本發(fā)明涉及三相變壓器電磁場仿真，具體涉及一種基于nu-unet的變壓器三維電磁仿真方法及應(yīng)用。

背景技術(shù)：

1、在電磁場仿真分析領(lǐng)域，針對三相變壓器的三維電磁場的仿真，現(xiàn)有技術(shù)主要依賴是于傳統(tǒng)的數(shù)值仿真計算。這些方法通常包括有限元法(fem)、有限差分法(fdm)和有限體積法(fvm)等數(shù)值計算技術(shù)。

2、現(xiàn)有技術(shù)的三相變壓器三維電磁場仿真方法主要包括以下四個步驟：

3、建立三相變壓器的三維幾何模型并進行網(wǎng)格劃分：對變壓器的三維結(jié)構(gòu)進行幾何建模。然后，通過網(wǎng)格劃分技術(shù)將幾何模型劃分成若干個小單元(如四面體單元、六面體單元等)，以用來進行數(shù)值計算。

4、設(shè)置物理參數(shù)和邊界條件：在建立幾何模型之后，需要為每個小單元設(shè)置物理參數(shù)(如材料的電導(dǎo)率、磁導(dǎo)率等)和邊界條件(如電壓、電流、磁場強度等)。

5、求解控制方程：根據(jù)電磁場理論，建立麥克斯韋方程組，并結(jié)合材料的特性和邊界條件，將方程組離散化，形成一組代數(shù)方程。通過數(shù)值求解方法(如矩陣分解法、迭代法等)求解這些代數(shù)方程，得到電磁場的分布。

6、后處理和結(jié)果分析：對求解得到的電磁場分布進行后處理，主要是對于磁場分布的可視化和分析。

7、現(xiàn)有技術(shù)存在的缺點：

8、計算成本高：精細的網(wǎng)格劃分和復(fù)雜的數(shù)值求解過程導(dǎo)致計算成本高昂，并且每次仿真都需要從頭開始進行這些計算，尤其在處理大規(guī)模三維問題時，計算成本尤為顯著。

9、求解時間長：由于電磁場仿真的復(fù)雜性和高計算量，求解時間通常較長，難以滿足電力設(shè)備數(shù)字孿生中實時仿真的要求。

10、網(wǎng)格依賴性強：仿真結(jié)果對網(wǎng)格的質(zhì)量和分布依賴性強，不同的網(wǎng)格劃分可能導(dǎo)致不同的仿真結(jié)果，增加了結(jié)果的不確定性。

11、針對上述問題，本發(fā)明提出一種基于nu-unet的變壓器三維電磁仿真方法，用于高效仿真三維變壓器的電磁場分布。通過將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)值仿真方法結(jié)合，本專利旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中計算成本高、求解時間長和網(wǎng)格依賴性強等問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于nu-unet的變壓器三維電磁仿真方法及應(yīng)用，使用nu-unet模型，使用k-d樹算法進行區(qū)域分解，然后在不同的子域上自適應(yīng)地使用不同大小的網(wǎng)格進行插值，再將插值的子域網(wǎng)格用于訓(xùn)練底層的基于網(wǎng)格的模型，即通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取輸入的網(wǎng)格數(shù)據(jù)特征，不依賴于特定的網(wǎng)格劃分，能夠快速、高效地進行電磁場分布預(yù)測。

2、本發(fā)明通過創(chuàng)新地結(jié)合kd樹空間劃分和u-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理變壓器三維電磁場仿真，本方法能夠有效地實現(xiàn)對變壓器電磁場的精確仿真，為電力裝備系統(tǒng)快速仿真提供重要支持。

3、為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，達到上述技術(shù)效果，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

4、一種基于nu-unet的變壓器三維電磁仿真方法，包括以下步驟：

5、s1、使用comsol建立三相變壓器模型；

6、s2、三維電磁場仿真數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理；

7、s3、nu-unet模型搭建和訓(xùn)練；

8、s4、模型預(yù)測結(jié)果反處理與分析。

9、進一步的，所述步驟s1具體包括：利用comsolmultiphysics軟件中的變壓器案例建立電磁場仿真模型；利用了對稱簡化計算，將變壓器模型刪減到四分之一，由于模型左右物理場不同，特別是對于線圈而言，相位差相差了120度，故在對稱簡化時采取的是上下、前后對稱簡化。該模型采用瞬態(tài)分析方法，考慮了變壓器中的多匝線圈域和磁芯的非線性b-h曲線特性。將變壓器分割為1528個網(wǎng)格單元，并使用有限元方法求解每個單元的方程組，最終得到整個系統(tǒng)的方程組。

10、進一步的，所述步驟s2具體包括以下子步驟：

11、s2.1、數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理：加載變壓器點云數(shù)據(jù)和物理量(仿真時間及次級電阻)。將點云數(shù)據(jù)輸入kd-tree算法，按照數(shù)據(jù)的空間分布遞歸地進行二分，直到達到預(yù)設(shè)的子域數(shù)量；

12、s2.2、子域數(shù)據(jù)處理：對于每個子域，獲取其邊界框和包含的點的索引。計算其三維空間的長寬高，根據(jù)子域中的點數(shù)和空間尺度，計算其適當?shù)木鶆蚓W(wǎng)格大小和形狀，以便能夠有效地覆蓋整個子域內(nèi)的數(shù)據(jù)。并記錄最大網(wǎng)格形狀，確保該形狀為所有子域中每個維度(x,y,z)的最大值；

13、s2.3、插值到均勻網(wǎng)格：使用線性插值和最近鄰插值器，將點云數(shù)據(jù)中的仿真時間和次級電阻插值到均勻網(wǎng)格中。每個子域內(nèi)部的插值結(jié)果都被映射到一個與其數(shù)據(jù)特征尺寸相匹配的均勻網(wǎng)格上。這個過程保證了每個子域內(nèi)部數(shù)據(jù)的規(guī)整性和一致性；

14、s2.4、準備輸入u-net算子模型：對每個子域的插值結(jié)果進行形狀調(diào)整，將所有子域都映射到大小統(tǒng)一為最大網(wǎng)格形狀的三維網(wǎng)格上，以便能夠輸入到同一個模型中進行處理。對于塑性后的數(shù)據(jù)確少的部分，可使用原有數(shù)據(jù)第0個數(shù)據(jù)點的值進行填充。u-net的輸入是通過插值后的規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)，每個子域包含(仿真時間，次級電阻)兩個輸入通道。其輸入尺寸為：通道數(shù)×子域個數(shù)×每個維度的最大值；

15、s2.5、訓(xùn)練和評估u-net模型：模型以插值后的規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)(仿真時間，次級電阻)作為輸入，預(yù)測目標變量電磁場值；

16、s2.6、插值和反插值：使用插值方法將神經(jīng)算子模型輸出的網(wǎng)格數(shù)據(jù)反向插值到原始點云數(shù)據(jù)的網(wǎng)格上，得到最終的預(yù)測場分布。

17、進一步的，所述步驟s3包括：構(gòu)建u-net模型，包括4個3d卷積層和4個3d反卷積層，通過跳躍連接保留特征信息；采用瞬態(tài)分析方法，考慮了變壓器中的多匝線圈域和磁芯的非線性b-h曲線特性。將變壓器分割為1528個網(wǎng)格單元，并使用有限元方法求解每個單元的方程組，最終得到整個系統(tǒng)的方程組。

18、模型的訓(xùn)練采用adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率為0.001，權(quán)重衰減為10-4，并結(jié)合reducelronplateau學(xué)習(xí)率調(diào)度器進行訓(xùn)練。模型的損失函數(shù)包括兩部分：第一部分是網(wǎng)絡(luò)輸出與真實子域網(wǎng)格之間的偏差，第二部分是正則化項，即網(wǎng)絡(luò)輸出與真實點云之間的插值誤差。正則化項的權(quán)重為5×10-3。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含6000組數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)集包含600組數(shù)據(jù)，用于評估模型的準確性。

19、進一步的，所述步驟s4具體包括：經(jīng)過模型訓(xùn)練后，將測試數(shù)據(jù)集中的變壓器二次負載電阻和仿真時間、三維點云輸入到訓(xùn)練好的模型中，即可得到電磁場的仿真結(jié)果。再采用k折交叉驗證法進行精度評估后所篩選出的最優(yōu)模型。最后，對仿真結(jié)果進行反處理操作，將模型輸出的電磁場數(shù)據(jù)進行插值處理，以恢復(fù)到原始comsol仿真生成的1528個網(wǎng)格單元上。在插值完成后進行均值平滑操作，確定該網(wǎng)格單元周圍的相鄰單元格，計算相鄰單元格的數(shù)據(jù)均值，并將該均值作為當前網(wǎng)格單元的值，即可獲得變壓器磁場的最終仿真結(jié)果。

20、另一方面，本發(fā)明提出上述方法在三相變壓器的三維電磁場的仿真中的應(yīng)用。

21、本發(fā)明的有益效果：

22、傳統(tǒng)的數(shù)值仿真方法依賴于細致的網(wǎng)格劃分和復(fù)雜的數(shù)值求解過程，計算成本高昂。通過使用nu-unet模型，本發(fā)明能夠在較少的計算資源投入下，快速高效地完成電磁場仿真。在預(yù)處理中本發(fā)明使用kd樹算法對數(shù)據(jù)進行子域劃分，并通過線性插值和最近鄰插值方法將點云數(shù)據(jù)插值到規(guī)則網(wǎng)格上，生成用于模型訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集。此過程減少了對高精度網(wǎng)格劃分的依賴，從而降低了計算成本。nu-unet模型通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取輸入網(wǎng)格數(shù)據(jù)特征，不依賴于特定的網(wǎng)格劃分。這樣，仿真過程不需要每次從頭開始進行高計算量的網(wǎng)格劃分和數(shù)值求解，進一步降低了計算成本。

23、傳統(tǒng)的數(shù)值仿真方法由于其復(fù)雜性和高計算量，導(dǎo)致求解時間較長，難以滿足電力設(shè)備數(shù)字孿生中實時仿真的要求。通過本發(fā)明的方法，可以大幅縮短求解時間，本發(fā)明的nu-unet模型在訓(xùn)練完成后，可以快速進行電磁場分布的預(yù)測。由于深度學(xué)習(xí)模型的推理過程相對固定，求解時間僅取決于輸入數(shù)據(jù)的處理和模型的推理速度，通常比傳統(tǒng)的數(shù)值仿真方法更快。在模型訓(xùn)練過程中使用adam優(yōu)化器和reducelronplateau調(diào)度器，結(jié)合lploss和mseloss損失函數(shù)，對模型進行優(yōu)化，有效加速了模型的收斂，提高了訓(xùn)練效率。

24、傳統(tǒng)數(shù)值仿真方法對網(wǎng)格的質(zhì)量和分布依賴性強，不同的網(wǎng)格劃分可能導(dǎo)致不同的仿真結(jié)果，增加了結(jié)果的不確定性?；趎u-unet的仿真方法能夠減弱這種依賴性，通過kd樹算法對點云數(shù)據(jù)進行區(qū)域分解，確保每個子域內(nèi)的數(shù)據(jù)分布均勻，并經(jīng)過歸一化處理以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)輸入。此方法能夠減少對特定網(wǎng)格劃分的依賴，提升仿真結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性。nu-unet模型通過多層3d卷積和反卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合跳躍連接保留特征信息，能夠在不同網(wǎng)格劃分下提取穩(wěn)定的電磁場特征，減少了仿真結(jié)果對網(wǎng)格質(zhì)量的依賴。

25、在驗證模型的精度和效率方面，本發(fā)明提出的方法通過與傳統(tǒng)數(shù)值仿真結(jié)果進行對比，證明了其在精度和效率上的優(yōu)越性；模型輸出的電磁場分布經(jīng)過逆標準化過程還原到實際坐標系中，得到最終的仿真結(jié)果。通過與傳統(tǒng)數(shù)值仿真方法的結(jié)果對比，驗證了模型在不同仿真場景下的精度；通過多次實驗對比，證明了基于nu-unet的方法在同等精度下能夠大幅提升仿真效率，滿足了電力設(shè)備數(shù)字孿生中的實時仿真需求。

26、當然，實施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時達到以上所述的所有優(yōu)點。