一种基于数字孪生的变压器故障诊断系统及其方法技术方案

本发明专利技术属于变压器故障诊断领域，具体地说，是一种基于数字孪生的变压器故障诊断系统及其方法，由物理系统模块、数字孪生模块、故障诊断模块构成，方法具体包括以下步骤；使用所述物理系统模块创建变压器的三维模型和获取传感器采集的变压器运行状态数据；使用数字孪生模块创建变压器数字孪生模型、生成模拟数据和数字孪生模型的校准；使用故障诊断模块进行变压器的故障诊断，本发明专利技术将变压器的物理实体与虚拟模型结合，根据传感器获得的状态监测数据和孪生模型的仿真数据修正数字孪生模型，提取特征参数，利用BP神经网络算法诊断故障的类型，分析故障可能出现的原因，有助于减少变压器的维修成本与周期，提高故障诊断效率，使变压器安全可靠运行。压器安全可靠运行。压器安全可靠运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的变压器故障诊断系统及其方法


[0001]本专利技术属于变压器故障诊断领域，具体涉及一种基于数字孪生的变压器故障诊断系统及其方法。

技术介绍

[0002]变压器是输变电、供配电系统中的重要设备，变压器安全可靠稳定运行是供电网络安全可靠稳定运行的根本，一旦发生故障会影响到电力使用和安全运转。根据变压器的运行情况进行实时故障诊断，可以及时发现故障并进行处理，以免造成巨大的经济损失。
[0003]目前，变压器故障诊断方法多为通过人工数据采样和在线参数采样相结合，由维护人员根据这些采样数据判断变压器的运行状态。然而由于人工判断一般只结合当前采样数据，故障诊断效率较低，不能及时找到故障源头、判断故障类型。
[0004]数字孪生技术的快速发展为解决上述问题提供了新的思路。数字孪生通过数字化的手段来构建一个数字世界中一模一样的实体，以模拟其在现实环境中的行为，并对过去和现在的行为或流程进行动态呈现，有效反映系统运行情况，从而对不可预测的情况进行更加真实和全面的检测。通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体提供更加实时、高效、智能的运行或操作服务。
[0005]因此如何将数字孪生技术应用于变压器的故障诊断，在数字空间内映射变压器在实体空间的状况，进行虚拟模型与物理实体的交互反馈，并根据实时状态参数分析故障原因已经成为急需解决的技术问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种基于数字孪生的变压器故障诊断方法，对变压器的状态进行监控，故障发生时报警，对故障进行分析，判断故障原因。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术采用的具体技术方案如下：一种基于数字孪生的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1：创建变压器的三维模型。通过规格说明书和实际测量分析得到变压器的结构参数、材料参数、几何参数以及物理作用关系，准确表达设备结构、尺寸，尤其是关键特征参数。使用CAE建模软件，创建变压器的三维模型。
[0008]步骤2：获取传感器采集的变压器运行状态数据。所述运行状态数据包括：变压器环境状态的温度、湿度、噪声数值信息，反映变压器运行状态的数值信息，反映变压器运行状态的质量信息，通过Wi
‑
Fi传输模块将数据传输到上位机；步骤3：创建变压器数字孪生模型。在步骤1和步骤2的基础上构建变压器的数字孪生模型，完成其几何、物理、行为以及规则等多个维度的模型建立，最后通过联系各层模型进行融合和集成，形成变压器的数字孪生虚拟模型，主要完成对变压器工作过程的仿真、优化、评估及实时监测；步骤4：生成模拟数据。将步骤2中变压器的运行状态数据输入到步骤3数字孪生模
型，数字孪生模型在计算机中以虚拟方式驱动变压器工作，得到变压器随运行时间变化而演化的仿真运行状态数值；步骤5：数字孪生模型的校准。与步骤4中得到的演化数值与物理实体之间数据不断迭代、同步更新和交互映射，对基准模型中的相应参数进行更新，实现对变压器数字孪生模型的校准。
[0009]步骤6：变压器的故障诊断。选择输入特征向量，对故障模式进行分类，在BP神经网络中训练，若不满足训练要求则修改训练参数继续训练，直到训练出满足拟合要求的神经网络为止，最终完成故障诊断。
[0010]进一步地，所述步骤2中的上位机，能实时交互显示变压器的状态及工况。
[0011]进一步地，所述步骤5中数字孪生模型的校准步骤为：
①
在数字孪生虚拟开发环境中添加虚拟传感器，获得在虚拟环境下的变压器运行状态数据。
[0012]②
根据变压器实际运行状态数据与仿真数据的偏差值，判断数字孪生模型是否与变压器物理实体匹配，若不匹配则根据偏差值计算梯度，调整孪生体模型参数，重复步骤
②
直到完成校准；
③
当数字孪生模型与变压器物理实体匹配，完成模型的校准。
[0013]进一步地，所述步骤6中的输入特征向量为H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2这5种溶解气体所占百分比。所述故障模式有：正常、低温过热、中温过热、高温过热、局部放电、低能放电、高能放电。
[0014]本专利技术的有益效果：本专利技术将变压器的物理实体与虚拟模型结合，根据传感器获得的状态监测数据和孪生模型的仿真数据修正数字孪生模型，提取特征参数，利用BP神经网络算法诊断故障的类型，分析故障可能出现的原因，有助于减少变压器的维修成本与周期，提高故障诊断效率，使变压器安全可靠运行。
附图说明
[0015]图1是本专利技术的整体结构图。
[0016]图2是本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0017]为了加深对本专利技术的理解，下面将结合附图和实施例对本专利技术做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本专利技术，并不对本专利技术的保护范围构成限定。
[0018]实施例：一种基于数字孪生的故障诊断系统，如图1所示，该系统由物理系统模块、数字孪生模块、故障诊断模块构成。
[0019]如图1所示，物理系统模块，由变压器实体和传感器构成，该模块的具体实现如下：步骤1：获取变压器关键特征参数：通过规格说明书和实际测量分析得到变压器的结构参数、材料参数、几何参数以及物理作用关系，准确表达设备结构、尺寸，尤其是关键特征参数；步骤2：获取传感器采集的变压器运行状态数据：所述运行状态数据包括变压器环境状态的温度、湿度、噪声数值信息，以及变压器中不同气体中所占百分比；
步骤3：数据处理：将变压器关键特征参数和传感器采集的信号进行数据处理。
[0020]数字孪生模块，该模块的具体实现如下：步骤1：创建变压器数字孪生模型：构建变压器的数字孪生模型，完成其几何、物理、行为以及规则等多个维度的模型建立，最后通过联系各层模型进行融合和集成，形成变压器的数字孪生虚拟模型，主要完成对变压器工作过程的仿真、优化、评估及实时监测；步骤2：生成模拟数据：将变压器的运行状态数据输入到数字孪生模型，数字孪生模型在计算机中以虚拟方式驱动变压器工作，得到变压器随运行时间变化而演化的仿真运行状态数值；步骤3：计算偏差值：将采集到的物理系统模块中的数据和模拟数据进行对比，计算其偏差值；步骤4：数字孪生的模型校准：根据所得偏差值判断数字孪生模型与变压器实体是否匹配，若不匹配，则进行参数调整，对变压器模型进行校准后重复步骤2，若匹配则输出变压器数字孪生模型；故障诊断模块，该模块的具体实现如下：步骤1：提取特征向量，将物理系统和数字孪生模块中的数据转换为特征向量，形成特征向量组；步骤2：故障模式分类，把变压器故障模式分为：正常、低温过热、中温过热、高温过热、局部放电、低能放电、高能放电；步骤3：训练BP神经网络：
①
输入特征向量。选取H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2这5种绝缘油溶解气体所占比例作为判断依据，将这 5 种气体所占百分比作为 BP 神经网络的输入特征向量。
[0021]②
输出特征向量。正常、低温过热、中温过热、高温过热、局部放电、低能放电、高能放电这7种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的变压器故障诊断系统，其特征在于，由物理系统模块、数字孪生模块、故障诊断模块构成，所述物理系统模块由变压器实体和传感器构成。2.一种基于数字孪生的变压器故障诊断方法，其特征在于，使用如权利要求1所述的基于数字孪生的变压器故障诊断系统，具体包括以下步骤；步骤一：使用所述物理系统模块创建变压器的三维模型和获取传感器采集的变压器运行状态数据；步骤二：使用数字孪生模块创建变压器数字孪生模型、生成模拟数据和数字孪生模型的校准；步骤三：使用故障诊断模块进行变压器的故障诊断。3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤一中使用CAE建模软件，创建变压器的三维模型。4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的变压器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤一中获取传感器采集的变压器运行状态数据包括变压器环境状态的温度、湿度、噪声数值信息，反映变压器运行状态的数值信息，反映变压器运行状态的质量信息，通过Wi
‑
Fi传输模块将数据传输到上位机。5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的变压器故障诊断方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨奕飞，严志剑，何祖军，左文杰，苏贞，袁伟，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：