一种电力变压器油温控制系统的制作方法

本发明涉及电力变压器，尤其涉及一种电力变压器油温控制系统。

背景技术：

1、变压器是电力系统中重要设备，承担着电能转换的任务，是保证一个区域内正常供电的重要因素。容量大、电压等级高的电力变压器故障的影响范围大，造成的经济损失也就愈高。

2、由于电力变压器的长时间运行、甚至长时间过载运行，会导致变压器油温过高、绕组温度过高等原因的发生，进而引起电力变压器绝缘油劣化等现象，导致电力变压器出现各种故障，进而影响电力变压器的正常工作，影响电网的稳定运行。

技术实现思路

1、本发明提供了一种电力变压器油温控制系统，以实现对电力变压器油温的优化控制，减小电力变压器的油温波动，提高电力变压器的安全性和可靠性。

2、根据本发明的一方面，提供了一种电力变压器油温控制系统，电力变压器油温控制系统包括：

3、模糊神经网络控制模块、温度传感器、风速传感器、喷水减温器和风机；

4、温度传感器与模糊神经网络控制模块的第一端连接，风速传感器与模糊神经网络控制模块的第二端连接，喷水减温器的第一端与模糊神经网络控制模块的第三端连接；温度传感器用于实时检测电力变压器的实时油温，并将实时油温传输给模糊神经网络控制模块；风速传感器用于实时检测风机的风速，并将风速传输给模糊神经网络控制模块；喷水减温器用于将喷水减温器的喷水量实时传输给模糊神经网络控制模块；

5、模糊神经网络控制模块的第四端与风机连接，模糊神经网络控制模块的第五端与喷水减温器的第二端连接；风机用于根据模糊神经网络控制模块的风机控制信息，对电力变压器进行降温，喷水减温器还用于根据模糊神经网络控制模块的喷水控制信息，对电力变压器进行降温；模糊神经网络控制模块用于根据实时油温、风速和喷水量，结合模糊pid控制模型和lstm神经网络模型，向风机发送风机控制信息，同时向喷水减温器发送喷水控制信息，以控制风机和喷水减温器的工作状态，以使温度传感器检测的实时油温小于或等于油温阈值。

6、进一步的，电力变压器油温控制系统还包括：模糊神经网络控制器和数字信号处理器；

7、温度传感器与模糊神经网络控制器的第一端连接，风速传感器与模糊神经网络控制器的第二端连接，喷水减温器的第一端与模糊神经网络控制器的第三端连接；模糊神经网络控制器用于根据实时油温、风速和喷水量，结合模糊pid控制模型和lstm神经网络模型，向数字信号处理器发送降温控制信号；

8、模糊神经网络控制器的第四端与数字信号处理器的第一端连接，数字信号处理器的第二端与风机连接，数字信号处理器的第三端与喷水减温器的第二端连接；数字信号处理器用于根据降温控制信号，控制风机和喷水减温器的工作状态，以使温度传感器检测的实时油温小于或等于油温阈值。

9、进一步的，模糊神经网络控制模块用于：

10、根据风速、喷水量和实时油温，结合lstm神经网络模型确定电力变压器的预测油温；

11、根据预测油温、油温阈值和实时油温，向风机发送风机控制信息，同时向喷水减温器发送喷水控制信息，以控制风机和喷水减温器的工作状态，以使温度传感器检测的实时油温小于或等于油温阈值。

12、进一步的，模糊神经网络控制模块用于：

13、根据油温阈值和实时油温，结合模糊pid控制模型确定风机和喷水减温器的控制信息；

14、根据预测油温、油温阈值和实时油温，确定矫正控制信息；

15、根据控制信息和矫正控制信息，向风机发送风机控制信息，同时向喷水减温器发送喷水控制信息，以控制风机和喷水减温器的工作状态，以使温度传感器检测的实时油温小于或等于油温阈值。

16、进一步的，模糊神经网络控制模块用于：

17、将预测油温与油温阈值进行比较，根据比较结果，并结合实时油温确定矫正控制信息；

18、根据控制信息和矫正控制信息，向风机发送风机控制信息，同时向喷水减温器发送喷水控制信息，以控制风机和喷水减温器的工作状态，以使温度传感器检测的实时油温小于或等于油温阈值。

19、进一步的，模糊神经网络控制模块用于：

20、若预测油温小于油温阈值，则确定矫正控制信息为0；

21、若预测油温大于或等于油温阈值，则在风机和喷水减温器的控制信息的基础上，增加风机的风速和/或喷水减温器的喷水量。

22、进一步的，模糊神经网络控制模块用于：

23、将预测油温与油温阈值作差，确定油温差值；

24、若油温差值小于或等于第一差值，则在风机和喷水减温器的控制信息的基础上，增加风机的风速；

25、若油温差值大于第一差值且小于或等于第二差值，则在风机和喷水减温器的控制信息的基础上，增加喷水减温器的喷水量；

26、若油温差值大于第二差值，则在风机和喷水减温器的控制信息的基础上，同时增加风机的风速和喷水减温器的喷水量。

27、进一步的，模糊神经网络控制模块用于：

28、获取电力变压器的历史油温数据、风机的历史风速和喷水减温器的历史喷水量，根据历史油温数据、历史风速和历史喷水量对初始模糊pid控制模型和初始lstm神经网络模型进行训练，确定模糊pid控制模型和lstm神经网络模型。

29、进一步的，模糊神经网络控制模块用于：

30、对历史油温数据、历史风速和历史喷水量进行归一化处理和平滑处理形成预处理数据，根据预处理数据对初始模糊pid控制模型和初始lstm神经网络模型进行训练，确定模糊pid控制模型和lstm神经网络模型。

31、进一步的，模糊神经网络控制模块用于：

32、对历史油温数据、历史风速和历史喷水量采用最大-最小缩放的方法进行归一化处理，并采用移动平均法进行平滑处理形成预处理数据，根据预处理数据对初始模糊pid控制模型和初始lstm神经网络模型进行训练，确定模糊pid控制模型和lstm神经网络模型。

33、本发明实施例设计的电力变压器油温控制系统包括：模糊神经网络控制模块、温度传感器、风速传感器、喷水减温器和风机，将温度传感器与模糊神经网络控制模块的第一端连接，风速传感器与模糊神经网络控制模块的第二端连接，喷水减温器的第一端与模糊神经网络控制模块的第三端连接，模糊神经网络控制模块的第四端与风机连接，模糊神经网络控制模块的第五端与喷水减温器的第二端连接，通过温度传感器实时检测电力变压器的实时油温，并将实时油温传输给模糊神经网络控制模块，风速传感器实时检测风机的风速，并将风速传输给模糊神经网络控制模块，喷水减温器将喷水减温器的喷水量实时传输给模糊神经网络控制模块，风机根据模糊神经网络控制模块的风机控制信息，对电力变压器进行降温，喷水减温器还会根据模糊神经网络控制模块的喷水控制信息，对电力变压器进行降温，模糊神经网络控制模块则根据实时油温、风速和喷水量，结合模糊pid控制模型和lstm神经网络模型，向风机发送风机控制信息，同时向喷水减温器发送喷水控制信息，以控制风机和喷水减温器的工作状态，以使温度传感器检测的实时油温小于或等于油温阈值，实现了对电力变压器油温的优化控制，减小了电力变压器的油温波动，提高了电力变压器的安全性和可靠性。

34、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。