一种315kV及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法与流程

一种315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法
技术领域
1.本发明涉及配电变压器容量校核技术领域，具体地说，涉及一种315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法。


背景技术：

2.在运315kv及以下电压等级配电变压器容量存在虚标现象：部分电力用户通过更改配电变压器铭牌容量，将大容量变压器改为小容量变压器而达到少交基本电费的目的；个别变压器生产企业为了达到利益最大化的目的，在变压器招标投标中用高损耗、小容量的变压器顶替低损耗、大容量的配电变压器。
3.gb 50150-2016《电气装置安装工程电气设备交接试验标准》中目前缺乏相应的配电变压器容量校核方法。gb/t 35710-2017《35kv及以下电压等级电力变压器容量评估导则》中给出了35kv及以下电压等级电力变压器的容量评估方法，但尚缺乏315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法。鉴于此，我们提出了一种315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了一种315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法，包括如下步骤：
6.s1、构建配电变压器容量关联因素数据库：基于配电变压器物理数据和试验数据，构建配电变压器容量关联因素数据库，应用数理统计方法分析所得的各规格变压器参数分布情况，划分各参数的分布区间；
7.s2、基于负载损耗的短路阻抗值对比校核：即基于负载损耗pk′
，利用假设-验证法反复比对短路阻抗zk′
值是否满足预设容量s
′
；
8.s3、基于空载损耗的油面温升校核：即基于空载损耗po′
，利用假设-验证法反复比对油面温升是否满足预设容量s
′
；
9.s4、根据步骤s2、s3得到校核结果，确定变压器参数。
10.作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s1中，基于配电变压器物理数据和试验数据，构建配电变压器容量关联因素数据库时，应收集包括但不限于云网或其他质检机构每年抽测的配电变压器的物理特征参数和试验数据，通过大数据统计方法分别分析各规格型号油浸式和干式配电变压器的体积、重量、直流电阻、空载损耗、负载损耗和短路阻抗的分布情况，再结合评估流程来评估配电变压器是否存在容量错标；具体评估流程包括如下三步：
11.s1.1、确定相关核心数据，包括但不限于容量、体积、重量、直流电阻、空载损耗、负载损耗、短路阻抗；
12.s1.2、建立配电变压器核心数据和非核心数据的关联数据库：应用数理统计方法分析所得的各规格变压器体积、重量、直流电阻、空载损耗、负载损耗和短路阻抗的分布情况，划分各参数的分布区间箱线图，分布取上限、下限、第一四分位数和第三四分位数，正态分布取95％置信区间，确定合理区、预警区和异常区；
13.s1.3、通过关联数据库进行初判，假设配电变压器容量为预设容量s
′
；预设容量s
′
应满足相应国家标准(gb/t 6451、gb/t 10228、gb/t 22072、gb/t 25289、gb/t 25438、gb/t 25446)规定的标准容量序列。
14.作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s1中，构建配电变压器容量关联因素数据库的大数据统计过程中，可采用的数理统计方法包括但不限于主成分分析法、随机森林模型、灰色关联度分析法等大数据统计方法。
15.作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s1中，构建配电变压器容量关联因素数据库的大数据统计过程中，采用主成分分析法确定配电变压器的核心数据和非核心数据，采用的主成分分析法具体步骤如下：
16.s1.a.1、收集包括但不限于云网或其他质检机构每年抽测的配电变压器的物理特征参数和试验数据；设n个数据序列形成如下矩阵：
[0017][0018]
s1.a.2、在原始变量的m维空间中，找到新的m个坐标轴；新变量与原始变量的关系可以表示为：
[0019][0020]
并且满足：
[0021][0022]
s1.a.3、确定系数u
ij
，系数u
ij
由以下原则确定：
[0023]
yi与yj(i≠j,i、j＝1,2,...,p)互相线性无关；
[0024]
y1是x1，x2，
…
，x
p
的一切线性组合中方差最大者；y2是与y1不相关的x1，x2，
…
，x
p
的所有线性组合中方差最大者；y
p
是与y1，y2，
…
，y
p-1
都不相关的x1，x2，
…
，x
p
的所有线性组合中方差最大者
……
[0025]
如此决定的综合变量y1，y2，
…
，y
p
分别称为原始变量的第1，第2，
…
，第p个主成分；其中y1在总方差中占的比重最大，综合变量y1，y2，
…
，y
p
的方差依次递减，在具体分析时只挑选前几个方差最大的主成分，从而达到简化系统结构的目的；
[0026]
s1.a.4、根据计算得到各参数的比重从大到小排列，划分核心数据和非核心数据。
[0027]
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s1中，构建配电变压器容量关联因素数据库的大数据统计过程中，采用的随机森林模型具体步骤如下：
[0028]
s1.b.1、构建模型：利用随机森林算法构建预测模型，预测模型的结果传输到依据待分类数据样本，利用预测模型预测结果，并按周期更新数据样本的训练集与模型预测结
果，实现数据分类；
[0029]
s1.b.2、随机森林回归分析：利用自助抽样法从初始数据样本内随机抽取若干个新样本，并以新样本建立决策树；假设{q1(x),q2(x),...,qk(x)}表示随机森林分类器，将配电网停电故障风险指标c作为随机森林分类器输入向量，分类器对该向量的输出结果由q(x)表示；由(c,y)表示训练集向量利用自助随机抽取法抽取训练集向量，其中y表示训练集内所对应的分类结果，定义间隔函数公式如下：
[0030][0031]
式中k为分类器训练次数；i(
·
)为指示函数，可判断正确分类大于错误分类程度；为间隔函数的平均值，可判断模型分类置信水平，间隔函数越大，则模型置信水平越高；
[0032]
s1.b.3、随机森林生成：在初始数据样本中随机抽取并有放回；设初始数据样本数量与每个训练样本数量相同，每个决策树预测平均值表示最终预测结果；抽取训练样本时，未被抽取的概率为：
[0033][0034]
式中n为样本个数；当样本数量n趋近于无穷大时，则有：
[0035][0036]
通过各个决策树的输出结果平均值获取最终预测结果；
[0037]
s1.b.4、配电变压器指标关联因素重要性排序：利用oob残差均方法排序配电变压器容量校核指标关联因素的重要性；主要包括：
[0038]
针对各训练集，均需构建一颗回归决策树，通过oob测试集完成预测，获取oob残差均方；
[0039]
令oob样本共有b个，在b个样本内以随机变更的方式，使指标关联因素xi生成新的oob集合，通过已生成的随机森林测试该集合，获取oob残差均方mse
ij
，塑造矩阵a：
[0040][0041]
式中h为影响因素变量数量；
[0042]
计算xi的重要性平分si：
[0043][0044]
式中msej为第j个样本的残差均方；se为标准误差。
[0045]
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s1中，构建配电变压器容量关联因素数据库的大数据统计过程中，采用的灰色关联度分析法具体步骤如下：
[0046]
s1.c.1、收集包括但不限于云网或其他质检机构每年抽测的配电变压器的物理特征参数和试验数据；设n个数据序列形成如下矩阵：
[0047][0048]
其中m为指标的个数，有：
[0049]
xi′
＝(xi′
(1),xi′
(2),...,xi′
(m))
t
[0050]
s1.c.2、选择参考数据栏作为比较标准；参考数据栏可以由每个指标的最佳值(或最差值)组成，也可以根据评估目的选择其他参考值；可以表示为：
[0051]
x0′
＝(x0′
(1),x0′
(2),...,x0′
(m))
t
[0052]
s1.c.3、对指标数据进行无量纲化；即：
[0053]
或
[0054]
无量纲化后的数据序列形成如下矩阵：
[0055][0056]
s1.c.4、按顺序计算每个被评价对象的指标序列(对照序列)与参考序列元素的绝对差值，即：|x0(k)-xi(k)|,k＝1,2,...,n；
[0057]
s1.c.5、确定数值；即确定如下值：
[0058][0059]
s1.c.6、计算关联系数；逐个计算每个比较序列与对照序列对应元素的关联系数指标：
[0060][0061]
式中，ρ为分辨系数，0《ρ《1；若ρ越小，则代表关联系数间差距越大，分辨能力越强；通常ρ取0.5；
[0062]
s1.c.7、计算关联序：分别计算各评价对象各个指标与参考序列对应成分的关联系数的平均值，用来代表反映这几个评价对象与参考序列之间的关联关系，并称其为关联序；
[0063]
s1.c.8、如果相应的指标在本次综合评价中所造成的作用不同，那么可以对关联系数求加权平均值；即：
[0064][0065]
式中wk为各指标权重；
[0066]
s1.c.9、根据各个观察对象的关联序指标，可以得出关联度分析结果。
[0067]
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s2中，基于负载损耗的短路阻抗值对比校核的具体步骤包括如下：
[0068]
s2.1、测量配电变压器绕组直流线电阻r、试验温度t；
[0069]
s2.2、测量及计算负载损耗pk′
及短路阻抗zk′
；
[0070]
s2.3、判断短路阻抗zk′
是否与预设容量s
′
相符：按国家标准gb/t 6451、gb/t 10228、gb/t 22072、gb/t 25289、gb/t 25438、gb/t 25446规定，判断短路阻抗zk′
是否与预设容量s
′
对应的标准短路阻抗的偏差是否在10％范围内，否则重新进行预设容量假设：当偏差大于10％，则按标准容量序列降低容量等级假设；当偏差小于10％，则按标准容量序列升高容量等级假设；
[0071]
s2.4、短路阻抗zk′
偏差若在10％范围内，根据第一次实测数据，再在预设容量s
′
上下各一个相邻容量重新计算短路阻抗zk′
；判断三次计算结果中是否仅有一次计算得到的短路阻抗zk′
与预设容量s
′
对应的标准短路阻抗的偏差在10％范围内，若是，则容量校核结束，并确定配电变压器容量、短路阻抗、空载损耗、负载损耗、能效值、型号；若否，则开始基于空载损耗的油面温升校核。
[0072]
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s2.2中，测量及计算负载损耗pk′
及短路阻抗zk′
，设施加电流宜等于预设额定电流，但不低于预设额定电流的50％；对于负载损耗pk′
，应按下式折算：
[0073][0074]
式中，p
′
kt
为折算到预设额定电流下绕组试验温度t℃时的负载损耗；ir′
为施加电压侧的预设额定电流；ik为施加电压侧的试验电流；p
′
st
为试验电流下绕组试验温度t℃时的负载损耗；
[0075][0076]
式中，pk′
为折算到预设额定电流下参考温度θ℃时的负载损耗；为预设容量下，t℃时被测一对绕组的电阻损耗；k
t
为电阻温度换算系数，铜绕组取(235 θ)/(235 t)，铝绕组取(225 θ)/(225 t)；
[0077]
对于短路阻抗zk′
应按下式折算：
[0078][0079][0080]
式中，z
′
kt
为预设容量下绕组温度时的短路阻抗；u
kt
为绕组温度t℃时通过试验电流ik的短路电压；ur为施加电压侧的额定电压；zk′
为预设容量下参考温度θ℃时的短路阻抗。
[0081]
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s3中，基于空载损耗的油面温升校核的
具体步骤包括如下：
[0082]
s3.1、测量配电变压器空载损耗po′
；
[0083]
s3.2、测量配电变压器的等效散热面积，并按照q＝po′
pk′
估算配电变压器温升；
[0084]
s3.3、判断油面温升δt是否高于45k；若油面温升δt不高于45k，升高一个配电变压器的容量等级，重新估算配电变压器温升；若油面温升δt高于45k，校核结束，并确定配电变压器容量、短路阻抗、空载损耗、负载损耗、能效值、型号。
[0085]
本发明的目的之二在于，提供了一种校核方法运行平台装置，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行计算机程序时实现上述的315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法的步骤。
[0086]
本发明的目的之三在于，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法的步骤。
[0087]
与现有技术相比，本发明的有益效果：
[0088]
1.该315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法中，补充完善了gb 50150-2016《电气装置安装工程电气设备交接试验标准》，并将gb/t 35710-2017《35kv及以下电压等级电力变压器容量评估导则》中给出的35kv及以下电压等级电力变压器的容量评估方法拓展到315kv及以下电压等级配电变压器容量校核中；
[0089]
2.该315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法，在空载损耗与负载损耗值对比校核的基础上补充了构建配电变压器容量关联因素数据库、基于油面温升校核技术手段，降低了运算成本，提升了校核准确性，弥补了已有标准在配电变压器容量管理上的漏洞，克服了传统的变压器容量校核方法必须进行人工检测的缺点，实现了变压器容量的自动校核
[0090]
3.该315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法中，基于空载损耗的油面温升校核，根据空载损耗、负载损耗、等效散热面积估算了油面温升值，不必进行温升试验，简化了校核流程，实现了在线自动校核。
附图说明
[0091]
图1为本发明中整体的315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法流程图；
[0092]
图2为本发明中的构建配电变压器容量关联因素数据库流程图；
[0093]
图3为本发明中的基于负载损耗的短路阻抗值对比校核流程图；
[0094]
图4为本发明中的基于空载损耗的油面温升校核流程图；
[0095]
图5为本发明中示例性的315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法各步骤的详细流程图；
[0096]
图6为本发明中示例性的电子计算机平台装置结构图。
具体实施方式
[0097]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0098]
实施例1
[0099]
如图1-图6所示，本实施例提供了一种315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法。
[0100]
如图1所示，包括如下步骤：
[0101]
s1、构建配电变压器容量关联因素数据库：基于配电变压器物理数据和试验数据，构建配电变压器容量关联因素数据库，应用数理统计方法分析所得的各规格变压器参数分布情况，划分各参数的分布区间；其中，构建配电变压器容量关联因素数据库过程属于容量校核的预处理阶段；
[0102]
s2、基于负载损耗的短路阻抗值对比校核：即基于负载损耗pk′
，利用假设-验证法反复比对短路阻抗zk′
值是否满足预设容量s
′
；其中，比对校核过程由测试仪器通过编程自动实现；
[0103]
s3、基于空载损耗的油面温升校核：即基于空载损耗po′
，利用假设-验证法反复比对油面温升是否满足预设容量s
′
；其中，比对校核过程由测试仪器通过编程自动实现；
[0104]
s4、根据步骤s2、s3得到校核结果，确定变压器参数。
[0105]
如图2所示，本实施例中，步骤s1中，基于配电变压器物理数据和试验数据，构建配电变压器容量关联因素数据库时，应收集包括但不限于云网或其他质检机构每年抽测的配电变压器的物理特征参数和试验数据，通过大数据统计方法分别分析各规格型号油浸式和干式配电变压器的体积、重量、直流电阻、空载损耗、负载损耗和短路阻抗的分布情况，再结合评估流程来评估配电变压器是否存在容量错标；具体评估流程包括如下三步：
[0106]
s1.1、确定相关核心数据，包括但不限于容量、体积、重量、直流电阻、空载损耗、负载损耗、短路阻抗；
[0107]
s1.2、建立配电变压器核心数据和非核心数据的关联数据库：应用数理统计方法分析所得的各规格变压器体积、重量、直流电阻、空载损耗、负载损耗和短路阻抗的分布情况，划分各参数的分布区间箱线图，分布取上限、下限、第一四分位数和第三四分位数，正态分布取95％置信区间，确定合理区、预警区和异常区；
[0108]
s1.3、通过关联数据库进行初判，假设配电变压器容量为预设容量s
′
；预设容量s
′
应满足相应国家标准(gb/t 6451、gb/t 10228、gb/t 22072、gb/t 25289、gb/t 25438、gb/t 25446)规定的标准容量序列。
[0109]
本实施例中，步骤s1中，构建配电变压器容量关联因素数据库的大数据统计过程中，可采用的数理统计方法包括但不限于主成分分析法、随机森林模型、灰色关联度分析法等大数据统计方法。
[0110]
具体地，步骤s1中，构建配电变压器容量关联因素数据库的大数据统计过程中，采用主成分分析法确定配电变压器的核心数据和非核心数据，采用的主成分分析法具体步骤如下：
[0111]
s1.a.1、收集包括但不限于云网或其他质检机构每年抽测的配电变压器的物理特征参数和试验数据；设n个数据序列形成如下矩阵：
[0112][0113]
s1.a.2、在原始变量的m维空间中，找到新的m个坐标轴；新变量与原始变量的关系可以表示为：
[0114][0115]
并且满足：
[0116][0117]
s1.a.3、确定系数u
ij
，系数u
ij
由以下原则确定：
[0118]
yi与yj(i≠j,i、j＝1,2,...,p)互相线性无关；
[0119]
y1是x1，x2，
…
，x
p
的一切线性组合中方差最大者；y2是与y1不相关的x1，x2，
…
，x
p
的所有线性组合中方差最大者；y
p
是与y1，y2，
…
，y
p-1
都不相关的x1，x2，
…
，x
p
的所有线性组合中方差最大者
……
[0120]
如此决定的综合变量y1，y2，
…
，y
p
分别称为原始变量的第1，第2，
…
，第p个主成分；其中y1在总方差中占的比重最大，综合变量y1，y2，
…
，y
p
的方差依次递减，在具体分析时只挑选前几个方差最大的主成分，从而达到简化系统结构的目的；
[0121]
s1.a.4、根据计算得到各参数的比重从大到小排列，划分核心数据和非核心数据。
[0122]
具体地，步骤s1中，构建配电变压器容量关联因素数据库的大数据统计过程中，采用的随机森林模型具体步骤如下：
[0123]
s1.b.1、构建模型：利用随机森林算法构建预测模型，预测模型的结果传输到依据待分类数据样本，利用预测模型预测结果，并按周期更新数据样本的训练集与模型预测结果，实现数据分类；
[0124]
s1.b.2、随机森林回归分析：利用自助抽样法从初始数据样本内随机抽取若干个新样本，并以新样本建立决策树；假设{q1(x),q2(x),...,qk(x)}表示随机森林分类器，将配电网停电故障风险指标c作为随机森林分类器输入向量，分类器对该向量的输出结果由q(x)表示；由(c,y)表示训练集向量利用自助随机抽取法抽取训练集向量，其中y表示训练集内所对应的分类结果，定义间隔函数公式如下：
[0125][0126]
式中k为分类器训练次数；i(
·
)为指示函数，可判断正确分类大于错误分类程度；为间隔函数的平均值，可判断模型分类置信水平，间隔函数越大，则模型置信水平越高；
[0127]
s1.b.3、随机森林生成：在初始数据样本中随机抽取并有放回；设初始数据样本数量与每个训练样本数量相同，每个决策树预测平均值表示最终预测结果；抽取训练样本时，未被抽取的概率为：
[0128]
[0129]
式中n为样本个数；当样本数量n趋近于无穷大时，则有：
[0130][0131]
通过各个决策树的输出结果平均值获取最终预测结果；
[0132]
s1.b.4、配电变压器指标关联因素重要性排序：利用oob残差均方法排序配电变压器容量校核指标关联因素的重要性；主要包括：
[0133]
针对各训练集，均需构建一颗回归决策树，通过oob测试集完成预测，获取oob残差均方；
[0134]
令oob样本共有b个，在b个样本内以随机变更的方式，使指标关联因素xi生成新的oob集合，通过已生成的随机森林测试该集合，获取oob残差均方mse
ij
，塑造矩阵a：
[0135][0136]
式中h为影响因素变量数量；
[0137]
计算xi的重要性平分si：
[0138][0139]
式中msej为第j个样本的残差均方；se为标准误差。
[0140]
具体地，步骤s1中，构建配电变压器容量关联因素数据库的大数据统计过程中，采用的灰色关联度分析法具体步骤如下：
[0141]
s1.c.1、收集包括但不限于云网或其他质检机构每年抽测的配电变压器的物理特征参数和试验数据；设n个数据序列形成如下矩阵：
[0142][0143]
其中m为指标的个数，有：
[0144]
xi′
＝(xi′
(1),xi′
(2),...,xi′
(m))
t
[0145]
s1.c.2、选择参考数据栏作为比较标准；参考数据栏可以由每个指标的最佳值(或最差值)组成，也可以根据评估目的选择其他参考值；可以表示为：
[0146]
x0′
＝(x0′
(1),x0′
(2),...,x0′
(m))
t
[0147]
s1.c.3、对指标数据进行无量纲化；即：
[0148]
或
[0149]
无量纲化后的数据序列形成如下矩阵：
[0150]
[0151]
s1.c.4、按顺序计算每个被评价对象的指标序列(对照序列)与参考序列元素的绝对差值，即：|x0(k)-xi(k)|,k＝1,2,...,n；
[0152]
s1.c.5、确定数值；即确定如下值：
[0153][0154]
s1.c.6、计算关联系数；逐个计算每个比较序列与对照序列对应元素的关联系数指标：
[0155][0156]
式中，ρ为分辨系数，0《ρ《1；若ρ越小，则代表关联系数间差距越大，分辨能力越强；通常ρ取0.5；
[0157]
s1.c.7、计算关联序：分别计算各评价对象各个指标与参考序列对应成分的关联系数的平均值，用来代表反映这几个评价对象与参考序列之间的关联关系，并称其为关联序；
[0158]
s1.c.8、如果相应的指标在本次综合评价中所造成的作用不同，那么可以对关联系数求加权平均值；即：
[0159][0160]
式中wk为各指标权重；
[0161]
s1.c.9、根据各个观察对象的关联序指标，可以得出关联度分析结果。
[0162]
如图3所示，本实施例中，步骤s2中，基于负载损耗的短路阻抗值对比校核的具体步骤包括如下：
[0163]
s2.1、测量配电变压器绕组直流线电阻r、试验温度t；
[0164]
s2.2、测量及计算负载损耗pk′
及短路阻抗zk′
；
[0165]
具体地，设施加电流宜等于预设额定电流，但不低于预设额定电流的50％；对于负载损耗pk′
，应按下式折算：
[0166][0167]
式中，p
′
kt
为折算到预设额定电流下绕组试验温度t℃时的负载损耗；ir′
为施加电压侧的预设额定电流；ik为施加电压侧的试验电流；p
′
st
为试验电流下绕组试验温度t℃时的负载损耗；
[0168][0169]
式中，pk′
为折算到预设额定电流下参考温度θ℃时的负载损耗；为预设容量下，t℃时被测一对绕组的电阻损耗；k
t
为电阻温度换算系数，铜绕组取(235 θ)/(235
t)，铝绕组取(225 θ)/(225 t)；
[0170]
对于短路阻抗zk′
应按下式折算：
[0171][0172][0173]
式中，z
′
kt
为预设容量下绕组温度时的短路阻抗；u
kt
为绕组温度t℃时通过试验电流ik的短路电压；ur为施加电压侧的额定电压；zk′
为预设容量下参考温度θ℃时的短路阻抗；
[0174]
s2.3、判断短路阻抗zk′
是否与预设容量s
′
相符：按国家标准gb/t 6451、gb/t 10228、gb/t 22072、gb/t 25289、gb/t 25438、gb/t 25446规定，判断短路阻抗zk是否与预设容量s
′
对应的标准短路阻抗的偏差是否在10％范围内，否则重新进行预设容量假设：当偏差大于10％，则按标准容量序列降低容量等级假设；当偏差小于10％，则按标准容量序列升高容量等级假设；
[0175]
s2.4、短路阻抗zk′
偏差若在10％范围内，根据第一次实测数据，再在预设容量s
′
上下各一个相邻容量重新计算短路阻抗zk′
；判断三次计算结果中是否仅有一次计算得到的短路阻抗zk′
与预设容量s
′
对应的标准短路阻抗的偏差在10％范围内，若是，则容量校核结束，并确定配电变压器容量、短路阻抗、空载损耗、负载损耗、能效值、型号；若否，则开始基于空载损耗的油面温升校核。
[0176]
如图4所示，本实施例中，步骤s3中，基于空载损耗的油面温升校核的具体步骤包括如下：
[0177]
s3.1、测量配电变压器空载损耗po′
；
[0178]
s3.2、测量配电变压器的等效散热面积，并按照q＝po′
pk′
估算配电变压器温升；
[0179]
s3.3、判断油面温升δt是否高于45k；若油面温升δt不高于45k，升高一个配电变压器的容量等级，重新估算配电变压器温升；若油面温升δt高于45k，校核结束，并确定配电变压器容量、短路阻抗、空载损耗、负载损耗、能效值、型号。
[0180]
如图5所示，为了验证本方法的可行性，本实施例还提供了315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法的全流程示例性步骤，具体为：
[0181]
步骤1)收集云网或其他质检机构每年抽测的配电变压器的物理特征参数和试验数据；
[0182]
步骤2)构建配电变压器容量关联因素数据库：
[0183]
步骤2.1)基于配电变压器物理数据和试验数据，构建配电变压器容量关联因素数据库；
[0184]
步骤2.2)应用数理统计方法分析所得的各规格变压器体积、重量、直流电阻、空载损耗、负载损耗和短路阻抗的分布情况，划分各参数的分布区间；
[0185]
步骤3)通过关联数据库进行初判，假设配电变压器容量为预设容量s
′
：预设容量s
′
应满足相应国家标准(gb/t 6451、gb/t 10228、gb/t 22072、gb/t 25289、gb/t 25438、
gb/t 25446)规定的标准容量序列；
[0186]
步骤4)容量校核开始，测量配电变压器的基本参数与试验参数：
[0187]
步骤4.1)测量配电变压器绕组直流线电阻r；
[0188]
步骤4.2)测量配电变压器试验温度t；
[0189]
步骤4.3)测量配电变压器于试验电流ik下绕组试验温度t℃时的负载损耗p
′
st
；施加电流宜等于预设额定电流，但不低于预设额定电流的50％；
[0190]
步骤4.4)测量配电变压器空载损耗po′
；
[0191]
步骤4.5)测量配电变压器的等效散热面积；
[0192]
步骤5)计算负载损耗pk′
及短路阻抗zk′
：
[0193]
步骤5.1)按照下式折算负载损耗pk′
：
[0194][0195][0196]
步骤5.2)按照下式折算短路阻抗zk′
：
[0197][0198][0199]
步骤6)判断短路阻抗zk′
是否与预设容量s
′
相符：
[0200]
步骤6.1)判断短路阻抗zk′
是否与预设容量s
′
相符；按gb/t 6451、gb/t 10228、gb/t 22072、gb/t 25289、gb/t 25438、gb/t 25446规定，判断短路阻抗zk′
是否与预设容量s
′
对应的标准短路阻抗的偏差是否在10％范围内；
[0201]
步骤6.2)当偏差大于10％，则按标准容量序列降低容量等级假设，转至步骤5)；
[0202]
步骤6.3)当偏差小于10％，则按标准容量序列升高容量等级假设，转至步骤5)；
[0203]
步骤7)短路阻抗偏差若在10％范围内，根据第一次实测数据，再在预设容量s
′
上下各一个相邻容量重新计算短路阻抗zk′
；
[0204]
步骤8)判断三次计算结果是否满足要求：
[0205]
步骤8.1)判断三次计算结果中是否仅有一次计算得到的短路阻抗zk′
与预设容量s
′
对应的标准短路阻抗的偏差在10％范围内；
[0206]
步骤8.2)若三次计算结果中仅有一次计算得到的短路阻抗zk′
与预设容量s
′
对应的标准短路阻抗的偏差在10％范围内，转至步骤11)；
[0207]
步骤8.3)若三次计算结果中是至少有两次计算得到的短路阻抗zk′
与预设容量s
′
对应的标准短路阻抗的偏差在10％范围内，转至步骤9)；
[0208]
步骤9)按照q＝po′
pk′
估算配电变压器温升δt；
[0209]
步骤10)判断油面温升δt是否满足要求：
[0210]
步骤10.1)判断油面温升δt是否高于45k；
[0211]
步骤10.2)若油面温升δt不高于45k，升高一个配电变压器的容量等级，重新按照步骤8)估算配电变压器温升；
[0212]
步骤11)确定配电变压器容量、短路阻抗、空载损耗、负载损耗、能效值、型号，完成容量校核。
[0213]
此外，上述方法步骤还可以简化为如下：
[0214]
1)基于配电变压器物理数据和试验数据，构建配电变压器容量关联因素数据库；
[0215]
2)应用主成分分析法、随机森林模型、灰色关联度分析法等大数据统计方法分析参数分布情况，划分各参数的分布区间；
[0216]
3)测量配电变压器绕组直流线电阻r；
[0217]
4)假设变压器容量为s
′
：确定的容量可为铭牌值，或根据外形体积与容量的关联数据库初步确定其容量范围；
[0218]
5)测量及计算负载损耗pk′
及短路阻抗zk′
；
[0219]
6)在预设容量s
′
上下各一个相邻容量重新计算短路阻抗zk′
；
[0220]
7)对于临近容量等级亦符合要求的变压器，测量配电变压器空载损耗po′
：测量配电变压器的等效散热面积，并按照q＝po′
pk′
估算配电变压器温升；
[0221]
8)判断油面温升δt临界值为45k。
[0222]
如图6所示，本实施例还提供了一种校核方法运行平台装置，该装置包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序。
[0223]
处理器包括一个或一个以上处理核心，处理器通过总线与存储器相连，存储器用于存储程序指令，处理器执行存储器中的程序指令时实现上述的315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法的步骤。
[0224]
可选的，存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随时存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0225]
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法的步骤。
[0226]
可选的，本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面315kv及以下电压等级配电变压器自动容量校核方法的步骤。
[0227]
本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或部分步骤的过程可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0228]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。