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基于BP-GM(1,1)模型的礦用變壓器故障診斷研究

2018-09-18 05:30:08孫巖巖
機械管理開發 2018年9期
關鍵詞:變壓器故障模型

孫巖巖

(山西西山晉興能源有限責任公司, 山西 呂梁 033000)

引言

變壓器是供電系統的重要基礎設備,是電壓轉變的樞紐,變壓器的穩定運行直接關系到供電系統的正常運行。變壓器一旦發生故障,會給整個供電系統帶來嚴重損失。同時,由于變壓器還有很多的保護裝置導致其內部結構比較復雜。在變壓器故障診斷過程中,根據變壓器油中溶解氣體的濃度變化情況來分析故障是種比較常用的判斷方法。通過監測變壓器油中溶解氣體的濃度,再通過相關計算得到濃度比值,以此來全面迅速判斷變壓器的運行狀態。灰色系統可以較好地預測變壓器存在的故障隱患,可對礦用變壓器故障進行預測,降低故障發生概率,保障電力系統的安全穩定運行。

1 礦用變壓器油中溶解氣體與故障的關系分析

1.1 變壓器油中溶解氣體含量與故障分析

礦用變壓器在正常運行狀態下,變壓器油中主要有氧氣(O2)和氮氣(N2)存在。然而,變壓器的密封狀況、真空度、脫氣程度等都會影響變壓器油中所含氧氣(O2)和氮氣(N2)的比例。另外,隨著變壓器運行年限的增長,絕緣材料會有一定程度的老化,導致變壓器油中產生一定的故障特性氣體,特別是一氧化碳(CO)與二氧化碳(CO2)含量會增長較多。正常變壓器油中可燃性氣體總含量(體積分數)控制在0.1%以下,一般存在潛在故障或者輕度故障時,可燃性氣體總含量(體積分數)為0.1%~0.5%之間,當可燃性氣體總含量≥0.5%時,表明變壓器發生故障。

從變壓器內部故障性質特征來看,主要分為熱性故障、電性故障、機械故障和內部受潮四類。其中,機械故障通常是由于某些原因導致緊固件松動、線圈發生位移、引線發生損壞等,雖然是機械故障,但是最終會表現為熱性故障或者電性故障。內部受潮也類似,受潮如果不能及時發現,最終也會表現為電性故障。所以,變壓器內部故障主要表現為熱性故障和電性故障。

1)熱性故障是指在有效熱應力的作用下變壓器內部絕緣加速劣化,最終導致發生絕緣故障。造成熱性故障的原因主要有以下幾種:導線過電流、接線焊接不良、油道堵塞、散熱不良、鐵芯局部發生短路故障等。當變壓器內部發生熱性故障時,如果是固體材料過熱,會生成大量一氧化碳(CO)和二氧化碳(CO2)。如果是油液局部過熱,會有大量乙烯(C2H4)和甲烷(CH4)生成。如果油液局部嚴重過熱,會有大量乙炔(C2H2)生成。

2)電性故障是指在電應力的作用下,變壓器內部絕緣加速劣化,由于能量密度差異導致高能放電、電火花放電或者局部放電等故障的發生。當變壓器內部發生電性故障時,會有大量氫氣(H2)和乙炔(C2H2)生成,還會產生少量乙烯(C2H4)和甲烷(CH4)。如果是高能量放電造成絕緣被電弧擊穿而發生故障,那么會急劇產生大量氣體,主要是氫氣(H2)和乙炔(C2H2),還會產生少量乙烯(C2H4)和甲烷(CH4)。這類故障一般很難預測,發生時會比較突然。導致火花放電故障的因素主要有三種。一是引線或者套管儲油柜電位未固定的套管導電管放電。二是引線局部接觸不良導致放電現象。三是分接開關撥叉電位懸浮而引起的放電等。這類故障的主要特征氣體是氫氣(H2)和乙炔(C2H2)。局部放電故障通常發生在氣隙和懸浮帶電體的空間內。一般來講,總烴含量比較小,產生的特征氣體以氫氣(H2)為主。如果變壓器內部進水而受潮,這時候也可能導致局部放電,而且水分會發生電解反應,這都會導致氫氣(H2)的產生[1-2]。

1.2 采用“三比值法”進行的故障分析

變壓器油中所含溶解氣體的組成和數量有著很大的差別。因此,可以用不同氣體的比值進行故障類型的判斷。變壓器故障類型通常采用“三比值法”進行,即使用 a=φ(C2H2)/φ(C2H4)、b=φ(CH4)/φ(H2)、c=φ(C2H2)/φ(C2H6)來進行預測,a,b,c 分別代表特征氣體的對比值。同時規定了編碼規則,如表1所示。

表1“三比值法”編碼規則

根據這個編碼的不同組合,查詢手冊,就可以進行變壓器常見故障的判斷。如比較常見的010就代表存在局部放電,001代表絕緣過熱等。

2 灰色理論預測模型分析方法

灰色系統的實質就是通過灰色理論把抽象的因素賦予定量的意義,通過數據處理,對數據的變化趨勢進行預測。灰色系統就是從變化規律不明顯的數據中找出規律,對發展變化進行預測。本文選擇灰色系統GM(1,1)模型進行數據分析。通過灰色系統理論的GM(1,1)模型進行計算,原理為首先通過對原始序列X(一般為離散序列)進行一次累加生成新的數列X),然后通過最小二乘原理求解待辨識參數Q和u,最終得到預測模型的響應方程,見公式(1):

式中:X1為灰導數;u為內生控制灰數;a為發展系數。對于BP-GM(1,1)所建立的預測模型需要進行精度檢驗,一般采用后驗差來檢驗。原理為殘差為和的絕對關聯度。原始序列 X及殘差序列的εk的方差分別為S1和S2,則后驗差比值見公式(2):

式中:C為后驗差比值;S1、S2為原始數據。比值C越小模型的精度越高。當C<0.35時,模型精度為一級;當C>0.65時,模型精度為不合格。

3 礦用變壓器故障預測

以斜溝礦變電所1號變壓器為采樣對象,提取分析變壓器油中溶解氣體的含量,時間間隔為2個月,每月抽取兩次,數據如表2所示。

根據CM(1,1)原理對下一次數據進行預測運算過程可由MATLAB程序直接進行。經計算,后驗差均小于0.65,模型精度合格。以下為變壓器部分溶解氣體利用灰色理論法所得的預測模型:

表2 1號主變壓器變壓油中所含氣體實測與預測數據mol/kg

根據表2預測數據,結合三比值法進行故障預測,可得編碼為020,查表可知,故障性質可能為低溫過熱。將預測結果反饋給相關技術人員,進行檢修發現變壓器內部夾件引線螺絲有松動,部分零件存在過熱和輕微燒傷情況。如果沒有及時發現,會出現過熱故障。因此,預測結果與實際檢測基本一致。從預測結果與實際檢測結果可知,通過灰色系統預測變壓器油中氣體含量,在利用三比值法進行推算來判斷故障類型,這一技術具有一定的理論依據可靠性。但是,由于灰色系統本身精度存在一定誤差,特別是預測范圍越大,離散越嚴重。因此,只能進行短期的預測。在灰色理論中,還有很多基于CM(1,1)的改進公式,可以做進一步的研究。

4 結論

通過分析變壓器油中溶解氣體與故障類型的關系,提出了通過灰色系統BP-GM(1,1)理論構建預測模型的方法。經過計算,得到的模型精度符合要求。經實踐證明,模型預測的結果與實際檢測基本一致。該預測方法在實踐中取得良好效果,有效降低故障發生概率,保障礦井供電系統安全穩定運行。

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