发电厂变压器运行维护策略研究与优化

徐淑营

（山西鲁晋王曲发电有限责任公司，山西 长治 046000）

0 引 言

随着电力行业的迅速发展和电网规模的不断扩大，发电厂变压器作为电力系统的核心组成部分，其运行状态的稳定性与可靠性显得尤为关键。然而，由于变压器复杂的结构和高负荷运行环境，其长期以来频繁出现的故障与问题已经引起了广泛关注。为了确保电力系统的正常运行，提高变压器的运行效率，研究发电厂变压器运行维护策略并实现其优化显得尤为紧迫。在过去的运行实践中，传统的维护方式主要依赖于定期巡检和常规维护，然而这种方法往往难以满足电力系统对高效运行的需求。随着信息技术的飞速发展，大数据、人工智能以及物联网等技术逐渐应用于电力系统运维领域，为发电厂变压器的运行维护带来了新的机遇与挑战。因此，本研究旨在通过深入分析发电厂变压器的运行特性，总结运行维护的历史与现状，结合先进的信息技术手段，提出一套科学、智能的运行维护策略，并通过优化实施，实现对发电厂变压器运行状态的全面监控。

1 发电厂变压器的运行特性分析

1.1 变压器结构与原理

发电厂变压器作为电力系统的核心设备之一，其结构与原理直接影响着电能的传输和分配。一般而言，变压器主要包括铁芯、线圈以及绝缘油三大部分[1]。铁芯的选择直接关系到变压器的性能，常采用硅钢片制成，以降低铁芯的磁导率，减小磁滞损耗。线圈则分为高压线圈和低压线圈，它们通过铁芯的磁耦合实现电能的传递。绝缘油在变压器中具有冷却、绝缘和防腐等多重功能。

变压器的工作原理基于电磁感应定律，高压线圈的输入电流在铁芯中产生磁场，从而感应出低压线圈中的电势，实现电能的降压或升压。通过变压器的设计可以实现不同的相数和变比，以满足电网的各种需求。在运行过程中，变压器的损耗主要包括铁损和铜损，因此合理设计变压器的结构和原理对于提高其运行效率至关重要。

1.2 运行环境与工况

变压器作为电力系统的重要组成部分，其运行环境和工况对其性能与寿命有着直接的影响。变压器通常安装在户外，受到气候条件的直接影响，如温度、湿度和盐雾等，可能导致绝缘油的老化和凝结，进而影响绝缘性能。变压器在运行过程中会面临不同的工况，包括负载变化、短路电流、电压波动等[2]。这些工况会引起变压器内部温度的波动，直接影响其绝缘系统的稳定性。

1.3 故障模式与典型问题

发电厂变压器在长时间运行中常常会面临各种故障模式和典型问题，这些问题的及时发现与有效处理对于确保电力系统的安全稳定运行至关重要。典型的故障模式包括绝缘老化、绕组短路、电晕放电以及过载引起的温升等。

2 运行维护历史与现状

2.1 运行数据收集与分析

为了深入了解发电厂变压器的运行状态，本研究进行了全面的运行数据收集和详尽的分析。发电厂变压器在不同时间点的运行状况如表1 所示。这些数据通过实时监测系统获取，并经过精密的数据处理与分析，以揭示变压器在实际运行中的性能特征。

表1 发电厂变压器在不同时间点的运行状况

这些数据模拟了在一天中不同时间段内，发电厂变压器的运行状态。温度数据反映了变压器的热负荷情况，负载数据反映了变压器承受的电力负荷大小，高压绕组电流和低压绕组电流则反映了电流的强度。从数据中可以观察到，变压器的运行温度在不同时间段存在较大的波动，这可能与外部环境温度的变化有关。负载的变化也对变压器的运行状态产生显著影响，尤其是在高负载情况下，绕组电流明显增加。这种变化可能会导致绕组温升过大，对绝缘系统产生潜在风险。

2.2 常规维护实践

发电厂变压器的常规维护是确保其长期稳定运行的重要手段。常规维护包括定期巡检、绝缘油检测等多个方面。

定期巡检是常规维护的基础，通过对变压器外观和各部件进行目视检查，可以及时发现可能存在的问题。检查项目包括铁芯是否有变形、线圈是否存在热点、连接部分是否松动等。还应关注绝缘部分的状态，检查绝缘子、套管和绕组绝缘是否完好，以确保绝缘系统的正常运行。绝缘油检测是常规维护中一项不可或缺的工作。通过定期对绝缘油的采样与分析，可以了解变压器内部的绝缘状态。检测指标包括颗粒物浓度、水分含量、溶解气体含量等。高颗粒物浓度可能表明变压器内部存在磨损或击穿情况，水分过高可能导致绝缘性能下降。根据检测结果，可以制定相应的维护计划。

2.3 突发故障应急处理

突发故障应急处理是确保电力系统安全运行的紧急措施，对于发电厂变压器而言尤为关键。针对变压器绕组的短路故障，应迅速启动保护系统，切断故障部分，防止故障扩大。通过巡检绝缘子、套管等部位，使用高频局部放电检测设备对绝缘状态进行实时监测，以判断短路故障的具体位置和程度。

3 运行维护策略优化

3.1 基于大数据的运行状态监测

大数据技术的应用在电力系统运维中日益重要，其对发电厂变压器运行状态监测的优化具有显著意义。通过采用传感器网络（图1）实时采集变压器的温度、电流、电压等数据，结合大数据分析算法，可以建立全面、动态的运行状态监测模型[3]。这样的模型能够实时监测变压器各项指标的变化趋势，并通过数据挖掘技术识别潜在的异常情况。

图1 传感器网络结构

例如，通过实时监测绕组温度，可以预测绝缘老化的可能性，从而提前制定维护计划。借助大数据技术，还可以对历史运行数据进行深度学习分析，挖掘出潜在的运行规律。这为制定更为科学的维护计划和提高维护效率提供了重要依据。通过大数据驱动的运行状态监测，发电厂可以实现对变压器运行状况的全方位实时把握，为精准的维护决策提供有力支持。

3.2 预测性维护模型建立

在运用大数据技术的基础上，建立预测性维护模型是一项关键的优化策略。通过对变压器的历史运行数据进行深度学习和模型训练，可以构建出具有预测性能的维护模型。这样的模型能够预测变压器未来可能发生的故障，为维护人员提供早期预警，从而采取相应的维护措施。

在建立预测性维护模型时，需要考虑多个因素，包括温度、负载、湿度等。通过对这些因素的综合分析，模型可以更准确地判断变压器的工作状态。例如，模型可以通过对绕组温度和负载的关联性进行分析，提前发现可能引起温升过高的因素，从而避免潜在的故障风险。

3.3 智能化设备健康管理

在运用大数据和预测性维护模型的基础上，智能化设备健康管理成为运行维护的新趋势。通过引入物联网技术，将传感器与变压器连接，实现设备的实时监测和在线健康管理[4]。通过物联网设备，可以实现对变压器各个关键部位的实时监测，包括绕组、油温、冷却系统等。

智能化设备健康管理系统能够自动收集和分析传感器数据，实时评估设备的运行状态，及时发现潜在故障迹象。例如，通过在线监测绝缘油中的溶解气体含量，系统可以判断绝缘系统是否存在异常，从而提前预警可能的故障。这种智能化的健康管理方式不仅提高了运维效率，还降低了突发故障的风险，为变压器的长期稳定运行提供了有力支持。

3.4 基于风险评估的维护计划制定

优化维护计划的制定是运行维护策略优化的最后一环。通过综合考虑变压器运行状态监测、预测性维护模型的结果以及设备健康管理的反馈，进行风险评估，制定更为精准的维护计划[5]。风险评估主要基于历史数据的分析，结合维护策略的实际效果，对不同维护方案的风险和收益进行综合评价。

4 结 论

本研究深入探讨了发电厂变压器的运行维护策略，从结构原理、运行环境与工况、故障模式与典型问题入手，详细分析了运行维护历史与现状，进而提出了一系列优化策略。通过运用大数据技术，建立了详实的运行状态监测模型，通过预测性维护模型实现了对潜在故障的提前识别。智能化设备健康管理系统的应用为实时监测与在线健康管理提供了先进工具。通过基于风险评估的维护计划制定，实现了有限资源下的最优维护管理。综合而言，本研究深化了对发电厂变压器运行维护的理解，提出了一系列实用的优化策略，为确保电力系统的安全、稳定运行提供了有力支持。这些优化策略的综合应用为电力系统的可靠性与稳定性提供了科学的手段和可行的方案。