变压器电气故障综合预警系统研究

王 明，冯卫军，黄 辉，孙建明

(国网新疆省电力公司哈密供电公司,新疆 哈密 839000)

0 引言

近年来,随着我国电力系统的不断发展，电网规模不断扩大、在运变压器数量不断增多，变压器作为电能变换的核心设备之一，其运行状态在线监测对于保证电网安全运行至关重要[1-4]。变压器运行过程中，其内部可能出现局部放电、绝缘系统老化和异常振动等故障问题[5-8]，变压器内部电气故障的实时监测正逐渐成为研究人员关注的焦点。

电力系统包含众多设备，存在各种类型的电气故障，其中变压器作为电能变换的核心设备，故障影响范围较大、停电时间长，产生的经济损失较严重，是电网故障预警的重中之重[9-11]。变压器的主要作用是将来自高压输电线路的电压经过电磁感应降压后变为可供居民和工业生产使用的低压电，是电力传输、配送使用的枢纽。近年来随着我国特高压电网的发展，越来越多的大型电力变压器开始并网运行，增加了变压器故障的风险，因此，实现变压器内部电气故障的实时监测和故障预警具有十分重要的实用意义。变压电力变压器运行过程中可能出现的内部故障有很多，如绕组故障、铁芯故障、分接开关故障和套管故障等，引起这些故障的主要原因有局部放电、液体绝缘油老化、油纸绝缘老化、油中金属粉末沉积，以及变压器内部金具松动等[12-15]。由于故障发生在变压器内部，无法从外部直接观测，因此通常采用变压器特征故障信号对其内部故障类型和故障程度进行识别和预警，指导运维人员进行变压器检修维护，避免变压器停运事故的发生，此时建设一套兼具变压器信号实时测量、监测功能的软硬件协同预警系统，具有重要的实用意义。

为此，本文从变压器内部电气故障的高频电流、振动、噪声和接地电流4种特征信号出发，通过传感器采集特征故障信号；通过4G、Wi-Fi通信接口进行数据实时远程传输；设计了一套变压器电气故障综合预警系统，实现了各个电压等级的高压电力变压器设备的故障预警和短时/长时在线监测。研究结果表明，本文设计的故障预警系统能够对整个变电站变压器进行有效监测和故障预警，具有较大实用意义和经济价值。

1 预警系统设计

基于变压器主要内部故障(绕组故障、铁芯故障、分接开关故障和套管故障等)发生后的表现形式的深入研究，设计开发了一套以高频局部放电、铁芯接地电流、空间噪音和机械振动为主要检测方式的变压器综合预警系统，如图1所示。

图1 变压器综合预警系统

1.1 高频局放检测

变压器、GIS、高压电缆以及开关柜等电力设备内部往往存在多处放电缺陷，在设备高压出线的套管端部或临近区域也多存在放电型干扰，在这样的条件下，传感器检测到的多源叠加信号会使其统计特征消失，无法进行正确的类型诊断。

通过聚类多源分离技术可以准确地将多种类型的放电信号分离，并可对分离后的放电信号分别进行诊断，从而解决多源叠加影响类型诊断的问题，放电信号诊断示意如图2所示。

频带的滤波功能设计在变压器电气故障预警系统中应用广泛，频带滤波技术可以根据现场的实际干扰情况自行设置参数，滤除现场多种类型的干扰信号，相比于传统的硬件带通/带阻滤波技术具有较强的实用性、灵活性。

本文基于FAS-T系列变压器电气故障预警系统，结合缺陷放电诊断类型、放电单位脉冲数和放电幅值等多个特征参量制定了一整套的缺陷放电预警方案，高频局放诊断预警系统如图2所示。对不同的变压器电气故障做出相对应的诊断预警级别划分，从而实现在强干扰环境下，变压器内部缺陷放电的有效检测及预警。

图2 高频局放诊断预警

1.2 铁芯泄漏电流检测

FAS-T系列变压器电气故障预警系统采用的泄漏电流监测系统基于高灵敏度的零磁通互感器，可以检测毫安级的泄漏电流。同时，该传感器还可以测量安培级别的泄漏电流，从而实现采用1个传感器的全量程覆盖。泄漏电流监测系统的主要结构如图3所示。

图3 泄漏电流监测系统结构

泄漏电流监测系统的预警和诊断算法，基于大量真实故障案例数据库的特征值来进行拟合、抽象和判断。故障预警系统根据变压器铁芯多点接地的不同状况，将变压器缺陷等级由低到高分为正常、轻微故障、重度故障及严重故障4种情况，系统再根据相应的特征值给出对应的解决办法。变压器故障原因如下所述。

a.轻微故障原因：纸板受潮；绝缘材料老化；油污泥垢堆积；变压器油析出水分。

b.一般故障原因：金属粉末沉积；金属悬浮物；潜油泵轴承劳损；焊渣清理不彻底。

c.严重故障原因：绝缘纸板脱落；铁芯触碰变压器壳体；铁芯夹件短路；铁芯外引线缆皮破损；螺栓等紧固件松弛脱落。

1.3 变压器空间噪声检测

FAS-T系列变压器电气故障预警系统可以通过高性能的传声器获取变压器非正常工况下的声音数据，通过频谱分析提取其奇偶次谐波比、频谱复杂度和高频能量比等多种特征参量，结合声压级等参量实现变压器直流偏磁、谐波负载、附件松动、冷却装置磨损和放电等运行缺陷的有效判别与预警。

一般采用驻极体电容式测量传声器，常用尺寸为1/2 in或1/4 in，频率响应范围为0.02～20 kHz，灵敏度约为50 mV/Pa。驻极体电容式测量传声器的优点包括测量频带宽、灵敏度高、足够的动态范围以及良好而稳定的长期声学性能。考虑户外现场应用需要，可以加装防风球、鸟刺和防雨措施等，以满足长期监测需要。

声信号测试易受外界环境干扰。变压器声信号容易受到周围环境噪声的影响，按照性质可以分为突发噪声和准稳态噪声。突发噪声具有时间不确定和间歇性发生的特点，如人声、车声；准稳态噪声在段时间内具有一定的持续性和平稳性，在时域和频域上都表现得相对稳定，如风声。

根据环境噪声特点，一般可以使用低通、带通、高通和梳状滤波器，利用环境噪声与变压器声信号的频谱分布差异进行降噪。本文系统设计采用谱减法进行信号增强处理，其技术原理如图4所示。

图4 谱减法语音增强技术原理

1.4 变压器异常振动检测

FAS-T系列变压器电气故障预警系统，可以通过高灵敏度的振动传感器获取变压器非正常工况下的振动数据，进行频谱分析并提取其奇偶次谐波比、频谱复杂度及高频能量比等多种特征参量，结合振动幅值等参量实现变压器内部绕组松动、铁心松动、放电等运行缺陷的有效判别与预警。

一般采用高精度测量用压电陶瓷式加速度传感器，尺寸为φ18 mm×H42 mm，频率响应范围0.4～14 000 Hz，灵敏度约为100 mV/g，测量范围±80 g。压电陶瓷式加速度传感器具有测量频带宽、灵敏度高，并具有良好稳定的长期振动测试性能的优点。传感器根据现场实际要求，可采用磁座式安装方式。

2 预警系统实验测试

2.1 传感器安装及布置方法

预警系统的硬件端是各种传感器设备，现场安装时，将高频电流传感器布置于油箱接地线、铁芯接地线上，传感器的检测频带为0.1～100 MHz。将传感器信号线引到线槽，汇集到监测装置，如图5所示。

图5 高频电流传感器

振动传感器贴于油箱壁，数量与变压器绕组有关，一般布置在绕组外侧面，如图6所示。对于500 kV单相变压器，至少布置2个振动传感器；对于换流站换流变，铁芯为双柱结构，绕组为并联关系，至少布置4个振动传感器。振动传感器选择加速度传感器，测量幅值为2 000 g，根据测得的加速度计算振动位移。

图6 振动传感器

噪声传感器布置于距离油箱合适位置，如图7所示，具体位置可根据变压器周围的构架确定。噪声传感器的检测频带为0～32 kHz。

图7 噪声传感器

接地电流传感器布置位置与高频电流传感器布置相同，均布置在铁芯接地线、油箱接地线上，如图8所示。接地电流传感器主要用于测量工频泄漏电流，测量范围为0.1～20 A或0.005～10 A(可选)。

图8 接地电流传感器

2.2 典型测试结果与分析

高频局放检测监测结果:本文提出的预警系统构建了包含各种典型放电类型各个发展阶段的放电信息指纹库，通过测得的局部放电特征图谱即可对局部放电类型进行识别。预警系统实现了对局部放电缺陷类型的诊断和基于放电发展阶段的状态评估和预警，避免了固体绝缘缺陷的“突发性”击穿/闪络故障的发生。

铁芯泄漏电流检测：本文设计的变压器电气故障预警系统，采用的泄漏电流监测处理算法分为滤波和谐波分离2部分，通过滤波和谐波分离，可有效地排除杂波干扰，最后采用傅里叶分析算法，将叠加的信号有序分离出来，提高计算的精确性。

变压器空间噪音检测：根据环境噪声与变压器声信号的频谱、发生时间之间的差异，采用小波包分解方法对环境噪声干扰信号进行抑制。基于小波包分析算法能够对声信号进行时域、频域分解，获取更为细致的不同频带信号变化规律，实现信号滤波。

基于小波包分离得到的噪声信号，进一步选取奇偶次谐波比、能量比重、频谱复杂度和全频段噪声声压级等噪声特征量，进行异常噪声分析。

通过对现有的120余座110～1 000 kV变压器、电抗器声纹特征监测，本文构建了声纹特征数据库，形成了声纹特征样本的统计分析，划定了异常特征分布区间，奇偶次谐波比、能量比重、频谱复杂度以及全频段噪声声压级的特征区间如图9所示。图9反映了油浸自冷(oil natural air natural,ONAN)和油浸风冷(oil natural air forced,ONAF)2种变压器的声纹特征随运行时间的变化规律。可见，2种变压器的声压级随运行时间的增加具有明显增加的趋势(见图9a)；奇偶次谐波比随运行时间的增加而增加(见图9b)；ONAN变压器的高频能量比重随运行时间增加而减小、ONAF变压器的高频能量比重随运行时间增加而增大(见图9c)；频谱复杂度随运行时间的增加而增加(见图9d)。基于以上噪声特征，通过对比声纹特征数据库，就可以根据阈值判别变压器运行状态，当变压器噪声特征量超出阈值时发出告警；同时根据噪声特征量长期发展过程，判别缺陷程度，提前发出预警，实现故障预警与故障判别。基于声纹特征的变压器运行状态故障评估、阈值设置与预警流程如图10所示。图10中，Roe、RH、Rhigh分别是奇偶次谐波比、高频能量比重、频谱复杂度。

图9 变压器声纹特征分布

图10 变压器运行状态声纹评估方法

变压器振动检测：变压器的振动检测采用的特征量与噪声监测相同，这是因为振动信号与噪声信号同属纵波，可采用相同特征量进行定量描述。与噪声监测相同，选取的特征量包括奇偶次谐波比、能量比重、频谱复杂度和振动加速度幅值。

通过对现有的120余座110～1 000 kV变压器、电抗器振动特征监测，本文构建了振动特征数据库，形成了振动特征样本的统计分析，划定了振动幅值和频谱复杂度的特征区间，如图11所示。

由图11可知随着运行时间的增加，振动幅值明显增加(见图11a)；同时监测的变压器数量不同时，其频谱复杂度并无明显变化，表明变压器数量不会对频谱造成明显影响。

图11 变压器振动特征分布

基于变压器振动特征量数据库，可以通过设置特征量阈值，根据阈值判别运行状态，超出阈值则发出告警；根据特征长期发展过程，判别缺陷程度并发出预警，实现变压器振动故障预警与故障判别。基于振动特征的变压器运行状态故障评估、阈值设置与预警流程如图12所示。

图12 变压器运行状态振动评估方法

3 结束语

针对变压器内部电气故障种类繁多、难以实时监测的问题，本文设计了一套变压器电气故障综合预警系统，实现了变压器局放、泄漏电流、噪声和异常振动的实时监测和故障预警。研究结果表明，本文提出的变压器电气故障综合预警系统，其故障判别和预警基于110～1 000 kV变压器、电抗器长期运行监测数据库，通过监测设备状态特征量与数据库对比，能够有效得到设备故障类型、故障状态并发出预警。同时本文采用的变压器电气故障监测手段安装简单、可靠性强，通过硬件测量、软件处理的方式对在运行的变压器进行实时监测分析，具有较高故障识别能力。