变压器油中气体常规故障诊断方法的探讨与展望

郭庆奎

(中石化股份天津分公司设备管理部)

变压器油中气体常规故障诊断方法的探讨与展望

郭庆奎

(中石化股份天津分公司设备管理部)

分析变压器的部分故障性质与变压器油中气体之间的关系。总结了利用油中溶解成分与含量的变压器故障诊断方法，指出它们各自在使用中的局限性和注意事项。并给出了变压器特征气体故障诊断方法的发展趋势。

故障诊断 电力变压器 特征气体法 三比值法 综合方法 变压器油 气体组成与含量

多年来针对变压器的事故统计结果和研究成果表明，变压器发生的事故都有早期征兆[1]。尤其是变压器油中特征气体的组成和含量的变化是诊断早期潜在故障常用且有效的方法[2]。据有关资料表明，对电力变压器等设备实施故障诊断，不但可以使每年的维修费用减少50%，更重要的是可以使故障停电时间减少近75%[3]。因此，实施有效的电力变压器故障诊断技术具有重要的现实意义。

1 变压器故障与各种特征气体的关系

变压器油与油中的固体有机绝缘材料(纸、纸板等)在运行中会受到电、热、氧化及局部电弧等多种因素作用进而逐步裂解，除了产生一定量的低分子烃类外，还会产生一定量的H2、CO和CO2气体。在其内部存在的潜伏性过热或放电故障影响下，又会加快产气速率。长时间裂解出来的气体形成气泡在油中经过对流、扩散，溶解在变压器油中。不同类性质故障产生的气体组分和含量不一样，同类性质故障产生的气体量随故障的严重程度而异。变压器油中溶解气体的组分和含量在一定程度上能反映出变压器故障的性质、绝缘老化或故障程度，可以作为反映变压器异常的特征量来诊断变压器故障的性质、严重程度甚至故障部位[4]。

我国现行的GB/T 7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》，将不同故障类型产生的主要特征气体和次要特征气体进行了归纳。同时，通过对变压器在运行中发生的大量不同事故的诊断和吊芯检验，总结出的变压器常见故障类型产生各种气体的组成见表1[5]。

表1 常见故障类型与对应产生的气体组成情况

2 基于油中气体的变压器故障诊断方法

目前，有多种利用油中溶解成分判断变压器故障的常规方法。实际中的常用方法有：特征气体法、三比值法以及与三比值法配合使用的其他方法。在实际应用中变压器的故障诊断步骤归纳起来可以分为两步：第1步判断是否有故障；第2步判断故障性质、类型甚至部位。

2.1 特征气体法

特征气体法是判断变压器有无故障的方法，共有两种判别方法：注意值和产气速率。

2.1.1 主要特征气体注意值

GB/T 7252-2001规定的变压器溶解气体总烃、乙炔和氢气的注意值如下：

总烃 0.150‰

乙炔 0.005‰

氢气 0.150‰

表2列出了运行中的220kV及其以下变压器内部油中气体各组分含量的注意值。变压器实际运行过程中，当检测发现变压器各组分含量超过表2所列的注意值时，即可判断变压器可能存在故障，应加强巡检并追踪检测分析。

表2 油中溶解气体含量正常极限注意值 μL/L

2.1.2 产气速率注意值

故障点产生气体的速率与故障消耗能量的大小及故障的性质等有直接关系，产生气体的速率大小能够有效判断出变压器是否发生故障、变压器故障的严重程度。当总烃检测量超过允许值时，应采用产气速率判断变压器内部故障的程度。绝对产气速率V和相对产气速率Vr的计算式如下：

GB/T 7252-2001给出了总烃产生气体绝对速率的注意值和故障值，详见表3。当绝对产气速率超过表3的注意值和故障值时，特别是总烃的相对产气速率大于每月10%时，应特别注意，要缩短检验周期并密切监视故障发展。

表3 总烃的绝对产气速率注意值 mL/d

文献[6]总结，若变压器总烃含量大于正常值的3 倍，且总烃产气速率大于正常值的3 倍，则表明变压器有严重故障，且故障发展迅速，应立即采取必要的措施，有条件时可进行吊芯检修。

特征气体法确实是判断变压器内部故障的有效方法，但相关资料统计，在运行正常的变压器中，约有6%的总烃含量大于0.150‰的注意值，约6%的乙炔含量也大于注意值。因此，利用特征气体超过注意值只能初步判断变压器内可能发生了故障，但不能准确判定变压器内部是否真的发生了故障。应用中需要根据具体情况注意以下几点：

a. 当气体浓度达到注意值时，首先要判断油中溶解气体的特征气体是否来源于变压器本身的故障，防止误判断[7～9]。例如，是否油箱带油进行焊接过；补充变压器油是否合格；取油过程中是否有问题；色谱检测是否有错误；有载调压开关箱是否有渗漏现象或操作频繁等。

b. 当气体浓度达到注意值时要追踪检测，结合设备运行的实际情况、负荷情况和历史试验数据综合分析判断。

c. 应注意产气速率的变化，正常情况下变压器会因老化分解出特征气体，但产气速率缓慢。当设备内部存在故障时，就会加快这些气体的产气速率。因此，利用产气速率诊断故障的存在与发展程度是很重要的依据。较多案例证明，有的设备因某种原因使气体含量基值较高(超过表2的注意值)，但增长速率低于表3产气速率的注意值，仍然认为是正常设备。而有的设备油中各组分和总烃含气量虽低于注意值，但如果某一组分含量有异常或增长迅速，也应引起注意，缩短检测周期。对于总烃含量很低的情况，不建议采用相对产气速率作为故障诊断判据。

d. 应特别注意乙炔值的变化，它是电弧放电的特征气体，即使检测到微量的乙炔也应引起注意，缩短检测周期，第1次乙炔值出现异常宜在4天内再进行检测，计算产气速率的变化，同时应注意如伴有氢气增长，说明变压器故障概率很大[10]。

e. 检修后的变压器，由于某些原因往往会出现特征气体明显增多的现象，这时应注意产气速率的变化，如各种气体产气速率逐渐减少，气体含量趋于稳定，可排除故障。

2.2 三比值法

特征气体诊断法是一种较为直观方便的现场诊断方法，能够对变压器是否发生故障作出初步诊断。但是，只依赖于特征气体法对变压器故障进行诊断是远远不够的，特别是对故障性质和部位的诊断，还必须研究特征气体间的相对含量。因此，产生了CH4/H2、C2H6/CH4、C2H4/C2H6、C2H2/C2H4四比值方法。其中C2H6/CH4比值反映的仅仅是变压器油热分解的温度范围，所以国际电工委员会(IEC)只推荐采用CH4/H2、C2H4/C2H6、C2H2/C2H43个比值。后来随着三比值法在实际应用中积累的大量经验，IEC又对比值范围、编码组合和故障性质类别进行了补充和改进，得到了目前常用的改进三比值法(以下简称三比值法)。

三比值法的具体原理：实验证明变压器故障气体组分含量间的相对浓度与温度之间存在相互关联的关系，正是依据以上关联关系，学者们从H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2这5种气体中选取两种具有相近扩散系数和溶解度的气体构成三对比值，并配以不同的编码(表4)来表示变压器对应的故障程度和性质，详见表5。

表4 三比值法编码原则

表5 三比值法判断变压器故障的类型

根据表4、5的判断方法诊断变压器故障性质，消除了不同变压器油体积不一样的影响，是目前常用的主要方法。实践证明，该方法可以得出比较可靠的诊断。

但是，在实际工程应用三比值法判断变压器故障时有一定的局限性，因此在应用时需注意如下问题：

a. 应用三比值法判断变压器故障前，应先根据GB/T7252-2001规定的变压器溶解气体总烃、乙炔和氢气的注意值和表2数据来判断各组分含量或气体增长率的注意值是否超标，也即先判断变压器存在故障后，再用三比值法来进一步判断变压器故障的性质，这样才是有效的，否则利用三比值判断的结果没有意义。

b. 三比值的比值发生变化可能是发生了新的故障，若要判断新故障的性质，应当用前后两次检测值的差值来计算比值，这样才能较为准确地判断新故障的性质。

c. 表5中每种性质的故障与一组比值对应。但实际当中，变压器可能同时发生多种故障，这样在表5可能找不到故障相对应的比值组合。而且，表5中编码组合有限，不能涵盖实际所有的故障类型，因此，在实际变压器故障诊断中，在表5中查不到编码也不能确认变压器运行正常。

d. 要准确判断变压器内部故障部位，应全面掌握变压器内部结构、运行状态及检修情况等，还要结合其他试验方法(内阻、绝缘、油质分析、介质损耗及耐压等)与历次的监测数据进行比对。

2.3 与三比值法配合使用的其他方法

我国现行的GB/T7252-2001在对运行中的充油变压器进行故障诊断时，还推荐了其他辅助方法。

2.3.1CO2/CO比值

变压器正常运行，由于固体绝缘正常老化、空气中吸收等原因，变压器油中会有一定量的CO和CO2。如果变压器固体绝缘部位发生故障，也会有一定量的CO和CO2产生。正常运行和故障情况下，变压器油中CO和CO2气体含量一般没有清晰的界限，规律也不够明显。但CO2/CO的比率有所变化。经验证明，变压器固体绝缘材料老化时，一般CO2/CO的比值大于7；当变压器故障涉及到固体绝缘材料时(一般高于200℃)，可能CO2/CO的比值小于3。

2.3.2O2/N2比值

一般情况下，由于变压器油开放式的储油罐或密封变压器泄漏等原因与空气接触，变压器油中都会溶解有O2和N2。当变压器长期不运行，O2/N2比值基本反映空气的组成比例，接近0.5。当变压器运行后，由于变压器油的受热氧化或绝缘纸的老化，消耗比扩散的O2要迅速，这个比值有可能降低。当O2/N2比值小于0.3时，通常会认为出现了氧被极度消耗的迹象，判断是变压器内部可能出现了故障。

2.3.3C2H2/H2比值

有载调压开关的操作与低能量放电产生气体的情况相似，会产生一定量的C2H2，对于有载调压开关的油箱与主油箱相通，或者是储油罐之间相通的变压器，需要注意C2H2/H2比值，如大于2，应判断是否是有载调压污染的迹象，这种情况也可以利用比较主油箱和储油罐的油中溶解气体浓度来确定。

2.3.4 气体比值的图示法

利用特征气体的三对比值，建立立体坐标图上的立体图示法，可以方便直观地看出不同类型故障的发展趋势。利用CH4、C2H4和C2H2的相对含量，以及利用三角形坐标图判断故障类型的方法也可辅助这种判断。图示法对于在三比值法或溶解气体解释表中给不出诊断结果的情况下是比较有效的，因为它们在气体比值的极限之外。使用图中的接近未诊断情况的区域，较容易直观地注意变压器状态的变化趋势。

配合三比值法的变压器故障诊断方法应用的局限性和注意事项如下：

a. 热性故障的诊断相对较为复杂，CO2/CO比值是判断热性故障较为有效的方法，在实际诊断中注意该比值的应用，但应注意运行历史和负荷变化情况的影响；

b. 判断中应结合变压器实际结构和运行情况，并对各种气体组分和比值进行趋势分析；

c. 负荷等因素过热也可能影响C2H2/H2比值；

d.C2H2/H2比值和乙炔浓度值均依赖于有载调压的操作次数和产生污染的方式(通过油或气)。

3 变压器特征气体故障诊断方法的发展趋势

目前常用的特征气体、三比值等变压器故障诊断方法，诊断准确率相对较高，实际工程中也得到了较为广泛的应用。但是，变压器油色谱检测操作复杂、检测周期长，且实际中变压器故障可能是多发性故障，而且故障之间相互关联，产生的气体组分复杂。因此，传统的IEC三比值法和相关改良比值法暴露出了编码不全、编码边界过于绝对等缺点，很难判断故障的准确部位或部件，甚至还会由于误判而造成不必要的检修。

近年来，随着检测技术、计算机技术和智能理论技术的发展与广泛应用，为了使变压器油中溶解气体的监测能实时或定时，及时发现变压器运行中的缺陷和故障，国内外研制出了一些有实用价值的油中溶解气体在线监测装置和以DGA为特征量的智能诊断技术(如专家系统、模糊理论[11，12]、灰色系统理论及人工神经网络等)并应用到变压器的故障诊断中，取得了较好的实际效果。各种方法各有特点，但是模糊综合诊断方法存在隶属函数难以确定的缺点，诊断专家系统故障诊断方法存在知识获取困难、不确定性推理及自学习困难等技术问题。其中BP网络结构简单、收敛速度快，具有很好的模式分类能力，能很好地逼近变压器特征气体浓度到变压器故障类型的映射，尤其适用于变压器内部故障发生及发展的多过程、多故障的多模式系统的诊断，可较好地解决常规故障诊断专家系统知识获取的瓶颈问题[13～15]，在电力变压器故障诊断领域应用前景广阔。

4 结束语

笔者对判断变压器是否故障的特征气体诊断法、变压器故障性质和类型的传统三比值诊断法，以及其他辅助方法进行了总结分析，列举了常规方法在不同方面和程度上存在故障诊断的局限性和使用当中的注意事项。特征气体判断法虽对故障性质有较强的针对性，较直观、方便，但没有明确量的概念，三比值法也存在故障编码不全、多种故障联合作用时易造成误判、不能更早地全面准确反映故障状况等缺点。基于上述传统方法的缺陷，特别是随着变压器油中在线检测和诊断技术的快速发展，需要关注能及时、准确地判断变压器故障类型性质的诊断方法。

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DiscussionandProspectofGeneralFaultDiagnosisMethodsforGasesinPowerTransformerOil

GUO Qing-kui
(EquipmentManagementDepartment,SinopecTianjinBranch)

Failures and their relations with gases in the power transformer oil were analyzed and the general fault diagnosis methods which having dissolved components and contents thereof used were summed up, and their limitations and key points in the application were pointed out, including the development trend of these methods.

fault diagnosis, power transformer, characteristic gases method, three-ratio method, comprehensive method, transformer oil, gas components and contents

TH862+.7

A

1000-3932(2017)09-0818-05

2017-06-21，

2017-07-12)

郭庆奎(1963-)，高级工程师，从事石油化工行业电气技术管理工作，guoqk630521@163.com。