電力系統及其自動化中變壓器故障診斷研究

摘 ?要：變壓器是電力網絡中的關鍵設備，對變壓器的故障進行可靠準確的診斷，是保證電力系統安全穩定運行的關鍵。本文詳細的對變壓器的結構和原理進行了說明，并對常見的故障以及對應的診斷方法進行了研究。

關鍵詞：變壓器;熱性故障;人工神經網絡

中圖分類號：TM76 ???文獻標識碼：A ???文章編號：1671-2064（2019）17-0000-00

0 引言

變壓器是電力系統中的關鍵設備，承擔電能的轉換和傳輸工作，其運行的穩定性關系到電網整體的可靠性，從而關系國民經濟命脈^[1]。變壓器的結構復雜、部件眾多，尤其是高電壓等級的變壓器，其結構更為復雜，且通常承擔某個區域的電力供應，一旦發生故障，導致變壓器停運，將直接導致該區域電能供應中斷，從而引起大規模的經濟損失以及相關的安全事故，因此，對電力變壓器的故障進行準確的診斷對于提高設備穩定性和電網可靠性具有重要意義^[2]。基于上述分析，本文首先對變壓器的原理進行了詳細的分析，之后對于變壓器的常見故障進行了梳理，之后重點討論分析了現有被廣泛使用的故障診斷方法，并對其他的新方法進行了展望。

1 變壓器組成及原理

1.1 變壓器的組成

變壓器是電力系統中用于電壓轉換、電力傳輸的一種設備。其基本的組成結構有：初級線圈、次級線圈、鐵芯等，另外為了確保變壓器穩定可靠運行，還有絕緣保護裝置和冷卻裝置。初級線圈為接電源的線圈，其余線圈皆為次級線圈。鐵芯的作用是作為磁通的通路，加強線圈間的磁耦合。為了降低鐵芯內渦流發熱和磁滯損耗，鐵芯一般由涂絕緣漆的硅鋼片疊壓而成。冷卻裝置一般分為空氣冷卻和絕緣油冷卻兩種，其中空氣冷卻主要用于低電壓等級變壓器的冷卻，而絕緣油冷卻的方式最為常見。絕緣保護裝置承擔著對外部及地面的絕緣，防止發生事故^[3]。

1.2 變壓器的原理

當電流流入初級線圈時，鐵芯中產生交流磁通。磁通沿著鐵芯傳導至次級線圈，發生電磁感應，在次級線圈內產生感應電動勢，進而產生感應電流，向負載供電，從而實現了電能從初級線圈到次級線圈的轉化。改變初級線圈、次級線圈的匝數，便可改變次級線圈相對初級線圈的電壓，達到變壓的目的。

2 變壓器常見故障

變壓器的故障設備面較大，任何部件以及絕緣系統的故障都可能導致不可預料的故障發生。根據劃分依據的不同，變壓器故障可以劃分為不同的類型。按照本體結構分類，變壓器故障可分為內部故障和外部故障;內部故障包括：繞組相間短路、繞組匝間短路、繞組或引線與箱體發生接地故障等，外部故障主要有：緣套管閃絡、引出線之間發生相間短路故障等。而在內部故障尤其以絕緣故障最為重要，即由于內部絕緣發生異常而導致的故障，主要的故障類型有兩種：熱性故障和電性故障^[4]。

由于變壓器的長時間運行，其內部絕緣材料和絕緣油會發生老化和變質，產生氣體。正常情況下氣體生成的速度比較慢。當內部出現異常高溫或放電時，不同的氣體成分或比值對應著不同的故障原因，通常氣體產生速度越快，總量越多，故障越嚴重。若某一氣體含量超過限值，即表示變壓器存在潛在的故障，需要更加頻繁監測油中溶解氣體情況，并查詢故障的具體部位。變壓器絕緣油分解一般產生：H2、CO、CO2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2等七種氣體。

2.1 熱性故障

熱性故障是變壓器最常見的故障類型。熱性故障可以以300℃、700℃為分界線分為低溫過熱、中溫過熱和高溫過熱。熱性故障主要是由繞組過熱、漏磁、風扇故障、鐵芯接地、分接開關接觸不良等原因導致的。熱性故障產生的氣體主要以C2H2，CH4為主。

2.2 電性故障

電性故障可以分為局部放電、火花放電和高能放電三種。發生在變壓器部件空隙間的放電現象叫局部放電。火花放電一般能量密度較小而且具有間歇性的特點。高能放電發生在繞組間、層間出現絕緣層擊穿時，產生電弧，并在短時間內產生大量氣體。高能電弧放電很難提前預測到，其發生時間很短卻會產生很大的破壞。電性故障會損壞變壓器絕緣材料，需要更換原件才能正常運行。

3 變壓器故障診斷方法

依據變壓器發生內部故障時，會使變壓器的絕緣油發生變質分解產生氣體。因此，不同的故障原因與氣體成分之間有著固定的聯系，通過對油中溶解氣體的種類和含量進行檢測，就可以判斷出故障原因。這種方法最大的優點在于可以在保證變壓器正常運行的情況下進行實時檢測。而測量直流電阻、絕緣電阻、進行短路試驗等方式則需要停機，因此很難實現。而對油中溶解氣體成分的檢測，再對故障原因及嚴重程度進行初步判定則成為最好的選擇。進行特征氣體檢測應注意：氣體含量達到注意值時表明有故障征兆，應提高檢測頻率，以便于在故障發生的第一時間便能檢測出來。當氣體含量達到故障閾值時，一般認為變壓器已經出現內部故障。出于安全考慮，應適當降低負荷或者停止運行，直至故障原因查明再決定對策。

在線油色譜分析是指實時對油中氣體進行采集和分析，判斷可能發生的故障及其嚴重性。其分析原理與特征氣體檢測一致。該系統通過固定在絕緣油中的脫氣模塊來吸附油中的氣體，再送入氣相色譜模塊分析其色譜。分析出來的色譜信息會被送入控制模塊進行分析。控制模塊會根據設定的程序分析并儲存數據，并決定是否報警。這種檢測方法代替了人工實驗室檢測，能做到24h不間斷監控變壓器情況，為變壓器的安全運行提供了可靠的保障。基于油中溶解氣體在線監測系統獲取故障產生的各個氣體含量之后，即可利用相關的診斷方法對變壓器的故障進行診斷。

3.1 三比值法

三比值法是常用的一種氣體成分及含量數據的處理方法。所謂三比值，即：CH4/H2，C2H4/C2H6，C2H2/C2H4三個氣體含量比值，不同的比值對應不同的編碼，如表1所示，之后根據不同的比值編碼組合，如表2所示，即可實現對故障的診斷。這種方法避免了氣體體積的干擾，診斷結果較為準確^[5]。

但三比值法仍有自己的局限，即該方法所能診斷的故障類型有限，可能會導致誤判或無法判斷。

3.2 專家系統診斷方法

專家系統（Expert System，簡稱ES）是一種人工智能技術，其將大量的現場專家經驗及現場運維人員實踐經驗提取為診斷規則，現成知識庫。在氣體發生波動時，利用故障的具體表現與專家系統中的知識庫進行批評，從而實現故障的診斷，并給出診斷依據。基于專家系統可以實現變壓器故障的準確診斷，此外，專家系統的知識庫是動態的，可以根據專家知識進行動態的擴充^[6]。

3.3 人工神經網絡診斷方法

人工神經網絡（Artificial Neural Network，簡稱ANN）是人工智能的重要分支，在變壓器的故障診斷中，將以往變壓器發生故障時，油中溶解氣體的情況與診斷結果作為訓練樣本輸入人工神經網絡中，基于反向傳播訓練方法訓練該人工神經網絡，可以得到較為準確的用于診斷的人工神經網絡分類器^[7]。當再次出現溶解氣體異常變動時，將氣體數據輸入網絡，即可以得到相應的診斷結果。人工神經網絡也是動態變化的，新產生的故障實例將不斷作為樣本加入到訓練集中對人工神經網絡進行訓練，隨著樣本的增加，人工神經網絡的識別準確率也相應的增加。

4 結語

電力變壓器時是網的重要設備，對其故障進行準確的分析具有重要的現實意義。本文首先對變壓器的組成和原理進行了詳細的分析，并對電力變壓器的熱性故障和電性故障進行了詳細的闡述。油中溶解氣體分析方法是對變壓器進行診斷的重要方法，基于在線監測系統獲取油中溶解氣體數據之后，即可利用診斷方法實現對故障的診斷。傳統的方法主要基于三比值法，之后為了彌補三比值法的缺陷，四比值被提出，但是仍然，沒有徹底的解決問題。隨著智能技術的發展，專家系統法和人工神經網絡方法也被應用到電力設備診斷領域，并且取得了比較好的效果。

參考文獻

[1] 郭振巖.中國變壓器行業現狀及應對措施[J].變壓器，2012，49（3）：43-47.

[2] 尹克寧.變壓器設計原理[J].電力設備，2003（5）：56.

[3] 王樂.變壓器器身壓緊結構與工藝的改進研究[D].浙江工業大學，2014.

[4] 林禮清.大型電力變壓器過熱性故障診斷與處理[J].電網技術，1999，23（11）：40-43.

[5] 王保保，宋曉霞，毛晉生.改進的變壓器三比值故障診斷方法[C].全國輸變電設備狀態檢修技術交流研討會，2009.

[6] 林渡，朱德恒，李福祺.基于對象重構的變壓器診斷專家系統[J].高電壓技術，2002，28（8）：1-3.

[7] 彭寧云，文習山，陳江波，等.電力變壓器BP神經網絡故障診斷法的比較研究[J].高壓電器，2004，40（3）：173-176.

收稿日期：2019-07-31

作者簡介：馮文正，男，山東膠南人，研究方向：電力系統及其自動化。