智能化技术在变压器故障诊断中的应用

［摘 要］为了提高变压器的运行可靠性，传统的定期维修制度和离线试验被广泛运用。然而，这些方法虽然能够在一定程度上发现潜在问题，但它们的盲目性和资源浪费性及可能无法及时发现并解决隐藏缺陷的局限性，使得人们需要寻求更为高效的故障诊断方法。当前，智能化技术已经在变压器故障诊断中展现了较大的潜力和应用价值。文章分析了智能化技术在变压器故障诊断中的应用与发展，以期为相关人员提供参考。

［关键词］故障诊断；应用；智能化；变压器；发展

［中图分类号］TM407 ；TP18 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）05–0120–03

智能化故障诊断指在故障诊断中应用人工智能技术对设备进行在线动态诊断，从而为状态检修提供科学的理论依据。智能化技术的发展使得故障诊断更加准确而高效。其中，人工神经网络、模糊理论和专家系统等智能诊断技术能够有效获取、传递、处理、再生和利用诊断信息并具备识别和预测诊断对象状态的能力，这些技术的应用为智能化故障诊断提供了强大的技术支持。

1 变压器故障诊断的特点

1.1 利用智能化诊断技术的必要性

变压器内部故障主要分为过热和放电两大类。一方面，过热问题主要源于绕组和铁芯，尤其是绕组热点故障具有很强的隐蔽性，通常难以及时发现或被忽视，从而给设备带来了较大的潜在危险。另一方面，热点故障最终可能导致绝缘破坏而引发放电性故障。因此，做好变压器故障诊断非常重要。变压器故障诊断需要依据故障现象来确定原因并在分析大量数据的基础上构建诊断系统，从而为状态维修提供决策支持。然而，由于变压器故障原因的多样性和交叉性，使得单凭单一原因或征兆通常无法准确诊断故障。为了解决这一问题，变压器故障逐渐采用综合多信息融合的系统并利用智能化诊断方法（如模糊逻辑、人工神经网络、专家系统和小波理论等）来进行诊断。这些方法的应用使变压器分析逐步进入寿命预测阶段，从而为维护和优化设备性能提供了更深入的参考。

1.2 变压器状态监测的重要性

变压器状态监测是进行故障诊断的基础。通过在线监测获取的数据可以揭示出变压器潜在故障的早期迹象，从而确保故障的及时发现和处理。对于大型变压器的状态监测主要集中于两个关键方向：油气相色谱在线监测和绝缘在线监测。其中，油气相色谱在线监测通过分析油中气体的种类和含量，可以判断出变压器内部的故障类型和严重程度；而绝缘在线监测则通过检测绝缘材料的性能变化来评估变压器的绝缘状态。

1.3 监测项目

监测项目涵盖了多个关键指标，包括局部放电（PD）、油中气体（DGA）、变压器上层油温、绕组温度、介质损耗、铁芯接地电流、油中糖醛含量、油中微水、绕组移位变形、声音振动及整体密封状况等。这些指标共同构成了对变压器健康状况的全面审视，为变压器的维护和优化提供了科学依据。

2 智能化故障诊断理论的应用

2.1 基于神经网络的故障诊断

自从20 世纪80 年代初期，神经网络便因其卓越的联想记忆和并行处理能力而开始在众多专业领域中得到广泛的应用。这种网络是由众多简单的神经元构成，它们通过广泛的互联网络模仿人脑神经系统的结构和信息处理功能，从而拥有强大的计算能力、自适应性以及鲁棒性和容错性。

气相色谱分析被认为是一种敏感且有效的变压器状态监测方向。当变压器出现故障的前兆或已经发生故障时，油中会分解出特定的气体，通过检测这些气体的成分和含量便能够对变压器的运行状态和故障程度进行初步的判断。当确定监测方向后，即可选择神经网络模型。在众多神经网络模型中，BP（反向传播）神经网络的应用最为广泛，然而其在模型的学习过程中面临着非线性优化问题的挑战，而且存在易于陷入局部极小点的风险。此外，如果初始参数的选择不合理还会对模型的收敛性产生极大的影响。这些因素都对BP 模型在故障诊断中的应用造成了一定的限制。

从实际情况来看，人工神经网络的应用具有以下特点：①通过构建合适的神经网络结构可以充分利用其自学习、自组织及联想记忆和容错能力，有效地处理包含不确定、矛盾甚至错误信息的数据。这种方法在提升诊断系统的鲁棒性方面尤为突出，其能够减少噪声干扰和模式交叠的影响，进而提高故障诊断的准确性和可靠性。②尽管神经网络在学习过程中能够提供良好的内插结果，但其输出仅为数字（0～1）形式的分类结果，这意味着运行人员需要对输出进行进一步的解释和诊断。③当神经网络用于外推时可能会产生较大的误差，特别是在变压器系统表现出较强的非线性和病态特性时，这种误差会更加明显。因此，在实际应用中为了提高故障诊断的准确性和可靠性还需要结合其他故障诊断方法对神经网络的输出进行综合分析和判断。

2.2 基于专家系统的故障诊断

专家系统通过模拟人类专家的思维和决策过程并利用存储在系统中的大量领域知识和经验来对用户的问题进行推理和判断，以解决只有人类专家才能处理的问题。这种系统超越了传统的数值计算和数据处理限制，使计算机的知识处理更类似于人类专家的智能。具体来说，专家系统在变压器故障诊断中的应用由两个独立但相互依赖的系统组成，即监测系统和专家系统。监测系统负责收集数据，而专家系统则利用这些数据进行分析和诊断。这种分工合作的模式使得专家系统能够高效地处理大量的数据，并从中找出故障的线索。

专家系统的推理过程主要包括正向推理和反向推理两个部分。正向推理主要基于模糊聚类，其中参与聚类的向量由传统的特征数据或频段的能量组成。对于那些无法直接确认的故障，专家系统会采用反向推理并通过预设的产生式规则来确认故障。这些规则通过分层处理，每个规则包含多个前提和一条结论，前提通常是实际症状或下一层规则的结论，而中间层的规则则作为上下层规则之间的联系纽带。这种推理过程使得专家系统能够从复杂的故障数据中找出故障的原因并提供给用户准确的诊断结果。

尽管如此，专家系统在实际应用中仍然面临一些挑战：①知识获取依赖于人工移植，而且构建完备的知识库是关键难题。②系统维护困难，知识库需不断更新但现有结构限制了这一过程的简化。③大型系统在推理速度上通常缓慢，难以满足实时性要求。④由于推理方法相对简单，专家系统在面对未涵盖的新故障时容错能力不足，从而可能导致诊断错误或无结果。为了克服这些挑战，可以将专家系统与神经网络相结合而构建出一个混合型的集成式专家系统。这种系统能够弥补双方在知识获取、推理速度和容错能力方面的缺陷以达到优势互补。

2.3 基于模糊数学的故障诊断

模糊理论的成功之处在于其能够有效地处理人类大脑中的非确定性语义和模糊概念问题，通过构建模糊数学模型（包括结构辨识和参数估计两个方面）而使得系统能够更好地理解和处理不确定性和模糊性。在基于模糊数学的故障诊断系统中，模糊化、模糊推理和模糊决策是核心模块，它们共同构成了故障诊断的基本框架。而人工神经网络则主要应用于自适应控制、优化及识别和统计等方面，与模糊数学相结合可以为故障诊断提供更强大的工具。

模糊理论与人工神经网络的结合日益紧密，主要是因为模糊系统在设计时需要解决3 个关键问题：模糊规则的选取、模糊概率函数（隶属函数）的确定及模糊决策算法的决定。这些问题可以通过人工神经网络的学习能力来解决，从而提高故障诊断的准确性和效率。此外，模糊理论也可与专家系统和遗传算法等其他理论相结合。例如，在专家系统中融入模糊理论可以增强其容错性以实现从精确推理变为近似推理，从而更好地处理复杂故障情况。从实际情况来看，由于变压器故障诊断中的故障现象、故障原因和故障机理的不确定性和模糊性，使得基于模糊数学的故障诊断系统在描述和解决问题上比传统数学更优越、更实用[1]。比如，通过分析化合物（如甲苯、苯甲醛和乙炔）含量对电力变压器故障点部位的影响，便可以探索利用化合物的含量作为故障部位征兆的隶属度大小，以确定故障是发生在固体绝缘还是裸金属上。这种基于模糊数学的故障诊断方法为电力变压器的运行维护提供了有力的支持。

需注意的是，这种诊断方式具有以下难点：①模糊规则和隶属函数的建立是故障诊断系统的核心，但同时也是最为复杂和困难的部分。在实际应用中需要制订准确的模糊规则和隶属函数以构建复杂的诊断系统，这是一项困难且耗时的任务。②模糊隶属函数、模糊分布和模糊关系矩阵与实际情况的匹配程度直接影响着诊断的准确性。由于对变压器内部故障机理的认识有限及模糊系统中主观因素的影响，诊断结果通常存在片面性而需要在实践中不断改进和完善。③对于规模较大的模糊规则和隶属函数集合，人们很难找出规则间的相互关系，即所谓的“组合爆炸”问题。同时，由于系统的复杂性和耦合性，以及从时域、频域特征空间到故障空间的映射关系通常具有强烈的非线性，使得隶属函数不规则，因此只能采用标准的隶属函数进行处理，这导致非线性系统故障诊断的结果通常不够理想。

2.4 其他与智能理论相结合的诊断

在变压器故障诊断领域，多种方法的应用使得诊断系统更加智能化和精准化。除了模糊理论等技术，变压器故障诊断领域还采用了灰色理论、遗传算法、数据库技术，以及在信号提取方面应用了小波理论等方法。这些方法的融合为故障诊断提供了更加全面和深入的解决方案。

比如，灰色理论在变压器故障诊断中的应用为系统因素间或各系统行为间的曲线相似性提供了关联分析的新思路。通过灰关联度分析法可以定量地描述事物或因素间的关联程度，从而能够以系统的定性分析为基础，并且以定量分析为依据的方式实现对变压器故障的精准诊断。这种方法无需复杂的仪器设备，具有较好的应用价值。

遗传算法作为一种创新解法，可以通过模仿生物遗传和进化的过程来寻求复杂问题的全局或局部最优解。在变压器局部放电定位算法中，遗传算法可以弥补最小二乘法的不足，从而更准确地确定放电点位置。这种算法的应用为变压器故障诊断提供了更加灵活和高效的解决方案。

数据库技术作为数据处理的核心思想凝聚，是管理信息的先进工具。在变压器故障诊断系统中，应用数据库技术可以显著增强数据管理能力，使得系统能够利用历史数据来进行专家系统、寿命管理等功能模块的智能诊断，从而可以提高诊断准确性以推动智能诊断技术的发展。

此外，小波分析作为一种新兴的时频分析方法，具有良好的时频局部化特性和对信号的自适应、“变焦距”多尺度分析能力，特别适合于处理非平稳信号。在提取变压器局部放电信号时，可以通过连续小波变换滤波与检测来选取合适的小波函数和最佳尺度参数，以有效抑制周期载波干扰，从而提取出局部放电信号。这种方法的应用为变压器故障诊断提供了更加精细和准确的信号处理手段。

3 结束语

人工智能技术的快速发展为故障诊断领域带来了前所未有的变革，其通过模仿人脑的思维方式对大量数据进行分析和处理，从而为故障诊断提供了创新的解决方案。然而，人工智能技术仍存在一些固有缺陷。例如，神经网络在训练过程中可能出现收敛速度慢和推广性问题，专家系统在知识获取和匹配时可能遇到瓶颈和冲突问题，而模糊理论在处理复杂系统时可能会面临“组合爆炸”问题。所以，在应用人工智能技术进行故障诊断时，必须充分考虑其固有缺陷并结合故障诊断领域的特点来寻求更为有效的解决方案。

参考文献

[1] 王杰峰，李洵，舒彧，等. 电力变压器故障智能化诊断技术综述[J]. 上海电力大学学报，2022，38（5）：518-522.