【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能评价方法，尤其涉及储能用干式变压器的调压性能评价方法及系统。
技术介绍
1、在储能技术的应用领域中，干式变压器由于其高效率和低维护需求，成为了关键的电气设备之一，干式变压器在电力系统中用于电压调节和稳定电流传输，尤其在储能系统中，调压性能对于确保电网的稳定运行和优化能源分配至关重要。
2、目前，储能用干式变压器的设计和性能评价主要依赖于传统的测试方法和简化的计算模型，这些方法通常包括静态的设计参数和基于简化物理条件的性能预测，首先，传统方法往往忽略了变压器在复杂工作环境下的实际表现，如温度变化、电磁干扰等因素的影响，这可能导致性能预测不够准确，其次，现有的评价模型通常无法综合考虑电磁和热流场的交互影响，这对于精确评估变压器的长期稳定性和调压效率是必需的，此外，缺乏灵活性在面对不断变化的工作条件和调压需求时，难以实时优化变压器的性能。
3、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本公开总体
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的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术提供了储能用干式变压器的调压性能评价方法及系统，可有效解决
技术介绍
中的问题。
2、为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
3、储能用干式变压器的调压性能评价方法及系统，所述方法包括：
4、获取储能用干式变压器的预设条件信息，所述预设条件信息包括：预设的工作环境、变压器的几何特征以及变压器的设备
5、根据所述预设条件信息识别储能用干式变压器在不同工作状态下的电压调整需求；
6、通过所述电压调整需求获取调压性能需求，包括输入输出电压范围、调压速度和稳定性要求；
7、获得实际应用场景信息，并根据所述应用场景信息分析确定应用场景对调压性能的影响因素，并对所述影响因素进行量化处理，确定所述影响因素的影响对象，将量化处理结果对应所述影响对象；
8、建立电磁热流多物理场有限元分析模型，并通过所述条件信息定义边界条件，将所述调压性能需求和所述量化处理结果输入所述电磁热流多物理场有限元分析模型，获得电磁和热流场分析结果；
9、根据所述电磁和热流场分析结果对所述储能用干式变压器的调压性能做出评价，获得综合评价结果。
10、进一步地，建立电磁热流多物理场有限元分析模型，包括：
11、根据所述预设条件信息为所述电磁热流多物理场有限元分析模型定义包括电磁边界条件和热边界条件，其中电磁边界条件包括对应于变压器工作电压和电流的设置，热边界条件包括外部环境温度和冷却系统配置；
12、划分有限元网格以优化所述电磁热流多物理场有限元分析模型的求解精度和效率；
13、加载所述电磁边界条件和热边界条件并对所述电磁热流多物理场模型进行求解。
14、进一步地，对所述电磁热流多物理场有限元分析模型定义时间变量，并获得时间变量执行结果，包括：
15、创建时间序列，并将所述时间序列对应至所述场景影响因素；
16、设置时间步长单位，生成时间步长节点；
17、根据所述时间步长节点重新运行电磁热流多物理场有限元分析，获取在给定加载和边界条件下的响应，并获得时间变量执行结果。
18、进一步地，对所述影响因素进行量化处理，确定所述影响因素的影响对象，将量化处理结果对应所述影响对象，包括：
19、采集获取历史安装项目信息，并提取相关场景特征信息；
20、确定所述相关场景特征信息所对应的调压影响项；
21、通过深度学习器对所述相关场景特征信息进行深度学习，并以所述深度学习器为基础构建场景影响模型；
22、为所述场景影响模型建立训练集和验证集，所述训练集和验证集对所述场景影响模型进行训练和验证；
23、通过所述场景影响模型将所述相关场景特征信息对对应的调压影响项进行量化。
24、进一步地，将所述调压性能需求和所述量化处理结果输入所述电磁热流多物理场有限元分析模型，获得电磁和热流场分析结果，包括：
25、将储能用干式变压器的所述调压性能需求，包括输入输出电压范围、调压速度和稳定性要求，转化为电磁热流多物理场有限元分析模型的电磁负载和性能参数；
26、将所述量化处理结果输入作为所述调压性能需求的偏正补偿；
27、设置和优化边界条件，确保电磁和热流场的准确耦合；
28、执行多物理场求解，计算电磁场和热流场，并分析求解结果，评估电磁性能是否符合调压需求和热流场分布是否满足热稳定性标准，获得所述电磁和热流场分析结果。
29、进一步地，根据所述电磁和热流场分析结果对所述储能用干式变压器的调压性能做出评价，获得综合评价结果，包括：
30、根据所述电磁和热流分析结果综合评估变压器的调压效率和稳定性，并预测其维护需求和部件寿命；
31、将所述调压效率、稳定性、维护需求和部件寿命转化成标准化评价数值，并将各个所述标准化评价数值通过多元回归模型进行回归处理，获得综合评价结果。
32、进一步地，对各个所述标准化评价数值对应设置影响权重系数。
33、进一步地，将各个所述标准化评价数值通过多元回归模型进行回归处理，获得综合评价结果，包括：
34、建立多维评价空间，将各个所述标准化评价数值对应所述多维评价空间的不同坐标轴；
35、将获得的所述影响权重系数对应输入至所述坐标轴，通过所述多维评价空间运算获得所述综合评价结果。
36、储能用干式变压器的调压性能评价方法及系统，所述系统包括：
37、预设信息获取模块：获取储能用干式变压器的预设条件信息，包括工作环境、变压器的几何特征以及设备参数；
38、调压需求识别模块：根据预设条件信息分析变压器在不同工作状态下的调压需求；
39、调压性能需求分析模块：确定所需的调压性能，包括电压范围、调压速度和稳定性要求；
40、应用场景分析模块：分析实际应用场景信息，识别和量化影响调压性能的场景因素；
41、多物理场分析模块：建立电磁热流多物理场有限元分析模型，输入调压性能需求和场景影响因素结果，进行电磁和热流场分析；
42、综合评价模块：根据分析结果评估变压器的调压性能，提供综合评价结果，用于优化设计和性能改进。
43、进一步地，所述多物理场分析模块包括：
44、几何模型输入单元：为多物理场有限元分析模型导入储能用干式变压器的几何结构；
45、多物理场模型设置单元：根据变压器的操作需求和预设条件信息，建立电磁与热流场的多物理场有限元分析模型；
46、网格优化单元：优化有限元网格划分，调整网格密度和精细度以适应变压器的几何特性和物理场要求；
47、边界条件和材料定义单元：设置和优化模型本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，建立电磁热流多物理场有限元分析模型，包括：
3.根据权利要求2所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，对所述电磁热流多物理场有限元分析模型定义时间变量，并获得时间变量执行结果，包括：
4.根据权利要求1所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，对所述影响因素进行量化处理，确定所述影响因素的影响对象，将量化处理结果对应所述影响对象，包括：
5.根据权利要求1所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，将所述调压性能需求和所述量化处理结果输入所述电磁热流多物理场有限元分析模型，获得电磁和热流场分析结果，包括：
6.根据权利要求1所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，根据所述电磁和热流场分析结果对所述储能用干式变压器的调压性能做出评价，获得综合评价结果
7.根据权利要求6所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，对
8.根据权利要求7所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，将各个所述标准化评价数值通过多元回归模型进行回归处理，获得综合评价结果，包括：
9.储能用干式变压器的调压性能评价系统，其特征在于，所述系统包括：
10.根据权利要求9所述的储能用干式变压器的调压性能评价系统，其特征在于，所述多物理场分析模块，包括：
...【技术特征摘要】
1.储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，建立电磁热流多物理场有限元分析模型，包括：
3.根据权利要求2所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，对所述电磁热流多物理场有限元分析模型定义时间变量，并获得时间变量执行结果，包括：
4.根据权利要求1所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，对所述影响因素进行量化处理，确定所述影响因素的影响对象，将量化处理结果对应所述影响对象，包括：
5.根据权利要求1所述的储能用干式变压器的调压性能评价方法，其特征在于，将所述调压性能需求和所述量化处理结果输入所述电磁热流多物理场有限元分析模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：金春波，李名花，刘明凤，潘莉，刘静，许为民，刘小利，
申请(专利权)人：南京大全变压器有限公司，
类型：发明
国别省市：
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