基于參數辨識法對油紙絕緣變壓器絕緣情況研究

摘 要：首先是對變壓器油紙絕緣老化特性分析，獲知變壓器絕緣老化越嚴重，其內部的極化現象就更加多變，也就說明需要更多的極化支路來對絕緣介質的極化現象進行認辨。那么研究的重點就是極化支路數的確定與支路數與絕緣狀態間的關系。通過采用參數辨識的方法，把信息熵的粒子群算法，將其應用到等值參數辨識里面，通過極化譜吻合度，以獲得來最可以反映變壓器絕緣狀態的極化支路數。

關鍵詞：參數辨識法；油紙絕緣變壓器；絕緣

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.23.176

0 前言

近年來，我國經濟的發展，科學技術的快速進步，人民物質生活水平有了質量的改變，對用電的需求量變得更大。電力部門一方面要提供充足的電量，另一方面，還要確保電力設備的安全穩定運行，電網瓦解或大面積停電事故發生，不但會造成巨大的經濟損失，而且會影響人民正常生活，甚至還會危及地區安全，以及造成嚴重的社會問題，因此確保電力設備的安全穩定運行，是電力系統供應可靠與電力傳輸系統的基礎。多年來，根據我國對大型變壓器的運行、試驗與事故等數據統計分析發現，電力設備運行故障發生，其中有70%左右的是由絕緣故障造成的，尤其是油紙絕緣故障問題。因為在油浸式電力變壓器中，由于長時間的運轉，造成內部的油紙絕緣會出現受熱老化，電老化，環境老化，從而因老化降解生成糠醛、水分等各種老化產物，使得絕緣紙老化過程中其聚合度會降低。本文就將對油紙絕緣變壓器絕緣情況，采用電路分析法進行研究。

1 變壓器油紙絕緣老化特性

變壓器（Transformer）作為改變交流電壓的裝置，在日常的使用環境條件中，變壓器會存各種因素的作用，包括高溫、水分、高壓與氧化等要素，這樣在變壓器內部會產生各種劣化產物，包含水、醇、酸、醛、酮等各類化學物質，同時隨著變壓器使用年限的增多，也會改變油紙絕緣復合電介質的微觀結構，其劣化產物也會變得更多，這些劣化產物有著非常大的影響，一是自身會形成極化，二是彼此間還會產生界面極化形式，其變壓器復合絕緣的介質響應特性產生改變，通常就把這種現象稱作變壓器油紙絕緣的老化。變壓器油是由烷烴、環烷烴和芳香烴等各種碳氫化合物通過蒸餾、精煉而獲取的一種礦物油，占比最多是環烷烴，總量達到80%以上，其次就是少量的烷烴和芳香烴等混合物。變壓器油的組成很容易在光、磁場、熱、電弧、氧、電場和輻射等物理化學作用下，其物理特性，顏色、氣味、運動粘度和介質損耗因數等方面產生改變，這使得介電性會慢慢下降或變壞，這一過程是一個十分復雜的物理化學變化過程。對于絕緣紙的老化也是一個綜合作用的過程。絕緣紙的構成，是由包含約89%-90%的纖維素、6%-8%的半纖維素和3%-4%的木質素彼此相互交織、相互結合而成。油紙絕緣混合介質在長期運行過程中，會受到電、熱、機械、化學等各種應力的綜合作用，會產生熱降解、水解和氧化降解。其中絕緣紙熱降解，其變化過程是由大分子鏈的纖維素聚合物發生降解，形成非常小的分子鏈，CO，CO2，HO2和呋喃化合物，這些小分子鏈會繼續生成焦油與各類復合物。絕緣紙水解，其變化過程由大分子鏈的纖維素聚合物造成降解生成非常小的分子鏈。絕緣紙氧化降解，其變化過程由大分子鏈的纖維素聚合物造成降解生成非常小的分子鏈，CO，CO2，HO2以及酸。這些變化過程最終造成絕緣性能降低。

2 關于信息熵的粒子群混合算法的參數辨別

粒子群算法作為一類進化計算技術，在廣泛的數值優化問題中有著運用，但是在求解高維復雜函數優化問題時極易出現局部最優。為了表明種群的多樣性，可以在粒子群算法中導入信息熵。關于信息熵的粒子群算法有這幾個方面的優點：一是利用信息熵作為評價群體中粒子的相似度的指標，比使用海明距離等指標要更全面的反映里面含義。二是利用關于濃度的選擇機制，一方面能夠增加其適應值高的粒 子，另一方面還可以抑制濃度高的粒子，以確保算法的收斂和群體的多種性，符合多峰值函數的尋優。三是導入閾值函數，采用群體多樣性的BALDWIN效應增強算法性能。關于信息熵的粒子群算法的基本過程：一是開始階段，對最大迭代次數qmax設置，慣性權重ω 、學習因子c1與C2，還有搜索停止條件ε，同時初始化m個粒子的位置與速度。二是利用改進的目標函數進行計算，以獲得各個粒子的符合度值，通過比對，找到個體最優值與全局最優值，然后對其開始到現在階段里，最好地方pbest融于整個最好地方gbest確定。三是通過上面一二式計算第j代的信息熵值Hj（X）。四是認識Hj（X）>ε或迭代次數大于最大值，假設符合條件，那么算法終止并輸出全局最好地方gbest，不然，重合更新粒子的位置、速度和慣性權重。五是再次進行上面二到四的步驟，直至滿足結束條件。

其次，根據信息熵的粒子群混合算法辨識等值電路的參數。參數計算模型的構建是根據幾個方面的電路模型和定律而來，包括延伸德拜模型的等效電路模式、基爾霍夫定理與換路定理而來，其公式：

公式中，Ti是各種極化支路的弛豫時段，Ti=RpiCpi，Rpi、Cpi代表各種弛豫環節的極化電阻、極化電容。U0是充電電壓，Ur （t）表示計算油紙絕緣系統兩頭的回復電壓值，tc是充電時段； td是放電時段。但是從上面公式我們發現，Cg、Rpi和Cpi（i=1，2，…，N）這2N+1是一個不確定數，那么采取2N+1次的回復電壓計算，構建起具有大于等于2N+1個方程的方程組才可以獲得未知X。然后把計算后非線性方程組的答案變成數學優化問題，建立起目標函數FI（X）如下：

從公式可以獲知：a=1，…，M，M表示方程的個數，M≥2N+1。

在信息熵的粒子群混合算法中，該公式也當做第1個目標函數，作用是對不確定函數Cg、Rpi和Cpi（i=1，2，…，N）的辨識實施處理。對于參數Rg的辨識，是通過回復電壓最大值公式計算獲取。該公式如下：

從公式可知：j，k=1，…，N+1；i，l=1…，N； tpeak是峰值計算時段；AN，i和BN，i是Cg、Rg、Rpi和Cpi的聯合結果，那么從等值電路研究獲取Zij和pij對應的是文獻里面轉移函數的零點和極點。同樣，利用該算法，也可以把復電壓最大值與對應的峰值測量時段當做已知量，獲取計算結果吻合度最佳的絕緣電值Rg。所以按照每個充電時段下的回復電壓最大值計算值Vr max（t）與測量值Ur max（t）平均誤差最小來建立第二個待優化目標函數F2（X），此時的X代表R g。

從公式可知：作信息熵的粒子群混合算法的第2個目標函數，主要解決未知參數Rg的辨識問題。

3 等效模型極化支路數的分析

（1）極化支路數的判定。采用信息熵的粒子群混合算法辨別參數前要確定等值電路極化支路數N，各種N值對目標函數的優化結果有影響。本文將基于前文論的基礎上，建立測量極化譜與計算極化譜的吻合度，以表征計算獲得結果的優劣水平，以及表征最可以反應弛豫特性的極化支路數。那么極化譜吻合度C（X）表達式可表示如下：

接下來，對一臺2015年使用的變壓器T1進行現場測試，采用的設備是RVM5461回復電壓測試儀，型號是SFSE9-240000/220，容量是240MVA，測試溫度是 35。C。并且將所測得的參數代入信息熵的粒子群混合算法程序里面做優化計算。在本文中，針對2015年使用的變壓器T1的設置最大迭代次數是2000，學習因子C1=C2=1.49445，慣性權重=0.729粒子數m=50，未知數的取值范圍區間定義在[0.01，300]，初值取區間里的任意值，目標函數的收斂精度都設成0.1。存在的問題是粒子群算法存在隨機性，發生不收斂的狀況，所以在運行多次，同時排除偶然的異常結果，有如下圖表。

從上圖表可以獲知，極化支路數的各種取值對信息熵的粒子群混合算法對目標函數的結果影響非常大。從圖中可以清楚的看見，其吻合度值變大，圖中兩條極化譜線變化是朝著重合進行，這類變化的現象，我們就可以獲知油紙絕緣優和差了。當N=6時極化譜的測量值和計算值兩條譜線接近全面吻合，吻合度C（x）值約等于97.43%，相反，另外的支路數下的吻合度值變小。所以，我們可以說極化支路數是 6條時，最可以反映T1的油紙絕緣狀態。其參數辨別結果如下表所示，另外的參數R。=5.835 60GII，cg=154.681 80nF，E（x）=0.002538l。

從上分析獲得，利用信息熵的粒子群混合算法計算，可以確認某一臺變壓器油紙絕緣系統等值電路模型中極化支路數。

（2）極化支路數和絕緣情況的關聯性。我們知道變壓器的絕緣情況會隨著使用年限的不同絕緣效果不一樣。那么我們將以兩臺變壓器做對比，一臺T1是前文的型號是SFSE9-240000/220，運行開始時間2015年，糖醛含量0.12mg. L-1和一臺T2是SFPS-180000/220，運行開始時間是2010年， 糖醛含量2.96mg. L-1做對比。我們發現T2糖醛含量比T1的多，也可以說變壓器T2 的絕緣情況非常差。那么，我們如果以N=6和N=7分水嶺作為對比會發現，當N=6時，T1有著非常好地吻合度，而T2吻合度值就非常小，當N=7時，結果是相反的。也就是說明當N=6時 T1的油紙絕緣狀況就能清楚知道，同時當N=7時T2的油紙絕緣狀況就能清楚知道。因此，我們能獲知使用年限越久絕緣狀態越差，那么極化支路數增多現象。

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作者簡介：王玨（1984-），女，山西臨汾人，碩士研究生，講師，研究方向：電氣工程及自動化。