采用热路模型参数辨识的油浸式配电变压器绕组温升预测方法

温国豪; 李佳玲; 张凡; 张贺斌; 陈泓韬; 郑志曜; 于丛维; 胡于家; 汲胜昌

doi:10.7652/xjtuxb202605020

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采用热路模型参数辨识的油浸式配电变压器绕组温升预测方法

更新时间：2026-04-27

- 采用热路模型参数辨识的油浸式配电变压器绕组温升预测方法
- A Winding Temperature Rise Prediction Method for Oil-Immersed Distribution Transformers Using Thermal Circuit Model Parameter Identification
- 西安交通大学学报 2026年60卷第5期页码：206-216
- 作者机构：
  
  西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室，710049，西安
  浙江华电器材检测研究院有限公司配网设备研究所，310022，杭州
  南京工程学院电气工程学院，210000，南京
- 作者简介：
  
  作者简介：温国豪（1999—），男，硕士生；
  张凡（通信作者），男，副教授，博士生导师。
- 基金信息：
  
  陕西省重点研发计划资助项目(2023GXLH-014)
- DOI：10.7652/xjtuxb202605020
  中图分类号： TM411.2
- 收稿：2025-07-21，
  
  纸质出版：2026-05-10
- 稿件说明：
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温国豪, 李佳玲, 张凡, 等. 采用热路模型参数辨识的油浸式配电变压器绕组温升预测方法[J]. 西安交通大学学报, 2026,60(5):206-216.

WEN Guohao, LI Jialing, ZHANG Fan, et al. A Winding Temperature Rise Prediction Method for Oil-Immersed Distribution Transformers Using Thermal Circuit Model Parameter Identification[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2026, 60(5): 206-216.
温国豪, 李佳玲, 张凡, 等. 采用热路模型参数辨识的油浸式配电变压器绕组温升预测方法[J]. 西安交通大学学报, 2026,60(5):206-216. DOI： 10.7652/xjtuxb202605020.

WEN Guohao, LI Jialing, ZHANG Fan, et al. A Winding Temperature Rise Prediction Method for Oil-Immersed Distribution Transformers Using Thermal Circuit Model Parameter Identification[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2026, 60(5): 206-216. DOI： 10.7652/xjtuxb202605020.

摘要

为解决油浸式配电变压器温升试验时间长、效率低的问题，提出了一种采用热路模型参数辨识预测油浸式配电变压器绕组温升的方法。基于热电类比原理，构建包含铁芯和高、低压绕组损耗的油浸式配电变压器5阶热路模型。为获得热路参数，该研究引入扩展卡尔曼滤波算法，结合5阶热路模型并利用2h实测数据，实现对热路参数的动态辨识。通过数值求解得到顶层油，高、低压绕组温升曲线，实现温升预测的目的。研

究结果表明：辨识得到400 kV·A变压器的低压绕组、高压绕组、油和油箱的热容分别约为66.1、110.1、255.7和125.6 kJ·K

-1

，低压绕组-油、高压绕组-油、油-油箱、油箱-空气的热阻分别约为8.76、6.61、0.56和10.96 mK·W

-1

，各参数波动范围小于10%；高压绕组-油热阻随变压器容量的提高显著降低，400 kV·A时为6.61 mK·W

-1

，800 kV·A时降至4.00 mK·W

-1

；额定损耗功率下，400、630及800 kV·A变压器顶层油稳态温升预测的相对误差最大值为4.86%，最大绝对误差为2.6 K；基于不同损耗功率下的预测结果表明，1.0倍总损耗功率下的预测误差低于2 K，0.5倍总损耗功率下因参数在低温升区间的非线性偏移，误差增至7.3 K。所提方法可用于油浸式配电变压器温升的快速检测与评估。

Abstract

To address the issues of long temperature rise time and low efficiency in oil-immersed distribution transformers

a method for predicting winding temperature rise in such transformers using thermal circuit model parameter identification is proposed. Based on the principle of thermal-electrical analogy

a fifth-order thermal circuit model for oil-immersed distribution transformers was established

which includes losses from the core and both high-voltage and low voltage windings. To obtain the thermal parameters

an extended Kalman filter algorithm was introduced to achieve dynamic identification of the thermal circuit parameters by integrating the fifth-order thermal circuit model with 2 h of measured data. Numerical solutions were used to calculate the temperature rise curves of the top oil and the high-and low-voltage windings

achieving the goal of temperature rise prediction. The results show that the identified thermal capacitances for the low-voltage winding

high-voltage winding

oil

and tank of a 400 kV·A transformer are approximately 66.1

110.1

255.7

and 125.6 kJ·K

-1

respectively

while the thermal resistances for the low-voltage winding-oil

high-voltage winding-oil

oil-tank

and tankair are approximately 8.76

6.61

0.56

and 10.96 mK·W

-1

respectively

with fluctuations in each parameter being less than 10%. The thermal resistance between the high-voltage winding and oil significantly decreases with increasing transformer capacity

dropping from 6.61 mK·W

-1

at 400 kV·A to 4.00

mK·W

-1

at 800 kV·A. Under rated loss power

the maximum relative error in predicting the steady-state temperature rise of the top oil for 400

630

and 800 kV·A transformers is 4.86%

with a maximum absolute error of 2.6 K. Prediction results under different loss power levels indicate that the prediction accuracy under 1.0 times the total loss power is below 2 K

while under 0.5 times the total loss power

nonlinear parameter drift at low temperature rise leads to an increased error of up to 7.3 K. The proposed method can be used for rapid temperature rise detection and assessment of oil-immersed distribution transformers.

关键词

Keywords

references

李元，陈智秋，刘志濠，等.伴随网格自适应剖分优化变压器内部温度仿真模型计算效率方法[J].西安交通大学学报，2026，60（3）：166-174.

LI Yuan，CHEN Zhiqiu，LIU Zhihao，et al.Adjoint mesh adaptive refinement method for enhancing computational efficiency of transformer internal temperature simulation models[J].Journal of Xi'an Jiaotong University，2026，60（3）：166-174.

QIAO Wen，ZHANG Baohui，HAO Zhiguo，et al. Simulation and analysis of oil-immersed transformer based on thermal-fluid coupled field [C]//2014 International Conference on Power System Technology.Piscataway，NJ，USA：IEEE，2014：826-831.

徐天光，王永庆，朱超，等.变压器用片式散热器散热性能数值模拟及试验研究[J].电力工程技术，2020，39（5）：178-184.

XU Tianguang，Wang Yongqing，Zhu Chao，et al. Numerical simulation and experimental study on heat transfer performance of panel-type radiators for transformers[J].Electric Power Engineering Technology，2020，39（5）：178-184.

刘刚，胡万君，郝世缘，等.油浸式变压器绕组瞬态温升降阶快速计算方法[J].电工技术学报，2024，39（3）：643-657.

LIU Gang，HU Wanjun，HAO Shiyuan，et al.Reduced order calculation method of steady temperature rise of oil immersed power transformer[J].Transactions of China Electrotechnical Society，2024，39（3）：643-657.

俞潺潺.大型油浸式自冷变压器温升的研究[D].杭州：浙江工业大学，2014.

袁小娴，马桂芬.油浸式电力变压器非额定条件下的温升试验研究[J].电工材料，2016（5）：25-27.

YUAN Xiaoxian，MA Guifen.Temperature rise study for oil-immersed transformer under non-nominal conditions[J].Electrical Engineering Materials，2016（5）：25-27.

朱立位，潘宏承，应展烽，等.计及轴向传热的中低压单芯电缆导体温升状态空间模型[J].电力工程技术，2019，38（1）：24-30.

ZHU Liwei，PAN Hongcheng，YING Zhanfeng，et al.The state space model of conductor temperature estimation considering axial heat conduction for middle and low voltage single core power cable[J].Electric Power Engineering Technology，2019，38（1）：24-30.

王青于，杨熙，彭宗仁，等.应用三维电磁-热-流耦合场分析法计算换流变压器干式套管的温度场分布[J].中国电机工程学报，2016，36（22）：6269-6275.

WANG Qingyu，YANG Xi，PENG Zongren，et al. 3D coupled electromagnetic-thermal-fluid method for computation of temperature field of converter transformer RIP bushings[J].Proceedings of the CSEE，2016，36（22）：6269-6275.

丁玉琴，张乔根，高萌，等.油浸式配电变压器分布式热路模型[J].高电压技术，2019，45（3）：968-974.

DING Yuqin，ZHANG Qiaogen，GAO Meng，et al. Distributed thermal circuit model of oil-immersed distribution transformers[J].High Voltage Engineering，2019，45（3）：968-974.

SUSA D，LEHTONEN M，NORDMAN H.Dynamic thermal modelling of power transformers [J].IEEE Transactions on Power Delivery，2005，20（1）：197-204.

SWIFT G，MOLINSKI T S，LEHN W.Afundamental approach to transformer thermal modeling：Ⅰtheory and equivalent circuit [J].IEEE Transactions on Power Delivery，2001，16（2）：171-175.

GERLING D，DAJAKU G.Novel lumped-parameter thermal model for electrical systems [C]//2005 European Conference on Power Electronics and Applications.Piscataway，NJ，USA：IEEE，2005 ：1-10.

LI Huan，LIU Yunpeng，ZHUANG Xinyu，et al. Test and analysis on extended temperature rise of 110 kV transformer based on distributed temperature sensing [J].IEEE Transactions on Power Delivery，2023，38（2）：1030-1041.

苏中信.分布式光纤测温技术在植物油配电变压器上的应用[J].电工技术，2025（3）：114-116.

SU Zhongxin.Application of distributed fiber optic temperature measurement technology in vegetable oil distribution transformers[J].Electric Engineering，2025（3）：114-116.

邓建钢，郭涛，徐秋元，等.变压器绕组测温光纤光栅传感器设计及性能测试[J].高电压技术，2012，38（6）：1348-1355.

DENG Jiangang，GUO Tao，XU Qiuyuan，et al.Design and performance test for fiber Bragg grating sensors of transformer winding temperature measurement[J].High Voltage Engineering，2012，38（6）：1348-1355.

贾红元，冀增华，李彬，等.变压器绕组温度的软件计算值与光纤实测值之间的差异对比分析[J].变压器，2014，51（4）：60-63.

JIA Hongyuan，JI Zenghua，LI Bin，et al.Comparative analysis of value differences between software calculation and optical fibre measurement of transformer winding temperature[J].Transformer，2014，51（4）：60-63.

王恩，赵振刚，曹敏，等.基于光纤Bragg光栅的油浸式变压器多点温度监测[J].高电压技术，2017，43（5）：1543-1549.

WANG En，ZHAO Zhengang，CAO Min，et al.Multi point temperature monitoring of oil immersed transformer based on fiber Bragg grating[J].High Voltage Engineering，2017，43（5）：1543-1549.

LIU Yunpeng，LI Xinye，LI Huan，et al.Experimental and numerical investigation of the internal temperature of an oil-immersed power transformer with DOFS [J]. Applied Sciences，2020，10（16）：5718.

刘鉴民.传热传质原理及其在电力科技中的应用分析[M].北京：中国电力出版社，2006：137-140.

WANG Pengxiang，CAO Haichuan，XIAO Jian.Structure design of a four-pillar magnetically integrated fractional-turn planar transformer and its loss analysis [J]. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering，2025，20（2）：208-216.

苏小平，陈伟根，胡启元，等.基于解析-数值技术的变压器绕组温度分布计算[J].高电压技术，2014，40（10）：3164-3170.

SU Xiaoping，CHEN Weigen，HU Qiyuan，et al.Calculation for transformer winding temperature distribution by numerical analytical technology[J].High Voltage Engineering，2014，40（10）：3164-3170.

郝钰，石华林，范瑞祥，等.基于动态热路模型的配电变压器过载工况下温升研究[J].变压器，2020，57（12）：22-26.

HAO Yu，SHI Hualin，FAN Ruixiang，et al.Study on temperature rise of distribution transformer under overload condition based on dynamic thermal circuit model[J].Transformer，2020，57（12）：22-26.

万萌，应展烽，张旭东，等.功率器件集总参数热路模型及其参数提取研究[J].电工技术学报，2015，30（21）：31-38.

WAN Meng，YING Zhanfeng，ZHANG Xudong，et al.Research on the lumped parameter thermal circuit model and the parameter extraction method of power devices[J].Transactions of China Electrotechnical Society，2015，30（21）：31-38.

TAGHIKHANI M A. Heat transfer modeling in a transformer using magneto-CFD analysis and GWO algorithm considering dynamic thermal model [J].Results in Engineering，2024，23：102856.

金能思，许晓平，文贺敏，等.基于热电类比理论的油浸式变压器绕组热行为计算模型[J].化工自动化及仪表，2019，46（9）：725-730.

JIN Nengsi，XU Xiaoping，WEN Hemin，et al.Thermal behavior calculation model of oil-immersed transformer winding based on thermoelectric analogy theory[J]. Control and Instruments in Chemical Industry，2019，46（9）：725-730.

李元，王晨，张冠军.传热学与电学问题的迁移类比研究：（1）理论基础[J].西安交通大学学报，2021，55（8）：78-84.

LI Yuan，WANG Chen，ZHANG Guanjun.Analogical transfer between heat transfer and electrology：（1）theoretical fundamentals[J].Journal of Xi'an Jiaotong University，2021，55（8）：78-84.

TANG W H，WU Q H.Thermoelectric analogy thermal models of power transformers [J].Condition Monitoring and Assessment of Power Transformers Using Computational Intelligence：Power Systems，2011：55-71.

KULKARNI S V，KHAPARDE S A.Transformer engineering：design，technology，and diagnostics [M]. 2nd ed.Boca Raton，FL，USA：CRC Press，2017.

江淘莎，李剑，陈伟根，等.油浸式变压器绕组热点温度计算的热路模型[J].高电压技术，2009，35（7）：1635-1640.

JIANG Taosha，LI Jian，CHEN Weigen，et al.Thermal model for hot spot temperature calculation in oilimmersed transformers[J].High Voltage Engineering，2009，35（7）：1635-1640.

王丰华，周翔，高沛，等.基于绕组热分布的改进油浸式变压器绕组热点温度计算模型[J].高电压技术，2015，41（3）：895-901.

WANG Fenghua，ZHOU Xiang，GAO Pei，et al.Improved thermal circuit model of hot spot temperature in oil-immersed transformers based on heat distribution of winding[J].High Voltage Engineering，2015，41（3）：895-901.

CHEN Weigen，PAN Chong，YUN Yuxin.Power transformer top-oil temperature model based on thermal-electric analogy theory [J].European Transactions on Electrical Power，2009，19（3）：341-354.

MIKHAK-BEYRANVAND M，FAIZ J，REZAEE-ALAM B.Thermal analysis of power transformer using an improved dynamic thermal equivalent circuit model [J].Electric Power Components and Systems，2019，47（18）：1598-1609.

张旭辉，林海军，刘明珠，等.基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识[J].电力系统自动化，2014，38（4）：44-50.

ZHANG Xuhui，LIN Haijun，LIU Mingzhu，et al. Model parameters identification of UKF algorithm based onACO-PSO[J].Automation of Electric Power Systems，2014，38（4）：44-50.

王磊，李宏，武明珠，等.基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电动机参数辨识[J].微特电机，2012，40（7）：19-22.

WANG Lei，LI Hong，WU Mingzhu，et al.Parameters identification of PMSM based on extended Kalman filter[J].Small & Special Electrical Machines，2012，40（7）：19-22.

田晓宇，李明干，刘沛.基于Kalman滤波的神经网络学习算法及其应用[J].计算机与数字工程，2005，33（2）：40-42.

TIAN Xiaoyu，LI Minggan，LIU Pei.Kalman filter learning algorithm for feedforward neural network and its application[J].Computer & Digital Engineering，2005，33（2）：40-42.

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