干式变压器温度保护研究

冯建勤，康国平，陈志武，郑安平

（郑州轻工业学院 河南省信息化电器重点实验室，河南 郑州 450002）

干式变压器以其体积小、重量轻、占用空间少、结构简单、易于安装和维护等优点赢得了越来越多的市场。干式变压器的绕组长期处于过高温环境下使用寿命会缩短，甚至会烧毁绕组，不利于变压器的安全运行。由于干式变压器只能通过自然空气冷却或风机强迫冷却降温，其温度测控系统相当重要。因此，国内外众多公司和学者投入大量的人力和财力于干式变压器温度保护技术的研究。

1 温度采样技术的发展

自从变压器被发明以来，变压器温度保护技术取得了长足的发展，其中最显著的体现就是温度采样技术的发展。油浸式变压器最初采用酒精温度计来测量油温，只能起到温度测量的作用。后来又采用在水银温度计两端设置触点的方式，可以实现温度报警和断电保护的作用。变色涂料也曾经被应用于变压器温度测量上。这些方法无论从测量精度、反应速度还是可靠性上都达不到太高的标准，因而随着科技的发展被一一淘汰。现阶段干式变压器应用较为广泛的温度采集技术主要有接触式温度传感器如热电阻和热电偶，非接触式传感器如红外传感器。另外，新发展起来的光纤传感测温技术在国外某些公司生产的变压器中也有所应用。

1.1 接触式温度传感技术

接触式温度传感器通过热交换来测量温度，目前在工业生产和科研工作中广泛使用的接触式温度传感器主要有热电阻传感器和热电偶传感器。

1）热电阻传感器是基于铂、铜等金属导体的电阻值随温度增加而增加这一特性来测量温度的，其具有测量精度高，稳定性能好的优点。常用的热电阻传感器有pt100、pt1000等。干式变压器温度保护最常用的是pt100热电阻传感器[1]。

2）热电偶的测量原理为：由两种不同材质的导体构成闭合回路，利用两端因温度差产生的电动势来测量温度。热电偶具有结构简单、测温范围宽、热惯性小、准确度高、输出信号便于远传等优点。

接触式测温具有结构简单、测量精度高、稳定性好等优点，是目前干式变压器温度保护应用最广泛的温度采集手段，不足之处是响应速度较慢，可达1～2 min左右。

1.2 红外传感测温技术

非接触式温度测量技术即传感器不与被测物体发生接触，红外传感技术是一种典型的非接触式温度传感技术。温度高于绝对零度的物体都会向外界辐射，物体温度不同，其辐射波的波长也不同，但总是包含红外辐射在内[2]。且物体温度越高，发出红外辐射的能量也就越大。因此，可以通过测量物体自身辐射的红外能量来测量该物体的温度。

红外传感测温技术具有反应速度快、测量范围广、安全性高等优点，其不足之处是灵敏度不高。红外温度传感器的测量误差一般为20℃左右，性能好的可达5～10℃，并且经济性能较热电阻和热电偶低，通常应用于对安全等级要求较高的大型干式变压器。

1.3 光纤传感测温技术

近年来光纤测温技术成为温度保护领域研究的热点，根据相关原理研发的传感器种类繁多，正在成为电力变压器温度保护系统中温度测量手段的一个发展方向。

1）荧光光纤测温技术

荧光光纤测温技术采用一种荧光材料作为温度传感器，LED光源发出的光脉冲通过光纤送至预埋在绕组靠近导线部分的光纤传感器，荧光材料在该脉冲激励下产生波长较长的荧光，系统根据返回荧光的衰减时间来测量温度[3]。这种光纤测温技术在20世纪80年代就有所应用，其中较为典型的是Luxtron公司研制的WTS－11型变压器绕组温度荧光光纤监测系统。

2）半导体吸收式光纤温度传感技术

利用半导体材料的吸收光波长随温度增加向长波长位移的关系，可以制成半导体吸收式光纤温度传感器。选择光谱范围在半导体材料吸收范围的光源，这样透过半导体材料的光强随温度的增加而减少，而从半导体材料反射回来的光强随温度的增加而增加，通过光探测器检测光强变化就可以检测出温度变化[4]。国外已尝试在大型电力设备的温度检测方面使用半导体吸收式光纤温度传感器，相信不久的将来这种技术也会应用于干式变压器的温度保护系统。

3）光纤光栅温度传感技术

光纤光栅温度传感技术是20世纪90年代发展起来的新技术，根据热光效应使折射率改变和热膨胀效应使光栅周期改变，通过测量光纤光栅中心波长的漂移率来推导温度的变化[5]。目前光纤光栅传感技术还出于研发阶段，尚有许多关键技术和工艺问题需要进一步完善。

光纤光栅温度传感技术安装和维护技术较为复杂，而且费用较高，目前在干式变压器温度保护应用较少。但是，因其具有测量精度高、灵敏度高、测量速度快等优点，将会越来越广泛地应用于干式变压器温度保护系统中。

2 干式变压器温度保护系统

随着干式变压器技术的不断进步，其温度保护系统也得到了相应的发展。目前市场上存在多种干式变压器温度保护系统，比较常见的有单片机、PLC控制的热电阻式智能温度保护系统，比较先进的有采用非接触式红外测温、分布式光纤测温等温度保护系统。

现有的干式变压器温度保护系统主要可以实现以下功能：1）温度显示功能。三相绕组巡回显示或者同时显示，最高温度值显示；2）存储功能。可以记录故障前最高温度值，以供参考；3）温度值设定功能。可以设置风机启停、报警、跳闸等门槛温度值；4）自检功能。系统自检，当温度传感器出现故障时，自动报警；5）手动功能。可以手动启停风机；6）通信功能。可以与PC通信，实现远程控制。

2.1 热电阻温度保护系统

热电阻因其测量精确度高、稳定性好、成本低等优点，在干式变压器温度保护系统中应用最为广泛。目前最常用的方案是在三相绕组铁芯中预埋铠装的pt100热电阻来测量铁芯温度，系统框图如图1所示。

图1 热电阻温度保护系统Fig.1 Thermal resistance temperature measurement and control system

通过预埋在变压器铁芯中的热电阻采集温度信号，在MPU的控制下，将采集到的三相温度信号进行放大、A/D转换等处理，然后分相巡回或者同时显示出来，以供实时温度监控。MPU将测量到的温度值与预设的门槛温度值相比较，对应采取启停风机、报警、跳闸等动作[6]。这种铁芯预埋热电阻的温度保护系统结构简单、操作简便、运行稳定，加之成本低，应用比较广泛。

2.2 红外温度保护系统

对于较高级别的干式变压器，仅通过预埋热电阻测量铁芯的温度，显然无法满足保护的需要。因此，近年来在国内外一些公司研制的35 kV和110 kV级别的干式变压器上，已经开始采用非接触式红外测温技术来监控绕组的温度。常见的红外温度保护系统框图如图2所示。

图2 红外温度保护系统Fig.2 Infrared temperature measurement and control system

通过位于变压器绕组上方的红外传感器来测量绕组的温度分布情况，所采集到的温度信号经放大和A/D转换后送入DSP进行数据处理，根据测得的温度值和预设的门槛温度值比较，启停风机对温度进行调节，还可以实现报警、跳闸等控制。

红外测温系统可以实时监控变压器内部和绕组的温度分部情况，适用于测量准确性要求不高，而对于工作可靠性要求较高的干式变压器。

2.3 分布式光纤光栅温度保护系统

在分布式光纤光栅温度保护系统中，温度信号由设置于变压器高压绕组和低压绕组上的多组光纤光栅采集，测得的信号经通过两组光纤传输，数据处理电路对每一组数据进行相应处理后送至DSP，DSP通过对分析数据，可以了解绕组整体温度和具体温度分布情况，系统框图如图3所示。

图3 分布式光纤光栅保护系统Fig.3 Distributed FBG temperature measurement and control system

分布式光纤光栅保护系统可以较全面地反映绕组温度分布状况，有利于监控绕组热点和发现绕组局部短路[7]。目前国内对于光纤温度传感技术在高压电力设备的应用还处于试验阶段，在制造工艺和质量监控等方面难以满足市场的要求，另外仪器较昂贵的价格也限制了分布式光纤保护系统的发展。

3 干式变压器温度测控算法

近年来干式变压器温度保护系统的发展多体现在温度采集技术和信号传输上，而在信号处理技术和测控算法方面则比较单一落后，大多数系统在原理上仍是“测量－比较－动作”的过程，温度测量速度极慢。显然，有必要引进更先进的测控算法以提高干式变压器温度保护的速度。

基于BP神经网络的温度测控算法可以有效提高温度保护的反应速度，它可以通过测量电量来预测温度。因为电量的测量速度比温度的测量速度快很多，所以使用预测控制算法的系统反应速度极快。另外，由于BP神经网络具有独特的非线性表达能力和学习能力，可以精确地预估变压器温度值。事实上，预测控制算法已经成功地运用于油浸式变压器的温度保护系统。

BP神经网络是一种采用误差反向传播算法的多层感知结构，一般由输入层、隐层、输出层组成。其自学习过程是一个反复迭代的过程[8]。对于干式变压器的绕组温度预测可以通过图4所示的3层BP神经网络实现。

图4 3层BP神经网络模型Fig.4 Three layers BPneural network

其输入层有3个神经单元，隐层有9个神经单元，输出层有6个神经单元。其自学习过程如下：

1）给定一个输入样本集 S（I，U，cosψ，θ1，θ2…θ6），对神经网络进行训练，其中I是一次侧绕组的电流，U是一次侧绕组的电压，cosψ是相位角，θ1到θ6是设于变压器绕组上的 6个传感器测量的温度数据。

2）第1层第j个节点的输入值为xi，输出值为 yi，逐层计算每一个节点的实际输出值。

其中yj是通过权与神经元i联接的神经元j的输出，wij为神经元i至j的权值，f（xlj）是节点j的激活函数。

3）从输出层开始反向逐层计算期望输出与实际输出之间的差值：

4）通过差值来调整初始权值，权值调整公式为：

其中η为步长。

当总的误差E小于期望的误差ε时，学习停止，否则重新输入样本进行学习。通过输入样本进行反复的学习训练，即可得到干式变压器一次绕组温升值与输入量I，U和cosψ之间的关系。

事实上，在诸如化学、冶炼等工业过程中，已经广泛地应用预测控制和模糊控制来进行温度测控，而这些算法同样也可以应用于干式变压器温度保护。

4 结束语

1）应用于干式变压器温度保护系统的温度采样技术主要有：热电阻温度传感技术、红外温度传感技术、光纤传感测温技术。

2）现有的干式变压器温度保护系统主要有热电阻接触式温度保护系统和非接触式红外温度保护系统两种。另外，最新的分布式光纤光栅温度保护系统具有测量精度高、速度高、稳定性好等优点，将成为干式变压器温度保护系统发展的方向。

3）现有的温度保护系统测量速度较慢，无法实现短路保护作用。通过将BP神经网络、预测控制等算法引入到干式变压器温度保护系统，可以起到较为理想的效果。

[1]Pradhan M K，Ramu T S.Prediction of hottest spot temperature （HST） in power and station transformers [J].IEEE Transactions on Power Delivery，2004，18（4）:1275-1283.

[2]杨武，王小华，荣命哲，等.基于红外测温技术的高压电力设备温度在线监测传感器的研究[J].中国电机工程学报，2002，22（9）：113-117.YANGWu，WANGXiao-hua，RONGMing-zhe，et al.On-line temperature measurements with infrared technology on high voltage device[J].Proceedings of the CSEE，2002，22 （9）:113-117.

[3]金晓丹，廖延彪，赖淑蓉，等.一种高精度补偿式双折射型光纤温度传感系统[J].中国激光，1996，5（23）:465-469.JIN Xiao-dan，LIAO Yan-biao，LAI Shu-rong，et al.An optical fiber temperature sensor system based on the birefringent effect with high accuracy and compensation function[J].Chinese journal of asers，1996，5（23）:465-469.

[4]王廷云，罗承沐，申烛.半导体吸收式光纤温度传感器[J].清华大学学报，2001，3（41）:59-61.WANG Yan-yun，LUO Cheng-mu，SHEN Zhu.Semiconductor absorption fiber-optic temperature sensor[J].Tsinghua Science and Technology，2001，3（41）:59-61.

[5]Theune N M，Mller M，Hertsch H，et al.Investigation of Stator Coil and Lead Temperatureon High Voltage Inside Large Power Generators via Use of Fiber Bragg Gratings[J].Proceedings of IEEE sensors，2006，1（2）:1603-1607.

[6]钱政，孙焦德，袁克道，等.电力变压器绕组热点状态的在线监测技术[J].HIGH Voltage Engineering，2003，29（9）:26-28.QINA Zheng，SUN Jiao-de，YUNA Ke-dao，et al.On-line monitoring of hot-spot temperature in transformer winding[J].High Voltage Engineering，2003，29（9）:26-28.

[7]Gregg J，Todd Michael D，Bryan LA，et al.Fiber Bragg grating interrogation and multiplexing with a 3×3 coupler and a scanning filter[J].Journal of lightwave technology，2006，8（18）:8.

[8]He Q， Si J， Tylavsky D J.Prediction of top-oil temperature for transformers using neural networks[J].IEEE Transactions on Power Delivery，2000，15（4）:1205-1211.