變電站噪聲預(yù)測和仿真分析

李永明 ，王玉強(qiáng) ，徐祿文，沈婕

（1.輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（重慶大學(xué)），重慶市 400044；2.重慶市電力科學(xué)試驗(yàn)研究院，重慶市 401123；3.重慶市電力公司市區(qū)供電局，重慶市 400014）

0 引言

隨著我國電網(wǎng)建設(shè)的快速發(fā)展及人民生活水平的提高，城區(qū)用電負(fù)荷激增，越來越多的變電裝置不可避免地進(jìn)入城市。與此同時，一些偏遠(yuǎn)地區(qū)的變電站也開始被新城區(qū)所包圍［1］，變電站在運(yùn)行過程中會產(chǎn)生不同程度的噪聲，當(dāng)噪聲超過一定限制標(biāo)準(zhǔn)就會影響到人們正常的生活和工作，因此，變電站的噪聲成為了人們?nèi)找骊P(guān)注的焦點(diǎn)。變電站內(nèi)的噪聲包含變壓器本體的電磁噪聲、冷卻風(fēng)機(jī)的機(jī)械噪聲、變壓器油冷卻系統(tǒng)的液體流動動力噪聲、設(shè)備運(yùn)行中由電磁變化和機(jī)械運(yùn)動產(chǎn)生的振動噪聲等［2－4］。故變電站內(nèi)的主要噪聲是中低頻噪聲，人耳對其較為敏感，因此受到了越來越多居民的投訴。為了研究變電站的環(huán)境噪聲影響問題，本文首先利用聲級計(jì)對變電站站界及變壓器周圍進(jìn)行了噪聲測量，然后利用灰色理論的GM（1，1）模型對1個月內(nèi)的噪聲進(jìn)行了預(yù)測；并利用徑向基函數(shù)（radical basis function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測了隨溫度、距離變化的噪聲值，然后對不同溫度和變壓器負(fù)荷時的噪聲進(jìn)行了預(yù)測。

1 變電站的噪聲源及其特點(diǎn)

變電站噪聲源主要包括變壓器、電抗器、電容器和配電裝置的電磁噪聲、進(jìn)出線的電磁噪聲和放電噪聲［5］。影響變電站站內(nèi)環(huán)境和站界噪聲的主要噪聲源是變壓器［6］。當(dāng)聲源本身的長度遠(yuǎn)小于聲源到受聲點(diǎn)（敏感點(diǎn)）的距離，即聲源至受聲點(diǎn)的距離大于聲源長度的3倍時，可以將聲源看作一個點(diǎn)聲源［7］。變電站的噪聲以變電器鐵心噪聲為主，鐵心噪聲的頻譜通常為100～500Hz。對于不同容量的電力變壓器，鐵心噪聲頻譜有所不同，額定功率越大，基頻所占比例越大，諧頻分量越小。

變壓器噪聲屬于低頻噪聲，而且頻率單一，易引起人的反感，從噪聲控制的技術(shù)角度看，噪聲頻率越低，距離衰減率越低，吸收率越低，其治理難度越大［8］。

2 灰色預(yù)測模型

2.1 基本GM（1，1）模型

基本GM（1，1）模型［9］的建模步驟如下。

（1）設(shè)原始數(shù)據(jù)數(shù)列為

（2）對原始的數(shù)據(jù)作一次累加生成，生成新的數(shù)據(jù)列x（1）：

（3）GM（1，1）模型相應(yīng)的微分方程為

式中：a為發(fā)展灰數(shù)；u為內(nèi)生控制系數(shù)。

（5）利用最小二乘法求解系數(shù)：

（6）求解GM（1，1）方程，得到其對應(yīng)的時間響應(yīng)函數(shù)，即為GM（1，1）白化預(yù)測模型解：

（7）對一次累加生成數(shù)列的預(yù)測值進(jìn)行一次累減生成，得到原始數(shù)據(jù)的還原預(yù)測值，即

2.2 無偏的GM（1，1）模型

（1）設(shè)原始序列為

（2）累加生成：對X（0）作一次累加生成序列

（3）求背景值：

（4）確定數(shù)據(jù)矩陣B、Y：對a＊＝［a，b］T進(jìn)行最小二乘估計(jì)a＊＝［a，b］T＝（BTB）－1BTY，其中：

（5）求無偏GM（1，1）模型參數(shù)：

（6）建立原始數(shù)據(jù)序列模型：

3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種3層前向網(wǎng)絡(luò)［10－11］：首先利用徑向基函數(shù)作為隱含層節(jié)點(diǎn)的“基”構(gòu)成隱含層空間，對輸入矢量進(jìn)行一次變換，將低維模式的輸入數(shù)據(jù)映射到高維空間內(nèi)，然后通過對隱含層結(jié)點(diǎn)輸出的線性加權(quán)求和得到輸出，即通過線性函數(shù)將隱含層節(jié)點(diǎn)的輸出映射到輸出層節(jié)點(diǎn)空間，這就是RBF網(wǎng)絡(luò)的基本思想。

4 變電站可聽噪聲預(yù)測分析

4.1 可聽噪聲數(shù)據(jù)樣本

圖1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型Fig.1 RBF neural network model

本文對重慶和尚山110kV 變電站進(jìn)行了全時段、寬頻帶噪聲監(jiān)測，表1為11月份晚上12點(diǎn)的噪聲數(shù)據(jù)，選定該月份的噪聲數(shù)據(jù)主要是因?yàn)?1月份環(huán)境條件比較穩(wěn)定，溫度大約都是15℃左右，變壓器的運(yùn)行負(fù)荷相差不大。表2為測量的距變壓器不同距離時的噪聲值，不同溫度下的噪聲如表3所示，不同溫度和負(fù)荷時的噪聲如表4所示。

表1 變電站可聽噪聲數(shù)據(jù)樣本Tab.1 Data samples of substation's audible noise dB

4.2 變電站可聽噪聲的預(yù)測分析

4.2.1 噪聲預(yù)測分析

本文利用表1中數(shù)據(jù)樣本的前17組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，后13組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。其預(yù)測結(jié)果如表5所示。

圖2所示為預(yù)測值的相對誤差，從圖2 可以看出，預(yù)測模型的誤差都很小，基本GM（1，1）模型預(yù)測的最大相對誤差為3.894%，其平均相對誤差為2.426%；無偏GM（1，1）模型預(yù)測的最大相對誤差為3.654%，平均相對誤差為2.221%。故GM（1，1）模型可以用來對變電站的噪聲進(jìn)行預(yù)測。因?yàn)樵肼暤拇笮『拓?fù)荷、溫度有關(guān)系，預(yù)測時應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行分類，最好對每個月的噪聲情況分別進(jìn)行預(yù)測，之后建立典型的噪聲數(shù)據(jù)庫，為以后建立變電站提供參考。

4.2.2 噪聲隨影響因素變化的計(jì)算分析

利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的工具箱函數(shù)newrbe（P，T，spread）方法對表2中的前15組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，后9組數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證分析，其預(yù)測結(jié)果如圖3 所示，預(yù)測誤差見表6。同樣的方法對表3中的前11組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其預(yù)測結(jié)果如表7。同樣對表4中的前11組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，后6組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，其預(yù)測結(jié)果如圖4所示。

圖3 距變壓器不同位置處的噪聲預(yù)測值Fig.3 Prediction results of audible noise at different positions away from transformer

圖3為距變壓器不同位置處的噪聲預(yù)測值，從圖3可以看出其預(yù)測效果很好，從表6可以看出，其最大平均誤差為5.368%，可以用來進(jìn)行預(yù)測分析，并且通過計(jì)算可以得到變電站內(nèi)的噪聲分布。圖4為變壓器不同運(yùn)行負(fù)荷條件下的噪聲分布情況，其預(yù)測結(jié)果很好，其中，newrbe（）方法的噪聲預(yù)測結(jié)果更好，其最大相對誤差為0.398 7%。從表7也可以看出，對不同溫度的噪聲預(yù)測比較準(zhǔn)確，最大相對誤差是2.52%。因此，通過預(yù)測分析可以得知噪聲隨季節(jié)溫度的變化情況，為相應(yīng)時期的噪聲控制提供參考。

5 結(jié)論

（1）通過無偏的GM（1，1）模型可以優(yōu)化預(yù)測結(jié)果，利用該模型對實(shí)例的噪聲進(jìn)行了預(yù)測，其最大相對誤差為3.654%，平均相對誤差為2.221%。可以用來對變電站的噪聲進(jìn)行預(yù)測，針對不同月份的噪聲分別進(jìn)行預(yù)測分析，然后建立典型的噪聲數(shù)據(jù)庫，為以后建立變電站提供借鑒。

（2）利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同溫度、負(fù)荷和距離時的噪聲進(jìn)行了預(yù)測，預(yù)測結(jié)果很好，可以用來進(jìn)行預(yù)測分析，進(jìn)而得到噪聲的分布情況。

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