基于人工智能技术的变压器短期过载能力评估系统

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介绍一个专用电力变压器在线监测评估系统。该系统建立了各种结构、不同冷却方式的电力变压器的特征参数库,分析了变压器内温度场分布的特点,各种变压器绕组热点计算模型,全面在线监测并建立变压器的运行参数历史资料库。应用人工神经网络进行数据处理,能够实时向调度人员提供变压器的短期过负荷能力。应急情况下,预测过负荷一定时间后变压器的绕组热点温度、设备安全及变压器的寿命损失等,为高峰过载调度决策提供科学的数据支持。 Describe a dedicated power transformer on-line monitoring and evaluation system. The system has established the characteristic parameter library of power transformers with various structures and cooling methods. The characteristics of the temperature field distribution in the transformer and the hot spot calculation models of various transformer windings were analyzed. A comprehensive online monitoring and establishment of the historical database of the operating parameters of the transformers was established. Application of artificial neural network for data processing, real-time dispatcher to provide short-term transformer overload capacity. Under emergency conditions, predict the hot spot temperature of windings of transformer, equipment safety and transformer’s loss of life after a certain period of overload, and provide scientific data support for the decision of peak overload scheduling.
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