浅谈油浸式电力变压器状态评估及故障诊断

赵鹏程 刘伟 孔凡刚

【摘要】电力变压器是电力系统的重要电气元件，其健康状况直接关系到电力系统的安全稳定运行，及时发现变压器内部早期故障（潜伏性故障）意义重大。利用油中溶解气体组分含量色谱分析，同时结合局部放电测试、介质损耗测试、直流电阻测试、绝缘电阻测试等电气试验手段可对变压器内部故障做出正确诊断。对于不同的变压器内部故障，应采取不同的临时运行维护措施和检修方法。

【关键词】油浸式变压器；状态评估；故障诊断

一、发展状态监测和故障诊断技术的意义

变压器的结构：信号温度计、铭牌、吸湿器、储油柜、油表、安全气道、气体继电器、高压套管、低压套管、分接开关、油箱、铁心、线圈、放油阀。变压器最主要的用途是在输电配电技术领域，电力系统中变压器是容量最大的电气设备。变压器是利用电磁感应原理对交流电压，交流电流等进行数值变换的一种常用电气设备，它主要用于输配电方面，称为电力变压器。除此之外，变压器也被广泛地用于电工测量，电焊，电子技术领域中。铁心和绕组是变压器最基本的组成部分，铁心构成变压器的磁路系统，一般均用0.35mm冷轧硅钢片叠装环绕组成变压器的系统，绕组一般均用铜或铝线制成，绕组套装在铁心上，铁心与绕组之间必须有良好的绝缘。变压器最新发展趋势是采用铁基，钴基等晶台材料代替硅钢。

变压器类电力设备已经被越来越多的应用到各个相关领域中，正是基于其使用的普遍性，维护好其运行性能是很有必要的。变压器类电力设备的状态监测及故障诊断已经越来越被人们重视，越来越多的部门和研发机构在尝试开发出与之关联的项目。只有做好电力设备的状态监测与故障诊断，才能让这些设备更好的发挥它的功效，安全可靠稳定的运行。

二、电力变压器状态评估

变压器状态的发展和故障的发生按照一定规律的，一般情况下，变压器的整体性能是连续变化的，通过一些重要的参数分析，能够确实变压器所处的状态，并预测未来的发展趋势。通常在使用寿命内，变压器运行状态处于量变过程，虽然各参数会有变化但整体不影响功能的发挥，这是渐变过程；当量变到一定程度，引起实质性变化时，变压器就将出现功能性障碍，这被称为突变过程。

在渐变过程，从防范故障的角度出发，根据监测到的运行数据，对变压器状态进行评估，划分出类似于良好、較好、合格、注意与严重等不同的状态，以采取相应的措施，这对电力系统的安全平稳运行至关重要。突变过程就意味着变压器发生故障了，此时的状态评估也就是故障诊断。

变压器状态评估的关键是先根据预防试验得到非破坏性量，然后通过一定的指标评价模型，划分出变压器的运行状态。例如：模糊学习矢量量化网络模型，该方法中DGA数据将被模糊分类器分成不同的子类，每个类分别与模糊学习矢量量化网络进行培训，该法认为状态评估是多属性决策问题，根据工程实践，该评估指标包括：油水分含量、油固体含量、油老化程度、局部放电级，机械强度和绝缘表面污秽度等，其评估的准确性优于之前模糊诊断和BP神经网络；还有通过模糊数学综合评判、灰靶理论、物元理论、贝叶斯网络等方法对变压器运行健康状态进行综合分析，达到其状态评估的目的。

尽管国内外对状态评估技术开展了很多研究，像模糊数学和灰靶理论也探讨了量化指标的研究，但当前还存在：定性指标不宜量化、需要人为制定的定量指标评判标准不好统一、缺乏大量评估实例的验证、现场测试数据受干扰较大等诸多不利因素，所以，目前的评价方法较多集中在定性评价，今后还需要进一步研究可靠、准确、量化的状态评估系统。

三、电力变压器故障诊断

变压器因其制造工艺的复杂性及运行环境的不稳定性造成了变压器故障机理的复杂性，其表现为同一种故障模式有多种故障特征，同一种故障特征又是几种故障模式共同作用的结果，故障模式与故障特征之间存在一种复杂而又非线性的对应关系。因此，确定故障模式与故障特征之间的关系在变压器故障诊断中是非常重要的。信息融合技术就是将来自不同信息源的信息和数据进行综合处理，充分利用变压器的各种故障特征量，从多方面获得变压器同一对象的多维信息并加以融合利用，实现变压器更准确、更可靠的在线监测及诊断。而对于其信息融合来说，而主要分为以下几种融合方式。

（一）数据层融合

如果想使这种数据层的融合效果更好，那么就需要保证其中传感器必须同数据层之间是相互匹配的，并能够在匹配的基础上使双方能够保证数据层面的关联，并最终使其能够保证相同目标的融合工作。而在数据融合方式方面，则存在加权平均法、算数平均法以及曲面拟合法。

（二） 特征层数据融合

特征层数据融合属于中间层，即从信息源的原始信息中提取特征信息并进行综合分析和处理，提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或统计量，然后按照提取的特征信息对信息源数据进行分类、聚集和综合分析。所采用的融合方法仍是模式识别的相应技术，只是在融合前通过传感器信息的变换，把各传感器的数据变成统一的数据表达形式，并在数据配准后对特征信息进行关联处理。其优点是：实现了多传感器信息压缩，有利于实时处理，由于所提取的特征信息与决策分析相关，因此融合结果最大限度地给出了决策分析所需的特征信息。

（三）决策层数据融合

决策层中的数据则属于系统的最高级别，其也正是这三级不同层数据的最终融合结果。对于每个传感器而言，其对于所监测的目标都是进行最初的预处理、特征提取以及最终识别等等来完成对于所监测目标的判断，而当完成这种初步判断之后，才能够通过一定的关联处理来依据相应的方式来获取最终的决断，而这种最终的决断则能够为最终指挥控制的系列决策提供最终的依据。

四、在线监测与故障诊断技术研究存在的问题

状态监测、故障诊断技术虽然有其不可替代的优势，但在目前情况下，尚存在很多不足和问题需要解决。已经安装投运状态监测系统的单位，决不可高枕无忧，不再有安全忧患。由于变压器有复杂的结构系统，运行参数间并非全部有严格的逻辑和定量关系，其故障现象、故障原理之间具有很大的不确定性，一个故障可表现出多种征兆，监测到的几个故障起因，同时反应一个故障征兆，故障与征兆之间关系模糊复杂，完全用建立精确的数学模型来诊断是十分困难的。这种复杂的系统都是模糊的系统。而模糊系统的边界、结构等概念的外延是模糊的，内涵是灰色的。也就是说，此系统中，一些信息是确知的，另一些是非确知的，因此，需要采用将精确性向模糊性逼近的模糊集的数学方法来处理这些模糊现象，并将人工神经网络系统也注入，才能对变压器故障诊断这一复杂系统，找出合适的描述方法。同时还要模拟技术专家在进行故障诊断时的经验及将经验、规划模型化，以计算机替代专家，并以远程通信方式进行传输。

五、结束语

总的来说，电力变压器运行的稳定情况对于电力的输送以及发展都具有重要的作用，需要我们能够对其引起充分的重视。在上文中，我们电力变压器状态监测与故障诊断方法进行了一定的研究与分析，而在实际应用过程中，也应当良好的联系实际，从而以更为有效的方式来保障诊断结果的及时、正确。

参考文献：

[1]吴庆全，电厂变压器常见故障诊断及在线监测技术 华东科技 学术版 2012（6）

[2]郭创新，高振兴，张健，油浸式电力变压器状态评估模型及方法[J] 控制工程 2011