基于最佳分段和改进半物理模型的特高压并联电抗器顶层油温预测

• 作者: 谭风雷 陈昊 何嘉弘
• 来源期刊: 电网技术
• 关键词: 特高压并联电抗器 顶层油温 预测 K-means聚类 有效性函数 半物理模型 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 高电压技术|High Voltages
• 页码范围: 3314-3323
• 页数: 10页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2020.0861

摘要

为有效评估特高压并联电抗器内部热状态,提出一种基于最佳分段和改进半物理模型的特高压并联电抗器顶层油温预测方法.首先在充分研究特高压并联电抗器顶层油温曲线"正弦"变化趋势的基础上,采用K-means聚类法对顶层油温曲线进行了分段.然后基于分段内距离、分段间距离和分段重叠度,建立了有效性函数,进而实现了顶层油温曲线最佳分段数的选择.最后综合考虑变压器顶层油温半物理预测模型的离散化处理误差和特高压并联电抗器的主要影响因素,提出一种适用于特高压并联电抗器顶层油温预测的改进半物理模型,并利用Elman神经网络实现了华东地区某特高压并联电抗器顶层油温的预测.结果表明所提出方法的平均预测误差为1.00％,预测精度较高,能够满足现场实际应用的精度要求,从而验证了方法的有效性.