基于电气自动化的变压器故障诊断与检修系统设计

宗克柱

（山东电工电气集团智能电气有限公司，山东 济南 250001）

0 引 言

变压器作为电力系统的关键设备，其运行状态直接影响系统的安全、稳定运行。近年来，随着电力系统规模的不断扩大，变压器故障发生频率有所增加，严重威胁电网安全运行。为实现变压器故障的准确识别和快速处理，开展变压器故障诊断与检修自动化技术研究具有重要意义。文章在分析变压器常见故障机理的基础上，设计一套基于电气自动化技术的变压器故障诊断与检修系统。该系统通过数据采集、智能诊断、预警决策及自动化检修执行等模块，实现对变压器运行状态的实时监测和故障的快速定位与处理，能够有效提高变压器故障处理的自动化水平，保障电网安全、可靠运行。

1 变压器故障机理分析

变压器作为电力系统中的核心组件，其故障模式多样且复杂，主要包括绕组内部缺陷、铁芯相关问题以及绝缘材料退化等关键故障类别。在变压器运行期间，这些故障的发展往往伴随着局部放电活动增强、磁场偏移导致的损耗增加以及过载引起的热点升温等现象。例如，在220 kV 变压器长期运行中，高压绕组与铁心间可能发生微小间隙放电现象，产生瞬态电压波动，其峰值电压可高达5 000 V，特别是在带负荷运行条件下，会进一步加剧铁心因磁致伸缩效应引发的振动应力。此类持续性损伤经过一段时间的积累后，会逐渐损害绝缘材料性能，导致绝缘体的电气绝缘强度下降，直至在诸如雷电冲击等极端大电流事件作用下，触发明显的故障现象[1]。典型变压器故障测量指标如表1 所示。

表1 典型变压器故障测量指标

针对不同故障，可以采用不同数学模型分析其机理与演进趋势，为开展故障的预测性监测、诊断及检修提供理论基础。但由于变压器实际工作环境的严酷性，模型方法在工程落地中仍面临诸多挑战，还需进一步结合大数据分析与人工经验进行补充和完善。

2 基于电气自动化的变压器故障诊断与检修系统构建

2.1 数据采集与监测模块

在文章提出的基于电气自动化的变压器故障诊断与维护系统中，数据采集与监控模块起着至关重要的作用。它主要依赖于传感器网络、先进的工业测量设备及计算机技术，以实现实时、全面地监控变压器运行状态。该系统采纳了分布式传感器网络架构，在变压器主体的高低压绕组、调压部分以及其他重要区域部署了超过300 个种类丰富的智能传感器，涵盖了温度、振动、油质及局部放电等多个监测维度，确保实时捕获各类关键参数变化情况[2]。这些传感器所获取的原始信号经由工业现场总线和数据采集卡等硬件设施进行高效数字化转换，并借助光纤通信技术传送至中心数据库服务器。系统在此基础上构建了变压器多元异构的监测数据模型，进一步运用云计算技术和数据挖掘算法，深度整合与智能分析海量实时监测数据，从而准确刻画出变压器当前的工作状态，为故障预警和状态评估提供科学依据。

系统运用机器学习等方法训练传感器数据，建立不同部位参数的精确预测模型。例如，变压器高压侧温度函数为

式中：a、b、c、w、φ及k为模型参数；t为时间。当Thp(t)大于阈值时，系统判断为异常过热并启动预警。该函数充分考虑温度的周期性、递增性及随机性，利用大数据训练可以准确预测温度变化趋势。通过类似方法建立振动、气体含量等参数模型，实现对变压器故障的自动预测和早期预警。

2.2 智能故障诊断模块

智能故障诊断模块则巧妙结合了深度学习、专家系统以及云计算等尖端科技手段，致力于实现对变压器潜在故障的全自动识别与精准定位[3]。该模块直接对接实时更新的数据库监测数据流，其工作流程包括应用卷积神经网络技术对收集的各项监测参数进行全面深入的特征抽取与综合集成，进而搭建变压器的高精度数字化状态评估模型。这一模型能够有效解析并预测各种故障模式及其演变趋势，从而为早期预警和及时维修决策提供有力的数据支持和技术保障。例如，输入原始监测数据矩阵X∈Rn×m，通过卷积层、池化层等提取高维抽象特征

式中：W和ol为网络参数；f为非线性激活函数；F为经过卷积层、池化层等操作后得到的输出特征映射图；σ为激活函数。经过训练，模型f能够自动学习数据中的故障特征，实现对故障模式的识别，如断股、击穿等短路故障，或者气体排放量指标H2超限诊断接地故障。

此外，该系统还集成了一个以大数据分析和专业人员实践经验构筑而成的故障知识库，用于详尽记录过往故障实例及其对应的解决策略。智能故障诊断模块通过与这一知识库互动，运用模糊逻辑推理、关联规则分析等先进方法，强化故障诊断的准确性和决策辅助功能。这一过程最终将生成针对性的故障应对方案和详细的检修流程，并将其指令传递给执行系统实施自动化检修作业[4]。凭借云计算强大的计算能力和大规模数据存储优势，系统能够迅速且准确地诊断定位复杂故障，有利于驱动变压器维护模式从传统的“事后维修”向更加高效的“预防性前瞻维修”转型，极大地提升了整个电力系统的稳定性和运行效率。

2.3 预警与决策支持系统

预警与决策支持系统基于变压器故障预测结果，对操作人员和设备采取的后续决策和行动提供智能决策支持。该系统连接智能诊断模块，接收实时传感器数据和诊断结果。当监测数据超过预设阈值或诊断出潜在故障时，系统利用知识库的大数据分析确定设备的重要性和所在区域的重要性系数Wi。结合设备实时状态违规程度参数Pi，利用加权融合算法计算预警指标R

式中：N为集合中参与计算的元素的总数；i为一个变量，用于在求和过程中从1 迭代到N，代表每个具体的元素。

当R超过严重阈值时，系统向控制中心发出红色最高级预警，指示操作人员高度关注；当R超过一般阈值时，向本地值班人员发送黄色预警。

系统利用变压器数字孪生系统评估后续故障可能造成的设备损坏和运行影响，并生成包括临时切换负载、紧急停运检修等替代决策方案[5]。系统评估每个方案的成本效益、操作复杂度等，利用模糊综合评判模型自动筛选出优先决策，减少人工判断失误风险，指导设备安全运行。

2.4 自动化检修调度与执行模块

自动化检修调度与执行模块通过集成机器人技术、云平台等实现对变压器故障的精确定位与自动维修。该模块连接智能决策系统，获取设备预警级别和故障检修方案。接收方案后，系统优化调度检修资源，根据任务紧迫程度计算检修队伍响应时间

式中：s为距离；v为平均速度；ao为加速度；ta为系统分配加速时间。系统计算不同队伍的t值，选择t值最小的队伍执行维修任务，从而实现资源优化配置。

检修队伍进入现场后，系统指导机器人准确定位故障部位。例如，输入故障代码“H2F12”代表12号变压器高压侧氢气异常，系统会驱动机器人移动至对应部位。机器人携带多功能检测与处理工具，根据预先训练的模型实现对故障设备的自动超声波扫描、气体检漏等操作。获取详细故障特征后，系统自动匹配维修方案模板，机器人选择相应工具进行精准维修，无须人工参与，避免了人员接触危险现场。该模块利用自动化技术实现变压器故障的快速响应和精准修复，大幅提高电网设备维护水平，为电力系统安全运行提供保障。

3 系统实现与实验验证

3.1 仿真平台搭建与实验设计

为验证所构建变压器故障诊断与检修系统的有效性，设计搭建了基于虚拟仿真与物理模拟相结合的测试平台。该平台软硬件环境主要包括RT-LAB、WinCC 数据采集与监视控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系统、NI 数据采集卡、可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、物理传感器、继电器以及断路器等实际设备。

在RT-LAB 平台上利用电力系统组件构建包含15 台220 kV 变压器的500 kV 变电站虚拟样机，配置变压器数字化建模参数，并设定不同类型典型故障的仿真场景，如高阻接地、低压侧缺相等。SCADA 系统配置连接虚拟电站现场控制网关，实时监视仿真过程。同时，利用NI 数据采集卡获取PLC，通过物理传感器采集温度、流量等模拟信号，模拟现场设备状态，测试系统面对实际噪声信号的诊断效果。在此基础上，编制多组变压器故障仿真试验方案，考虑不同负载、不同故障组合的场景，全面验证系统的故障识别能力、定位准确率、预警响应时间等关键指标，并与现有典型方法进行对比。平台支持针对性调整诊断规则和模型参数，为系统的持续优化提供帮助。

3.2 实验结果分析

根据搭建的变压器故障诊断与检修系统测试平台，采用随机抽样、重复试验等科学方法，设计了温度过热故障、尖端放电故障、低压绕组断股故障、铁心接地故障及绝缘损伤故障等20 组试验方案，全面验证分析系统的故障识别准确率、定位精度、最大响应时间等指标，部分实验统计结果如表2 所示。

表2 系统故障诊断性能验证部分试验结果

试验结果表明，在故障识别中，系统识别准确率最高可达96%以上；利用卷积神经网络多源数据的关联分析，实现较高精度的故障部位自动定位，最大误差为±2.1 min，满足精确检修要求。此外，从采集信号转换及传输、智能诊断算法运算等过程，最大响应时间为4.1 s，可实现变压器故障的实时监测与快速预警。

4 结 论

变压器作为电网的关键设备，其故障会严重威胁电网安全稳定运行。为实现变压器故障的智能化识别与快速响应处理，文章在深入分析典型故障机理的基础上，设计开发了一套基于电气自动化技术的变压器故障诊断与检修系统。本系统成果为电网设备智能化监管提供了有效手段，对保障电网安全、稳定运行具有重要意义，值得进一步推广与应用。未来将持续完善系统模块功能，扩大仿真验证样本规模，并联合电力企业开展系统现场试运行，推动系统的工程化落地。