电力变压器油楔放电故障预警技术研究

王超，唐铭泽，李东泽，李伟涛

电力变压器是电力系统的重要组成部分，其安全状态直接影响着系统的稳定运行.随着输电、变电电压等级的不断提高，变压器的可靠运行及故障诊断变得越来越重要.对现场实际故障统计分析，变压器外部故障较为常见，但内部故障对变压器设备本身及电力系统造成的损害性要远远大于外部故障［1-3］.其中，内部故障中占比较高的变压器油纸绝缘油楔放电会使绝缘在短时间内损坏，对变压器造成严重的危害.因此，对油楔放电的研究显得尤为重要［4-5］.

目前，在变压器油纸绝缘油楔放电方面，国内外学者多将油楔放电发展过程与评估放电严重程度相结合，以放电过程中的某些放电参数作为评估油纸绝缘油楔放电严重程度［6］的基准.文献［7］对油楔放电的特高频（UHF）信号进行采集，并将信号的相位分布情况、炔与总烃的比值变化情况等特征参数作为评估放电严重程度的标准.文献［8］则是将采集的累计放电量、1秒钟脉冲放电量、脉冲相位分布宽度等统计量作为判断油楔放电严重程度的特征参数.但多数学者对油纸绝缘油楔放电发展过程的研究中，普遍采用短时间、等间隔信号测量的方式，并不能实时地监测放电发展全过程，未能准确反映放电过程中状态转换的真实情况.因此，本文采用恒压法，通过特高频和高频电流联合检测法，实时采集电力变压器油楔放电发展至击穿全过程的放电信号，研究油楔放电的全过程及发展规律，划分不同的放电阶段.同时，提取表征各放电阶段的特征参量，基于智能算法进行聚类分析，验证特征量选取的有效性及阶段划分的正确性，为油楔放电故障严重程度的预警提供可靠依据.

1 试验设计与数据采集

1.1 试验回路

本文设计的试验及检测平台主要包括：工频加压设备、油楔放电模型、特高频和高频电流联合检测装置以及数据采集和分析系统.图1为油纸绝缘油楔放电局放试验及检测平台示意图.

图1 油楔放电局放试验及检测平台

1.2 油楔放电模型设计

考虑到实际电力变压器油楔放电特性［7］，本文设计如图2所示的模型.

1.3 加压方式

为了模拟工况下电力变压器油楔放电过程，每组试验采取施加不同恒压至试品击穿的方式，采集局部放电信号.本文随机选取三组试品的实验数据，分析不同恒压下油楔放电全过程的发展规律.不同恒压及试品击穿时间情况如表1所示.

表1 不同恒压及试品击穿时间情况表

1.4 数据统计方式

（1）在试品加压至击穿的全过程中，特高频（UHF）局放信号放电次数N随统计周期T的变化趋势.

（2）在试品加压至击穿的全过程中，高频（HF）局放信号放电次数N随统计周期T的变化趋势.

（3）在试品加压至击穿的全过程中，特高频（UHF）局放信号放电次数n相对放电幅值v的分布情况随加压时间t的变化趋势.

2 试验结果分析

2.1 特高频放电特性统计分析

对选取的三组试品的试验数据进行分析，图3（a）为以1 s为统计单位试品1的特高频（UHF）局放信号放电次数N随统计周期T（即时间）的变化趋势图.

图3 UHF放电次数N随统计周期T的变化趋势图

通过对比发现：不同电压下，放电总次数N的变化趋势一致，表现为起始平稳变化，某一时刻变化趋势突然转变，大幅度震荡，在击穿时N值达到最大.

图4分别为不同电压下油楔放电的n-v-t三维谱图及n-t投影图.对比分析发现，试品1～3在前期表现为平稳发展趋势，均在某一时刻，n值发生明显震荡，击穿前n值达到最大.

图4 UHF的n-v-t三维图及其二维投影图

2.2 高频放电特性统计分析

如图5所示，不同电压下，高频电流放电次数N前期呈平稳上升趋势，在某一时刻放电次数发生明显转变，震荡频次增加，且在击穿前高频电流放电次数N达到最大值.这一过程与UHF放电次数N的变化趋势相似，且高频电流法检测的放电次数明显高于UHF的放电次数.

图5 HF信号各统计参量放电发展趋势图

2.3 结果分析

从物理角度分析，特高频（UHF）的电磁波信号和高频（HF）的电流信号是同一局部放电的两种能量形式，二者之间存在一定的区别和联系.对比上述油楔放电发展的多类统计分析结果，可将电力变压器油楔放电全过程划分为稳定变化阶段和加快恶化阶段.

3 故障预警分析及应用

3.1 基于PCM和FCM的聚类分析

从特高频和高频信号的N-T图中对两个放电阶段分别提取200个样本点，再求取其均值、熵值、标准差等6个特征参量，如表2所示.

表2 提取的特征参量

考虑到提取的特征参数之间可能存在相关联的量，因此首先采用主成份分析法（Principle Component Analysis，PCA）对提取的特征参数进行降维处理［9］，获得维度较小且不相关的新特征参量，再通过模糊C算法，对新特征参量进行聚类划分［10］.聚类前后对比如图6所示，降维后的新特征参量被明显聚成两大类，与2.3中的两个放电阶段划分结果相符，同时证明了特征量选取的有效性.

图6 经PCA和FCM处理后的聚类效果图

3.2 现场应用

对现场一电力变压器油楔放电过程中某段时间的放电数据进行采集，采集仪器和界面如图7所示.从N-T趋势图中提取200个采集点，构成特征参量，经PCA降维处理、FCM（Fuzzy C-means）聚类分析后，识别该放电过程为稳定变化阶段，建议现场人员及时处理，避免发展成加快恶化阶段，防止油纸击穿、变压器内部受损等更严重故障发生.

图7 现场联合检测设备及严重程度识别界面

4 结论

（1）通过对UHF/HF的N-T发展趋势图，以及n-v-t三维图谱的分析发现：恒压下，电力变压器油楔放电全过程发展可划分为两个典型阶段，即稳定变化阶段和加快恶化阶段，且两个放电阶段之间存在显著的突变点.

（2）基于UHF/HF的N-T发展趋势图，选取了表征放电状态的6项特征参数，经PCA和FCM处理后，聚类成两类，验证了特征参数提取的有效性以及两个放电阶段划分的正确性.

（3）现场应用结果表明：通过UHF/HF联合检测方式，对电力变压器内部油楔故障进行实时检测和状态识别，可实现对加快恶化阶段的预警，方便现场工作人员尽早检修维护，进而保障电力变压器安全可靠、平稳运行.