智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用研究

2020-06-12朱德虎

商品与质量 2020年6期

朱德虎

西门子变压器（武汉）有限公司湖北武汉 430415

电力系统是我国能源输出的重要系统，直接关系我国的居民生活和工业生产。电力变压器是电力系统的关键设备之一，其故障就会导致电力传输出现问题。因此为确保其正常运转，对其的故障诊断变的尤为重要。

1 电力变压器的常见故障

电力变压器主要由铁芯、绕阻、变压器油、调压分接开关等四部分组成，也就是说电力变压器的主要故障就来源于这四部分的故障。①铁芯故障，铁芯即硅钢片跌积而成的铁芯柱，铁芯柱需要有夹紧措施，一般通过穿心螺杆实现，一旦螺杆的绝缘体发生损坏会引起变压器内部过热，过热会引起变压器油的分解，可能造成严重的事故。②绕阻故障，绕阻故障的主要原因是绝缘出现问题。当绕阻的绝缘损坏时，绕阻就会出现相间短路、匝间短路或断线等现象。另外，绕阻故障的发生原因还可能是绕阻受潮或者绝缘油内掺进了杂质等。③变压器油故障，变压器油出现故障是最为危险的故障，变压器油的油温超标时，加速油的分解，可能造成变压器内部击穿，从而可能造成变压器着火，严重情况下可能会导致整个电力系统的瘫痪。④调压分接开关故障，故障一般发生在分接开关的触头部位，与一般家用的电力接头故障成因基本一致，即由接触不良引起[1]。

2 智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用

2.1 智能诊断方法在电力变压器故障识别中的实例分析

随着互联网技术、大数据技术以及云计算等技术的发展，智能诊断方法越来越完善。结合多年的工作实践，目前电力系统中的智能诊断方法主要包括以下几种：①基于专家系统的方法。基于专家系统的诊断方法是电力故障诊断常会用到的方法，其主要是通过利用交互性的知识库实现对不确切信息的推理，以此解决复杂的故障问题；②基于模糊推理方法。基于模糊推理就是利用故障的特征对其进行诊断；③基于智能计算的方法。智能计算是诊断前沿技术，最典型的是遗传算法；④贝叶斯网络方法。贝叶斯网络就是拥有扎实的理论基础，通过选用图形简单易懂地描述概率分布。贝叶斯网络故障诊断流程：第一步，采集样本数据，选择好训练样本数和测试样本数。第二步，使用weka中的各种离散方法对数据样本进行离散化。第三步，利用离散后的样本数据进行贝叶斯网络学习，建好贝叶斯网络模型。第四步，对测试样本集进行分类预测。为了准确剖析智能诊断方法在变压器故障识别中的应用价值，本文以贝叶斯网络为例进行分析。

2.2 二次回路物理链路建立

智能变电站内典型间隔的过程层二次回路网络拓扑如图1所示（图中A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、U、V为光纤网络端口；图中K、L、M、N、P、Q、R、S、T、W、X、Y为物理光纤）。通过分析，智能站内与过程层通信相关的主要有这几类设备：智能二次设备：主要包括智能终端、合并单元、数字式保护装置、数字式测控装置等；交换机：本系统主要涉及的是过程层交换机；光配设备：包括光纤配线架和光缆终端盒等，建立的物理模型中将主要包含这几类设备[2]。

二次回路的智能诊断需要将二次回路物理链路的数据化，将物理链路信息转换成可以分析的数据信息。为获得物理链路信息，系统首先需要导入物理链路配置文件，从文件中提取相应的信息，形成智能变电站内二次设备端到端的物理拓扑图；对于通过交换机形成的回路，还需通过利用站内VLAN划分及SCD文件中物理端口的信息，获取跨交换机的物理链路信息；以上诉步骤为基础，形成包含智能变电站二次设备直联及网络间接连接的完整的物理链路拓扑图。

图1 智能变电站内典型间隔物理链路拓扑图

2.3 物理回路与虚回路融合

智能变电站内二次设备建立了完整的模型及数据传输协议，根据IEC61850规约，SCD文件完整描述了智能二次设备对外输出及其自身需要输入的信息，每个装置都配置了自身的输入量及其来源。

基于SCD文件，虚回路的建立相对比较容易，通过导入SCD文件中虚端子的信息即可形成站内二次设备虚回路信息流图。根据SCD文件中每个装置各数据集输出的光口信息及输入信息光口信息，结合端口所连接光纤标识以及二次回路物理链路拓扑可得到虚回路与物理链路的对应关系，以构建站内虚实结合的完整的二次回路架构信息[3]。