一种变电站高压室内控温优化方法与系统与流程

本发明属于变电站高压室控温，具体涉及一种变电站高压室内控温优化方法与系统。

背景技术：

1、目前室内变电站数量逐渐变得越来越多，室内变电站设备紧凑，占地面积小，但是室内环境散热效果不好。为了保证设备的安全运行，设备室内常常配置空调或者风扇等辅助散热工具。

2、变电站内室内设备控温主要是通过空调或者风扇进行散热，但空调、风扇基本上都是固定位置摆放，如果室内较大的情况下，可以明显感受到室内温差。此外，一些智能化站利用的控温技术也是通过采集温度，设备开启，降温，回差值达到后停止。但同样问题是测温点也是固定的，最终调节起来效果也不是很好。此外，更加简单的办法就是长时间全投入散热装置，这一方面经济性不高，站用电消耗比例高，另外效果也无法准确判断。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明旨在解决现有变电站高压室在考虑经济性因素时所采用的控温散热方法效果不好的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种变电站高压室内控温优化方法，包括如下步骤：

4、采集变电站室内设备不同运行阶段的温度数据，每个阶段的温度采集周期与对应阶段内设备的温度变化速率相适应；

5、将采集到的温度数据作为初始边界温度数据，建立室内散热模型，室内散热模型包括散热装置出力与室内设备的目标温度之间的关系；

6、采用遗传算法确定室内散热装置的布局，初始化种群，种群中的每个个体为一个基因串，每一个基因串代表散热装置的一种布局，以散热装置的出力和室内设备运行时的目标温度构建适应度函数；

7、不断迭代对种群进行更新操作，直到达到停止条件时，选择适应度最优的个体作为当前室内的控温方案。

8、进一步的，将设备在不同运行阶段的温度变化速率采用对应阶段的负载变化率进行代表，设备的不同运行阶段至少包括：

9、从设备开始投入后的设定时间段为投入起始段；

10、当负载满足下式时，为负载基本均衡变化段，

11、；

12、式中，k为负载曲线的斜率，xl为负载基本均衡变化段的负载数据，为均衡区间的负载平均值；

13、当负载满足下式时，为负载缓慢变化段，

14、；

15、式中，x2为负载缓慢变化段的负载数据，为缓慢变化区间的负载平均值；

16、当负载满足下式时，为负载快速变化段，

17、；

18、式中，x3为负载快速变化段的负载数据，为快速变化区间的负载平均值。

19、进一步的，在设备的不同运行阶段，温度采集周期具体如下：

20、在投入起始段，温度采集周期为第一采样间隔，第一采样间隔的值至少小于负载缓慢变化段的采样间隔值；

21、负载基本均衡变化段，温度采集周期的采样间隔为 m；

22、在负载缓慢变化段，温度采集周期的采样间隔为；

23、在负载快速变化段，温度采集周期的采样间隔为，其中，m和n为两个不同的设定值。

24、进一步的，散热模型具体如下：

25、；

26、式中，表示空气密度，表示空气恒压热容，k表示空气导热系数，为目标温度，为空气速度、为发热量、为由散热装置总出力计算得到的散热量。

27、进一步的，适应度函数具体如下：

28、；

29、式中， w1和 w2为权重系数，为需优化控温的目标温度，为设定温度值，为由散热装置总出力计算得到的散热量。

30、第二方面，本发明提供了一种变电站高压室内控温优化系统，包括：

31、温度采集单元，用于采集变电站室内设备不同运行阶段的温度数据，每个阶段的温度采集周期与对应阶段内设备的温度变化速率相适应；

32、温度计算单元，用于将采集到的温度数据作为初始边界温度数据，建立室内散热模型，室内散热模型包括散热装置出力与室内设备的目标温度之间的关系；

33、控温优化单元，用于采用遗传算法确定室内散热装置的布局，初始化种群，种群中的每个个体为一个基因串，每一个基因串代表散热装置的一种布局，以散热装置的出力和室内设备运行时的目标温度构建适应度函数；不断迭代对种群进行更新操作，直到达到停止条件时，选择适应度最优的个体作为当前室内的控温方案。

34、进一步的，在温度采集单元中，将设备在不同运行阶段的温度变化速率采用对应阶段的负载变化率进行代表，设备的不同运行阶段至少包括：

35、从设备开始投入后的设定时间段为投入起始段；

36、当负载满足下式时，为负载基本均衡变化段，

37、；

38、式中，k为负载曲线的斜率，xl为负载基本均衡变化段的负载数据，为均衡区间的负载平均值；

39、当负载满足下式时，为负载缓慢变化段，

40、；

41、式中，x2为负载缓慢变化段的负载数据，为缓慢变化区间的负载平均值；

42、当负载满足下式时，为负载快速变化段，

43、；

44、式中，x3为负载快速变化段的负载数据，为快速变化区间的负载平均值。

45、进一步的，在温度采集单元中，在设备的不同运行阶段，温度采集周期具体如下：

46、在投入起始段，温度采集周期为第一采样间隔，第一采样间隔的值至少小于负载缓慢变化段的采样间隔值；

47、负载基本均衡变化段，温度采集周期的采样间隔为 m；

48、在负载缓慢变化段，温度采集周期的采样间隔为；

49、在负载快速变化段，温度采集周期的采样间隔为，其中，m和n为两个不同的设定值。

50、进一步的，在温度计算单元中，散热模型具体如下：

51、；

52、式中，表示空气密度，表示空气恒压热容，k表示空气导热系数，为目标温度，为空气速度、为发热量、为由散热装置总出力计算得到的散热量。

53、进一步的，在控温优化单元中，适应度函数具体如下：

54、；

55、式中， w1和 w2为权重系数，为需优化控温的目标温度，为设定温度值，为由散热装置总出力计算得到的散热量。

56、综上，本发明提供了一种变电站高压室内控温优化方法与系统，包括采集变电站室内设备不同运行阶段的温度数据，每个阶段的温度采集周期与对应阶段内设备的温度变化速率相适应；将采集到的温度数据作为初始边界温度数据，建立室内散热模型，室内散热模型包括散热装置出力与室内设备的目标温度之间的关系；采用遗传算法确定室内散热装置的布局，初始化种群，种群中的每个个体为一个基因串，每一个基因串代表散热装置的一种布局，以散热装置的出力和室内设备运行时的目标温度构建适应度函数；不断迭代对种群进行更新操作，直到达到停止条件时，选择适应度最优的个体作为当前室内的控温方案。本发明通过获取高压室内设备不同阶段的温度数据，并将其作为初始边界温度，构建散热模型并利用遗传算法确定散热装置布局，可以得到效率较高的高压室控温方案。