基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的油浸式配電變壓器分級預(yù)警模型

石墨，許海林，李暉，羅穎婷，江俊飛

(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，廣東 廣州510080)

配電變壓器(以下簡稱“配變”)是直接面向廣大終端用戶的關(guān)鍵設(shè)備，電網(wǎng)負荷持續(xù)增長使得配變過負載運行的概率隨之增大[1]。油浸式配變在過負載運行場景下很容易出現(xiàn)油溫越限、漏油所導(dǎo)致的絕緣性能損壞以及線圈過熱所導(dǎo)致的匝間短路等嚴重安全隱患，開展配變風(fēng)險預(yù)警的研究是供電可靠性的重要保障。

對配變重/過載的傳統(tǒng)處理方法多立足于已發(fā)生的問題現(xiàn)狀來評估問題的緊急程度，不能提前研判配變過載與否，更無法避免過載所帶來的安全隱患。隨著數(shù)字化電網(wǎng)建設(shè)的推進[2-4]，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)將助力配變多種運行數(shù)據(jù)的獲取及深度耦合，實現(xiàn)配變狀態(tài)可觀可控。近年來隨著配用電冗余數(shù)據(jù)價值研究成為熱點，采用數(shù)據(jù)挖掘分析研究配變預(yù)警逐步得到學(xué)者關(guān)注。

針對配變預(yù)警方法的研究，大多以重/過載作為切入點，根據(jù)配變的過載程度，結(jié)合風(fēng)險預(yù)警方法提出重/過載風(fēng)險預(yù)警模型。文獻[5]采用隨機森林分類算法對配變正常、重載和過載進行預(yù)測。文獻[6-9]采用深度學(xué)習(xí)算法，提出配變中長期重/過載預(yù)警方法，可實現(xiàn)數(shù)個月后的重/過載預(yù)警。重/過載預(yù)警的重點在于配變負荷預(yù)測的準確度，為此，文獻[10]提出了基于趨勢分析與指數(shù)加權(quán)模型的超短負荷預(yù)測方法，文獻[11]研究了氣象指標之外的風(fēng)寒指數(shù)、空氣污染指數(shù)、人體舒適指數(shù)與配變重/過載的關(guān)系。以上研究都是圍繞如何提高負荷預(yù)測準確度來分析重/過載單因素的預(yù)警方法。實際上重/過載通常是瞬時過程，短時間的過載并不會造成配變太大的損傷，配變狀態(tài)的優(yōu)劣更多取決于過載時長和溫度。

在對油浸式配變過載能力的研究中，已有關(guān)于配變過載與油頂溫升關(guān)系的研究成果[12-13]，也有文獻研究了繞組熱點溫度的計算方法[14-16]，但關(guān)注點僅在研究過載與溫度的函數(shù)關(guān)系。對于如何統(tǒng)籌過載程度、過載后的運行時長及過載后繞組熱點溫度三者關(guān)系，分析配變運行狀態(tài)或者提出預(yù)警級別的建模方法還未有相關(guān)的研究報道。

為此，本文提出計及過載與溫度效應(yīng)的油浸式配變分級預(yù)警模型，目的是通過前2日的配變負荷、油頂溫度數(shù)據(jù)來預(yù)測未來幾個小時的配變運行狀態(tài)，給出一、二、三級預(yù)警信號。首先，提出基于支持向量回歸(support vector regression, SVR)[17-18]的超短期預(yù)測方法，根據(jù)歷史負荷和油頂溫度分別訓(xùn)練預(yù)測模型，預(yù)測配變負荷和油頂溫度；其次，提出根據(jù)油頂溫度計算繞組熱點溫度的方法；最后，結(jié)合過載運行時長，建立配變分級預(yù)警模型，分析配變實際運行點所屬運行區(qū)域，給出預(yù)警等級結(jié)果。

1 配變負荷超短期預(yù)測

1.1 基于SVR的配變負荷預(yù)測模型

SVR的預(yù)測模型以距離回歸平面最遠樣本點的間距最小為優(yōu)化目標，目標函數(shù)的一般形式為：

(1)

采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm，SSA)對正則化參數(shù)和核函數(shù)的超參數(shù)進行尋優(yōu)。SSA[19]是受麻雀群體覓食規(guī)律啟發(fā)于2020年提出的智能算法，具有尋優(yōu)能力強、收斂速度快等優(yōu)點。麻雀群體分為發(fā)現(xiàn)者、加入者和偵探者，發(fā)現(xiàn)者負責(zé)覓食，加入者跟隨發(fā)現(xiàn)者獲取食物，偵探者負責(zé)發(fā)出危險預(yù)警信號，算法核心是通過位置更新找到食物能量最高的位置。

(2)

(3)

(4)

1.2 預(yù)測模型的輸入和輸出

采用時間跨度1年的歷史數(shù)據(jù)對SVR預(yù)測模型進行有監(jiān)督訓(xùn)練，通過模型預(yù)測配變超短期負荷。預(yù)測時間尺度是利用前2日的數(shù)據(jù)預(yù)測當(dāng)日未來6 h的負荷。輸入數(shù)據(jù)主要是配變歷史負荷數(shù)據(jù)，考慮到配變負荷的波動與環(huán)境溫度、天氣、星期等因素相關(guān)，預(yù)測模型的輸入量包括多維信息數(shù)據(jù)，用XP表示為

(5)

天氣和星期不是數(shù)值類型，因此，用數(shù)字1—9來表示晴、多云、陰、小雨、中雨、大雨、小雪、中雪、大雪9種天氣狀態(tài)，用數(shù)字1—7來表示1周的7日。

2 繞組熱點溫度估計

2.1 油浸式配變溫度特性

配變絕緣油的熱量以自然油循環(huán)(oil natural air natura，ONAN)方式在油路系統(tǒng)中循環(huán)流動，實現(xiàn)內(nèi)部產(chǎn)熱和外部散熱的平衡，在熱傳遞過程中配變不同關(guān)鍵部位點的溫度有所不同。油浸式配變內(nèi)部溫度分布特性如圖1所示。

油的溫度隨繞組高度增加而升高，油溫在油箱頂層溫度最高，而繞組熱點溫度相對油頂溫度還有一個溫度差Hg。根據(jù)圖中環(huán)境溫度θa、油底溫度θb、繞組熱點溫度θh、油底溫升Δθb、繞組平均溫差g、油頂溫升Δθo、繞組對油頂溫度梯度Hg之間的等值關(guān)系可知

θh=θa+Δθ0+Hg.

(6)

式中Hg=H×g，H為繞組熱點系數(shù)，與油浸式配變的容量、繞組結(jié)構(gòu)、短路阻抗等參數(shù)有關(guān)，根據(jù)文獻[20]，配變的H值取1.1。

圖1 油浸式配變溫度特性Fig.1 Temperature characteristics of oil-immersed distribution transformer

2.2 油頂溫度預(yù)測

在油浸式配變上安裝油溫傳感裝置，監(jiān)測和采集配變運行油溫，設(shè)置采集時間間隔為15 min，長時間積累下來可獲取大量的配變油溫歷史數(shù)據(jù)。根據(jù)文獻[21]，配變運行的實時油溫與配變負載、環(huán)境溫度、周圍環(huán)境空氣流動情況、冷卻循環(huán)面積、散熱片材料等相關(guān)，其中冷卻循環(huán)面積、散熱片材料是配變本體的設(shè)備參數(shù)，可以看作固定量，配變負載、環(huán)境溫度和空氣流動速度為可變量，同時考慮星期對臺區(qū)負荷的影響。為此，本文采用第1章所述的預(yù)測方法訓(xùn)練多維數(shù)據(jù)輸入的油頂溫度預(yù)測模型，以配變過載倍率、環(huán)境溫度、星期、空氣流速為輸入量，通過預(yù)測模型計算輸出油頂溫度預(yù)測值。輸入的數(shù)據(jù)為：

(7)

2.3 繞組熱點溫度計算

2.3.1 傳統(tǒng)的繞組熱點溫度計算

參考GB 1094.7—2008《油浸式電力變壓器負載導(dǎo)則》[22]推薦的熱點溫度的指數(shù)方程解法經(jīng)驗公式，負載增加和負載減少2種情況下的熱點計算方式不同。

負載增加時：

(8)

負載減少時：

(9)

式(8)、(9)中：R為負載損耗與空載損耗的比值；K為過載倍率；x為頂層油指數(shù)；y為繞組指數(shù)；Δθoi為初始狀態(tài)油頂溫升；Δθor為總損耗下油頂溫升；Hgi為初始時繞組熱點對油頂溫度的梯度；Hgr為額定電流下繞組熱點對油頂溫度的梯度；f1(t)、f2(t)、f3(t)均為反映油浸式配變繞組熱點溫度隨負載持續(xù)時間變化的關(guān)系函數(shù)。

(10)

(11)

(12)

式中：k11、k21、k22均為配變的熱特性參數(shù)；τ0為配變平均油時間常數(shù)；τw為繞組熱點位置時間常數(shù)；τ0和τw的單位均為min。油浸式配變的熱特性參數(shù)，采用文獻[22]給出的參考值，見表1。

表1 油浸式配變的熱特性參數(shù)參考值Tab.1 Reference values of thermal characteristic parameters of oil-immersed distribution transformer

2.3.2 改進的繞組熱點溫度計算

如2.2節(jié)所述，油浸式配變的油溫與配變負載、環(huán)境溫度、空氣流動速度密切相關(guān)，其中配變負載、環(huán)境溫度已在傳統(tǒng)的繞組熱點溫度計算公式中考慮，事實上空氣流動對散熱性能的影響很大，因此在計算油頂溫升時有必要考慮空氣流速。本節(jié)引入空氣流速修正因子，空氣流速對散熱性能的影響可用sigmoid激活函數(shù)來表征，在油頂溫升項中增加sigmoid激活函數(shù)的空氣流速修正因子。

負載增加時：

(13)

負載減少時：

(14)

式中：v為空氣流速，單位m/s；k為空氣流速修正因子。

3 配變分級預(yù)警建模

本章將融合過載倍率、過載時長、繞組熱點溫度等多模態(tài)數(shù)據(jù)，建立油浸式配變分級預(yù)警模型。

3.1 分級預(yù)警線的計算

參考中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司發(fā)布的《10 kV油浸式配電變壓器技術(shù)規(guī)范書(通用部分)》2021版V1.0，油浸式配變的過載能力見表2第1列和第2列的數(shù)據(jù)。將配變過載倍率與過載時長的關(guān)系劃分一、二、三級預(yù)警，一級預(yù)警最嚴重。將允許過載時長與過載倍率在二維平面上組成的數(shù)據(jù)點擬合的曲線作為一級預(yù)警線，不超過允許過載時長的2組不同過載時長和過載倍率在二維平面上組成的數(shù)據(jù)點擬合的曲線分別作為二級預(yù)警線和三級預(yù)警線。

表2 油浸式配變負載的預(yù)警分級劃分數(shù)據(jù)Tab.2 Early warning classification of oil-immersed distribution transformer variable load

根據(jù)表2的數(shù)據(jù)點進行反比例函數(shù)擬合，配變負載的分級預(yù)警線擬合如圖2所示，其中：t1、t2、t3為過載運行時長，該時長從越過某參考過載倍率開始計算；a1、a2、a3、b1、b2、b3均為反比例函數(shù)擬合參數(shù)。

圖2 油浸式配變負載分級預(yù)警線Fig.2 Variable load classification warning line of oil-immersed distribution transformer

3.2 三維運行區(qū)域的配變分級預(yù)警等級劃分

圖2分級預(yù)警線將平面劃分為4個區(qū)，再考慮繞組熱點高溫、非高溫2種工況，可組合成8個分區(qū)，這8個分區(qū)對應(yīng)配變正常、三級預(yù)警、二級預(yù)警、一級預(yù)警4個運行工況，具體見表3，其中t=f(K)為過載運行時長與過載倍率的函數(shù)關(guān)系。

表3 配變預(yù)警等級劃分Tab.3 Distribution transformer early warning classification

8個運行分區(qū)在三維空間圖上的表示如圖3所示。一、二、三級預(yù)警線向溫度維度方向拓展成運行區(qū)域的分界面，2個分界面之間的空間區(qū)域表示配變的運行狀態(tài)處于2種預(yù)警面之間運行工況。溫度設(shè)置高溫和非高溫2個檔位，溫度臨界值取值參照《10 kV油浸式配電變壓器技術(shù)規(guī)范書(通用部分)》2021版V1.0中繞組熱點溫升限值為78 ℃，考慮到繞組熱點實際溫升達到78 ℃時已處于較嚴重的運行工況，設(shè)置裕度γ(10%<γ<50%)，高溫與非高溫的溫度臨界值為θa+78 ℃×(1-γ)。

圖3 過載運行時長-過載倍率-繞組熱點溫度的運行區(qū)域圖Fig.3 Operating areas of overload operation time, overload ratio and winding hot spot temperature

圖3中一、二、三級預(yù)警面S1、S2、S3用曲面方程表示分別為：

(15)

(16)

(17)

式(15)、(16)、(17)中φ1、φ2、φ3分別為一、二、三級預(yù)警面的映射函數(shù)。

配變的實際運行狀況用過載倍率-過載時長-溫度三維數(shù)值在空間的坐標(K,t,θh)表示，通過運行點V(K,t,θh)在三維運行區(qū)域的位置來確定。其中θh通過式(13)或式(14)計算得到。配變運行區(qū)域的劃分方式為：①配變運行點位于預(yù)警面S2以下且為非高溫區(qū)域劃為正常狀態(tài)；②配變運行點位于預(yù)警面S2和S1之間且為非高溫區(qū)域劃為三級預(yù)警狀態(tài)；③配變運行點位于預(yù)警面S1以上且為非高溫區(qū)域劃為二級預(yù)警狀態(tài)；④配變運行點位于預(yù)警面S3以下且為高溫區(qū)域劃為一級預(yù)警狀態(tài)；⑤配變運行點位于預(yù)警面S3和S1之間且為高溫區(qū)域劃為二級預(yù)警狀態(tài)；⑥配變運行點位于預(yù)警面S1以上且為高溫區(qū)域劃為一級預(yù)警狀態(tài)。

用不同顏色表示各運行區(qū)域的工況，紅色表示一級預(yù)警，橙色表示二級預(yù)警，黃色表示三級預(yù)警，綠色表示正常狀態(tài)，如圖4所示。

圖4 不同運行區(qū)域的配變工況Fig.4 Distribution transformer working conditions in different operating areas

4 算例分析

為驗證本文提出模型的有效性和實用性，以南方某居民臺區(qū)運行數(shù)據(jù)為算例進行驗證分析，該臺區(qū)配變?nèi)萘繛?50 kVA。對臺區(qū)歷史負荷進行預(yù)測，然后根據(jù)過載倍率計算繞組的熱點溫度，通過分析該配變運行點V在運行區(qū)域空間中的坐標確定其運行工況。

4.1 配變負荷預(yù)測及繞組熱點溫度預(yù)測計算

選取臺區(qū)2020年3—6月的歷史負荷數(shù)據(jù)輸入SVR模型中訓(xùn)練，經(jīng)過SSA迭代優(yōu)化SVR模型的超參數(shù)，得到穩(wěn)定成型的SVR預(yù)測模型。用2020年7月21、22日的數(shù)據(jù)及23日06:00以前的數(shù)據(jù)來滾動預(yù)測23日06:00—12:00、12:00—18:00、18:00—24:00的負荷，通過式(13)或式(14)計算繞組熱點溫度。23日3個時間段預(yù)測負荷與真實負荷的均方根誤差(root mean square error，RMSE)分別為3.42 kW、3.16 kW、2.25 kW，平均絕對百分比誤差(mean absolute percentage error，MAPE)分別為5.68%、5.57%、5.12%，證明所訓(xùn)練的SVR回歸模型能夠?qū)ε_區(qū)配變負荷進行較為準確的超短期預(yù)測。將3個時間段的負荷預(yù)測值與熱點溫度計算值繪制成折線圖，如圖5所示。

圖5 配變預(yù)測負荷及熱點溫度Fig.5 Predicted load and hot spot temperature of distribution transformer

由圖5可知，本文模型預(yù)測的配變負荷基本符合配變實際負載的波動趨勢。在06:00—12:00時間段，負荷呈現(xiàn)先下降后攀升的趨勢，這與人們的工作和生活規(guī)律相符，這期間配變繞組的熱點溫度也隨著負載大小的變化而正向變化。在18:00—24:00時間段，用戶用電需求增大，負荷逐漸攀升，過載倍率從18:00時的0.73上升到24:00時的1.24，同時配變繞組的熱點溫度也逐步升高，24:00時熱點溫度接近115 ℃。

配變長期運行在高熱點溫度工況下，將造成配變絕緣性能損傷，縮短配變運行壽命周期，因此需要采用相關(guān)的預(yù)警方法給出配變過載后運行工況的優(yōu)劣程度信息，供運維人員參考并采取應(yīng)對措施。

4.2 配變分級預(yù)警結(jié)果分析

獲取配變在06:00—24:00的過載倍率、過載時長、熱點溫度后，將每個時刻點的三維狀態(tài)數(shù)據(jù)記錄到運行點坐標V中，其在圖4中運行區(qū)域的分布見表4。由于篇幅所限，僅列出整點時刻的運行點坐標，這里γ=20%。

由表4可見，在06:00—19:00時間段配變未出現(xiàn)過載，19:00時熱點溫度為91.3 ℃，環(huán)境溫度為30.2 ℃，溫度臨界值為環(huán)境溫度加上繞組熱點溫升，即30.2 ℃+78 ℃×(1-γ)=92.6 ℃，可知19:00配變運行點并未達到高溫區(qū)域，因此06:00—19:00時間段配變均運行在正常區(qū)域。在21:00—24:00時間段配變有過載運行，結(jié)合繞組熱點溫度值，該時間段配變運行點已進入預(yù)警區(qū)域，其中最嚴重的24:00時刻，過載倍率為1.27，過載時長為1.5 h，對應(yīng)到圖2中其二維坐標還處于一、二級預(yù)警線之間；參考圖4中的高溫區(qū)域，可知24:00時刻配變尚未達到一級預(yù)警，21:00—24:00時間段配變運行點在三級、二級預(yù)警區(qū)域中。

表4 配變運行區(qū)域分布結(jié)果Tab.4 Distribution results of distribution transformer operating areas

5 結(jié)束語

傳統(tǒng)的配變重/過載治理主要根據(jù)重/過載運行記錄進行評估，對于短時重/過載一般只進行監(jiān)測而不作處理，對頻繁重/過載的配變則將其列入改造大修計劃。這種方式有延后性，不能及時發(fā)現(xiàn)配變劣化狀況。當(dāng)前關(guān)于配變預(yù)警的研究大多側(cè)重于過載程度的預(yù)警，缺乏全面的預(yù)警方法建模。

為此，本文提出了計及過載與溫度效應(yīng)的油浸式配變分級預(yù)警模型，對配變負荷和油頂溫度進行超短期預(yù)測，再根據(jù)配變內(nèi)部溫度的溫升特點計算繞組熱點溫度，融合過載倍率、過載時長和繞組熱點溫度數(shù)據(jù)，建立三維運行區(qū)域的分級預(yù)警模型，實現(xiàn)對配變未來幾個小時的運行狀態(tài)預(yù)警。在南方某臺區(qū)的應(yīng)用實例分析表明，該方法能夠在一定程度上提供更為精確、安全、可靠的預(yù)警信息，為配電網(wǎng)設(shè)備精細化管理提供了新方法和新思路。

本文的研究在溫度這一維度的考慮較為簡單，僅劃分了高溫和非高溫2個區(qū)域，未深入分析溫度與過載時長的關(guān)系，這將是下一階段需要考慮和完善的研究要點。