【摘 要】
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变压器的绕组温升影响着其绝缘材料的使用寿命,是变压器工作状态最直观的指标之一。因此,关于变压器绕组热点温升的研究一直是业内的热点问题。由于变压器结构复杂,其绕组温度分布并不均匀;并且电力变压器通常为变负载运行,其内部结构的损耗具有不确定性,这些均为绕组温升的计算带来困难。因此,本文基于热路模型开展了针对自然油循环变压器绕组热点温升的研究。（1）从确定变压器绕组热点位置角度出发,本文根据热电类比理论
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变压器的绕组温升影响着其绝缘材料的使用寿命,是变压器工作状态最直观的指标之一。因此,关于变压器绕组热点温升的研究一直是业内的热点问题。由于变压器结构复杂,其绕组温度分布并不均匀;并且电力变压器通常为变负载运行,其内部结构的损耗具有不确定性,这些均为绕组温升的计算带来困难。因此,本文基于热路模型开展了针对自然油循环变压器绕组热点温升的研究。（1）从确定变压器绕组热点位置角度出发,本文根据热电类比理论,通过将油浸式变压器的高压绕组单饼化、热路化,建立了一种高压绕组外侧分布式热路模型。该模型相比于其它热路模型既无复杂的微分方程,又可以计算出单饼高压绕组的温度,实现了对绕组热点的定位。为验证所建模型的合理性,在实例分析中,利用Comsol多物理场仿真软件搭建了油浸式变压器的仿真模型,通过共轭传热物理场对变压器内部温度分布进行了仿真,仿真结果与所建热路模型的计算结果契合。（2）从确定变压器绕组热点温度值角度出发,本文利用热路和智能优化算法的混合模型进行变压器绕组热点温升预测。热路模型采用基于顶层油温的绕组热点温升预测模型,输入参数涉及变压器的运行条件、运行状态和运行环境,输出参数为绕组热点温度预测值;算法部分采用蜘蛛猴（Spider Monkey Optimization,SMO）算法优化的BP神经网络,输入参数涉及变压器的运行条件、运行状态、运行环境和热路模型的误差值,输出参数为热路模型的误差预测值。SMO-BPNN网络通过跟踪热路模型的误差修正其结果,最终得到更加精确的温升预测值。实例分析时,分别利用Susa热路模型、SMO-BPNN模型、热路-SMO-BPNN模型对型号为SZ11-50000/110的油浸式变压器的绕组热点温度进行预测分析,结果表明,无论是绕组热点温度的整体测试集还是峰值区域,热路-SMO-BPNN模型的预测精度更高,具有良好的动态预测效果和实时预测能力,更加符合变压器绕组热点温度的实际变化规律。
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