油浸式电力变压器是电网实现电压变换和电能传输的关键核心设备，对其状态的准确评估及在此基础上的可靠运行是电网安全稳定的基础。随着变压器投运年限的增长，设备内部结构长期承受复杂多物理场的联合作用，使得各类运行故障频发，其中绕组过热是引发变压器诸多故障的主要诱因之一。然而，由于油浸式电力 变压器的结构复杂、材料类型及边界多、实景尺寸大，使得流热耦合问题形成的离散方程组具有高阶数、非线性、强耦合等特点，多物理场耦合求解的时间成本较高，无法满足当下对于变压器数智化运维的实时性要求。因此，亟需研究适用于油浸变压器绕组温升的快速求解方法，进而为变压器的状态感知与诊断提供及时的数据支撑。

刘云鹏教授课题组针对于油浸式变压器绕组流-热耦合温升求解速度提升的效率瓶颈，以本征正交分解(POD)和动态模态分解(DMD)为理论基础，采用外部传感器数据驱动、内部监测点数据驱动、机理内嵌神经网络与自适应变步长等关键技术，成功实现了变压器绕组的稳、瞬态高精度快速求解。在效率方面，绕组稳态温升求解耗时仅需0.0087s，绕组瞬态温升求解速度相较于全阶定步长算法提高了52.58倍；在精度方面，所提方法经过了110kV变压器绕组温升平台的应用验证，稳态计算与实验测量值的最大误差仅为2.31K，瞬态计算与实验测量值的最大误差仅为3.17K；该方法成功实现了油浸式变压器绕组瞬态温升的高精度快速求解，进而为变压器的数智化运维提供技术支撑。

图一 基于外部传感数据驱动的绕组温升快速求解

图二 基于机理内嵌神经网络的绕组温升快速求解

2024年1月起，相关研究成果分别以题为“A fast computational method for internal temperature field in Oil-Immersed power transformers”，《基于子循环自适应串行交错时间匹配算法的油浸式变压器绕组瞬态温升计算》，《油浸式变压器绕组瞬态温升降阶快速计算方法》，“A real-time solution method for three-dimensional steady temperature field of transformer windings based on mechanism-embedded cascade network”，《基于 U-net 神经网络的油浸式变压器绕组流-热耦合快速计算》，《包含快照选择策略的 POD-QDEIM 油浸式变压器绕组瞬态温升降阶算法研究及其实验验证》，《基于动态模态分解-自适应变步长油浸式电力变压器绕组瞬态温升快速计算方法》，《面向数字孪生模型应用的油浸式变压器绕组温度 POD-RBFLP 降阶计算方法》，《基于 POD-αATS 的油浸变压器瞬态温升降阶自适应变步长计算方法》和《降阶技术与监测点数据融合驱动的油浸式变压器绕组瞬态温升快速计算方法》发表在《中国电机工程学报》，《电工技术学报》，Applied Thermal Engineering和Case Studies in Thermal Engineering上。该系列成果为油浸式变压器的数智化运维提供了理论与技术参考。论文的作者是刘云鹏教授、刘刚副教授。该研究工作得到了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目联合基金等项目资助，论文的测试得到了保定天威变压器厂的支持。

Reference：

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初审：李美琪

复审：张洪

终审：彭跃辉