一种考虑伞裙结构差异的变压器套管覆冰分布预测方法与流程

本发明涉及电力设备覆冰预测，具体涉及一种针对不同伞裙排列方式的变压器套管覆冰在迎风侧与背风侧分布差异的量化预测方法。

背景技术：

1、变压器套管是超高压和特高压变电站中用于连接变压器绕组与外部输电线路的关键外绝缘设备，其绝缘性能的可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。由于变压器套管通常竖直安装于变压器油箱顶部，其圆柱形主体外部设计有多层伞裙结构，用于增加爬电距离、提高外绝缘水平。在冬季寒冷气象条件下，空气中的过冷却水滴在随风运动过程中撞击套管表面并冻结，导致套管表面发生覆冰现象，而覆冰在套管迎风侧和背风侧的分布存在显著差异：迎风侧直接受气流携带的过冷却水滴冲击，覆冰层更厚、更致密、形态更复杂；背风侧因气流绕流形成涡流区，覆冰疏松、不均匀且易脱落。准确预测这种分布差异，对于评估套管覆冰后的绝缘风险、指导防除冰作业的重点区域具有重要工程价值。

2、目前，国内外针对输电线路导线、地线以及绝缘子串的覆冰机理研究已较为深入，形成了包括旋转圆柱法、量水法、数值模拟法等多种覆冰预测手段。然而，这些研究对象多为光滑圆柱或标准盘形绝缘子，其几何结构相对简单，流场特征与变压器套管的多层伞裙结构存在本质区别。对于变压器套管而言，伞裙的存在不仅改变了绕流流场的结构，形成了复杂的分离流和再附流，而且不同伞裙直径和排列方式会显著改变水滴的运动轨迹和碰撞效率，进而影响覆冰的空间分布特性。

3、目前，关于绝缘子及套管覆冰的研究主要集中在整体覆冰量的预测上，通常假设覆冰在表面均匀分布。然而，实际运行经验表明，覆冰分布的不均匀性对闪络特性的影响甚至大于总覆冰量的影响。例如，迎风侧局部区域的严重覆冰可能导致冰凌快速桥接伞裙，造成局部绝缘强度急剧下降，即使背风侧覆冰较轻，也可能引发闪络事故。

4、现有技术中，虽有部分学者通过风洞试验或数值模拟手段研究了圆柱形结构的风场和水滴碰撞特性，但均未将伞裙结构参数作为覆冰分布预测的输入变量。具体而言，现有预测方法存在以下技术缺陷：第一，缺乏对迎风侧与背风侧覆冰分布差异的量化描述手段，无法为局部绝缘风险评估提供定量依据；第二，未考虑伞裙排列方式（等径排列与不等径交替排列）对覆冰分布差异程度的影响，导致相同气象条件下不同结构套管的预测结果缺乏区分度；第三，现有基于整体覆冰量的预测模型无法直接应用于防除冰作业的靶向干预决策，因为除冰资源的优化配置需要知道覆冰在空间上的分布特征而非仅知道总量。

5、此外，不同伞裙排列方式的套管，其覆冰分布差异程度也不同。等径伞裙排列的套管和不等径交替伞裙排列的套管，在相同气象条件下，迎风侧与背风侧的覆冰质量比值可能相差数倍。然而，现有的覆冰预测方法均未考虑这一结构性因素的影响。

6、从工程应用角度看，变压器套管的防除冰作业通常面临资源有限、作业窗口期短、高空作业风险高等实际问题。如果能够预先获知特定结构套管在覆冰过程中迎风侧与背风侧的覆冰质量占比及差异程度，运维人员便可以优先对重冰区域进行靶向除冰，例如采用无人机挂载热风喷枪对迎风侧进行重点加热，从而在保证绝缘安全的前提下显著降低除冰工作量和作业时间。显然，建立一种能够考虑伞裙结构差异的覆冰分布预测方法，不仅具有理论创新价值，更具有紧迫的工程实际需求。

7、因此，亟需一种能够量化伞裙结构差异对覆冰分布影响的预测方法，为套管选型设计和防除冰作业的靶向干预提供依据。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种考虑伞裙结构差异的变压器套管覆冰分布预测方法，该方法通过建立伞裙结构参数与覆冰分布差异系数的映射关系，实现对不同伞裙排列方式套管迎风侧和背风侧覆冰分布的量化预测。

2、为实现上述目的，本发明在深入分析变压器套管绕流流场特征和过冷却水滴碰撞机理的基础上，提出了将伞裙结构参数作为覆冰分布预测关键输入变量的技术思路。其核心创新在于：突破了传统覆冰预测仅关注整体覆冰量的技术局限，建立了伞裙结构几何参数与迎风侧/背风侧覆冰分布差异系数之间的定量映射关系，从而实现了对不同结构套管覆冰不均匀性的量化预测。

3、为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

4、一种考虑伞裙结构差异的变压器套管覆冰分布预测方法，包括以下步骤：

5、步骤s1：获取待预测套管的伞裙结构参数。

6、所述伞裙结构参数至少包括：伞裙排列方式（等径排列或不等径交替排列）、相邻伞裙间距与伞裙直径的比值、以及伞裙总数。其中，伞裙排列方式决定了套管外轮廓的几何特征，等径排列方式下所有伞裙直径相同，形成规则的圆柱形外轮廓；不等径交替排列方式下大伞裙与小伞裙交替布置，形成波浪形外轮廓。相邻伞裙间距与伞裙直径的比值反映了伞裙的疏密程度，该比值直接影响伞裙间涡流区的大小和水滴的二次碰撞概率。伞裙总数决定了套管的总爬电距离和流场发展的充分程度。

7、进一步地，对于不等径交替排列方式，所述伞裙结构参数还包括大伞裙直径dmax和小伞裙直径dmin，以便准确计算大伞裙与小伞裙的直径比dmax/dmin。同时，所述伞裙结构参数还包括套管高度l和伞裙间距d，用于计算无量纲参数d/l。这些参数可以通过查阅套管的设计图纸、产品手册或直接测量获得，获取方式简便，无需进行复杂的现场试验。

8、步骤s2：将所述伞裙结构参数输入预先构建的覆冰分布预测模型。

9、所述覆冰分布预测模型是预先通过对不同伞裙结构的套管进行系统的数值模拟和覆冰试验而建立的，其本质是一个将伞裙结构参数映射到覆冰分布差异系数k的经验-机理混合模型。该模型的输入为套管的几何结构参数，输出为覆冰分布差异系数k以及迎风侧与背风侧的覆冰质量占比。

10、所述覆冰分布预测模型通过以下方式建立：

11、首先，对不同伞裙结构的套管进行外流场数值模拟，获得套管迎风侧和背风侧的局部水滴碰撞系数分布。所述外流场数值模拟采用计算流体力学（cfd）方法，具体采用欧拉-拉格朗日双框架耦合求解策略。在该框架下，以空气为连续相，求解雷诺时均navier-stokes（rans）方程，获得套管周围的稳态风场分布；以过冷却水滴为离散相，在已获得的风场基础上追踪水滴运动轨迹，通过计算水滴与套管表面各微元位置的碰撞概率，得到局部水滴碰撞系数。所述局部水滴碰撞系数定义为撞击到某一表面微元上的水滴质量流率与远处来流中对应投影面积上的水滴质量流率之比，该系数直接反映了该位置的水滴捕获能力，是覆冰强度的重要指示参数。

12、在进行外流场数值模拟时，需要建立包含套管几何模型、计算区域和计算网格的完整仿真环境。套管几何模型应严格按照实际产品的伞裙结构参数进行等比例建模，包括伞裙直径、伞裙厚度、伞裙间距、套管主体直径等。计算区域应足够大以消除边界效应，通常取套管直径的10倍以上作为计算域边界。计算网格采用非结构化四面体网格或混合网格，在伞裙边缘和近壁面区域进行局部加密，以准确捕捉流场分离和边界层特征。离散相水滴的粒径分布可采用m-p分布或rosin-rammler分布，中值直径通常取100μm左右，水滴密度约为900~1000个/cm³，具体根据试验条件或当地气象统计资料确定。

13、其次，根据不同伞裙结构的套管覆冰试验数据，建立伞裙结构参数与覆冰分布差异系数k的映射关系。所述覆冰分布差异系数k定义为套管迎风侧单位面积覆冰质量m迎风与背风侧单位面积覆冰质量m背风的比值，即k=m迎风/m背风。

14、所述覆冰分布差异系数k是一个无量纲参数，其物理意义在于量化迎风侧与背风侧覆冰强度的相对差异。当k=1时，表示两侧覆冰均匀；当k>1时，表示迎风侧覆冰重于背风侧，且k值越大，不均匀程度越严重。该系数的引入使得不同结构套管之间的覆冰分布差异具备了可比较性，为后续的风险评估和除冰决策提供了统一的量化指标。

15、对于等径伞裙排列方式，所述映射关系为k=f1(d/l, n)，其中d为伞裙间距，l为套管高度，n为伞裙总数。对于不等径交替伞裙排列方式，所述映射关系为k=f2(dmax/dmin, d/l, n)，其中dmax和dmin分别为大伞裙和小伞裙的直径，d为伞裙间距，l为套管高度，n为伞裙总数。

16、上述映射关系中的函数f1和f2的具体形式并不限于某一种特定数学表达式，可以是幂函数形式、多项式形式或指数函数形式，具体根据多组试验数据的拟合优度确定。一般而言，对于等径排列，k随d/l的增大而减小，随n的增大而增大，这是因为伞裙间距越大，背风侧涡流区越发达，背风侧覆冰相对减少，导致k增大；而伞裙总数越多，气流在套管表面的扰动越强烈，迎风侧水滴碰撞效率提高，k随之增大。对于不等径交替排列，k除受d/l和n的影响外，还显著受dmax/dmin的影响，大伞裙与小伞裙的直径差异越大，气流在大小伞裙过渡处的分离越剧烈，迎风侧与背风侧的碰撞系数差异越显著，k值通常大于等径排列的情况。

17、上述映射关系通过多组人工气候室覆冰试验数据拟合得到，试验覆盖不同风速（1~5 m/s）、不同温度（-8~-16℃）条件，以确保模型的普适性。

18、所述人工气候室覆冰试验是验证和标定数值模拟结果的关键环节。试验时，将等比例套管模型置于气候室试验段中央，通过喷雾系统产生粒径可控的过冷却水滴，通过制冷系统控制环境温度，通过风机系统产生稳定风速。试验过程中，采用电子天平定期测量套管整体覆冰质量，采用分区收集法分别测量迎风侧和背风侧的覆冰质量。所述分区收集法是指预先将套管表面沿周向划分为迎风侧半圆区域（以迎风方向为对称轴，±90°范围内）和背风侧半圆区域，在试验结束后分别刮取两个区域的覆冰并进行称重，从而准确获得m迎风、m背风及k值。每组试验重复3次以上，取平均值以消除随机误差。

19、步骤s3：输出所述待预测套管的覆冰分布预测结果，所述预测结果至少包括覆冰分布差异系数k的预测值以及迎风侧与背风侧各自的覆冰质量占比。

20、进一步地，所述预测结果还包括：基于覆冰分布差异系数k，将总覆冰量预测值分解为迎风侧覆冰量和背风侧覆冰量。具体分解方法为：设总覆冰量预测值为m（可通过现有的旋转圆柱法或imai模型等整体覆冰量预测方法获得），迎风侧半圆区域的表面积为s迎风，背风侧半圆区域的表面积为s背风，则迎风侧覆冰量m迎风 = k × m / (k × s迎风/s背风+1)，背风侧覆冰量m背风 = m / (k × s迎风/s背风+1)。当套管为圆柱形且伞裙沿轴向均匀分布时，s迎风与s背风近似相等，则m迎风 = k × m / (k + 1)，m背风 = m / (k + 1)。该分解结果可直接用于指导防除冰作业的靶向干预，例如优先对迎风侧重冰区进行热风除冰、机械除冰或涂层加热，从而在有限的除冰资源条件下实现绝缘风险的最优控制。

21、本发明的有益效果在于：

22、（1）本发明首次将伞裙排列方式（等径排列与不等径交替排列）作为关键变量纳入覆冰分布预测模型，弥补了现有技术仅关注整体覆冰量而忽视分布差异的不足。

23、通过将伞裙结构参数引入预测模型，本发明能够区分不同结构套管在相同气象条件下的覆冰分布特征，为变电站套管选型设计提供了新的技术依据。例如，在覆冰严重地区，若预测结果显示不等径交替排列套管的k值显著大于等径排列套管，则设计人员可在绝缘强度满足要求的前提下，优先考虑采用等径排列方案或优化不等径排列的直径比，以降低覆冰不均匀性带来的闪络风险。

24、（2）本发明建立的覆冰分布差异系数k能够直观量化迎风侧与背风侧的覆冰不均匀程度，为评估套管覆冰后的局部绝缘风险提供参考指标。

25、传统的整体覆冰量指标无法反映局部重冰区的危险程度，而本发明提出的k值直接关联了迎风侧与背风侧的覆冰强度比。运维人员可根据k值的大小制定分级预警策略：当k值超过预设阈值（例如k>3）时，发出局部重冰预警，提示迎风侧存在冰凌桥接伞裙的风险，需优先安排巡检和除冰；当k值在适中范围时，按常规周期进行维护。这种基于分布差异的精细化风险评估方式，显著提高了设备状态管理的科学性和针对性。

26、（3）本发明的预测模型经过了不同风速和温度条件下的试验验证，具有良好的普适性和工程实用性。

27、所述模型在建立过程中覆盖了轻风至强风（1~5m/s）以及不同低温（-8℃~-16℃）的典型覆冰气象条件，基本涵盖了我国大部分覆冰地区的气象特征。因此，该模型可直接应用于不同气候区的变电站套管覆冰预测，无需针对每个地区进行额外的本地化标定。同时，模型输入参数均为套管的设计几何参数，易于获取，输出结果直观明确，便于一线运维人员理解和使用，具有很强的工程推广价值。