一种基于气体分布仿真的油浸式变压器油色谱监测点智能寻优布局方法

本技术涉及变压器优化设计，具体涉及一种基于气体分布仿真的油浸式变压器油色谱监测点智能寻优布局方法。

背景技术：

1、油色谱监测是捕捉油浸式变压器内部早期故障特征气体的重要手段，广泛应用于变压器绝缘状态评估与故障预警。随着在线监测技术的发展，除油色谱检测外，光谱检测、光声检测及其他气体检测方式也逐渐应用于油浸式变压器故障特征气体监测。不同检测方式虽然检测原理和装置形式不同，但均需要在变压器的特定位置获取故障特征气体的浓度信息。监测点既可以是油样或气体的取样位置，也可以是气体传感器、光学探头或其他检测单元的安装位置。因此，监测点位的部署位置是变压器生产制造和运行返修等阶段的重要设计参数。

2、目前，变压器油色谱监测点的布置主要依据经验或简单规则，通常将取样点设置于油箱侧壁或冷却管道等便于取样的位置。然而，油浸式变压器内部结构复杂、体积庞大，强迫油循环、热对流等作用下的油流场呈现显著的空间非均匀性，导致故障特征气体在油中的扩散与分布极不均匀。现有基于经验选型的固定监测点布置方式难以真实反映气体在变压器内部的三维空间分布特征，存在局部监测结果难以表征整体状态的固有局限。

3、现有技术已经围绕变压器油中溶解气体的监测点位确定、监测数据分析及监测装置可靠性开展了相关研究。公开号为cn117309687a的中国专利申请公开了一种变压器故障信息监测点位确定方法，该方案考虑故障气体扩散规律对监测点位选择的影响，但其主要依据预设故障点与候选监测点之间的扩散路径及扩散时间进行点位筛选。公开号为cn121899317a的中国专利申请公开了一种变压器油色谱动态阈值可视分析方法，该方案主要关注监测数据的阈值调整、异常识别和预警分析，并未涉及油色谱监测点在变压器内部或油路系统中的物理布局优化。

4、综上，当前油浸式变压器油色谱监测点布局技术的瓶颈集中体现为：一是现有布点方案依赖经验或简单统计，缺乏对气体空间分布规律的量化认知。二是已有仿真研究多停留于现象揭示或分布预测，未与智能寻优算法结合形成系统性的布局优化方法。因此，如何实现油浸式变压器油色谱监测点的优化布局设计，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本技术为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：

2、第一方面，本技术实施例提供了一种基于气体分布仿真的油浸式变压器油色谱监测点智能寻优布局方法，包括：

3、获取多工况下变压器内部故障特征气体的三维空间分布数据集，所述多工况包含多种负荷率与多个典型故障产气位置，所述三维空间分布数据集包含各工况下变压器内部油液计算域各空间位置处的故障特征气体浓度值；

4、定义监测点候选空间并离散化为候选点集，所述监测点候选空间包括变压器内部能够获取故障特征气体浓度信息，且满足绝缘距离、取样或探测要求的可布区域；所述可布区域包括油箱顶盖及侧壁内侧区域、靠近铁芯和绕组的油液空间以及与油路连通的可用接口邻近区域，并排除固体结构占据区、结构干涉区及其他禁布区域；所述候选点集由对所述可布区域按照预设选点间距进行空间离散化所生成的三维坐标点构成；

5、构建监测点方案的量化评价准则，所述评价准则采用优先级分层筛选规则；

6、采用粒子群优化算法搜索最优监测点布局方案，并对获得的最优监测点布局方案进行验证，输出所述最优监测点布局方案中各监测点的三维坐标。

7、在一种可能的实现方式中，所述获取多工况下变压器内部故障特征气体的三维空间分布数据集，包括：

8、选定目标油浸式变压器，依据设备实际结构及尺寸参数搭建变压器三维仿真模型，模型保留绕组、铁芯、导油管、冷却器接口等对油流场及气体输运具有影响的关键结构，并对紧固构件等对油流场及故障特征气体输运影响较小的结构进行简化；

9、配置多种典型运行工况，并将全部工况对应的故障特征气体三维空间分布数据汇聚形成三维空间分布数据集。

10、在一种可能的实现方式中，所述配置多种典型运行工况，并将全部工况数据汇聚形成三维空间分布数据集，包括：

11、设置负荷率档位数为，故障产气位置数为，负荷率与故障产气位置的两两组合确定一个典型运行工况。因此，总典型工况数为负荷率档位数与故障产气位置数的乘积：

12、

13、其中：包含空载、轻载、半载、重载多种工况，分布于绕组、铁芯、引出线、套管及其他典型故障部位；

14、设定故障特征气体的恒定产气速率为，仿真时长设为，基于所建立的变压器三维仿真模型求解各工况下故障特征气体的输运过程，并获取稳态时变压器内部油液计算域各网格节点处的故障特征气体浓度；

15、设所述油液计算域的网格节点总数为，第个网格节点的三维坐标为，其中，；

16、将全部工况对应的三维空间分布数据汇聚形成数据集：

17、

18、其中：为第种工况对应的数据子集，表示第种工况下第个网格节点处的故障特征气体浓度，为变压器运行工况序号，其取值范围为。

19、在一种可能的实现方式中，所述定义监测点候选空间并离散化为候选点集，包括：

20、划分可布区域与禁布区域。所述可布区域包括变压器内部能够获取故障特征气体浓度信息，且满足绝缘距离、取样或探测要求的区域，包括油箱顶盖及侧壁内侧区域、靠近铁芯和绕组的油液空间以及与油路连通的可用接口邻近区域。

21、所述禁布区域包括套管升高座安装干涉区、冷却器管道连接干涉区、外部支架遮挡所对应的不适宜布置区域、铁芯和绕组等固体结构占据区，以及根据监测装置的绝缘安全、取样、探测和维护要求确定的其他不适宜布置区域，所述禁布区域内不生成候选测点。

22、本技术所述监测点用于表征故障特征气体浓度信息的获取位置，并不限定检测装置主体必须安装于所述监测点所在位置。对于位于变压器内部油液空间的监测点，可以通过与该位置连通的取样通道、检测通道、光学探测通道或传感探头获取对应位置的故障特征气体信息；检测装置主体可以根据实际安装条件设置于油箱内部或者油箱外部。

23、将可布区域按照预设离散化间距均匀离散化，生成候选测点集合：

24、

25、其中：为候选点总数，每个候选点具有唯一的三维空间坐标；

26、设定需要优化的监测点数量为，其中，监测点方案表示为从候选点集中选取的个点的组合，即：

27、

28、其中，表示监测点方案中的第个监测点，，其三维空间坐标记为，。

29、对于任意两个监测点和，二者之间的欧氏距离为：

30、

31、所述监测点方案满足任意两个监测点之间的欧氏距离均不小于预设的最小间距约束。

32、在一种可能的实现方式中，所述构建监测点方案的量化评价准则，所述评价准则采用优先级分层筛选规则，包括：

33、分别构建阈值触发概率和方案最小稀释比两个评价指标；

34、在监测点数量相同的条件下，根据所述阈值触发概率和方案最小稀释比进行方案优劣判定。

35、其中，第一优先级比较各监测点方案的阈值触发概率，阈值触发概率较大的监测点方案优于阈值触发概率较小的监测点方案；

36、当两个监测点方案的阈值触发概率相同时，第二优先级比较所述方案最小稀释比，方案最小稀释比较大的监测点方案优于方案最小稀释比较小的监测点方案。

37、在一种可能的实现方式中，所述分别构建阈值触发概率和方案最小稀释比两个评价指标，包括：

38、设预设报警阈值为，对于第种工况，当监测点方案中至少一个监测点对应的故障特征气体浓度大于或等于所述预设报警阈值时，判定所述监测点方案在第种工况下成功触发报警；

39、统计监测点方案在全部种工况中成功触发报警的工况数量，构建阈值触发概率：

40、

41、其中，的取值范围为，其数值越大，表示所述监测点方案在多工况下成功检测故障特征气体并触发报警的能力越强。

42、对于第种工况下的故障发源点和方案中的第个监测点，构建单点稀释比为：

43、

44、其中：为监测点在第种工况下的特征气体浓度，为故障发源点在原位的特征气体浓度；

45、根据所述单点稀释比确定方案的方案最小稀释比为：

46、

47、其中，为监测点方案中的监测点索引，；为工况索引，；表示第种工况下方案中第个监测点对应的单点稀释比。表示方案在全部工况及全部监测点组合中的最小单点稀释比，用于表征方案在最不利情况下对故障特征气体浓度的保真程度，其数值越大，表示最不利工况下的气体稀释程度越小。

48、在一种可能的实现方式中，采用粒子群优化算法搜索最优监测点布局方案，然后确定并对获得的最优监测点布局方案并进行验证，输出最优监测点布局方案中各监测点的三维坐标，包括：

49、以每个粒子代表一套包含预设数量监测点的方案，通过迭代更新粒子的位置和速度，并施加监测点间距约束和禁布区约束，逐代优化直至收敛，获得全局最优监测点方案；

50、将获得的全局最优监测点方案与预设对比布点方案进行比较，计算性能评价指标，并输出所述全局最优监测点方案中各监测点的三维坐标。

51、在一种可能的实现方式中，所述以每个粒子代表一套包含预设数量监测点的方案，通过迭代更新粒子的位置和速度，并施加监测点间距约束和禁布区约束，逐代优化直至收敛，获得全局最优监测点方案，包括：

52、设定种群规模为，为正整数，每个粒子的位置向量表示一套包含个监测点的方案，共维，即：

53、

54、在候选点集中随机选取个点构成每个粒子的初始位置，并满足任意两点间距不小于，初始化每个粒子的速度向量为零向量；

55、对于每个粒子，将其位置向量解码为个监测点的坐标，并计算该粒子所对应监测点方案的阈值触发概率和方案最小稀释比。其中：用于表征所述监测点方案在全部工况中成功触发报警的工况比例，用于表征所述监测点方案在全部工况最不利情况下对故障特征气体浓度的保真程度。

56、按照优先比较、在相同时再比较的优先级分层筛选规则，确定各粒子在种群中的优劣排序；

57、更新每个粒子的个体历史最优位置以及种群全局最优位置；

58、根据所述和对每个粒子的速度和位置进行更新；

59、每次位置更新后，对每个粒子的坐标进行校验，若任一监测点坐标落入禁布区域或不在候选点集内，则将其映射到最近的合法候选点；若任意两个监测点之间的欧氏距离小于，则通过随机扰动方式调整坐标，直至满足约束条件；

60、设置两项迭代终止条件：一是迭代次数达到最大迭代次数；二是种群全局最优位置对应监测点方案的优先级分层排序结果连续20代未得到改善。当满足上述任一条件时，终止迭代，并输出当前全局最优位置对应的监测点方案。

61、在一种可能的实现方式中，所述根据所述和对每个粒子的速度和位置进行更新，包括：

62、

63、

64、式中：和分别为粒子在第步的位置向量和速度向量；为惯性权重，预设从较大值线性递减至较小值；和为学习因子，和为区间内的独立随机数。

65、在一种可能的实现方式中，所述将获得的全局最优监测点方案与预设对比布点方案进行比较，计算性能评价指标，并输出所述全局最优监测点方案中各监测点的三维坐标，包括：

66、选取与所述全局最优监测点方案具有相同监测点数量的预设对比布点方案，将所述全局最优监测点方案和所述预设对比布点方案分别代入所述种工况对应的三维空间分布数据集中，计算各方案的阈值触发概率和方案最小稀释比；

67、计算所述的触发概率提升率和方案最小稀释比提升率：

68、

69、

70、输出所述全局最优监测点方案中各监测点的三维坐标及位置描述。

71、在本技术实施例中，首先融合多负荷率、多故障产气工况构建故障特征气体三维空间分布数据集，从而量化变压器内部油流场空间非均匀性所引起的故障特征气体浓度差异。监测点候选空间覆盖变压器内部能够获取故障特征气体浓度信息的可布区域，并排除固体结构占据区、结构干涉区及其他不适宜布置区域，从而兼顾监测点的工程可实现性和对故障特征气体空间分布的覆盖能力。通过对可布区域进行离散化形成具有统一三维空间坐标的候选点集，并采用以阈值触发概率为第一优先级、以方案最小稀释比为第二优先级的分层评价准则，对不同监测点布局方案的多工况故障检测能力进行综合评价。在此基础上，采用粒子群优化算法对监测点组合进行全局寻优，并利用多工况气体分布数据对优化结果进行验证，最终输出最优监测点的三维坐标及位置描述，实现故障特征气体监测点由经验布置向基于气体输运机理和多工况数据的智能优化布置转变，可用于变压器生产阶段的结构设计和运行返修阶段的结构改造。