[发明专利]牵引变压器的剩余使用寿命预测方法及系统

说明书

本发明提供一种牵引变压器的剩余使用寿命预测方法及系统，属于轨道交通技术领域，获取轨道交通供电系统牵引变压器工作期间的顶层油温数据；根据变压器内部热变化过程建立牵引变压器剩余使用寿命数学模型；根据所述的牵引变压器工作期间的顶层油温数据建立时间序列模型，分析顶层油温的变化趋势并进行特征提取，得到顶层油温的趋势变化时间序列与随机变化时间序列；基于趋势变化时间序列与随机变化时间序列，预测下一时段的变压器顶层油温演化趋势，并将预测结果代入牵引变压器剩余使用寿命数学模型中获取变压器剩余使用寿命。本发明融合了模糊推理系统与神经网络对时间序列预测的优点，提升了预测精度与预测宽度。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，具体涉及一种轨道交通供电系统牵引变压器的剩余使用寿命预测方法及系统。

背景技术

油浸式变压器作为一种典型的电子控制器件，可利用电磁感应原理改变交流电压，在电路中起着电压电流转换、隔离、阻抗变换、磁饱和变压等作用，具有结构稳定、抗干扰能力强等优点，广泛应用在铁路运输、电力输送等领域。

牵引变压器作为典型的油浸式电力变压器，是牵引供电系统的核心组成部分。变压器动作可靠性是保障供电系统高效稳定进而确保高速铁路安全行驶的重要基础，针对变压器进行准确的剩余使用寿命预测，是制定视情维修决策、保障行车安全的前提条件。温度是影响牵引变压器寿命的主要因素，变压器的载荷能力和绝缘老化速度主要由其内部热状态决定。变压器的顶层油温是有效反映牵引变压器热工况的基本参数，充分挖掘变压器顶层油温时间序列演化规律，建立精确的油温预测模型以支撑剩余使用寿命估计，对于提高牵引变压器可靠性，降低供电系统故障发生率具有重要的现实意义。

目前，现有的变压器剩余寿命预测未完全突破基于“历史故障数据”与“概率分布模型”的传统寿命预测方式，且对变压器内部热状态对于设备老化的影响的关注度不够重视，同时，目前关于变压器顶层油温的预测模型呈现出“短预测”“粗粒度”等特点，对于长期精确、并以小时为基本单位的长期预测模型重视程度不够。

发明内容

本发明的目的在于提供一种构建了牵引变压器顶层油温与剩余使用寿命(Remaining Useful Life，RUL)的寿命估计模型，建立了基于牵引变压器顶层油温的动态健康状态长期预测模型，采用基于type-2型模糊推理系统与长短期记忆神经网络的组合预测模型实现对变压器油温的长期、稳定、高准确度的预测，进而实现牵引变压器健康度变化趋势的在线预测的轨道交通供电系统牵引变压器的剩余使用寿命预测方法及系统，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：

一方面，本发明提供一种牵引变压器的剩余使用寿命预测方法，包括：

获取轨道交通供电系统牵引变压器工作期间的顶层油温数据；

根据变压器内部热变化过程建立牵引变压器剩余使用寿命数学模型；

根据所述的牵引变压器工作期间的顶层油温数据建立时间序列模型，分析顶层油温的变化趋势并进行特征提取，得到顶层油温的趋势变化时间序列与随机变化时间序列；

基于趋势变化时间序列与随机变化时间序列，预测下一时段的变压器顶层油温演化趋势，并将预测结果代入牵引变压器剩余使用寿命数学模型中获取变压器剩余使用寿命。

优选的，建立变压器剩余使用寿命与变压器绕点的热点温度间的模型RUL，则对于牵引变压器某日的工作损耗情况，其运行24小时后，定义剩余有效使用寿命为Arrhenius定律求得的理想RUL与当日损耗的差值。

优选的，得到顶层油温的趋势变化时间序列与随机变化时间序列，包括：

定义原始轨道交通供电系统牵引变压器顶层油温时间序列；

利用EMD分解原始时间序列，定义分解后的第一个节点IMF信号：