變壓器油中氣體常規故障診斷方法的探討與展望

郭慶奎

(中石化股份天津分公司設備管理部)

變壓器油中氣體常規故障診斷方法的探討與展望

郭慶奎

(中石化股份天津分公司設備管理部)

分析變壓器的部分故障性質與變壓器油中氣體之間的關系。總結了利用油中溶解成分與含量的變壓器故障診斷方法，指出它們各自在使用中的局限性和注意事項。并給出了變壓器特征氣體故障診斷方法的發展趨勢。

故障診斷 電力變壓器 特征氣體法 三比值法 綜合方法 變壓器油 氣體組成與含量

多年來針對變壓器的事故統計結果和研究成果表明，變壓器發生的事故都有早期征兆[1]。尤其是變壓器油中特征氣體的組成和含量的變化是診斷早期潛在故障常用且有效的方法[2]。據有關資料表明，對電力變壓器等設備實施故障診斷，不但可以使每年的維修費用減少50%，更重要的是可以使故障停電時間減少近75%[3]。因此，實施有效的電力變壓器故障診斷技術具有重要的現實意義。

1 變壓器故障與各種特征氣體的關系

變壓器油與油中的固體有機絕緣材料(紙、紙板等)在運行中會受到電、熱、氧化及局部電弧等多種因素作用進而逐步裂解，除了產生一定量的低分子烴類外，還會產生一定量的H2、CO和CO2氣體。在其內部存在的潛伏性過熱或放電故障影響下，又會加快產氣速率。長時間裂解出來的氣體形成氣泡在油中經過對流、擴散，溶解在變壓器油中。不同類性質故障產生的氣體組分和含量不一樣，同類性質故障產生的氣體量隨故障的嚴重程度而異。變壓器油中溶解氣體的組分和含量在一定程度上能反映出變壓器故障的性質、絕緣老化或故障程度，可以作為反映變壓器異常的特征量來診斷變壓器故障的性質、嚴重程度甚至故障部位[4]。

我國現行的GB/T 7252-2001《變壓器油中溶解氣體分析和判斷導則》，將不同故障類型產生的主要特征氣體和次要特征氣體進行了歸納。同時，通過對變壓器在運行中發生的大量不同事故的診斷和吊芯檢驗，總結出的變壓器常見故障類型產生各種氣體的組成見表1[5]。

表1 常見故障類型與對應產生的氣體組成情況

2 基于油中氣體的變壓器故障診斷方法

目前，有多種利用油中溶解成分判斷變壓器故障的常規方法。實際中的常用方法有：特征氣體法、三比值法以及與三比值法配合使用的其他方法。在實際應用中變壓器的故障診斷步驟歸納起來可以分為兩步：第1步判斷是否有故障；第2步判斷故障性質、類型甚至部位。

2.1 特征氣體法

特征氣體法是判斷變壓器有無故障的方法，共有兩種判別方法：注意值和產氣速率。

2.1.1 主要特征氣體注意值

GB/T 7252-2001規定的變壓器溶解氣體總烴、乙炔和氫氣的注意值如下：

總烴 0.150‰

乙炔 0.005‰

氫氣 0.150‰

表2列出了運行中的220kV及其以下變壓器內部油中氣體各組分含量的注意值。變壓器實際運行過程中，當檢測發現變壓器各組分含量超過表2所列的注意值時，即可判斷變壓器可能存在故障，應加強巡檢并追蹤檢測分析。

表2 油中溶解氣體含量正常極限注意值 μL/L

2.1.2 產氣速率注意值

故障點產生氣體的速率與故障消耗能量的大小及故障的性質等有直接關系，產生氣體的速率大小能夠有效判斷出變壓器是否發生故障、變壓器故障的嚴重程度。當總烴檢測量超過允許值時，應采用產氣速率判斷變壓器內部故障的程度。絕對產氣速率V和相對產氣速率Vr的計算式如下：

GB/T 7252-2001給出了總烴產生氣體絕對速率的注意值和故障值，詳見表3。當絕對產氣速率超過表3的注意值和故障值時，特別是總烴的相對產氣速率大于每月10%時，應特別注意，要縮短檢驗周期并密切監視故障發展。

表3 總烴的絕對產氣速率注意值 mL/d

文獻[6]總結，若變壓器總烴含量大于正常值的3 倍，且總烴產氣速率大于正常值的3 倍，則表明變壓器有嚴重故障，且故障發展迅速，應立即采取必要的措施，有條件時可進行吊芯檢修。

特征氣體法確實是判斷變壓器內部故障的有效方法，但相關資料統計，在運行正常的變壓器中，約有6%的總烴含量大于0.150‰的注意值，約6%的乙炔含量也大于注意值。因此，利用特征氣體超過注意值只能初步判斷變壓器內可能發生了故障，但不能準確判定變壓器內部是否真的發生了故障。應用中需要根據具體情況注意以下幾點：

a. 當氣體濃度達到注意值時，首先要判斷油中溶解氣體的特征氣體是否來源于變壓器本身的故障，防止誤判斷[7～9]。例如，是否油箱帶油進行焊接過；補充變壓器油是否合格；取油過程中是否有問題；色譜檢測是否有錯誤；有載調壓開關箱是否有滲漏現象或操作頻繁等。

b. 當氣體濃度達到注意值時要追蹤檢測，結合設備運行的實際情況、負荷情況和歷史試驗數據綜合分析判斷。

c. 應注意產氣速率的變化，正常情況下變壓器會因老化分解出特征氣體，但產氣速率緩慢。當設備內部存在故障時，就會加快這些氣體的產氣速率。因此，利用產氣速率診斷故障的存在與發展程度是很重要的依據。較多案例證明，有的設備因某種原因使氣體含量基值較高(超過表2的注意值)，但增長速率低于表3產氣速率的注意值，仍然認為是正常設備。而有的設備油中各組分和總烴含氣量雖低于注意值，但如果某一組分含量有異常或增長迅速，也應引起注意，縮短檢測周期。對于總烴含量很低的情況，不建議采用相對產氣速率作為故障診斷判據。

d. 應特別注意乙炔值的變化，它是電弧放電的特征氣體，即使檢測到微量的乙炔也應引起注意，縮短檢測周期，第1次乙炔值出現異常宜在4天內再進行檢測，計算產氣速率的變化，同時應注意如伴有氫氣增長，說明變壓器故障概率很大[10]。

e. 檢修后的變壓器，由于某些原因往往會出現特征氣體明顯增多的現象，這時應注意產氣速率的變化，如各種氣體產氣速率逐漸減少，氣體含量趨于穩定，可排除故障。

2.2 三比值法

特征氣體診斷法是一種較為直觀方便的現場診斷方法，能夠對變壓器是否發生故障作出初步診斷。但是，只依賴于特征氣體法對變壓器故障進行診斷是遠遠不夠的，特別是對故障性質和部位的診斷，還必須研究特征氣體間的相對含量。因此，產生了CH4/H2、C2H6/CH4、C2H4/C2H6、C2H2/C2H4四比值方法。其中C2H6/CH4比值反映的僅僅是變壓器油熱分解的溫度范圍，所以國際電工委員會(IEC)只推薦采用CH4/H2、C2H4/C2H6、C2H2/C2H43個比值。后來隨著三比值法在實際應用中積累的大量經驗，IEC又對比值范圍、編碼組合和故障性質類別進行了補充和改進，得到了目前常用的改進三比值法(以下簡稱三比值法)。

三比值法的具體原理：實驗證明變壓器故障氣體組分含量間的相對濃度與溫度之間存在相互關聯的關系，正是依據以上關聯關系，學者們從H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2這5種氣體中選取兩種具有相近擴散系數和溶解度的氣體構成三對比值，并配以不同的編碼(表4)來表示變壓器對應的故障程度和性質，詳見表5。

表4 三比值法編碼原則

表5 三比值法判斷變壓器故障的類型

根據表4、5的判斷方法診斷變壓器故障性質，消除了不同變壓器油體積不一樣的影響，是目前常用的主要方法。實踐證明，該方法可以得出比較可靠的診斷。

但是，在實際工程應用三比值法判斷變壓器故障時有一定的局限性，因此在應用時需注意如下問題：

a. 應用三比值法判斷變壓器故障前，應先根據GB/T7252-2001規定的變壓器溶解氣體總烴、乙炔和氫氣的注意值和表2數據來判斷各組分含量或氣體增長率的注意值是否超標，也即先判斷變壓器存在故障后，再用三比值法來進一步判斷變壓器故障的性質，這樣才是有效的，否則利用三比值判斷的結果沒有意義。

b. 三比值的比值發生變化可能是發生了新的故障，若要判斷新故障的性質，應當用前后兩次檢測值的差值來計算比值，這樣才能較為準確地判斷新故障的性質。

c. 表5中每種性質的故障與一組比值對應。但實際當中，變壓器可能同時發生多種故障，這樣在表5可能找不到故障相對應的比值組合。而且，表5中編碼組合有限，不能涵蓋實際所有的故障類型，因此，在實際變壓器故障診斷中，在表5中查不到編碼也不能確認變壓器運行正常。

d. 要準確判斷變壓器內部故障部位，應全面掌握變壓器內部結構、運行狀態及檢修情況等，還要結合其他試驗方法(內阻、絕緣、油質分析、介質損耗及耐壓等)與歷次的監測數據進行比對。

2.3 與三比值法配合使用的其他方法

我國現行的GB/T7252-2001在對運行中的充油變壓器進行故障診斷時，還推薦了其他輔助方法。

2.3.1CO2/CO比值

變壓器正常運行，由于固體絕緣正常老化、空氣中吸收等原因，變壓器油中會有一定量的CO和CO2。如果變壓器固體絕緣部位發生故障，也會有一定量的CO和CO2產生。正常運行和故障情況下，變壓器油中CO和CO2氣體含量一般沒有清晰的界限，規律也不夠明顯。但CO2/CO的比率有所變化。經驗證明，變壓器固體絕緣材料老化時，一般CO2/CO的比值大于7；當變壓器故障涉及到固體絕緣材料時(一般高于200℃)，可能CO2/CO的比值小于3。

2.3.2O2/N2比值

一般情況下，由于變壓器油開放式的儲油罐或密封變壓器泄漏等原因與空氣接觸，變壓器油中都會溶解有O2和N2。當變壓器長期不運行，O2/N2比值基本反映空氣的組成比例，接近0.5。當變壓器運行后，由于變壓器油的受熱氧化或絕緣紙的老化，消耗比擴散的O2要迅速，這個比值有可能降低。當O2/N2比值小于0.3時，通常會認為出現了氧被極度消耗的跡象，判斷是變壓器內部可能出現了故障。

2.3.3C2H2/H2比值

有載調壓開關的操作與低能量放電產生氣體的情況相似，會產生一定量的C2H2，對于有載調壓開關的油箱與主油箱相通，或者是儲油罐之間相通的變壓器，需要注意C2H2/H2比值，如大于2，應判斷是否是有載調壓污染的跡象，這種情況也可以利用比較主油箱和儲油罐的油中溶解氣體濃度來確定。

2.3.4 氣體比值的圖示法

利用特征氣體的三對比值，建立立體坐標圖上的立體圖示法，可以方便直觀地看出不同類型故障的發展趨勢。利用CH4、C2H4和C2H2的相對含量，以及利用三角形坐標圖判斷故障類型的方法也可輔助這種判斷。圖示法對于在三比值法或溶解氣體解釋表中給不出診斷結果的情況下是比較有效的，因為它們在氣體比值的極限之外。使用圖中的接近未診斷情況的區域，較容易直觀地注意變壓器狀態的變化趨勢。

配合三比值法的變壓器故障診斷方法應用的局限性和注意事項如下：

a. 熱性故障的診斷相對較為復雜，CO2/CO比值是判斷熱性故障較為有效的方法，在實際診斷中注意該比值的應用，但應注意運行歷史和負荷變化情況的影響；

b. 判斷中應結合變壓器實際結構和運行情況，并對各種氣體組分和比值進行趨勢分析；

c. 負荷等因素過熱也可能影響C2H2/H2比值；

d.C2H2/H2比值和乙炔濃度值均依賴于有載調壓的操作次數和產生污染的方式(通過油或氣)。

3 變壓器特征氣體故障診斷方法的發展趨勢

目前常用的特征氣體、三比值等變壓器故障診斷方法，診斷準確率相對較高，實際工程中也得到了較為廣泛的應用。但是，變壓器油色譜檢測操作復雜、檢測周期長，且實際中變壓器故障可能是多發性故障，而且故障之間相互關聯，產生的氣體組分復雜。因此，傳統的IEC三比值法和相關改良比值法暴露出了編碼不全、編碼邊界過于絕對等缺點，很難判斷故障的準確部位或部件，甚至還會由于誤判而造成不必要的檢修。

近年來，隨著檢測技術、計算機技術和智能理論技術的發展與廣泛應用，為了使變壓器油中溶解氣體的監測能實時或定時，及時發現變壓器運行中的缺陷和故障，國內外研制出了一些有實用價值的油中溶解氣體在線監測裝置和以DGA為特征量的智能診斷技術(如專家系統、模糊理論[11，12]、灰色系統理論及人工神經網絡等)并應用到變壓器的故障診斷中，取得了較好的實際效果。各種方法各有特點，但是模糊綜合診斷方法存在隸屬函數難以確定的缺點，診斷專家系統故障診斷方法存在知識獲取困難、不確定性推理及自學習困難等技術問題。其中BP網絡結構簡單、收斂速度快，具有很好的模式分類能力，能很好地逼近變壓器特征氣體濃度到變壓器故障類型的映射，尤其適用于變壓器內部故障發生及發展的多過程、多故障的多模式系統的診斷，可較好地解決常規故障診斷專家系統知識獲取的瓶頸問題[13～15]，在電力變壓器故障診斷領域應用前景廣闊。

4 結束語

筆者對判斷變壓器是否故障的特征氣體診斷法、變壓器故障性質和類型的傳統三比值診斷法，以及其他輔助方法進行了總結分析，列舉了常規方法在不同方面和程度上存在故障診斷的局限性和使用當中的注意事項。特征氣體判斷法雖對故障性質有較強的針對性，較直觀、方便，但沒有明確量的概念，三比值法也存在故障編碼不全、多種故障聯合作用時易造成誤判、不能更早地全面準確反映故障狀況等缺點。基于上述傳統方法的缺陷，特別是隨著變壓器油中在線檢測和診斷技術的快速發展，需要關注能及時、準確地判斷變壓器故障類型性質的診斷方法。

[1]WangM,VandermaarAJ,SrivastavaKD.DassessmentofPowerTransformersinService[J].ElectricalInsulationMagazineIEEE,2002,18(6):12～25.

[2] 蘇鵬聲,王歡.電力系統設備狀態監測與故障診斷技術分析[J].電力系統自動化,2003,27(1):61～65.

[3] 孫才新.電氣設備油中氣體在線監測與故障診斷技術[M].北京:科學出版社,2003.

[4] 張利剛.變壓器油中溶解氣體的成分和含量與充油電力設備絕緣故障診斷的關系[J].變壓器,2000,37(3):39～42.

[5]GB/T7252-2001,變壓器油中溶解氣體分析和判斷導則[S].北京:中華人民共和國國家質量監督檢驗檢疫總局,2001.

[6] 蔣福佑,顧杰,張玉文.變壓器油中溶解氣體色譜分析與故障識別[J].四川電力技術,2006,29(6):75～78.

[7] 賀樹隸,李福勤.變壓器油色譜數據異常的分析與處理[J].河北電力技術,2004,23(2):19～20.

[8] 高文勝,嚴璋,談克雄.基于油中溶解氣體分析的電力變壓器絕緣故障診斷方法[J].電工電能新技術,2000,19(1):22～26.

[9] 管海軍.基于DGA的電力變壓器狀態監測分析系統[D].長春:吉林大學,2007.

[10] 何宏群.用油中氣體特征診斷變壓器故障[J].變壓器,1995,(7):32～34.

[11] 高肇凌,郭雪,張少雷,等.基于模糊PID控制的煤層氣智能排采系統應用[J].石油化工自動化,2016,52(1):46～49.

[12] 米一博,石紅瑞.模糊PID算法在溫度對象中的應用[J].石油化工自動化,2016,52(4):29～31.

[13] 殷躍.基于BP神經網絡的電力變壓器故障診斷的研究[D].長春:吉林大學,2007.

[14] 陳維榮,宋永華,孫錦鑫.基于神經網絡的電力變壓器狀態監測[J].變壓器,2002,39(z1):53～57.

[15] 符楊,張鑫,沈斌.電力變壓器故障診斷的人工神經網絡方法[J].上海電力學院學報,1998,14(4):1～7.

DiscussionandProspectofGeneralFaultDiagnosisMethodsforGasesinPowerTransformerOil

GUO Qing-kui
(EquipmentManagementDepartment,SinopecTianjinBranch)

Failures and their relations with gases in the power transformer oil were analyzed and the general fault diagnosis methods which having dissolved components and contents thereof used were summed up, and their limitations and key points in the application were pointed out, including the development trend of these methods.

fault diagnosis, power transformer, characteristic gases method, three-ratio method, comprehensive method, transformer oil, gas components and contents

TH862+.7

A

1000-3932(2017)09-0818-05

2017-06-21，

2017-07-12)

郭慶奎(1963-)，高級工程師，從事石油化工行業電氣技術管理工作，guoqk630521@163.com。