[发明专利]一种多工况参数辨识优化的变压器热点温度预测方法有效
| 申请号： | 201610323832.6 | 申请日： | 2016-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN105975709B | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 梁永亮;亓孝武;李可军;康忠健;薛永端;陈继明;于小晏 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 266580 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多工况参数辨识优化的变压器热点温度预测方法，包括以下步骤：实时采集变压器测试数据，根据其运行工况，将测试数据划分为训练集和预测集；选取IEEE模型在不同工况下明显变化的参数作为待辨识优化的参数，构造各个工况下IEEE模型的参数辨识优化目标函数；基于各个运行工况的训练集，利用搜索方法寻找各工况下的参数辨识优化目标函数的最优解，将各个工况下的辨识优化参数代入，利用IEEE模型对每个工况下的预测集测试数据进行预测，得到变压器热点温度预测序列。本发明可获得精度较高的热点温度预测值，能够可靠地分析热点温度的动态变化趋势，进而提升了变压器在热特性衡量方面的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 工况 参数 辨识 优化 变压器 热点 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多工况参数辨识优化的变压器热点温度预测方法，其特征是：包括以下步骤：(1)实时采集变压器测试数据，将每一个运行工况的测试数据均划分为训练集和预测集；(2)选取IEEE模型在不同工况下明显变化的参数作为待辨识优化的参数，构造各个工况下IEEE模型的参数辨识优化目标函数；(3)基于各个运行工况的训练集，利用搜索方法寻找各工况下的参数辨识优化目标函数的最优解；(4)将各个工况下的辨识优化参数代入，利用IEEE模型对每个工况下的预测集测试数据进行预测，得到变压器热点温度预测序列；所述步骤(3)中，具体步骤包括：(3‑1)将待辨识优化的参数作为布谷鸟搜索算法中鸟巢的位置，随机初始化鸟巢位置；(3‑2)经过Lévy飞行搜索和随机搜索，保留最优鸟巢，进入下一次迭代；(3‑3)达到迭代收敛条件后，最终被保留的最优鸟巢的位置即为最优解。
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