CN113344325A - 一种变压器的负荷智能管理分析方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种变压器的负荷智能管理分析方法及装置，其中，所述方法包括：基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；获得所述变压器运行的热路状态信息；基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标；基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。在本发明实施例中，可以实现对变压器的状况进行实时分析，且无需人员控制，提升安全可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及变电管理技术领域，尤其涉及一种变压器的负荷智能管理分析方法及装置。
背景技术
电力变压器是电网中应用最广泛的设备，一旦它因故障停止运行，将威胁整个电网的安全运行。特别是随着电网电压等级的提高和供电需求的增加，变压器的电压等级和容量也在增加，变压器的漏磁场强度随着其容量的增大而增大，由此产生的涡流损耗和杂散损耗也随之增大，最终可能引发绕组过热问题。而现有技术中，无法实时监控绕组的温度，并且无法监控得到的绕组温度等数据进行相关的分析，从而提高变压器在运行过程中的安全问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种变压器的负荷智能管理分析方法及装置，可以实现对变压器的状况进行实时分析，且无需人员控制，提升安全可靠性。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种变压器的负荷智能管理分析方法，所述方法包括：
基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；
获得所述变压器运行的热路状态信息；
基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标；
基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
可选的，所述基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数，包括：
在变压器的散热器上下油管壁内设置温度传感器、在变压器外部设置环境数据采集传感器和在变压器内部设置运行负荷采集传感器；
基于设置的温度传感器、运行负荷采集传感器和环境数据采集传感器进行数据采集，获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数。
可选的，所述环境数据采集传感器包括风速传感器、光照传感器和环境温度传感器；
所述环境数据包括风速数据、光照数据和环境温度数据。
可选的，所述获得所述变压器运行的热路状态信息，包括：
基于所述变压器与远动***通信，读取获得所述变压器运行的热路状态信息；
所述热路状态信息包括变压器三相高中低电压、电流信息、顶油温度值和有载开关档位信号。
可选的，所述基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标，包括：
将所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数输入变压器绕组热点温度计算模型中；
所述变压器绕组热点温度计算模型利用所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数进行热点温度和线油温差计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标。
可选的，所述基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标步骤之后，还包括：
基于所述变压器的热点温度和线油温差指标控制所述变压器的冷却***投入工作或者切除工作。
可选的，所述基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果，包括：
将所述变压器的热点温度和线油温差指标输入所述预设的变压器动态负载智能模型中，在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
可选的，所述在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，包括：
在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行当前变压器负载安全运行时间分析、N-1安全运行时间分析、1.5倍额定负载安全运行时间分析和30分钟安全负载分析。
可选的，所述分析结果包括当前变压器负载安全运行时间分析结果、N-1安全运行时间分析结果、1.5倍额定负载安全运行时间分析结果和30分钟安全负载分析结果。
另外，本发明实施例还包括一种变压器的负荷智能管理分析装置，所述装置包括：
第一获得模块：用于基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；
第二获得模块：用于获得所述变压器运行的热路状态信息；
计算模块：用于基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标；
分析模块：用于基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
在本发明实施例中，可以实时根据变压器的相关数据进行绕组温度的相关计算，并且进行相关分析，在变压器存在N-1或其它过负荷情况下，最大限度保证变压器的可靠运行，并提供变压器能够运行最小损伤的最大时间，为设备抢修提供时间支持；并且在分析过程中无需人员控制，提升安全可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中的变压器的负荷智能管理分析方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的变压器的负荷智能管理分析装置的结构组成示意图。
具体实施方式
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例中的变压器的负荷智能管理分析方法的流程示意图。
如图1所示，一种变压器的负荷智能管理分析方法，所述方法包括：
S11：基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；
在本发明具体实施过程中，所述基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数，包括：在变压器的散热器上下油管壁内设置温度传感器、在变压器外部设置环境数据采集传感器和在变压器内部设置运行负荷采集传感器；基于设置的温度传感器、运行负荷采集传感器和环境数据采集传感器进行数据采集，获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数。
进一步的，所述环境数据采集传感器包括风速传感器、光照传感器和环境温度传感器；所述环境数据包括风速数据、光照数据和环境温度数据。
具体的，在变压器内或者外周设置有所需要的传感器，比如，在变压器的散热器上下油管内设置有稳定传感器、在变压器外部设置环境数据采集传感器和在变压器内部设置运行负荷采集传感器；然后通过设置的温度传感器、运行负荷采集传感器和环境数据采集传感器分别采集变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；其中，环境数据采集传感器包括风速传感器、光照传感器和环境温度传感器；环境数据包括风速数据、光照数据和环境温度数据。
S12：获得所述变压器运行的热路状态信息；
在本发明具体实施过程中，所述获得所述变压器运行的热路状态信息，包括：基于所述变压器与远动***通信，读取获得所述变压器运行的热路状态信息；所述热路状态信息包括变压器三相高中低电压、电流信息、顶油温度值和有载开关档位信号。
具体的，通过变压器与远动***通信，然后读取远动***内的变压器运行的热路状态信息，该热路状态信息主要包括变压器三相高中低电压、电流信息、顶油温度值和有载开关档位信号。
S13：基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标；
在本发明具体实施过程中，所述基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标，包括：将所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数输入变压器绕组热点温度计算模型中；所述变压器绕组热点温度计算模型利用所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数进行热点温度和线油温差计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标。
具体的，该变压器绕组热点温度计算模型为根据实际情况预设的一个模型，其为在普通的变压器绕组热点温度计算模型上根据变压器的环境、负荷等因素预设的一个模型，需要将变压器运行的热路状态信息、变压器的运行负荷、运行温度和环境参数输入变压器绕组热点温度计算模型中，然后在变压器绕组热点温度计算模型利用变压器运行的热路状态信息、变压器的运行负荷、运行温度和环境参数进行热点温度和线油温差计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标。
进一步的，所述基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标步骤之后，还包括：基于所述变压器的热点温度和线油温差指标控制所述变压器的冷却***投入工作或者切除工作。
具体的，在通过该变压器绕组热点温度计算模型计算得到变压器的热点温度和线油温差指标之后，可以根据变压器的热点温度和线油温差指标来控制变压器的冷却***投入工作，给变压器提供冷却；或者切除工作，降低能耗；在变压器的热点温度和线油温差指标高于预设的安全值时，控制变压器的冷却***投入工作，使得变压器得到快速降温，并有效控制变压器绕组的温度，防止变压器绕组过热，增加变压器运行的风险；在变压器的热点温度和线油温差指标温度小于某个值时，可以若此时变压器的冷却***还在工作，则控制冷却***切除工作，这样可以有效的延长冷却***的工作寿命，降低冷却***的损耗。
S14：基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
在本发明具体实施过程中，所述基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果，包括：将所述变压器的热点温度和线油温差指标输入所述预设的变压器动态负载智能模型中，在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
进一步的，所述在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，包括：在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行当前变压器负载安全运行时间分析、N-1安全运行时间分析、1.5倍额定负载安全运行时间分析和30分钟安全负载分析。
进一步的，所述分析结果包括当前变压器负载安全运行时间分析结果、N-1安全运行时间分析结果、1.5倍额定负载安全运行时间分析结果和30分钟安全负载分析结果。
具体的，预设的变压器动态负载智能模型一般为深度学习模型或者机器学习模型，通过相关的按照不同的变压器的历史相关数据，进行相关的训练，并训练收敛的模型；将变压器的热点温度和线油温差指标输入预设的变压器动态负载智能模型中，在预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果；即在预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验根据变压器的热点温度和线油温差指标进行当前变压器负载安全运行时间分析、N-1安全运行时间分析、1.5倍额定负载安全运行时间分析和30分钟安全负载分析；分析结果主要包括当前变压器负载安全运行时间分析结果、N-1安全运行时间分析结果、1.5倍额定负载安全运行时间分析结果和30分钟安全负载分析结果。
在本发明实施例中，可以实时根据变压器的相关数据进行绕组温度的相关计算，并且进行相关分析，在变压器存在N-1或其它过负荷情况下，最大限度保证变压器的可靠运行，并提供变压器能够运行最小损伤的最大时间，为设备抢修提供时间支持；并且在分析过程中无需人员控制，提升安全可靠性。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例中的变压器的负荷智能管理分析装置的结构组成示意图。
如图2所示，一种变压器的负荷智能管理分析装置，所述装置包括：
第一获得模块21：用于基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；
在本发明具体实施过程中，所述基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数，包括：在变压器的散热器上下油管壁内设置温度传感器、在变压器外部设置环境数据采集传感器和在变压器内部设置运行负荷采集传感器；基于设置的温度传感器、运行负荷采集传感器和环境数据采集传感器进行数据采集，获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数。
进一步的，所述环境数据采集传感器包括风速传感器、光照传感器和环境温度传感器；所述环境数据包括风速数据、光照数据和环境温度数据。
具体的，在变压器内或者外周设置有所需要的传感器，比如，在变压器的散热器上下油管内设置有稳定传感器、在变压器外部设置环境数据采集传感器和在变压器内部设置运行负荷采集传感器；然后通过设置的温度传感器、运行负荷采集传感器和环境数据采集传感器分别采集变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；其中，环境数据采集传感器包括风速传感器、光照传感器和环境温度传感器；环境数据包括风速数据、光照数据和环境温度数据。
第二获得模块22：用于获得所述变压器运行的热路状态信息；
在本发明具体实施过程中，所述获得所述变压器运行的热路状态信息，包括：基于所述变压器与远动***通信，读取获得所述变压器运行的热路状态信息；所述热路状态信息包括变压器三相高中低电压、电流信息、顶油温度值和有载开关档位信号。
具体的，通过变压器与远动***通信，然后读取远动***内的变压器运行的热路状态信息，该热路状态信息主要包括变压器三相高中低电压、电流信息、顶油温度值和有载开关档位信号。
计算模块23：用于基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标；
在本发明具体实施过程中，所述基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标，包括：将所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数输入变压器绕组热点温度计算模型中；所述变压器绕组热点温度计算模型利用所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数进行热点温度和线油温差计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标。
具体的，该变压器绕组热点温度计算模型为根据实际情况预设的一个模型，其为在普通的变压器绕组热点温度计算模型上根据变压器的环境、负荷等因素预设的一个模型，需要将变压器运行的热路状态信息、变压器的运行负荷、运行温度和环境参数输入变压器绕组热点温度计算模型中，然后在变压器绕组热点温度计算模型利用变压器运行的热路状态信息、变压器的运行负荷、运行温度和环境参数进行热点温度和线油温差计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标。
进一步的，所述基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标步骤之后，还包括：基于所述变压器的热点温度和线油温差指标控制所述变压器的冷却***投入工作或者切除工作。
具体的，在通过该变压器绕组热点温度计算模型计算得到变压器的热点温度和线油温差指标之后，可以根据变压器的热点温度和线油温差指标来控制变压器的冷却***投入工作，给变压器提供冷却；或者切除工作，降低能耗；在变压器的热点温度和线油温差指标高于预设的安全值时，控制变压器的冷却***投入工作，使得变压器得到快速降温，并有效控制变压器绕组的温度，防止变压器绕组过热，增加变压器运行的风险；在变压器的热点温度和线油温差指标温度小于某个值时，可以若此时变压器的冷却***还在工作，则控制冷却***切除工作，这样可以有效的延长冷却***的工作寿命，降低冷却***的损耗。
分析模块24：用于基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
在本发明具体实施过程中，所述基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果，包括：将所述变压器的热点温度和线油温差指标输入所述预设的变压器动态负载智能模型中，在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
进一步的，所述在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，包括：在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行当前变压器负载安全运行时间分析、N-1安全运行时间分析、1.5倍额定负载安全运行时间分析和30分钟安全负载分析。
进一步的，所述分析结果包括当前变压器负载安全运行时间分析结果、N-1安全运行时间分析结果、1.5倍额定负载安全运行时间分析结果和30分钟安全负载分析结果。
具体的，预设的变压器动态负载智能模型一般为深度学习模型或者机器学习模型，通过相关的按照不同的变压器的历史相关数据，进行相关的训练，并训练收敛的模型；将变压器的热点温度和线油温差指标输入预设的变压器动态负载智能模型中，在预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果；即在预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验根据变压器的热点温度和线油温差指标进行当前变压器负载安全运行时间分析、N-1安全运行时间分析、1.5倍额定负载安全运行时间分析和30分钟安全负载分析；分析结果主要包括当前变压器负载安全运行时间分析结果、N-1安全运行时间分析结果、1.5倍额定负载安全运行时间分析结果和30分钟安全负载分析结果。
在本发明实施例中，可以实时根据变压器的相关数据进行绕组温度的相关计算，并且进行相关分析，在变压器存在N-1或其它过负荷情况下，最大限度保证变压器的可靠运行，并提供变压器能够运行最小损伤的最大时间，为设备抢修提供时间支持；并且在分析过程中无需人员控制，提升安全可靠性。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
另外，以上对本发明实施例所提供的一种变压器的负荷智能管理分析方法及装置进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种变压器的负荷智能管理分析方法，其特征在于，所述方法包括：
基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；
获得所述变压器运行的热路状态信息；
基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标；
基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
2.根据权利要求1所述的负荷智能管理方法，其特征在于，所述基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数，包括：
在变压器的散热器上下油管壁内设置温度传感器、在变压器外部设置环境数据采集传感器和在变压器内部设置运行负荷采集传感器；
基于设置的温度传感器、运行负荷采集传感器和环境数据采集传感器进行数据采集，获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数。
3.根据权利要求2所述的负荷智能管理方法，其特征在于，所述环境数据采集传感器包括风速传感器、光照传感器和环境温度传感器；
所述环境数据包括风速数据、光照数据和环境温度数据。
4.根据权利要求1所述的负荷智能管理方法，其特征在于，所述获得所述变压器运行的热路状态信息，包括：
基于所述变压器与远动***通信，读取获得所述变压器运行的热路状态信息；
所述热路状态信息包括变压器三相高中低电压、电流信息、顶油温度值和有载开关档位信号。
5.根据权利要求1所述的负荷智能管理方法，其特征在于，所述基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标，包括：
将所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数输入变压器绕组热点温度计算模型中；
所述变压器绕组热点温度计算模型利用所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数进行热点温度和线油温差计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标。
6.根据权利要求1所述的负荷智能管理方法，其特征在于，所述基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标步骤之后，还包括：
基于所述变压器的热点温度和线油温差指标控制所述变压器的冷却***投入工作或者切除工作。
7.根据权利要求1所述的负荷智能管理方法，其特征在于，所述基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果，包括：
将所述变压器的热点温度和线油温差指标输入所述预设的变压器动态负载智能模型中，在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
8.根据权利要求7所述的负荷智能管理方法，其特征在于，所述在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，包括：
在所述预设的变压器动态负载智能模型内利用先验经验对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行当前变压器负载安全运行时间分析、N-1安全运行时间分析、1.5倍额定负载安全运行时间分析和30分钟安全负载分析。
9.根据权利要求7所述的负荷智能管理方法，其特征在于，所述分析结果包括当前变压器负载安全运行时间分析结果、N-1安全运行时间分析结果、1.5倍额定负载安全运行时间分析结果和30分钟安全负载分析结果。
10.一种变压器的负荷智能管理分析装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获得模块：用于基于设置在变压器上的相关传感器获得所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数；
第二获得模块：用于获得所述变压器运行的热路状态信息；
计算模块：用于基于所述变压器运行的热路状态信息、所述变压器的运行负荷、运行温度和环境参数利用变压器绕组热点温度计算模型进行计算，获得变压器的热点温度和线油温差指标；
分析模块：用于基于预设的变压器动态负载智能模型对所述变压器的热点温度和线油温差指标进行分析，获得分析结果。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116432406A (zh) * | 2023-03-09 | 2023-07-14 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法及装置 |
| CN117892917A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-04-16 | 三峡大学 | 一种变压器数据管理*** |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103779059A (zh) * | 2013-12-17 | 2014-05-07 | 国网上海市电力公司 | 一种油浸式变压器的动态增容方法 |
| CN103915901A (zh) * | 2014-04-21 | 2014-07-09 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司包头供电局 | 变压器区域负荷管理*** |
| CN105391168A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-03-09 | 国家电网公司 | 变压器负荷实时控制方法 |
-
2021
- 2021-04-30 CN CN202110482381.1A patent/CN113344325A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103779059A (zh) * | 2013-12-17 | 2014-05-07 | 国网上海市电力公司 | 一种油浸式变压器的动态增容方法 |
| CN103915901A (zh) * | 2014-04-21 | 2014-07-09 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司包头供电局 | 变压器区域负荷管理*** |
| CN105391168A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-03-09 | 国家电网公司 | 变压器负荷实时控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 闫宝庚: ""基于热路模型的变压器负荷智能***研究"", 《电气时代》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116432406A (zh) * | 2023-03-09 | 2023-07-14 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法及装置 |
| CN116432406B (zh) * | 2023-03-09 | 2024-02-02 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种油浸式变压器工作绕组热点温度计算的方法及装置 |
| CN117892917A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-04-16 | 三峡大学 | 一种变压器数据管理*** |
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