输变电设备健康状态的有限元分析方法与流程

本发明属于有限元仿真，具体为输变电设备健康状态的有限元分析方法。

背景技术：

1、当前，输变电设备在电力系统中扮演着至关重要的角色，其故障可能导致严重的电力中断或设备损坏。因此，输变电设备的健康状态监测与分析对于实时监测设备的运行状态至关重要。通过这种监测，可以及时关注设备的早期老化或异常情况，并采取适当的维护和保养措施。这种预防性维护不仅能够有效延长设备的使用寿命，减少频繁的检修和更换，降低运维成本，而且还能提供设备运行状态的详细数据，帮助制定合理的维修和更换计划，减少不必要的检修和停机时间，降低生产损失。此外，健康状态监测还能够发现并预警潜在的故障，防止突发性的设备故障，从而保证电力系统的安全稳定运行。

2、然而，现有的健康监测技术存在一些不足。传统输变电设备健康监测的建模方式过于依赖建模软件的自动化产出，这种自动化建模往往依据标准化的模板或预设的参数，导致模型无法真实反映设备的实际工作状态和复杂的物理过程。运行模型时容易忽视边界设定以及执行误差的量化处理，无法完全贴合输变电设备的实际工作结构和材料特性，进而导致建模误差无法在健康状态综合评价的过程中被量化并衡量。这可能会遗漏潜在的健康问题或故障征兆，影响通过模型对输变电设备健康状态评估判断的精度和可靠性。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了输变电设备健康状态的有限元分析方法，能够提高有限元分析精度并量化受试环境的综合影响，使综合评估更符合输变电设备的健康状况。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、获取输变电设备类型，并基于输变电设备类型从数据库中匹配得到该输变电设备类型对应的初始三维有限元模型；

4、获取该输变电设备类型对应的输变电设备先验数据，输变电设备先验数据包括模型还原数据以及受试承受能力数据；

5、基于输变电设备先验数据计算模型还原度并根据模型还原度确定是否对初始三维有限元模型进行调整优化，获取受试用三维有限元模型；

6、确定受试用三维有限元模型的各个受试元；

7、将数据库中存储的微气象测试预选方案应用于受试用三维有限元模型并计算受试后环境特征值；

8、在将微气象测试预选方案应用于三维有限元模型后，获取各个受试元的受试数据集；

9、综合分析受试数据集以及受试后环境特征值计算对应的输变电设备类型的综合健康指数，基于综合健康指数获取健康状态预警等级并进行标记反馈。

10、优选的，基于输变电设备先验数据计算模型还原度并根据模型还原度确定是否对初始三维有限元模型进行调整优化，获取受试用三维有限元模型，具体匹配过程为：

11、获取该输变电设备类型对应的初始数据，初始数据包括弹性模量、热导率和电导率；

12、将模型还原数据与初始数据进行融合分析，获得模型还原度，模型还原数据包括模型弹性模量、模型热导率和模型电导率；

13、将模型还原度与数据库中存储的模型还原阈值进行比对：

14、若模型还原度小于数据库中存储的模型还原阈值，则初始三维有限元模型需要进行调整优化，调整优化后输出为受试用三维有限元模型；

15、若模型还原度大于等于数据库中存储的模型还原阈值，则初始三维有限元模型不需要进行调整优化，输出为受试用三维有限元模型。

16、优选的，所述确定受试用三维有限元模型的各个受试元，具体分析过程为：

17、将受试用三维有限元模型随机划分为若干个辅助定位网格；

18、获取任一辅助定位网格对应的受试承受能力数据，基于受试承受能力数据计算辅助定位网格的受试承受能力评估值；

19、对比各个辅助定位网格的受试承受能力评估值，将受试承受能力评估值最大的辅助定位网格的中心标记为输变电设备定位点，基于输变电设备定位点向三维有限元模型边界发散标记标准体积的多个受试元，不足标准体积的剩余边界部分不标记为受试元。

20、优选的，所述受试承受能力数据包括负荷点平均间隔距离、单位截面屈服强度、最大抗拉强度和裂纹体积占比。

21、优选的，所述受试承受能力评估值，具体计算公式为：

22、；

23、式中，c为受试承受能力评估值，f为负荷点平均间隔距离，q为单位截面屈服强度，d为最大抗拉强度，w为裂纹体积占比，e为自然常数。

24、优选的，所述计算受试后环境特征值，具体分析过程为：

25、获取微气象测试预选方案的受试后环境特征集，受试后环境特征集包括大气离子电导偏差值、气溶胶浓度变化值、冷却介质杂质上升率和尘埃粒子密度上升值；

26、获取数据库中设定的受试后环境特征融合因子集，受试微气象特征融合因子集包括大气离子电导偏差值融合因子、气溶胶浓度变化值融合因子、冷却介质杂质上升率融合因子和尘埃粒子密度上升值融合因子；

27、基于受试后环境特征集，数据库中设定的受试后环境特征融合因子集以及受试特征融合模型计算受试后环境特征值。

28、优选的，所述获取各个受试元的受试数据集，具体获取过程为：

29、获取任一受试元的受试反馈成像，受试反馈成像包括振动波形图、频谱成分图、电力谐波幅值曲线以及负荷容量裕度曲线；

30、获取受试标准成像并将受试反馈成像映射在受试标准成像上，受试标准成像包括振动波形参考图、频谱成分标准图、电力谐波幅值标准曲线以及负荷容量裕度标准曲线；

31、获取所有受试元的受试反馈成像与受试标准成像之间的偏差并依次标记为振动波形受试值，频谱受试值，电力谐波幅值受试值以及负荷容量裕度受试值；

32、将振动波形受试值、频谱受试值、电力谐波幅值受试值以及负荷容量裕度受试值记为对应受试元的受试数据集。

33、优选的，所述综合分析受试数据集以及受试后环境特征值计算对应的输变电设备类型的综合健康指数，具体分析过程如下：

34、对各个受试数据集进行均值处理，获得受试均值数据集，受试均值数据集包括振动波形受试均值、频谱受试均值、电力谐波幅值受试均值以及负荷容量裕度受试均值；

35、获取数据库中设定的受试权重因子集，受试权重因子集包括振动波形受试权重因子、频谱受试权重因子、电力谐波幅值受试权重因子以及负荷容量裕度受试权重因子；

36、基于受试均值数据集，数据库中设定的受试权重因子集，受试后环境特征值计算综合健康指数。

37、优选的，所述综合健康指数，具体计算公式如下：

38、；

39、式中，为综合健康指数，为振动波形受试均值，为频谱受试均值，为电力谐波幅值受试均值，为负荷容量裕度受试均值，为振动波形受试权重因子，为频谱受试权重因子，为电力谐波幅值受试权重因子，为负荷容量裕度受试权重因子，t为受试后环境特征值，e为自然常数。

40、优选的，所述基于综合健康指数获取健康状态预警等级并进行标记反馈，具体分析过程为：

41、获取综合健康指数；

42、获取数据库中存储的健康预警信号区间端点；

43、比对数据库中存储的健康预警信号区间端点与综合健康指数，获取综合健康指数所对应的健康状态预警等级；

44、标记输变电设备的健康状态预警等级，基于健康状态预警等级向输变电设备终端发出预警信号。

45、相对于现有技术，本发明具有如下有益效果：

46、本发明在进行三维有限元模型时摒弃了传统依靠建模软件直接产出建模的建模方式，而是基于输变电设备的种类匹配先验数据综合考虑设备结构以及材料特性检验比对模型还原数据获取模型还原度，在此基础上评估三维有限元建模效果，在准确评估三维有限元模型反映实际设备的材料特以及提高设备结构的还原度的基础上，量化模型与实际设备之间的偏差的基础上进而准确表达三维有限元建模与实际输变电设备的贴合程度，参与后续针对建模的调整优化，提高有限元分析的精度。

47、本发明基于受试用三维有限元模型随机划分为若干个辅助定位网格，在通过输变电设备先验数据中的受试承受能力数据在辅助定位网格的基础上确定输变电设备定位点，量化了输变电设备的定位特征并且以输变电设备定位点为中心发散式划分受试元，提高划分精度的同时通过不足标准体积的剩余边界部分不标记为受试元能够有效减少计算域的大小，显著减少了计算中的冗余数据处理和无用计算，节约算力资源，整体上通过细化关键区域的受试元，同时在边界区域简化受试元，可以减少局部计算误差，获得更准确的模拟结果。

48、本发明针对输变电设备健康状态的综合评价得到综合健康指数的过程中并没有直接处理各个受试元的受试数据集，而是综合分析受试数据集，具体计算数值过程中对受试数据集进行均值处理，通过排除异常数据点确保了计算结果更加符合设备的真实状况，提高了数据分析的准确性，有助于去除数据集中极端值和噪声对计算结果的影响，使得综合评价更加稳定和可信。