大型电力变压器安全运行与主动保护技术探索

2023-10-31郑玉平郝治国薛众鑫潘书燕龚心怡

电力系统自动化 2023年20期

郑玉平，郝治国，薛众鑫，郝建，潘书燕，龚心怡

（1.南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），江苏省南京市 211106；2.智能电网保护和运行控制国家重点实验室，江苏省南京市 211106；3.西安交通大学电气工程学院，陕西省西安市 710049；4.输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学），重庆市 400044）

0 引言

电力变压器是电压变换和电能传递的核心主设备，然而，变压器因内部故障而烧毁的事故时有发生，造成严重经济损失，威胁电网安全。CIGRE 变压器A2.33 工作组2013 年统计结果表明，油浸式变压器发生内部故障后，约10% 会发生爆裂起火事故［1］。

减小内部电弧能量（功率×时间）是防止变压器爆裂起火的关键［2］。审视现有变压器保护策略，重瓦斯保护依据的是油枕连接管中的油流速，而驱动油流速达到整定值需要较大电弧功率且油流加速需要过程，从原理上提高保护灵敏性和动作速度的余地很小［3］；差动保护动作整定值需要躲过不平衡电流，对轻微匝间故障等低能量电弧故障的保护灵敏性不足，励磁涌流与故障电流的辨识需要足够长的时间窗，也限制了差动保护的快速性［4-6］。此外，对于高能电弧故障，即使保护动作的速度足够快，受限于断路器数十毫秒的全开断时间［7］，在电弧被切除之前故障能量可能已经积累到足以令油箱破裂的程度。为避免变压器油箱破裂事故的发生，在着力提高继电保护措施灵敏性和快速性的同时，考虑变压器内部故障发展过程［8-11］，在放电缺陷阶段对其识别并切除、避免高能电弧故障发生更为有效。

为了实现对油箱内故障的提前感知，国内外已经在变压器状态监测领域开展了大量的研究工作。目前，已经有利用脉冲电流、特高频、声、气体组分［12-15］等信息进行局放监测的方法，也有研究借助神经网络模型等数学方法进行放电缺陷类型的辨识或放电阶段的划分［16-17］，但对热缺陷和机械缺陷的监测方法相对较少。现有状态监测足够灵敏但置信度不足，需要进一步分析核实才能确定停电检修，且时间以天计，对于小时至秒级的从严重放电缺陷至电弧击穿的快速发展过程的阻断能力十分有限。因此，还需构建一种新型的主动式变压器保护方法来完善对快速发展的严重放电缺陷的防护，目前相关研究尚属空白。

本文分析了现有变压器内部故障防护方法的概况，并总结笔者已发表的部分工作和最新取得的研究成果，提出针对故障演化的全过程梯次配置的三级防线来保障变压器安全运行：第一级防线为轻微缺陷的检测和预警，本文简要分析了对各类缺陷状态监测方法的现状和局限性，并初步提出基于多点温度的热缺陷辨识方法；第二级防线为严重放电缺陷阶段的新型变压器主动保护，文中分析了放电缺陷演化过程中脉冲电流、声信号、特高频信号的变化特征，提出了变压器主动保护方案和新型轻瓦斯保护方案，能够在严重放电缺陷发展为电弧故障前动作跳闸；第三级防线针对电弧故障改进了传统变压器保护的灵敏性和快速性，本文提出以基于主磁链估算的铁芯饱和判别来进行励磁涌流和故障电流的辨识，进而实现不经励磁涌流闭锁的变压器快速差动保护，并构建基于漏磁特征的轻微匝间故障保护，以作为现有变压器保护灵敏度不足的补充。本文所提出的大型电力变压器安全运行三级防线针对变压器内部缺陷发展至故障的不同阶段依次作用、全程覆盖，以防范油浸式变压器爆燃事故的发生。

1 各类轻微缺陷的检测及预警

从缺陷模式上来看，变压器内部缺陷可分为发热类缺陷、放电类缺陷、机械类缺陷，发热类和机械类缺陷最终都将发展为放电类故障［18-19］。

1.1 放电缺陷辨识方法

目前变压器运行已经应用了放电类缺陷监测手段，主要是利用脉冲电流、特高频、声、油中溶解气体信息，其中，利用脉冲电流信息以及油中溶解气体信息的监测手段最为成熟。IEC-60270 标准中描述了脉冲电流监测法的测量回路和技术要点［20-21］。通过测量阻抗从耦合电容处或者通过罗氏线圈从变压器接地点和中性点处获取电流脉冲，进而计算视在放电量等相关参数，方便进行放电量标定且灵敏度较高，但在现场应用时抗干扰能力不强。油色谱监测方式则是对变压器油中溶解的氢、烃类以及碳氧化合物的含量和比例进行分析，以此为基础开发的三比值法已应用多年，在内部故障诊断方面有诸多成功案例［22-23］。特高频监测法主要是对绝缘介质中的正负电荷中和及随之而来的陡电流脉冲引起的电磁波进行检测，灵敏度高，甚至可以通过多测点波形差异进行放电源定位，但信号幅值与局放量之间的关系难以确定［24］。声信号监测是对放电产生的声波进行检测，主要来源于气泡壁振动，声信号更易受干扰但和电信号的干扰源不同，实际应用时会和电信号联合监测，利用同源性排除干扰［25］。已有研究综合利用上述4 类信息的局放监测技术成功对一台750 kV 主变压器放电类缺陷进行了预警，还通过手动改变声传感器布置，找出了声信号幅值最大的位置，通过电-声定位确定了缺陷的大致范围［26］。该案例反映了状态监测技术的应用特点，主要针对较为轻微的局部放电，变压器处于“重症监护”但仍能运行较长时间，工作人员凭借预案或经验对局放波形和油色谱数据进行分析后制定停电检修计划，所需时间较长，可能会因干扰、人员疏忽或是诊断时间窗不足等因素未能及时对轻微缺陷进行处理，从而使其有机会快速发展为电弧击穿故障。

1.2 热缺陷辨识方法

电力变压器的发热类缺陷主要是由接触不良、铁芯多点接地、绕组局部短路、局部油道形变等引起，通过基于油色谱的三比值法能够对部分发热类缺陷进行预警，但需要数月甚至更久的时间进行数据采集和分析，且难以对局部过热点进行有效定位［27-28］。此外，已有标准和方法对变压器顶层油温进行计算及监测［29-30］，同样对局部过热点的定位能力不足。随着传感技术的进步，通过监测变压器油箱内部多测点的温度变化有望实现对热类缺陷更有效地辨识和定位［31］。已有学者通过仿真及试验验证的方式证明了光纤温度传感器在变压器内部测温的有效性，但尚未对如何将其应用在热缺陷的辨识进行更深入的研究［32］。

针对现有热缺陷辨识方法的不足，本文通过真型变压器温度分布试验及有限元仿真来分析变压器内部温度分布规律，讨论了量化和定位能力更强的热缺陷辨识方案的可行性，并充分利用了光纤传感器的优势（温度测点数量多、覆盖广且模型尺度大）。图1 是一台SSZ11-25000/110 电力变压器绕组热缺陷模拟试验中实际测温点和过热缺陷点的示意图。该变压器绕组按Z 字形油路分4 个区共12 层，共布置13 个光纤温度传感器测温点、12 个热缺陷点，绕组饼数编号自下而上为1～42。构建变压器电磁-热-流多场耦合分析模型，可获得不同位置热缺陷在不同过热严重程度时，对应的过热缺陷严重程度与对应测温点温度值的函数关系。经真型变压器热缺陷模拟试验验证仿真模型及温度映射关系有效性后，可通过此方法获得丰富的热缺陷与多点温度的对应关系。

图1 测温点及缺陷点分布Fig.1 Distribution of temperature measuring points and defect points

本文仿真获得了每个绕组分层区域内不同位置出现低温、中温、高温过热时，不同测温点温度的变化规律，发现不同位置出现相同过热时，对不同测温点温度的影响程度存在明显差异，处于热缺陷上方局部区域测温点的温度变化最显著，这一现象为构建热缺陷分区分层定位方法提供了可行性。根据变压器正常运行工况下各测点的实测温度，构建运行工况下各个测温点的实测温度矩阵TM。

式中：tM，i为第i个测温点的实测温度。

根据多物理场耦合分析方法仿真获得对应负载、流速条件下各测温点的仿真温度值，构建仿真温度矩阵TN。

式中：tN，i为第i个测温点的仿真温度。

将相同运行工况下各测点实测温度与仿真温度进行差值计算，获得温差矩阵ΔT。

根据试验及仿真分析可预先构建各测点在热缺陷不同过热程度时的温差阈值矩阵ΔTL。若温差矩阵对应点位的温差值小于热缺陷温差阈值矩阵对应点位的温差值，则表明该测温点相邻分层区域不存在热缺陷，否则存在热缺陷，比对温差矩阵数值可实现热缺陷的定位。

该SSZ11-25000/110 电力变压器绕组不同分层区域热缺陷点的过热温度与相邻测温点温度值存在显著正相关关系，表1 为不同负载率β和油流速Vo工况下，层11 线饼产生过热缺陷时，过热点过热温度To与相邻测温点12 温度值tM，12之间的映射关系，单位为K，拟合优度为0.99。根据此映射关系表达式可实现热缺陷严重程度的量化，为制定科学有效的分级缺陷应对策略提供参考。

表1 SSZ11-25000/110 电力变压器绕组热缺陷量化模型Table 1 Quantitative model of thermal defects for SSZ11-25000/110 power transformer winding

1.3 绕组变形缺陷辨识方法

绕组变形是最主要的机械类缺陷，绕组变形程度是反映变压器结构安全的关键指标之一。变压器承受短路电流冲击时，电动力往往超过100 kN，多次短路电流冲击下，首先发生绝缘材料的收缩、垫块脱落，引起绕组压紧力和支撑刚度降低，然后产生绕组变形，引起绕组主纵绝缘距离变化、导线外包裹的绝缘纸破裂，最后发生放电，引发绝缘击穿，见附录A 图A1。缺陷点多见于导线换位区域、安匝不平衡区域、电磁力周向分布不均匀区域［33］。

绕组变形缺陷难以通过常规电气量及时监测，但可凭借外部的振动信号进行诊断，本文项目组成员已进行了相关研究并取得了阶段性成果。文献［34］建立了机械电磁耦合的变压器绕组非线性振动模型，分析了短路冲击下绕组多频振动的产生机理和变形绕组固有振动特性变化规律。仿真分析结论及110 kV 和0.4 kV 变压器的实验结果均表明，在绕组变形缺陷发展过程中，各阶段的声学振动信号特征表现为：在初期外部短路时，主频能量比减小，信息熵及半频能量占比增大，绕组松动程度逐渐累积；随着短路次数的增多，主频能量比增大，但信息熵及半频能量占比减小，绕组变形逐渐累积［35-36］。利用上述信号特征的变化规律，可以实现对变压器绕组变形严重程度和缺陷发展阶段的辨识。

此外，绕组变形后，变压器内部漏磁分布会出现畸变，绕组发生上端部轴向压缩形变时，上端部的磁场变化远大于下端部，发生下端部形变时则与之相反，通过对比不同位置的磁场变化可以区分形变位置；绕组发生对称压缩形变时，磁场分布的变化规律也是对称的，对比磁场分布的对称性变化可以区分端部压缩变形和对称压缩变形［37-38］。

2 针对严重放电缺陷的主动保护

当各类轻微缺陷由于监测盲区等因素未能被状态监测方法辨识而进一步恶化为严重的电火花放电时，只需很短的时间即可转变为电弧击穿故障，难以再制定计划停电检修。利用严重放电的表征参量构建主动式保护方法，在发生造成不可逆损伤的严重放电但还未电弧击穿时对设备进行及时切除，能够减小对设备的损害，消除起火爆燃的风险。有研究提出过高压设备主动控制和保护的思路［39-40］，但并未就具体方案进行深入研究，本文通过试验分析的方法对其可行性展开探索。

2.1 放电缺陷发展演化规律与特征

明确的放电表征参量的变化特征是针对严重放电缺陷进行主动保护的基础，当前对缺陷发展特征的研究主要是基于单一参量［41］，对多参量变化特征综合分析也多是基于典型放电缺陷模型［42-43］，本文选择同时进行模型试验和真型试验，将多个参量同步分析，并将模型试验和真型实验的参量变化规律进行对照，保证所得放电缺陷发展时的多参量特征的工程实用性。

2.1.1 大尺度缩比模型放电缺陷试验

本文依据某10 kV 变压器尺寸设计了缩比试验油箱，在油箱内布置了柱板沿面、针板油纸大尺度放电缺陷模型，见附录B 图B1；布置了高速相机和特高频、脉冲电流、声传感器，试验平台接线见附录B 图B2；试验过程采用恒压法，外施电压峰值为35 kV。

针板油纸放电由局部放电发展至持续电弧的过程中存在长时间的火花放电阶段，沿面放电缺陷发展至持续电弧的过程存在滑闪放电阶段，在火花放电/滑闪放电的同时产气特征显著，产气量随时间不断上升，油、纸绝缘性能不可逆转地持续劣化直至发生电弧击穿。试验中不同缺陷演化时期的图像见附录A 图A2 和图A3。

图2 为针板油纸放电缺陷发展过程中不同时刻测得的多参量信号，其中幅值相位图的采样时间窗为2 s。图2 表明，脉冲电流信号和特高频信号有很高的同步性，随着放电缺陷的演化发展，两信号的脉冲次数明显增大，脉冲相位分布变宽，正负半波初始放电相位减小甚至越过电压过零点，脉冲电流信号的幅值明显增大，特高频信号的幅值轻微上升，声信号的主频向可听声频段下移。图3 为柱板沿面放电缺陷发展过程中不同时刻测得的多参量信号，可见多参量的变化趋势与针板油纸缺陷基本一致，但缺陷结构的不同导致多参量信号的幅值有明显的差异。

图2 针板油纸放电试验不同时刻的多参量信号Fig.2 Multiple parameter signals of needle-plate oil-paper discharge experiment at different moments

图3 柱板沿面放电试验不同时刻的多参量信号Fig.3 Multiple parameter signals of column-plate surface discharge experiment at different moments

2.1.2 真型变压器放电缺陷试验

本文还在SSZ11-25000/110 电力变压器上设置了均压球尖刺放电缺陷和潮湿纸板沿面放电缺陷，模拟变压器中由于装配不当或振动等原因而产生的金属尖端放电和沿围屏等长纸板发展的沿面放电，以验证在真实变压器中多参量传感器的测量效果和模型试验结论的适用性。传感器安装和缺陷布置方法见附录B 图B3，放电缺陷布置在B 相高压绕组出线处，试验变压器低压侧接交流电源、中压侧及高压侧空载。

均压球尖刺放电试验的放电位置集中在针尖处，试验过程中可见产气和纸板上的白斑，试验结束后（140 min）纸板上留下炭黑色凹陷痕迹，纤维结构受到永久性损害。潮湿纸板沿面放电试验的放电通道是沿纸板表面方向发展的，有较多产气，试验结束后（38 min）纸板表面留下炭黑色树枝状放电痕迹。试验过程中的实拍照片见附录A 图A4 和图A5。

图4 和图5 分别为均压球尖刺放电试验和潮湿纸板沿面放电试验在不同时刻测得的多参量信号情况，其中幅值相位图的采样时间窗为1 s。图中的多参量变化趋势与模型试验基本一致，脉冲电流信号和特高频信号同步性较高，且随着放电缺陷的演化发展，两信号的脉冲次数增大，脉冲相位分布变宽，正负半波初始放电相位下降甚至越过电压过零点，脉冲电流信号的幅值明显增大但特高频信号幅值变化较小，声信号较低频段尤其是可听声频段的能量占比明显上升。两种缺陷发展过程中脉冲电流信号和特高频信号的幅值相位图在形状和幅值上的差异同样表明缺陷结构的不同会对多参量信号的幅值和相位分布造成很大的影响。真型放电缺陷试验的结果说明了多参量传感器布置及测量的有效性，也验证了典型放电模型试验的结论在结构更为复杂、尺度更大且电压等级更高的真型变压器上的可迁移性。

图4 均压球尖刺放电试验不同时刻的多参量信号Fig.4 Multiple parameter signals of smoothing bushing collar spike discharge experiment at different moments

图5 潮湿纸板放电试验不同时刻的多参量信号Fig.5 Multiple parameter signals of wet paper discharge experiment at different moments

2.2 严重放电缺陷阶段的多参量融合主动保护

利用分类算法可获得不同缺陷发展阶段与多参量特征之间的定量关系，进而为主动保护方案构建及定值整定提供参考。10 次针板模型放电试验中，脉冲电流脉冲重复度、脉冲平均幅值、脉冲幅值总和、特高频脉冲重复度、脉冲幅值总和、声信号5～10 kHz 及20～30 kHz 频段能量占比、最高频率分量8 个参量特征随时间的变化见图6。图中：单次试验不同时间的采样点用黑色折线相连，横纵坐标均进行了归一化，以8 个特征参量为基础，形成每个采样点对应的8 维特征向量，以所有采样点为样本进行模糊C均值聚类分析，可得到图中各点不同颜色代表的分类结果。其中，蓝色点为放电演化过程初期，绿色点为放电演化过程中期，红色点为放电演化过程末期。分类结果表明，多参量特征的大小以及变化趋势和放电发展阶段有明确的关联关系，放电过程末期的特征量的均值相较于放电过程初期均有3 倍以上的明显变化，详见附录B 表B1。通过对多参量特征绝对值以及变化率进行监测，可辨识严重放电，并在电弧击穿之前采取主动保护措施，减少油箱爆燃事故的发生。

图6 参量特征变化趋势及聚类分析结果Fig.6 Changing trend of parameter characteristics and clustering analysis results

基于多参量的主动保护也有足够的条件满足继电保护的“四性”要求。主动保护的目的是在电弧故障发生之前主动切除设备，从原理设计上来说已经实现了保护防线的前移，不存在快速性的问题。而利用超声波定位或脉冲电流定位等定位方法，可以确保保护只动作于油箱内部的放电。110 kV 变压器油箱内部放电时，位于变压器5 个面中心的超声传感器的时域波形信号见附录B 图B4，利用超声波明显的到达时差可进行球面波定位，足以确定声源是在箱内还是箱外，从而满足保护的选择性要求。利用多参量信号的同源性，即多参量信号是否同时出现、是否同时满足动作阈值，可以排除空间传导或地电位耦合等途径的电磁干扰。油箱内尖刺放电和油箱外电晕放电时多参量特征时域波形对比见附录B 图B5。由于特高频传感器为内置式，可对油箱外电磁信号起屏蔽作用，超声传感器为贴片式布置于箱壁处，对于沿空气路径传播的声信号并不敏感。因此，在外部存在干扰源时，不同参量的幅值和是否同步出现情况都是有较大差异的。构建基于信号同源性的互补、互校的保护启动判据和动作判据并合理整定启动及动作的多特征阈值，可以满足保护的可靠性和灵敏性要求。综合以上分析，提出图7 所示的主动保护初步方案。如2.1 节所述，不同缺陷在发展演化时，多参量信号虽有类似的发展趋势，但幅值有较大差异，实际变压器内结构复杂且缺陷形式和位置均不固定，如何参照预期保护范围进行保护定值整定，仍需要更深入的研究。

图7 基于多参量特征的主动保护方案Fig.7 Active protection scheme based on multiple parameter characteristics

2.3 基于产气特征的轻瓦斯保护

当变压器内部出现放电类缺陷时，变压器油在局部放电的电、热效应作用下裂解，产生氢气、碳氧化合物及烃类气体。裂解产物部分溶于变压器油中，另一部分未溶解的游离气体通过油枕连接管逐渐汇集至瓦斯继电器集气盒中，集气盒中的游离气体体积和组分含量反映了变压器油箱内部放电类缺陷的严重程度。现有的轻瓦斯保护仅反映气体体积，虽然相对于现有的电气量保护其对缓慢发展的故障是比较灵敏的，但是受变压器内部进入空气等因素影响易发生误动，一般作用于告警，需要运维人员取气分析来确定变压器内部是否有缺陷，耗费时间和人力，且有一定危险性。为提升轻瓦斯保护效果，也作为基于放电产气特征的主动式保护，本文提出基于放电类缺陷产气特征的新型轻瓦斯保护，并给出两种实现方案。

一种方案是将传统瓦斯继电器改进为数字式，将液位传感器和气体浓度传感器安装于瓦斯继电器集气盒内，可以输出液位以及气体中氢气等成分的浓度信息，见附录B 图B6。液位高度经过换算后能够得出集气盒内的气体体积，基于气体体积、含量及两者的变化速率等特征可实现图8 所示的轻瓦斯保护方案。此种方案仍处于实验室验证阶段，装置结构简单，仅需要在集气盒内安装传感器，能够获得实时、全面且精准的游离气体特征，有效提高轻瓦斯保护的可靠性，但工程应用时现有运行的瓦斯继电器不方便改造，且将传感器置于变压器器身周围，其长期工作的稳定性还有待验证。另一种方案是为取气盒加装自动取气装置，原理见附录B 图B7，使其具有自动排气注油、自动取气、分析气体组分、诊断故障并上送报告等功能。此种方案优势在于只须将自动取气装置与在运的瓦斯继电器排气口进行连接，便于工程应用，但灵敏度较第一种方案低，在现有轻瓦斯继电器告警后进行分析和判断。本文已完成了此种方案的样机试制，样机照片见附录A 图A6。

图8 基于气体多参量特征的保护方案Fig.8 Protection scheme based on multiple parametercharacteristics of gas

3 针对电弧故障的传统保护的性能提升

变压器内部结构和潜在的放电缺陷类型复杂多样，发展过程或是表征参量并不明显的放电缺陷可能处于状态监测或主动保护的盲区，如进一步演化为电弧故障，需要传统的变压器保护作为最后一级防线，最大限度地避免电弧故障发生后事故扩大，影响系统安全运行。

3.1 不经励磁涌流闭锁的差动保护技术

差动保护是变压器最重要的电气量主保护，但励磁涌流与故障电流的辨识一直是制约变压器差动保护快速动作的难题。工程中应用的励磁涌流识别原理主要有二次谐波制动、间断角、波形相关性等方法［44-47］，但受到变压器电磁暂态、星/三角转换、电流互感器传变特性等因素的影响，即使最快的间断角识别原理也至少需要20 ms［48］，影响了差动保护的快速性。为此，可以从变压器励磁涌流产生机理-铁芯饱和入手，通过判断变压器的主磁链是否引起铁芯饱和来进行励磁涌流与故障电流的辨识，进而构建不经励磁涌流特征闭锁的差动保护，进一步提升保护的快速性。

为此，本文项目组首先建立变压器空载合闸、区内故障、区外故障切除等不同运行工况下变压器铁芯磁链的通用数学表达式，定量推导出磁链最大值与电压突变时刻、突变前后电压相角差及突变后电压幅值的关联关系，并提出了利用电压半波积分值和电压变化量半波积分值等效计算磁链的方法，可在电压变化半个工频周期时间（10 ms）获得此次变化磁链可能达到的最大值。据此，当变压器铁芯最大磁链值小于铁芯饱和阈值时，变压器一定不会产生励磁涌流。此时，电压突变工况下的差流一定是内部故障造成，差动保护无须经励磁涌流闭锁，相关研究已发表于文献［49］。

图9 为一起换流变压器电网侧B 相发生匝间故障致使变压器烧损事故的故障录波图。差动保护在谐波含量低于15%以后才动作，在此期间故障电流陡增而没有被及时切除。通过故障波形基于电压量积分实时估算磁链可以判断出铁芯并没有饱和（饱和阈值为1.15），产生差动电流的原因是内部故障而非励磁涌流，不经涌流闭锁的差动保护从故障发生到发出跳闸令约需10 ms，比谐波闭锁的差动保护快49 ms。可见，铁芯饱和判别技术能够提升差动保护的快速性，从而限制内部电弧故障能量。

图9 某换流变压器事故故障录波图Fig.9 Fault oscillogram of a converter transformer accident

3.2 基于漏磁特征的变压器匝间故障保护技术

轻微匝间短路时短路匝内电流大、破坏性强，但差动保护感受到的电气量变化微弱，难以灵敏切除故障，而基于漏磁幅值和对称性的轻微匝间故障保护技术可作为现有变压器保护灵敏性不足的补充。本文项目组通过理论推导，得出了三维变压器模型中不同位置漏磁场分布的计算方法，着重分析了在正常运行、励磁涌流、外部故障及匝间故障的工况下，不同轴向路径上漏磁场的变化规律［50］。本文建立了基于SSZ11-25000/110 三相三柱变压器的有限元仿真模型进行进一步分析和验证，每相选择4 条路径对漏磁分布进行分析，见附录B 图B8。变压器正常运行时轴向漏磁呈对称分布，各相漏磁幅值相同，见附录B 图B9。匝间故障时故障相漏磁幅值上升，出现畸变波峰，轴向漏磁对称性破坏，详见附录B 图B10。外部接地短路或空载合闸时轴向漏磁仍呈对称分布，空载合闸时漏磁时域波形存在间断角，详见附录B 图B11 和图B12。

不同运行工况下漏磁场具有以下特征：正常运行时，三相漏磁幅值相等，漏磁分布轴向对称；励磁涌流工况时，三相漏磁增大且幅值不等，漏磁时域波形存在间断角，漏磁分布轴向对称；外部单相接地短路时，三相漏磁大幅增长且幅值不等，漏磁分布轴向对称；不同绕组匝间短路时，除中部位置匝间短路外，轴向漏磁分布不再对称，且仅有故障相漏磁分布发生变化。可考虑根据三相漏磁值与轴向对称性，构建如图10 所示的匝间故障保护方案，实现不同绕组1%比例匝间短路的灵敏辨识与定位，并在励磁涌流与外部短路工况下可靠不动作。

图10 变压器匝间故障保护方案Fig.10 Transformer inter-turn fault protection scheme

4 大型电力变压器安全运行三级防线

变压器内部缺陷可分为发热类缺陷、放电类缺陷、机械类缺陷，局部过热会引起绝缘加速老化失效，机械类缺陷会引起局部绝缘距离改变或是导体包覆的绝缘纸破损，所以最终都会发展为放电缺陷。变压器内放电缺陷较轻微时，油纸结构的绝缘性能尚好，仅会发生放电量和重复度均较小的局部放电，然而随着局部放电造成绝缘纸板内纤维结构不可恢复的破坏、产生的杂质使变压器油的绝缘性能不断降低，轻微放电缺陷会逐渐发展演化为严重放电缺陷，放电通道延长，放电量和重复度成倍突增且显著产气。轻微缺陷发展为严重缺陷所需的时间可能长达数年，也可能像本文第2 章试验结果一样，仅需不足一天的时间。本文针对变压器内部缺陷发展为严重缺陷并最终导致电弧击穿的全过程提出构建三级防线，以提升大型电力变压器的安全运行水平，防止油箱炸裂事故的发生。第一级防线为轻微缺陷的检测和预警，第二级防线为严重放电缺陷时的主动式保护，第三级防线针对电弧故障提升传统变压器保护的性能，灵敏、快速切除故障。

三级防线所应用的参量互有重叠，但是在时间窗选取、特征选取、定值整定以及对缺陷或故障的处置方式上有明显的区别。三级防线的配置在时序上针对轻微缺陷发展为严重缺陷直至最后电弧击穿的演化过程依次递进，如图11 所示。

图11 三级防线配合时序图Fig.11 Coordination sequence diagram of three lines of defense

状态监测方法对缺陷进行辨识所需的数据窗时间很长，往往需要数月内的前后数据进行比对，所利用的数据特征多为统计性特征，如局部放电相位分布谱图的对称性、偏度等，后续措施为制定合理的停电计划进行检修，注重对各类缺陷的全覆盖以及缺陷辨识的灵敏性。主动保护对放电表征参量多维特征的绝对值及其变化率进行分析，由于严重放电缺陷发展的快速性，即使基于与状态监测相同的参量，主动保护所应用的数据窗和特征类型也有很大不同，当确定内部出现不可逆的严重放电缺陷时动作跳闸，可防范状态监测方法来不及辨识或停电的缺陷发展，保护判据、各阈值整定须足够可靠且有完善的抗干扰逻辑等以保证不误动。

状态监测方法灵敏度高但易受各种干扰影响，且依赖于运维人员进行决策和处置，难免出现辨识失败或是因人员疏忽而漏判。主动式保护为了保证可靠性需要将阈值整定得足够高，对于某些放电不剧烈缺陷的保护存在死区，对发展过程不明显的故障的保护作用有局限性，如油中杂质桥接致使突发电弧击穿。传统保护在电弧故障产生之后动作，对于变压器本体是最后一级防御措施，优化现有保护技术提升快速性及灵敏性，减小电弧持续时间或是阻止低能量电弧向更高能量电弧转化，可降低油箱开裂事故的风险。