一种分布式发电专用变压器及其振动测量方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式发电专用变压器及其振动测量方法，属于变压器设计制造与信号监测技术领域。该变压器采用非晶合金为铁心制成非晶合金配电变压器，可有效降低变压器的空载损耗，提高太阳能发电效率。铁心结构采用三相三柱结构，既能用于连接组别Dyn11，又能满足Yyn0的接线要求。内部绕组采用三相分裂式绕组结构，包含一个高压绕组和两个分裂的低压绕组，能有效限制网络短路电流，节省建设投资成本与占地面积。本发明专利技术采用软测量技术，通过捕获变压器实时的电压，电流，磁通，漏磁等相关信息构建RBF神经网络模型实现振动信息的在线监测。本发明专利技术成果广泛应用于分布式发电、特别是太阳能发电应用场合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于变压器设计制造与信号监测

技术介绍
在当今的世界能源结构中，人类所利用的能源主要是煤炭、天然气和石油等化石能源，而化石能源的大规模开采和使用，造成能源形势日趋紧张，引发世界能源危机问题，同时也引起严重的环境污染。因此，分布式发电近年来越来越受到重视。分布式发电最为重要的一点就是要提高其发电效率和电能转化 率，这就要求变压器的空载损耗应尽量的低。目前，太阳能发电采用的变压器以IOKV配电变压器为主，在降低空载损耗和提高发电效率方面还有很多不足。在电力变压器领域，非晶合金作为一种新型高科技的变压器铁心材料具有许多独特性能特点，如优异的磁性、耐蚀性、耐磨性、高硬度、高强度、高电阻率等，由非晶合金带材制成的铁心具有高饱和磁感应强度、低矫顽力、低损耗，低激磁电流、良好的温度稳定性，越来越受到重视，是国家推广的节能产品之一。目前进口的非晶合金带材只有142mm/170mm/213mm的3种宽度，铁心结构为三相五柱或者三相三柱结构，铁心截面积为矩形，变压器绕组为带圆角矩形。矩形绕组抗短路能力差，绕组绕制工艺复杂，限制了大容量非晶合金变压器的发展。圆形绕组抗短路能力强，绕组绕制作工艺成熟(硅钢片式铁心的大型变压器都为圆形绕组)，特别适合于大容量非晶合金变压器。矩形截面积最大只有圆形截面积的63. 66%，填充率低，使大容量非晶合金变压器成本增加。同时，由于非晶合金带材磁致伸缩引起铁心的振动，以及带材间动态的电磁力引起绕组的振动等，影响机械的性能还会产生噪声。目前还没有效果很好的变压器振动测量方法。
技术实现思路
针对上述现有技术中分布式电力变压器领域存在的缺陷和不足，本专利技术引入。该变压器结构突破了非晶合金变压器制造工艺难度大，制造成本高的缺点；配套使用该监测方法可以快速、实时、准确的对分布式发电专用变压器的振动信息进行监测。本专利技术分布式发电专用变压器及其振动测量方法的技术方案是一种分布式发电专用变压器，包括铁心和内部绕组，所述铁心为非晶合金铁心，采用三相三柱式结构；所述内部绕组采用三相分裂式绕组结构，有一个高压绕组和两个低压绕组，它们的容量之和等于变压器的总容量。—种分布式发电专用变压器的振动测量方法，该方法采用软测量技术实现变压器振动信息的在线测量。作为本专利技术的进一步改进，采用RBF神经网络构建软测量模型，可实现在线测量的振动信息包括振动幅值和振动频率。作为本专利技术的进一步改进，所述RBF神经网络选择的基本变量包括额定电压、电流、额定容量、频率、磁通、漏磁、负载电流、电流密度、铁心直径、电阻率、环境温度、负载系数。作为本专利技术的进一步改进，RBF神经网络的输出层有2个神经元。作为本专利技术的进一步改进，RBF网络的基函数采用高斯函数；基函数的学习中心用K-均值聚类算法获得；权值的学习采用LMS算法。本专利技术的有益效果是采用非晶合金变压器 作为分布式发电专用变压器，由于非晶合金变压器本身具有超低空载损耗的特性，能有效的降低太阳能发电损耗，提高发电效率，是一种新型节能产品。同时，采用三相三柱式结构，既能用于连接组别Dynll，又能满足YynO的接线要求，比较灵活使用。采用三相分裂式绕组结构能够有效限制网络短路电流，可节省建设投资成本与占地面积。实时精确的在线振动测量系统保障了变压器运行和维护，具有现实意义和实用价值。附图说明图1为本专利技术分布式发电专用变压器的结构示意图2为分裂变压器线圈接线图3是RBF神经网络建模流程图。图中1、低压端；2、第一低压绕组；3、高压端子；4、低压分裂气隙；5、高压绕组;6、第二低压绕组。具体实施例方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步详细说明。本专利技术分布式发电专用变压器的结构如图1所示，包括低压端1、第一低压绕组2、高压端子3、低压分裂气隙4、高压绕组5、第二低压绕组6。该变压器采用非晶合金为铁心制成非晶合金铁心配电变压器，可将变压器空载损耗降低到SCBll型的25%左右，其效率可以达到98%以上。铁心采用三相三柱式结构，既能用于连接组别DynlI，又能满足YynO的接线要求，适用范围广泛。内部绕组采用三相分裂式绕组结构，有一个高压绕组和两个低压绕组，它们的容量之和等于变压器的总容量。低压绕组分裂后，大大地增加高压线圈与各低压线圈之间的距离，以及低压线圈分裂后各部分之间的短路阻抗值，这对限制网络的短路电流，节省建设投资成本与占地面积有一定的实际经济意义。分裂变压器线圈接线方式如图2所示，采用Y/ Λ - Λ -11-11的接线方式，即变压器的高压线圈接成星形，两个分裂的低压线圈接成三角形，此外还有其他接线方式。图2中Α、B、C为高压线圈接线端子，al、bl、Cl为低压线圈接线端子，O为线圈中性点。本专利技术分布式发电专用变压器的振动测量方法，采用软测量技术实现分布式发电专用变压器振动信息的在线测量。采用神经网络构建软测量模型，该软测量模型可以实现在线测量的振动信息包括振动幅值，振动频率等。采用RBF神经网络构建模型。神经网络选择的基本变量有额定电压、电流，额定容量，频率，磁通，漏磁，负载电流，电流密度，铁心直径，电阻率，环境温度，负载系数等。该RBF神经网络的输入层神经元的个数是根据选取输入变量个数确定，其输出层神经元个数是根据需要检测的变量的个数确定，在本专利技术中需要测量振动幅值，振动频率，因此共需要2个输出神经元。RBF网络的基函数采用高斯函数；基函数的学习中心用K-均值聚类算法获得；权值的学习采用LMS算法。该方法可以通过调整输入和输出层神经元的个数、输出权值以及相关参数，来实现适应不同的变压器以及不同的工作环境。算法终止条件可以根据实际需要的精度进行设置，或设置最大迭代次数。对于振动信息的在线测量，根据图3所示，先采用K-均值聚类算法获得基函数的学习中心；采用LMS算法获得权值。其中，K-均值聚类算法的具体步骤如下第一步，初始化聚类中心，即根据经验从训练样本集中随机的选取N个样本作为初始中心ZJI O I (i=l，2,…，N),设置迭代步数n=0。·第二步，随机输入训练样本心Ia-。第三步，寻找训练样本Ij5离哪个中心最近，即找到獨使其满足2(^) = 3τ§Γ ιη|Χ^-7；( )|| ,i=l, 2，—,N;式中了 @，是第η次迭代时基函数的第i个中心。第四步，调整中心公式TV⑷句[;0)-撕)]，当1=1 OO辦+1)1聯其他第五步，判断是否学完所有的训练样本且中心分布不在变化，是则结束，否则n=n+l转到第二步。最后得到的石(《)即为RBF网络最终的基函数的中心。基函数方差确定乓= ^=L上式中，N为隐单元个数为所选取中心之间的最大距离。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分布式发电专用变压器，包括铁心和内部绕组，其特征在于：所述铁心为非晶合金铁心，采用三相三柱式结构；所述内部绕组采用三相分裂式绕组结构，有一个高压绕组和两个低压绕组，它们的容量之和等于变压器的总容量。

【技术特征摘要】
1.一种分布式发电专用变压器，包括铁心和内部绕组，其特征在于所述铁心为非晶合金铁心，采用三相三柱式结构；所述内部绕组采用三相分裂式绕组结构，有一个高压绕组和两个低压绕组，它们的容量之和等于变压器的总容量。2.—种权利要求1所述分布式发电专用变压器的振动测量方法，其特征在于采用软测量技术实现变压器振动信息的在线测量。3.根据权利要求2所述的分布式发电专用变压器的振动测量方法，其特征在于采用 RBF神经网络构建软测量模型，可实现在线测量的振动信息包括振动幅值和振动频率。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖志凌，梅从立，李杰，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：