦合目标物理场仿真处理，并获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据。

步骤S4、根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测。

需要说明的是，在获取到二维仿真数据后，可以将离散的二维仿真数据光滑渲染成连续的三维数据，以使用连续的三维渲染数据提高对绝缘结构的故障分布情况的预测准确度。

根据仿真数据，预测绝缘结构模型在目标物理场参数下的故障分布情况，可以包括：对与各时刻对应的离散的二维仿真数据进行材料分类标记，并对各类材料的仿真数据分别进行光滑渲染处理，得到与各时刻对应的连续的三维渲染数据；将与各时刻对应的连续的三维渲染数据输入故障预测模型，通过故障预测模型预测绝缘结构模型中的各类材料在各时刻下的故障概率。

为了能准确掌握变压器内部绝缘结构的高风险故障区域，即能分别预测各种绝缘材料在较长时期内的故障分布情况，可以在获取多个未来时刻的仿真数据后，对仿真数据进行材料分类标记，分别筛选出绝缘油对应的仿真数据、绝缘纸板对应的仿真数据、铁芯对应的仿真数据等，以便于渲染仿真数据后可以分别预测各类绝缘材料的故障分布。

在渲染仿真数据时，考虑到此时仿真数据是离散的二维数据，如果直接渲染仿真数据其渲染效果较差，因此，可以对各类绝缘材料的仿真数据分别进行光滑渲染处理，生成连续的三维渲染数据，提高仿真数据的渲染效果，进而可以提高对绝缘结构的故障分布情况的预测准确度。将各类绝缘材料的三维渲染数据依次输入预先训练好的故障预测模型，通过故障预测模型预测并输出材料在各未来时刻的故障概率，确定材料的故障风险分布。

进一步的，参见图2所示的工作流程示意图，所述步骤S4，包括：

步骤S111、对所述二维仿真数据进行材料分类标记，分别获取各类材料的所述二维仿真数据。

进一步的，所述步骤S111包括：

从所述二维仿真数据中，提取各个时刻的坐标数据；

获取各个长方形材料的顶点坐标，并根据所述顶点坐标确定第一材料边界，所述第一材料边界为所述各个长方形材料的材料边界，所述长方形材料包括绕组的长方形部分、铁芯的长方形部分及绝缘纸板的长方形部分；

将属于所述第一材料边界内的所述坐标数据标记为对应的各个长方形材料的二维仿真数据；

获取第二材料边界，所述第二材料边界为绝缘纸板剩余部分的材料边界；

将属于所述第二材料边界内的所述坐标数据标记为绝缘纸板的二维仿真数据；

获取所述各个时刻的坐标数据中剩余未标记的坐标数据，并将剩余未标记的坐标数据标记为绝缘油的二维仿真数据。

需要说明的是，本实施例中，可以标记各离散仿真数据分别属于哪一类绝缘材料，然后将各类绝缘材料的离散的二维仿真数据光滑渲染成连续的三维数据，以使用连续的三维渲染数据提高对各种绝缘材料的故障分布情况的预测准确度。所述绝缘结构中的材料包括绕组、绝缘纸板、铁芯以及绝缘油。对与各时刻对应的离散的二维仿真数据进行材料分类标记，可以包括：从与各时刻对应的离散的二维仿真数据中，提取与各时刻对应的坐标数据；获取各长方形材料的顶点坐标，根据各顶点坐标确定对应的材料边界，并将坐标数据落在材料边界内的仿真数据标记为对应的长方形材料的仿真数据；长方形材料包括绕组、铁芯和绝缘纸板的长方形部分。

步骤S112、对所述各类材料的所述二维仿真数据分别进行光滑渲染处理，并获取各个时刻的三维渲染数据。

进一步的，所述步骤S112，包括：

获取所述各类材料的所述二维仿真数据分别对应的贝塞尔曲面。

对所述贝塞尔曲面分别进行光滑渲染处理，获取各个时刻的三维渲染数据。

需要说明的是，本实施例采用贝塞尔曲线拟合方法确定绝缘纸板的剩余部分的材料边界，并将坐标数据落在材料边界内的仿真数据标记为绝缘纸板的仿真数据；将剩余未标记的仿真数据标记为绝缘油的仿真数据。

作为示例，本实施例在利用comsol软件导出与多个时刻对应的仿真数据后，得到其三角形网格电场数据E＝(x,y,Exy)，然后从电场数据中提取坐标数据(x,y)，并将坐标数据进行分类(绕组、绝缘纸板、铁芯、绝缘油)，并做上标记。

可以通过拟合材料的边界曲线来进行分类标记，步骤如下：

1、绕组、铁芯和一部分绝缘纸板是长方形，分别提取各长方形材料的四个顶点坐标，如图4所示，长方形材料A的顶点坐标为(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃),(x₄,y₄)，其中x₁＝x₃，x₂＝x₄，y₁＝y₂,y₃＝y₄，则根据顶点坐标可以长方形材料的边界。进而可以将坐标数据落在材料边界内的仿真数据，即坐标满足x₁≤x≤x₂，y₃≤y≤y₂的仿真数据，标记为长方形材料A的仿真数据。

2、如图4所示，绝缘纸板形状不规则，由长方形A、C与面B组成。长方形A、C区域如步骤1所示，其仿真数据集合为：

A＝{(x,y)|x₁≤x≤x₂,y₃≤y≤y₂}；

C＝{(x,y)|x₅≤x≤x₇,y₇≤y≤y₈}；

B面由B1、B2、B3、B4四条曲线组成，其中曲线B1、B3为直线，即：B₁：y＝y₁，B₃：x＝x₆，B2、B4两条曲线则需要进行从CAD软件中导出曲线坐标拟合，可以采用贝塞尔曲线拟合方法：

参数矢量方程的一般形式为：

其中P_i(i＝0,1,…,n)为n+1个平面离散仿真数据点，

则其分量形式为：

对应B₂、B₄两条曲线，可以得到y＝f_B2(x)、y＝f_B4(x)，则面B对应的仿真数据集为：B＝{(x,y)|x≤x₆,y₁≤y,f_B2(x)≤y≤f_B4(x)}。

如此重复操作，对绝缘纸板、绕组和铁芯的电场强度坐标数据进行标记，则剩下电场强度坐标数据则标记为绝缘油。

可以对各类材料的仿真数据分别进行光滑渲染处理，得到与各时刻对应的连续的三维渲染数据，可以包括：针对与各时刻对应的二维仿真数据，分别采用贝塞尔曲面拟合方法，拟合生成与各类材料的离散的二维仿真数据对应的贝塞尔曲面；对各类材料对应的贝塞尔曲面分别进行光滑渲染处理，得到与各时刻对应的连续的三维渲染数据。

本实施例中，采用贝塞尔曲面拟合方法，拟合生成与各类材料的离散的二维仿真数据对应的贝塞尔曲面，实际上就是求解未知控制顶点i＝0,1,…,m+k-1,j＝0,1,…,n+k-1的过程，步骤如下：

取准均匀节点矢量：U＝(0,0,0…i/n…,1,1,1),V＝(0,0,0…j/n…,1,1,1)，其中，i,j＝0,1,…,n。用抛物线拟合法求取边界切矢，数据点阵四个角点处的混合偏导矢取为零矢量。在求控制顶点时，第一阶段计算u方向上各截面曲线的B样条控制顶点

有：

i＝0,1,…,j＝0,1,…,n

再加上切矢边界条件：

联立方程，固定一个j值，就可以解得一条截面曲线的控制顶点

直至计算出所有的

第二阶段中，

为插值点，但与

对应的跨界切矢还需计算。在节点矢量U上，以v向的两条跨界切矢为“数据点”，以混合偏导矢为“端点v向切矢”，运用曲线反算，求出首末u向参数边界的跨界切矢曲线的控制顶点t_r,0,r＝0,1,…,n+2,和t_r,1,r＝0,1,…,n+2，有：

固定一个r值，就可以解得一排控制顶点

直至计算出所有的

1,…,n+2,s＝0,1,…,n+2。在取得控制顶点后，就可以根据节点矢量和控制顶点拟合贝塞尔曲面。

然后，对变压器各类材料对应的贝塞尔曲面分别进行光滑渲染处理，得到与各时刻对应的连续的三维渲染数据。以绝缘纸板数据曲面拟合后光滑渲染数据为例，由于曲面拟合后渲染数据连续，因此，其数据渲染效果比未进行曲面拟合直接进行渲染的数据渲染效果更好。

步骤S113、获取预先训练好的故障预测模型。

步骤S114、将所述三维渲染数据输入所述故障预测模型，获取所述绝缘结构模型中的所述各类材料在未来各个时刻下的故障概率。

具体的，如图3所示，在获取到各类材料在各时刻下的故障概率后，需要将各故障概率与预设的故障阈值进行比较，以判断该绝缘材料在该时刻下是否会发生故障。其中，故障阈值可以是50％，或者其他数值，可以根据需求进行调整。如果检测到存在大于故障阈值的目标故障概率，则需要根据绝缘材料类别、目标故障概率、仿真的时刻等相关信息生成报警信息，进行报警。如果没有检测到大于故障阈值的目标故障概率，则增大目标物理场参数，继续对绝缘结构模型进行耦合目标物理场仿真处理，直至检测到存在大于故障阈值的目标故障概率。

需要说明的是，为了更直观的显示基于曲面拟合对绝缘结构的故障预测效果，下面增加以变压器的绝缘油为例进行的击穿风险推演预测过程：

对KI–25X绝缘油以及使用间距为3mm的扳扳电极绝缘油进行击穿试验，试验结果如图5所示。

将击穿电压从小到大排序标记为i＝1到i＝n，则每个实验电压对应的击穿概率F为：

用Weibull分布对交流击穿电压进行统计分析，双参数Weibull分布分布函数为：

拟合的曲线如下图6所示。

根据电场仿真，得到ti时刻的电场分布E(x,y,z,ti)，则击穿概率为：

式中：α为形状参数，代表击穿累积概率值为63.2％的电场E的值，通常取α为试品的平均击穿电压；β为尺度参数，表征实效数据的分散性，值越大说明试品的实验数据分散性越小。

绝缘油的击穿场强随着老化时间逐渐降低，选取KI–25X、KI–50X、S4ZX–I、Nytro–10XN四种绝缘油在19℃温度进行老化实验，并使用间距为6mm的扳扳电极对不同阶段老化的绝缘油进行击穿试验，如图7所示。

由此拟合出击穿累积概率值为63.2％的电场E随时间的变化函数E_t，E_t＝-0.07244t+9.6924，如图8所示。设绝缘油的初始击穿场强为E₀，则考虑老化因素的击穿概率分布为：

对使用KI–25X绝缘油的变压器内部进行绝缘油击穿概率动态演化，当推演到88年时，最大击穿概率为0.013，大于阈值0.01。(0-11年)演化结果如图9所示，整体击穿概率非常低。随着变压器时间的增加，在中压绕组和高压绕组之间的绝缘油击穿概率不断增加。并且在中压绕组第一个线饼靠近高压侧的尖端绝缘油的击穿概率最大，在变压器运行11年时，绝缘油击穿概率2.71×10^-6。

击穿风险的动态推演的结果显示，在变压器正常运行时(0-11年)绝缘油的击穿风险较低。工程实际中，普遍认为绝缘纸的机械失效是变压器内部绝缘失效的主要原因，击穿风险的动态推演结果与之相符。

进一步的，在所述步骤S4之后，还包括：

获取预设的故障阈值。

如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中存在大于所述故障阈值的故障概率，则生成报警信息，进行报警。

具体的，在根据仿真数据，预测绝缘结构模型在目标物理场参数下的故障分布情况之后，还可以包括：如果检测到各类材料在各时刻下的故障概率中存在大于故障阈值的目标故障概率，则生成报警信息，进行报警；否则，更新目标物理场参数，并返回执行根据更新后的目标物理场参数对绝缘结构模型进行耦合目标物理场仿真处理，直至检测到存在大于故障阈值的目标故障概率。

本申请公开了一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质，包括：首先，获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据所述材料特性参数建立绝缘结构模型；再获取目标物理场，并根据所述目标物理场获取目标物理场参数；接着，根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据；最后，根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测。

利用上述一种变压器绝缘结构的故障预测方法、装置、设备及介质解决了由于现有技术在仿真建模过程中对参数的设置不合理，往往导致故障预测的结果不够准确，进而无法实现对变压器绝缘结构进行合理准确的故障预测的问题，本申请实现基于多物理场耦合作用下的仿真数据，对变压器内部绝缘结构的故障分布情况进行精准预测，提高故障预测的准确度。

如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中不存在大于所述故障阈值的故障概率，则更新所述目标物理场参数。

下述为本申请公开的装置实施例，用于执行上述方法实施例，针对装置实施例中未披露的细节，请参照方法实施例。

图10示例性示出了本申请实施例提供的一种变压器绝缘结构的故障预测装置的结构示意图。如图10所示，该装置具有实现上述一种变压器绝缘结构的故障预测方法的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。所述装置应用于电网系统，所述电网系统包括配电变压器；该装置可以包括：

绝缘结构模型建立模块101，用于获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据所述材料特性参数建立绝缘结构模型，所述材料特性参数包括铁芯介电性能参数、绝缘油介电性能参数、绝缘纸介电性能参数及所述变压器绝缘结构中各类型材料的几何结构参数。

目标物理场参数获取模块102，用于获取目标物理场，并根据所述目标物理场获取目标物理场参数，所述目标物理场为多种物理场中任一个物理场，所述目标物理场参数包括绝缘油介电非线性参数、绝缘纸介电非线性参数、绝缘油热性能非线性参数及绝缘纸热性能非线性参数。

二维仿真数据获取模块103，用于根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据。

故障预测模块104，用于根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测。

进一步的，所述二维仿真数据获取模块103，包括：

二维仿真数据获取单元，用于根据所述目标物理场参数对所述绝缘结构模型进行多物理场耦合目标物理场仿真处理，并获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据。

进一步的，所述故障预测模块104，包括：

材料分类标记单元，用于对所述二维仿真数据进行材料分类标记，分别获取各类材料的所述二维仿真数据。

三维渲染数据获取单元，用于对所述各类材料的所述二维仿真数据分别进行光滑渲染处理，并获取各个时刻的三维渲染数据。

故障预测模型获取单元，用于获取预先训练好的故障预测模型。

故障概率获取单元，用于将所述三维渲染数据输入所述故障预测模型，获取所述绝缘结构模型中的所述各类材料在未来各个时刻下的故障概率。

进一步的，所述材料分类标记单元，包括：

坐标数据获取子单元，用于从所述二维仿真数据中，提取各个时刻的坐标数据。

第一材料边界获取子单元，用于获取各个长方形材料的顶点坐标，并根据所述顶点坐标确定第一材料边界，所述第一材料边界为所述各个长方形材料的材料边界，所述长方形材料包括绕组的长方形部分、铁芯的长方形部分及绝缘纸板的长方形部分。

第一标记获取子单元，用于将属于所述第一材料边界内的所述坐标数据标记为对应的各个长方形材料的二维仿真数据。

第二材料边界获取子单元，用于获取第二材料边界，所述第二材料边界为绝缘纸板剩余部分的材料边界。

第二标记获取子单元，用于将属于所述第二材料边界内的所述坐标数据标记为绝缘纸板的二维仿真数据。

第三标记获取子单元，用于获取所述各个时刻的坐标数据中剩余未标记的坐标数据，并将剩余未标记的坐标数据标记为绝缘油的二维仿真数据。

进一步的，所述三维渲染数据获取单元，包括：

贝塞尔曲面获取子单元，用于获取所述各类材料的所述二维仿真数据分别对应的贝塞尔曲面。

三维渲染数据获取子单元，用于对所述贝塞尔曲面分别进行光滑渲染处理，获取各个时刻的三维渲染数据。

进一步的，在所述故障预测模块之后，还包括：

故障阈值获取模块，用于获取预设的故障阈值。

第一判断模块，用于如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中存在大于所述故障阈值的故障概率，则生成报警信息，进行报警。

第二判断模块，用于如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中不存在大于所述故障阈值的故障概率，则更新所述目标物理场参数。

本申请第三实施例公开了一种变压器绝缘结构的故障预测设备，包括存储器和处理器，进一步的，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行如本申请第一实施例所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法。

图11示例性示出了本申请实施例提供的一种变压器绝缘结构的故障预测设备的结构示意图，适于用来实现本发明实施方式的示例性设备1的框图。图11显示的设备1仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图11所示，设备1以通用计算设备的形式表现。设备1的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元3，系统存储器8，连接不同系统组件(包括系统存储器8和处理单元3)的总线4。

总线4表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

设备1典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备1访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器8可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)9和/或高速缓存存储器32。设备1可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统10可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图11未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图11中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线4相连。存储器8可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块12的程序/实用工具11，可以存储在例如存储器8中，这样的程序模块12包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块12通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

设备1也可以与一个或多个外部设备2(例如键盘、指向设备、显示器7等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备1交互的设备通信，和/或与使得该设备1能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口6进行。并且，设备1还可以通过网络适配器5与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器5通过总线4与设备1的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备1使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元3通过运行存储在系统存储器8中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的一种变压器绝缘结构的故障预测方法。

也即：实现一种变压器绝缘结构的故障预测方法，包括：

获取变压器内部绝缘结构的材料特性参数，并根据材料特性参数建立绝缘结构模型；

获取目标物理场参数，并根据目标物理场参数对绝缘结构模型进行耦合目标物理场仿真处理，得到仿真数据；

根据仿真数据，预测绝缘结构模型在目标物理场参数下的故障分布情况。

本申请第四实施例公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，进一步的，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如本申请公开的所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法，包括：

获取变压器内部绝缘结构的材料特性参数，并根据材料特性参数建立绝缘结构模型；

获取目标物理场参数，并根据目标物理场参数对绝缘结构模型进行耦合目标物理场仿真处理，得到仿真数据；

根据仿真数据，预测绝缘结构模型在目标物理场参数下的故障分布情况。

本申请实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

以上结合具体实施方式和范例性实例对本申请进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本申请的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本申请精神和范围的情况下，可以对本申请技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本申请的范围内。本申请的保护范围以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种变压器绝缘结构的故障预测方法，其特征在于，所述故障预测方法包括：

获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据所述材料特性参数建立绝缘结构模型，所述材料特性参数包括铁芯介电性能参数、绝缘油介电性能参数、绝缘纸介电性能参数及所述变压器绝缘结构中各类型材料的几何结构参数；

获取目标物理场，并根据所述目标物理场获取目标物理场参数，所述目标物理场为多种物理场中任一个物理场，所述目标物理场参数包括绝缘油介电非线性参数、绝缘纸介电非线性参数、绝缘油热性能非线性参数及绝缘纸热性能非线性参数；

根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据；

根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测。

2.根据权利要求1所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法，其特征在于，所述根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据，包括：

根据所述目标物理场参数对所述绝缘结构模型进行多物理场耦合目标物理场仿真处理，并获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据。

3.根据权利要求1所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法，其特征在于，所述根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测，包括：

对所述二维仿真数据进行材料分类标记，分别获取各类材料的所述二维仿真数据；

对所述各类材料的所述二维仿真数据分别进行光滑渲染处理，并获取各个时刻的三维渲染数据；

获取预先训练好的故障预测模型；

将所述三维渲染数据输入所述故障预测模型，获取所述绝缘结构模型中的所述各类材料在未来各个时刻下的故障概率。

4.根据权利要求3所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法，其特征在于，所述对所述二维仿真数据进行材料分类标记，分别获取各类材料的所述二维仿真数据，包括：

从所述二维仿真数据中，提取各个时刻的坐标数据；

获取各个长方形材料的顶点坐标，并根据所述顶点坐标确定第一材料边界，所述第一材料边界为所述各个长方形材料的材料边界，所述长方形材料包括绕组的长方形部分、铁芯的长方形部分及绝缘纸板的长方形部分；

将属于所述第一材料边界内的所述坐标数据标记为对应的各个长方形材料的二维仿真数据；

获取第二材料边界，所述第二材料边界为绝缘纸板剩余部分的材料边界；

将属于所述第二材料边界内的所述坐标数据标记为绝缘纸板的二维仿真数据；

获取所述各个时刻的坐标数据中剩余未标记的坐标数据，并将剩余未标记的坐标数据标记为绝缘油的二维仿真数据。

5.根据权利要求3所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法，其特征在于，所述对所述各类材料的所述二维仿真数据分别进行光滑渲染处理，并获取各个时刻的三维渲染数据，包括：

获取所述各类材料的所述二维仿真数据分别对应的贝塞尔曲面；

对所述贝塞尔曲面分别进行光滑渲染处理，获取各个时刻的三维渲染数据。

6.根据权利要求3所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法，其特征在于，在所述根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测之后，还包括：

获取预设的故障阈值；

如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中存在大于所述故障阈值的故障概率，则生成报警信息，进行报警；

如果所述各类材料在各个时刻下的故障概率中不存在大于所述故障阈值的故障概率，则更新所述目标物理场参数。

7.一种变压器绝缘结构的故障预测装置，其特征在于，所述故障预测装置应用于权利要求1-6任一项所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法，所述故障预测装置包括：

绝缘结构模型建立模块，用于获取变压器绝缘结构的材料特性参数，并根据所述材料特性参数建立绝缘结构模型，所述材料特性参数包括铁芯介电性能参数、绝缘油介电性能参数、绝缘纸介电性能参数及所述变压器绝缘结构中各类型材料的几何结构参数；

目标物理场参数获取模块，用于获取目标物理场，并根据所述目标物理场获取目标物理场参数，所述目标物理场为多种物理场中任一个物理场，所述目标物理场参数包括绝缘油介电非线性参数、绝缘纸介电非线性参数、绝缘油热性能非线性参数及绝缘纸热性能非线性参数；

二维仿真数据获取模块，用于根据所述目标物理场参数及所述绝缘结构模型，获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据；

故障预测模块，用于根据所述二维仿真数据，对所述变压器绝缘结构进行故障预测。

8.根据权利要求7所述的一种变压器绝缘结构的故障预测装置，其特征在于，所述二维仿真数据获取模块，包括：

二维仿真数据获取单元，用于根据所述目标物理场参数对所述绝缘结构模型进行多物理场耦合目标物理场仿真处理，并获取所述变压器绝缘结构各个时刻的二维仿真数据。

9.一种变压器绝缘结构的故障预测设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行如权利要求1-6任一项所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-6任一项所述的一种变压器绝缘结构的故障预测方法。

Images