基于电力电子的电力变压器故障诊断与维护

摘 要：为实现电力变压器的优化运行及高效利用，本文基于电力电子技术，提出一种新的电力变压器故障诊断与自动化维护方法，通过模拟试验对该方法的可行性和有效性进行验证。结果表明，基于电力电子技术的电力变压器故障诊断与自动化维护能有效识别电力变压器的故障原因、故障定位和自动化维护，有助于提高电力变压器的运行效率，进而实现整个电力系统的稳定运行，并提升其安全性。

关键词：电力电子技术；变压器；故障诊断；自动化维护；电力系统

中图分类号：TM 41 文献标志码：A

电力变压器是电力系统长期稳定、高效运行的核心设备，一是实现电能在不同等级下的传输、转换，二是实现电能的远距离输送能力，降低传统电能输送过程中的损耗率，三是通过等级转换为用户提供个性化服务。因此，及时诊断电力变压器运行过程中出现的故障并及时修复、实现动态化的自动化维护对电力变压器高效运行至关重要，是电力系统对电力变压器在新经济常态下提出的基本要求。其中，故障诊断是指对电力变压器的运行状态进行监管，从而能高效、精确对其出现的故障、发生位置做出判定，进一步提高故障维修效率，进而提升电力系统的安全性和运行效率。自动化维护的实现需要引入各种先进的自动化技术，对电力变压器可能出现的故障在预测出现时间前进行预防性维护，降低故障率，提高电力系统的稳定性和安全性。同时，随着电力系统趋向“双高特征”，传统故障诊断和维护已无法满足电网高质量发展，对电力变压器的故障诊断和维护提出更高的要求。在此背景下，基于电力电子技术，对电力变压器的故障诊断与自动化维护进行深入研究具有极强的现实必要。

1 电力变压器常见故障分析

1.1 油温过热故障

长时间工作下变压器绕组的绝缘能力降低、冷却装置异常是电力变压器出现油温过热的主要因素。另外，内部铁芯多点接地形成短路导致在铁芯内部产生涡流，造成铁芯局部过热、油路堵塞，进而导致无法正常散热[1]、冷却风扇丢失电源、随着工作时间增加漏磁问题随之增强，持续长时间处于超载运行状态等也会引起油温过热故障。

1.2 工作声音异常故障

电力变压器运行中发出的连续且均匀“嗡嗡”响声，是由交变磁通引发铁芯震动而发出的声音，为正常现象。但当出现断续、尖锐且分贝较大的噪声时，就说明电力变压器出现故障。导致声音异常的主要原因如下。1） 存在过电压问题[2]。2）绕组或绝缘子出现小幅漏电问题。3）电力变压器内部铁心的紧固螺栓存在松动问题。这些原因均会导致硅钢振动变大，进而产生异响。

1.3 过电压及过负载故障

过电压是指电力变压器在工作时的端电压超过其额定电压2倍时的工作状态，过负载是指电力变压器长期工作在过负荷条件状态。过电压和过负载工作均会引起电力变压器出现故障，其主要表现行为为导致绕组线圈电流过大，出现严重的电流热效应，使变压器油温异常上升，最终会导致电力变压器绝缘能力降低甚至损坏，缩短电力变压器的使用寿命[3]，甚至引发安全事故。

1.4 漏油故障

漏油属于电力变压器的严重故障，故障点一般出现在各类阀门位置[4]。其主要原因如下。1）阀门材质不符合国家标准。2）阀门工艺存在缺陷。3）垫圈质量不合格。4）安装操作存在违规因素。

2 基于电力电子技术的变压器故障诊断与自动化维护应用研究

2.1 电力电子技术基本原理与设备组成

电力系统向“高比例可再生资源”、“高比例电力电子设备”、“双高特征”发展，对变压器的稳定运行提出更高的标准[5]，将电力电子技术引入变压器故障诊断和自动运维中具有较强的可行性。一般情况下，电力电子元件构成的电力电子系统主要由4个部分组成，具体为主电路、驱动放大电路、控制电路及保护电路，基于电力电子元件的基本工作原理实现对电力变压器故障的诊断与自动化维护。其中，晶闸管、场效应管、IGBT等组成主电路，是整个系统的核心部分。晶闸管具有开关功能，利用电压正偏或反偏对其导通和截至进行控制，进而实现公开功能，即导通时实现开关中的关效应[6]，截至时实现开关中的开效应；控制电路根据运行动态和外部输入指令执行对元件状态的控制命令，最终实现电能的精确转换与控制。保护电路的主要职能是对出现的过温、过压、过流等异常信号进行收集与处理，一旦发生故障就立即采取保护措施，防止电力电子系统的损坏。基于电力电子技术的电力变压器故障诊断及自动化维护设备的主要组成部分包括电源、控制、电力电子元件及散热等4个模块。其中，电源模块的主要职责是为电力电子设备提供电能，途径是将电能转化成设备所需的额定电压和额定电流；控制模块主要负责接收和处理由终端输入的信号，并通过输入的信号对电力电子元件的工作状态进行实时控制，最终实现对电能的高精度转换与控制，其主要构成部分包括数字处理器、信号处理器等；电力电子元件起到开关、整流、调整等作用。如图1所示。

2.2 电气电力变压器故障诊断模型

电力变压器故障诊断涉及故障检测、故障定位、故障分析及故障维修等4个关键环节。其中，故障检测是基于电力电子技术，利用电力电子设备对电力变压器的运行过程进行实时动态监测，一旦发生故障，就立即开启故障诊断程序；故障定位是基于电力电子电路及设备对发生故障的位置进行精准定位，并对发生故障时的运行数据及故障信息进行收集，并向中央处理器进行传递；故障分析阶段是中央处理器利用电力电子技术、电路控制及控制理论等许多专业知识，对接收到的运行数据和故障信息进行深度分析，以确定故障原因，为后续维修提供指导；故障维修是在中央处理器分析故障位置和原因后，制定并实施相应技术手段。其流程如图2所示。

基于电力电子技术的电力变压器故障诊断可采用LSTM算法构建故障诊断模型，其内部结构如图3所示。

根据图3，假设算法单元中基本组成输入门、输出门、遗忘门、算法单元的基本状态分别用i、o、f和C表示，检测数据定义为包括电压、电流、温度等数据在内的集合X。利用公式（1）、公式（2）对输入门和遗忘门进行计算。

it=σ（Wi·[ht-1，Xt]+bi） （1）

ft=σ（Wt·[ht-1，Xt]bt） （2）

式中：W和b在公式（1）中为输入门的参数；W和b在公式（2）中为遗忘门的权重和偏置。

然后，创新备用的新单元状态，并使其可加入最终的单元状态中，如公式（3）所示。

=tanh（WC·[ht-1，Xt]+bC） （3）

式中：tanh函数取值范围为[-1，1]；w和n分别为对应的权重和偏置。

该单元状态Ct可用于长期信息的记忆，其状态融合了前一时刻的单元状态和当前建立的备用单元状态，如公式（4）所示。

Ct=ft·Ct-1+it· （4）

当前模型下隐藏状态实现对当前输入序列的总结，其更新依赖于当前单元的状态和输出门，如公式（5）所示。

ht=ot·tanh（Ct） （5）

最终输出的故障分类由softmax层求出并将其转化为概率分布，计算得出每种故障类型的可能性，如公式（6）所示。

yt=softmax（Wy·ht+by） （6）

2.3 自动化维护模型

基于LSTM的电力变压器故障诊断模型在对电力变压器的故障进行精准诊断后，还能实现对故障的自动化维护[7]。利用公式（7）对故障预测发生事件、故障可能类型或紧急维护程度进行测算。

（7）

式中：m为中间层；y为最终的自动化维护需求决策。

3 试验设计

3.1 试验方法

本试验的主要目的是检验提出的基于电力电子技术和LSTM算法的电力变压器故障分类诊断在实际应用场景中的有效性和自动化维护效果。通过对比传统方式和优化方式故障诊断及自动化维护的效果确定优化方案。采集数量容量为505台电力变压器运行及故障相关数据的近10万条数据记录。收集数据后，经LSTM算法得到处理的输入、输出和遗忘门等各项信息，用人为方式对电力变压器的工作状态进行改变，对各种可能的故障情况进行模拟，例如改变输入电压模拟过电压故障、改变负载设备模拟过电流故障、关闭风险模拟过温故障等，在模拟试验中继续对电力变压器的各项参数数据进行收集与整理，并将数据中80%部分作为模拟训练，剩余20%用于模型验证。

3.2 试验数据收集与处理

试验需要收集的数据集是包括输入电压、输出电压、输入电流、开关频率和功率因素等在内的多模态数据，进一步通过后台维修日志对电力变压器在不同时段、不同运行模式下的故障情况进行标识和分类，一般可以分为机械故障、环境故障、电气故障和操作故障。

模拟试验前，对所有传感器和变频器数据进行标准化处理。收集到的数据主要为正常运行及故障模拟状态下的电力参数，设置固定的时间间隔对信息进行采集，收集的数据见表1。

在完成数据收集后，需要对数据进行清洗处理，基于收集的数据计算参数的均值、方差和峰值。计算后的参数统计特征见表2。

数据清洗后，会转变为一系列的特征向量，将其输入LSTM模型中。利用LSTM模型UI数据中具有时间序列依赖关系的数据进行捕捉，能对具有时序特征的数据进行清洗与转换处理。通过公式（1）挑选具有强关联的数据，通过公式（2）挑选具有弱关联的数据，并用公式（3）～公式（5）对其进行描述，再利用公式（6）～公式（7）计算得出输出门获取的最终输出数据。

将清洗后的电力变压器数据拟作训练集，如公式（8）所示。

Ut={u1，u2，...，un} （8）

然后，将数据中80%部分作为模拟训练，剩余20%用于模型验证。

3.3 结果分析

对人为改变电力变压器工作状态下的数据进行处理后，维护人员根据收集的数据对故障类型进行标注，将其分为机械故障、环境故障、电气故障和操作故障，测试结果见表3、表4。

由表3和表4的模拟试验结果可以看出，基于电力电子技术的电力变压器故障诊断正确率和自动化维护有效率均比传统的故障诊断和维护方法高，说明基于电力电子技术的电力变压器故障诊断和自动化维护具有较高的准确性和高效性。

4 结语

以风电、光伏等为代表的可再生电能持续并入电网使我国电力系统逐渐呈现双高特征，电力电子技术的应用越来越广泛。电力变压器作为电力系统主要的能量转换设备，其正常运行是保证高效率电网供电的基础，对其故障进行诊断与及时维护至关重要。本文基于电力电力技术构建了LSTM算法的电力变压器故障诊断和自动化维护系统，通过模拟试验发现基于电力电子技术的变压器故障诊断与自动化维护比传统方法更高效，能对电力变压器运行中出现的各种故障能实现精准定位、故障分析，并制定高效的维修措施，提升了电力变压器的运行效率，进而提升了电力系统运行的稳定性。

参考文献

[1]陈凌云.电力变压器低压绕组变形故障自动检测方法[J].自动化应用，2024（3）：89-91.

[2]李永宁，张弛，江茗宇.基于电力电子技术的电器设备故障诊断研究[J].黑龙江科学，2023（18）：137-139.

[3]朱赖红，王娟.基于神经网络的船舶电力系统故障诊断方法[J].舰船科学技术，2022（11）：132-135.

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[5]梁帅，姚良忠，徐箭，等.基于电力电子变换器虚拟同步构网控制的电力系统暂态稳定极限提升方法[J].中国电机工程学报，2024（4）：1-19.

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