变压器油色谱在线监测数据波动特征量的分析与应用

2023-12-25马榕嵘曾庆辉

电工材料 2023年6期

马榕嵘，曾庆辉，徐鑫

（佛山供电局，广东佛山 528000）

0 引言

变压器在线监测数据的大小受到油中气体含量、装置厂家型号、运行状况以及数据采集软件等多种因素的影响。在长期的监测中，尽管主设备没有发生故障，在线监测数据和离线试验数据同样都会在一定范围内波动。因此，对在线监测数据的波动进行分析，提取出波动的特征量，并用特征量来判断新出现的数据是否真实可靠，从而判断在线监测装置本身性能是否正常，是否能够履行准确预警职责[1-4]。

1 波动特征量猜想

1.1 突变度

在主设备发生故障时，油中气体含量会发生巨大变化；但在主设备没有故障而是在线监测装置发生故障时，在线监测数据也会出现异常，出现数据突变等情况。结合在线监测装置的工作特点，将在线监测数据的突变度定义为，相邻两个时段的数据差与前一个数据的比值百分比，可用式（1）计算。

式中：Xn为当前监测数据；Xn-1为前一监测数据。

以某220 kV 变电站#1 主变油色谱在线监测装置（简称1 号变电站#1 装置）2021 年1 月至7 月监测的氢气数据为例，通过统计发现，氢气数据的变化幅值大致介于8 μL/L 至10 μL/L。根据式（1），对该时间段的氢气在线监测数据的突变度进行计算，由计算结果来看，1 号变电站#1 装置数据的突变度在0%～20%之间，最大值为20%。该组数据产生于1月～7 月，主变负荷、环境温度等影响因素都经历了从冬天到夏天的半个变化周期，因此认为数据具有代表性，可以取20%作为该油色谱装置氢气在主设备无异常运行情况下的突变度上限值，即突变度特征量。对1 号变电站#1 装置的其他组分以及其他8台试点主变装置各组分的突变度进行分析，得到突变度上限值。

1.2 稳定度

在主设备和在线监测设备没有故障或其他异常的情况下，在线监测数据应该是在均值上下波动的离散值。为了表征这种离散值的大小，提出稳定度特征量的猜想。在线监测装置的稳定度（S）可由式（2）计算。

其中，xn为统计时段内第n个数据。

以1 号变电站#1 装置2021 年1 月至7 月监测的氢气数据为例，根据式（2）对这七个月的氢气数值进行稳定度计算，1 号变电站#1 装置氢气的稳定度是介于1%～8%的波动数值，其中最大值为7.54%。对1 号变电站#1 装置的其他组分以及其他8 台试点主变装置各组分的稳定度进行分析，得到稳定度上限值。

1.3 相关性

油中溶解气体主要有3 个来源，即变压器油的分解、固体绝缘材料的分解以及其他来源。在电或热故障下，某些C-H 键和C-C 键断裂，生成H2和低分子烃类气体，如CH4、C2H6、C2H4、C2H2等。如果主设备正常运行，未发生故障，则油中各气体组分的来源会比较稳定，各组分的含量可能存在一定的相关性，据此，提出油中溶解气体中各组分的相关性猜想，即推测某些组分之间的数据变化趋势具有一致性。相关性可由式（3）计算。

其中：xn、yn分别是用于计算相关性的两种组分在试点时段内的第n个数据，xˉ、yˉ分别为两种组分在试点时段内的数据平均值。

以1 号变电站#1 装置2021 年1 月至7 月监测的数据为例，通过统计各组分的数据，并计算其相关性。除甲烷和总烃之外，各气体组分之间并无明显的相关性。甲烷和总烃之间相关性系数达到0.93，是因为甲烷含量明显高于其他烃类气体，故在总烃计算中占据主要因素。因此，1 号变电站#1 装置在线监测所得各组分含量的变化无明显相关性。同样计算可得，其他8 台装置在线监测所得各组分含量的变化也无明显相关性。

2 波动性猜想验证

2.1 突变度猜想验证

以1 号变电站#1 装置2021 年8 月至10 月监测的氢气数据为例，统计三个月的数据后发现，其幅值大致介于8 μL/L 至10 μL/L，与1 月～7 月的变化幅值一致。对该时段的在线监测数据的突变度进行计算。8 月～10 月装置数据的突变度是0%～20.3%，最大值为20.3%，与1 月～7 月份的最大值20%比较接近。同样，对8 月～10 月1 号变电站#1装置的其他组分以及其他8台试点主变装置各组分的突变度进行分析，得到突变度上限值。计算1 月～7月和8月～10月的突变度差异，如表1所示。

表1 两个时间段突变度变化表

如表1 所示，1 号变电站、5 号变电站、6 号变电站的油色谱装置突变度较稳定，大部分变化在3%以内。其他的站突变度变化幅度较大，查看1月～7月的运行日志发现，突变度变化大的站在1月～7月间开展了油色谱的校验，使数据偏离较大。

2.2 稳定度猜想验证

以1 号变电站#1 装置2021 年8 月至10 月监测的氢气数据为例，对数值进行稳定度计算,可以看到，装置氢气的稳定度是介于2%和9%之间的波动数值，其中最大值为8.23%。对8月～10月1号变压器装置的其他组分以及其他8台试点主变装置各组分的稳定度进行分析，得到稳定度上限值。计算1月～7月和8月～10月的突变度差异，如表2所示。

表2 两个时间段稳定度变化表

表2 中，仙溪和旭升6 台装置稳定度较稳定，大部分变化在1%以内。紫洞3 台装置稳定度变化幅值较大，源于1 月～7 月份紫洞站开展了油色谱校验，数据偏离较大。考虑装置运行的特点，可以提出一套基于稳定度的数据诊断机制，比如近一年的长期稳定度和近一周的短期稳定度，用以判断将要出现的下一组数据是否存在异常，从而决定是否发出警报。