CN114142495B - 一种智能变压器及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及配电变压器技术领域，且公开一种智能变压器，具体包括中央处理器，中央处理器的输入端与三相平衡控制模组的输出端相电连接，三相平衡控制模组的输入端与中央处理器的输出端相电连接，中央处理器的输入端与设备信息监控模组的输出端相电连接。通过三相平衡控制模组、设备信息监控模组、报警断电模组、有载调节模组与数据库的设置，可有效实现对变压器三相负荷过载的精准监视，并有效控制低压开关跳开、切除不重要负荷，避免变压器过载烧毁，同时根据负荷、电压水平综合分析配变最优运行状态，并适时自动调整变压器容量及电压，使配变运行在合理的状态，使配变运行在合理的状态，减少碳排放。

Description

一种智能变压器及其控制方法
技术领域
本发明涉及配电变压器技术领域，具体为一种智能变压器及其控制方法。
背景技术
随着坚强智能电网、电力物联网的发展，我国在发电和输电方面基本实现了数字化、信息化和智能化，已经建设成了全世界一流的坚强智能输变电网，但在配电和用电方面还存在较大缺陷。我国配电网规模庞大、结构复杂、设备数量巨大，给管理和运维带来了极大的挑战。国网公司在《城市电网可靠性提升规划(2018-2025年)》中明确，到2025年，城市供电可靠率达99.99％以上，综合电压合格率达99.999％，标准化接线比例达96％。配电设备作为配电运行的硬件基础，设备故障是导致用户停电的最主要原因，尤其变压器故障会导致整个台区的配用电缺失，因此提高其可靠性符合现阶段国家政策。目前，配电变压器智能化水平较低，缺少有效的在线监测、实时状态感知手段，变压器本身结构的复杂性以及运行环境复杂性也导致对其进行健康管理存在较大的不确定性。现阶段配网存在负荷分布不均衡，对应变压器和馈电线路会呈现重载和轻载的情况，既体现在空间上，同时也体现在时间上，这直接导致了台区配变损耗大及电网资产的浪费。由于分布式能源自身呈现随机性、波动性，在配电网中受到了诸多制约，消纳率率低。
但现有的变压器本身结构极其复杂，且其运行环境的复杂性导致对其进行健康管理存在较大的不确定性，因此极易因三相电不平衡导致负荷过载，同时在调整变压器容量与电压时极其复杂，且长时间使用过程中，设备各项使用数据均有所损耗与改变，因此不易进行实时调控操作。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能变压器及其控制方法，具备三相不平衡调节、有载调节等优点，解决了现有技术中提出的问题。
(二)技术方案
为实现上述三相不平衡调节、有载调节的目的，本发明提供如下技术方案：一种智能变压器，包括中央处理器，所述中央处理器的输入端与三相平衡控制模组的输出端相电连接，所述三相平衡控制模组的输入端与中央处理器的输出端相电连接，所述中央处理器的输入端与设备信息监控模组的输出端相电连接，所述设备信息监控模组的输入端与中央处理器的输出端相电连接，所述中央处理器的输入端与有载调节模组的输出端相电连接，所述有载调节模组的输入端与中央处理器的输出端相电连接，所述中央处理器的输入端与报警断电模组的输出端相电连接，所述报警断电模组的输入端与中央处理器的输出端相电连接，所述中央处理器的输入端与数据库的输出端相电连接，所述数据库的输入端与中央处理器的输出端相电连接，所述报警断电模组的输入端与自动化主站平台的输出端相信号连接，所述自动化主站平台的输入端与报警断电模组的输出端相电连接。
优选的，所述中央处理器的输入端与二级处理器的输出端相电连接，所述二级处理器的输入端与中央处理器的输出端相电连接，所述二级处理器的输入端与模型构筑模组的输出端相电连接，所述模型构筑模组的输入端与二级处理器的输出端相电连接，所述报警断电模组的输出端与模型构筑模组的输出端相电连接，所述模型构筑模组包括信息交互模块、模型编程模块与迭代更新模块。
优选的，所述三相平衡控制模组包括油温传感器、不平衡调节装置与信息交互模块，所述设备信息监控模组包括温湿度传感器、局放传感器与桩头测温传感器，所述有载调节模组包括调容调压模块与信息交互模块，所述报警断电模组包括蜂鸣器警示灯、断电调节模块与无线收发模块，所述数据库包括信息存储模块、数据整合模块与数据对比模块。
优选的，所述不平衡调节装置根据油温传感器的检测数据与变压器内的负载率进行三相负荷过载调节操作，所述调容调压模块根据负荷以及电压水平，进行综合分析配变，并实时采集配变实时负荷信息。
优选的，所述报警断电模组根据中央处理器指令发出相应报警、断电等信号，并将报警信息上传至自动化主站平台上，所述数据库将由中央处理器收到信息进行整合存储处理，并将整合数据与预设数据进行对比。
本发明提供一种用于智能变压器的控制方法，其具体操作如下：
S1：三相不平衡调节：油温传感器对被测介质温度进行实时检测，随后将检测信号，随后将检测信息通过信息交互模块上传至中央处理器，此时中央处理器将自身计算出的负载率与所接受的油温上传至数据库内部，此时数据整合模块将数据整合分析，并通过数据对比模块将分析后的整合数据与信息存储模块内部预设警戒线信息进行对比，并将对比结果上传至中央处理器内部，此时中央处理器根据结果生成指令，并通过指令控制不平衡调节装置实时调节输出电压的相位和幅值，改变电路吸收或发出的无功电流，进行动态无功补偿，提高线路输电稳定性，补偿系统无功功率，抑制电压波动、闪变以及三相不平衡；
S2：有载调节：设备信息监控模组将实时检测数据上传至中央处理器，此时中央处理器将所得信息与负荷、电压水平上传至数据库内部，此时数据整合模块将接收数据进行综合整合分析，并通过数据对比模块将分析后的整合数据与信息存储模块内部预设的状态调节信息进行对比，并将对比结果上传至中央处理器内部，此时中央处理器根据对比结果发出相应状态调节信息下的调节指令，并通过指令控制调容调压模块配变最优运行状态，自动调整变压器容量及电压，并在不断电的状态下，改变绕组联结方式，进行容量的自身调整；
S3：故障预警与应急处理：数据对比模块在将分析后的整合数据与信息存储模块内部预设的底线信息进行对比的过程中，若出现大幅度数据不达标的情况，中央处理器立刻根据数据差额与浮动情况发出相应指令，并通过指令控制蜂鸣器警示灯发出警示，并根据指令适时启动断电调节模块，使变压器进行紧急断电处理，并通过无线收发模块将报警数据与警报远程传递至自动化主站平台；
S4：状态评估模型构筑：二级处理器通过访问中央处理器调取信息存储模块内部的信息，再通过信息交互模块将信息传递至模型构筑模组，此时模型编程模块根据获得信息进行神经网络模型构筑，并在后续数据夹持迭代更新过程中，通过迭代更新模块将当前版本信息构筑的神经网络模型进行备份存储，同时在报警断电模组发出警示传递报警数据至自动化主站平台的过程中，将报警数据进行拷贝，并传递至神经网络模型内部，进行演算。
优选的，a：获取与电力变压器故障相关的数据集作为电力变压器特征提取和分类的源数据；
b：剔除异常数据或不完整组数据，并根据分类准则或者希望获得的分类类别，为每组数据添加相应的标签；
c：对待分类数据实施归一化处理，使得数据值分布在一定区间内，并将归一化处理后的数据按一定比例或其他量化标准分为训练集和测试集；
d：根据样本属性维数确定输入层神经元个数，通过经验或者相关文献确定径向基神经网络模型隐藏层层数和隐藏层各神经元个数，并在实际建模过程中不断调整相应层数和个数，使结果达到最优；
e：根据所要划分的类别数，确定径向基神经网络模型的输出层神经元个数；
f：使用训练数据集对多层进行无监督逐层训练，使用算法对径向基神经网络模型的连接权值和偏置阈值进行反向微调；
g：通过测试数据集对训练好的径向基神经网络模型进行测试。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种智能变压器及其控制方法，具备以下有益效果：
1、该智能变压器及其控制方法，通过三相平衡控制模组、设备信息监控模组、报警断电模组、有载调节模组与数据库的设置，可有效实现对变压器三相负荷过载的精准监视，并有效控制低压开关跳开、切除不重要负荷，避免变压器过载烧毁，同时根据负荷、电压水平综合分析配变最优运行状态，并适时自动调整变压器容量及电压，使配变运行在合理的状态，使配变运行在合理的状态，减少碳排放，且在不断电的状态下，通过改变绕组连接方式，实现容量的自身调整，从而降低变压器的损耗，通过实时调节输出电压的相位和幅值，改变电路吸收或发出的无功电流，实现动态无功补偿，以便提高线路输电稳定性，补偿系统无功功率，抑制电压波动、闪变以及三相不平衡。从而对台区内分布式能源的波动性具有一定的抑制作用，提高配电网中新能源的接纳能力。
2、该智能变压器及其控制方法，通过二级处理器与模型构筑模组的设置，使得在一定范围内可自行进行自主化检测与调控，进而增加有效地增加了变压器的使用寿命，并通过模型的大量计算，可有效预测变压器维修养护时间，同时自动对调控范围进行改变与调整，使不同使用状态下的变压器运行标准得到调节，并更加贴合变压器本身，进而达到实时调控的效果。
附图说明
图1为本发明智能变压器的结构框架示意图；
图2为本发明三相不平衡调节使用方法的实现流程图；
图3为本发明有载调节使用方法的实现流程图；
图4为本发明故障预警与应急处理使用方法的实现流程图；
图5为本发明状态评估模型构筑方法的实现流程图。
图中：1－中央处理器、2－三相平衡控制模组、3－设备信息监控模组、 4－有载调节模组、5－报警断电模组、6－数据库、7－自动化主站平台、8－二级处理器、9－模型构筑模组、10－信息交互模块、11－模型编程模块、12 －迭代更新模块、13－油温传感器、14－不平衡调节装置、15－温湿度传感器、16－局放传感器、17－桩头测温传感器、18－调容调压模块、19－数据对比模块、20－蜂鸣器警示灯、21－断电调节模块、22－无线收发模块、23－信息存储模块、24－数据整合模块。
具体实施方式
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种智能变压器，包括中央处理器1，中央处理器1的输入端与三相平衡控制模组2的输出端相电连接，三相平衡控制模组2的输入端与中央处理器1的输出端相电连接，中央处理器1 的输入端与设备信息监控模组3的输出端相电连接，设备信息监控模组3的输入端与中央处理器1的输出端相电连接，中央处理器1的输入端与有载调节模组4的输出端相电连接，有载调节模组4的输入端与中央处理器1的输出端相电连接，中央处理器1的输入端与报警断电模组5的输出端相电连接，报警断电模组5的输入端与中央处理器1的输出端相电连接，中央处理器1 的输入端与数据库6的输出端相电连接，数据库6的输入端与中央处理器1 的输出端相电连接，报警断电模组5的输入端与自动化主站平台7的输出端相信号连接，自动化主站平台7的输入端与报警断电模组5的输出端相电连接。
中央处理器1的输入端与二级处理器8的输出端相电连接，二级处理器8 的输入端与中央处理器1的输出端相电连接，二级处理器8的输入端与模型构筑模组9的输出端相电连接，模型构筑模组9的输入端与二级处理器8的输出端相电连接，报警断电模组5的输出端与模型构筑模组9的输出端相电连接，模型构筑模组9包括信息交互模块10、模型编程模块11与迭代更新模块12，报警断电模组5根据中央处理器1指令发出相应报警、断电等信号，并将报警信息上传至自动化主站平台7上，数据库6将由中央处理器1受到信息进行整合存储处理，并将整合数据与预设数据进行对比，三相平衡控制模组2包括油温传感器13、不平衡调节装置14与信息交互模块10，设备信息监控模组3包括温湿度传感器15、局放传感器16与桩头测温传感器17，有载调节模组4包括调容调压模块18与信息交互模块10，报警断电模组5包括蜂鸣器警示灯20、断电调节模块21与无线收发模块22，数据库6包括信息存储模块23、数据整合模块24与数据对比模块19，不平衡调节装置14根据油温传感器13的检测数据与变压器内的负载率进行三相负荷过载调节操作，调容调压模块18根据负荷以及电压水平，进行综合分析配变，并实时采集配变实时负荷信息。
实施例二：
请参阅图2-5，本发明提供一种技术方案：一种用于智能变压器的控制方法：
S1：三相不平衡调节：油温传感器13对被测介质温度进行实时检测，随后将检测信号，随后将检测信息通过信息交互模块10上传至中央处理器1，此时中央处理器1将自身计算出的负载率与所接受的油温上传至数据库6内部，此时数据整合模块24将数据整合分析，并通过数据对比模块19将分析后的整合数据与信息存储模块23内部预设警戒线信息进行对比，并将对比结果上传至中央处理器1内部，此时中央处理器1根据结果生成指令，并通过指令控制不平衡调节装置14实时调节输出电压的相位和幅值，改变电路吸收或发出的无功电流，进行动态无功补偿，提高线路输电稳定性，补偿系统无功功率，抑制电压波动、闪变以及三相不平衡；
S2：有载调节：设备信息监控模组3将实时检测数据上传至中央处理器1，此时中央处理器1将所得信息与负荷、电压水平上传至数据库6内部，此时数据整合模块24将接收数据进行综合整合分析，并通过数据对比模块19将分析后的整合数据与信息存储模块23内部预设的状态调节信息进行对比，并将对比结果上传至中央处理器1内部，此时中央处理器1根据对比结果发出相应状态调节信息下的调节指令，并通过指令控制调容调压模块18配变最优运行状态，自动调整变压器容量及电压，并在不断电的状态下，改变绕组联结方式，进行容量的自身调整；
S3：故障预警与应急处理：数据对比模块19在将分析后的整合数据与信息存储模块23内部预设的底线信息进行对比的过程中，若出现大幅度数据不达标的情况，中央处理器1立刻根据数据差额与浮动情况发出相应指令，并通过指令控制蜂鸣器警示灯20发出警示，并根据指令适时启动断电调节模块21，使变压器进行紧急断电处理，并通过无线收发模块22将报警数据与警报远程传递至自动化主站平台7；
S4：状态评估模型构筑：二级处理器8通过访问中央处理器1调取信息存储模块23内部的信息，再通过信息交互模块10将信息传递至模型构筑模组9，此时模型编程模块11根据获得信息进行神经网络模型构筑，并在后续数据夹持迭代更新过程中，通过迭代更新模块12将当前版本信息构筑的神经网络模型进行备份存储，同时在报警断电模组5发出警示传递报警数据至自动化主站平台7的过程中，将报警数据进行拷贝，并传递至神经网络模型内部，进行演算。
实施例三：
状态评估模型神经网络的具体构成过程还包括：获取与电力变压器故障相关的数据集作为电力变压器特征提取和分类的源数据；剔除异常数据或不完整组数据，并根据分类准则或者希望获得的分类类别，为每组数据添加相应的标签；对待分类数据实施归一化处理，使得数据值分布在一定区间内，并将归一化处理后的数据按一定比例或其他量化标准分为训练集和测试集；根据样本属性维数确定输入层神经元个数，通过经验或者相关文献确定径向基神经网络模型隐藏层层数和隐藏层各神经元个数，并在实际建模过程中不断调整相应层数和个数，使结果达到最优；根据所要划分的类别数，确定径向基神经网络模型的输出层神经元个数；使用训练数据集对多层进行无监督逐层训练，使用算法对径向基神经网络模型的连接权值和偏置阈值进行反向微调；通过测试数据集对训练好的径向基神经网络模型进行测试。
本系统中涉及的相关模块均为硬件系统模块或者为现有技术中计算机软件程序或协议与硬件相结合的功能模块，该功能模块所涉及到的计算机软件程序或协议的本身均为本领域技术人员公知的技术，其不是本系统的改进之处；本系统的改进为各模块之间的相互作用关系或连接关系，即为对系统的整体的构造进行改进，以解决本系统所要解决的相应技术问题。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种智能变压器的控制方法，其特征在于，所述智能变压器包括中央处理器（1），所述中央处理器（1）的输入端与三相平衡控制模组（2）的输出端相电连接，所述三相平衡控制模组（2）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述中央处理器（1）的输入端与设备信息监控模组（3）的输出端相电连接，所述设备信息监控模组（3）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述中央处理器（1）的输入端与有载调节模组（4）的输出端相电连接，所述有载调节模组（4）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述中央处理器（1）的输入端与报警断电模组（5）的输出端相电连接，所述报警断电模组（5）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述中央处理器（1）的输入端与数据库（6）的输出端相电连接，所述数据库（6）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述报警断电模组（5）的输入端与自动化主站平台（7）的输出端相信号连接，所述自动化主站平台（7）的输入端与报警断电模组（5）的输出端相电连接；其中，所述方法具体操作如下：
S1：三相不平衡调节：油温传感器（13）对被测介质温度进行实时检测，随后将检测信号，随后将检测信息通过信息交互模块（10）上传至中央处理器（1），此时中央处理器（1）将自身计算出的负载率与所接受的油温上传至数据库（6）内部，此时数据整合模块（24）将数据整合分析，并通过数据对比模块（19）将分析后的整合数据与信息存储模块（23）内部预设警戒线信息进行对比，并将对比结果上传至中央处理器（1）内部，此时中央处理器（1）根据结果生成指令，并通过指令控制不平衡调节装置（14）实时调节输出电压的相位和幅值，改变电路吸收或发出的无功电流，进行动态无功补偿；
S2：有载调节：设备信息监控模组（3）将实时检测数据上传至中央处理器（1），此时中央处理器（1）将所得信息与负荷、电压水平上传至数据库（6）内部，此时数据整合模块（24）将接收数据进行综合整合分析，并通过数据对比模块（19）将分析后的整合数据与信息存储模块（23）内部预设的状态调节信息进行对比，并将对比结果上传至中央处理器（1）内部，此时中央处理器（1）根据对比结果发出相应状态调节信息下的调节指令，并通过指令控制调容调压模块（18）配变最优运行状态，自动调整变压器容量及电压，并在不断电的状态下，改变绕组联结方式，进行容量的自身调整；
S3：故障预警与应急处理：数据对比模块（19）在将分析后的整合数据与信息存储模块（23）内部预设的底线信息进行对比的过程中，若出现大幅度数据不达标的情况，中央处理器（1）立刻根据数据差额与浮动情况发出相应指令，并通过指令控制蜂鸣器警示灯（20）发出警示，并根据指令适时启动断电调节模块（21），使变压器进行紧急断电处理，并通过无线收发模块（22）将报警数据与警报远程传递至自动化主站平台（7）；
S4：状态评估模型构筑：二级处理器（8）通过访问中央处理器（1）调取信息存储模块（23）内部的信息，再通过信息交互模块（10）将信息传递至模型构筑模组（9），此时模型编程模块（11）根据获得信息进行神经网络模型构筑，并在后续数据夹持迭代更新过程中，通过迭代更新模块（12）将当前版本信息构筑的神经网络模型进行备份存储，同时在报警断电模组（5）发出警示传递报警数据至自动化主站平台（7）的过程中，将报警数据进行拷贝，并传递至神经网络模型内部，进行演算。
2.根据权利要求1所述的一种智能变压器的控制方法，其特征在于：所述状态评估模型神经网络的具体构成过程还包括：
a：获取与电力变压器故障相关的数据集作为电力变压器特征提取和分类的源数据；
b：剔除异常数据或不完整组数据，并根据分类准则或者希望获得的分类类别，为每组数据添加相应的标签；
c：对待分类数据实施归一化处理，使得数据值分布在一定区间内，并将归一化处理后的数据按一定比例或其他量化标准分为训练集和测试集；
d：根据样本属性维数确定输入层神经元个数，通过经验或者相关文献确定径向基神经网络模型隐藏层层数和隐藏层各神经元个数，并在实际建模过程中不断调整相应层数和个数，使结果达到最优；
e：根据所要划分的类别数，确定径向基神经网络模型的输出层神经元个数；
f：使用训练数据集对多层进行无监督逐层训练，使用算法对径向基神经网络模型的连接权值和偏置阈值进行反向微调；
g：通过测试数据集对训练好的径向基神经网络模型进行测试。
3.一种应用权利要求1或2所述的控制方法的智能变压器，其特征在于，所述智能变压器包括中央处理器（1），所述中央处理器（1）的输入端与三相平衡控制模组（2）的输出端相电连接，所述三相平衡控制模组（2）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述中央处理器（1）的输入端与设备信息监控模组（3）的输出端相电连接，所述设备信息监控模组（3）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述中央处理器（1）的输入端与有载调节模组（4）的输出端相电连接，所述有载调节模组（4）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述中央处理器（1）的输入端与报警断电模组（5）的输出端相电连接，所述报警断电模组（5）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述中央处理器（1）的输入端与数据库（6）的输出端相电连接，所述数据库（6）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述报警断电模组（5）的输入端与自动化主站平台（7）的输出端相信号连接，所述自动化主站平台（7）的输入端与报警断电模组（5）的输出端相电连接。
4.根据权利要求3所述的一种智能变压器，其特征在于：所述中央处理器（1）的输入端与二级处理器（8）的输出端相电连接，所述二级处理器（8）的输入端与中央处理器（1）的输出端相电连接，所述二级处理器（8）的输入端与模型构筑模组（9）的输出端相电连接，所述模型构筑模组（9）的输入端与二级处理器（8）的输出端相电连接，所述报警断电模组（5）的输出端与模型构筑模组（9）的输出端相电连接，所述模型构筑模组（9）包括信息交互模块（10）、模型编程模块（11）与迭代更新模块（12）。
5.根据权利要求3所述的一种智能变压器，其特征在于：所述三相平衡控制模组（2）包括油温传感器（13）、不平衡调节装置（14）与信息交互模块（10），所述设备信息监控模组（3）包括温湿度传感器（15）、局放传感器（16）与桩头测温传感器（17），所述有载调节模组（4）包括调容调压模块（18）与信息交互模块（10），所述报警断电模组（5）包括蜂鸣器警示灯（20）、断电调节模块（21）与无线收发模块（22），所述数据库（6）包括信息存储模块（23）、数据整合模块（24）与数据对比模块（19）。
6.根据权利要求5所述的一种智能变压器，其特征在于：所述不平衡调节装置（14）根据油温传感器（13）的检测数据与变压器内的负载率进行三相负荷过载调节操作，所述调容调压模块（18）根据负荷以及电压水平，进行综合分析配变，并实时采集配变实时负荷信息。
7.根据权利要求3所述的一种智能变压器，其特征在于：所述报警断电模组（5）根据中央处理器（1）指令发出相应报警、断电等信号，并将报警信息上传至自动化主站平台（7）上，所述数据库（6）将由中央处理器（1）受到信息进行整合存储处理，并将整合数据与预设数据进行对比。
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