變壓器運行過程中的檢修與維護分析

肖行瑤 易國偉

摘 要：隨著我國社會主義市場經(jīng)濟的飛速發(fā)展，我國各行各業(yè)都的得到了極大的提升，電力行業(yè)也不例外，電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行與電力企業(yè)的建設和發(fā)展息息相關，所以必須要保證變壓器的安全性。在平時的工作中，電力企業(yè)需做好故障的預測和檢查工作，避免其帶來不良影響，提高預測和檢修的效率和效果。基于此，本文主要對變壓器運行過程中的檢修與維護分析做論述。

關鍵詞：變壓器;運行;檢修;維護

引言

變壓器是輸變電、供配電系統(tǒng)中的重要設備，變壓器安全可靠穩(wěn)定運行是供電網(wǎng)絡安全可靠穩(wěn)定運行的根本。但是，在電網(wǎng)運行中，電力變壓器因其設備性能、外部沖擊、工況變化、人為及環(huán)境等因素的干擾，存在較大的故障隱患。同時，變壓器在長期工作中，其安全性也會逐漸惡化，特別是設備絕緣老化問題嚴重。為有效應對變壓器故障，需采取更加高效的診斷方法，縮短故障識別及處理時間，以最快速度恢復變壓器運行狀態(tài)，保證電力網(wǎng)絡整體運行安全。

1基于專家系統(tǒng)的故障識別方法

在電力變壓器故障識別中，該方法的應用主要是通過積累故障診斷經(jīng)驗及知識，逐步建立起完善的用于變壓器故障分析與診斷的數(shù)據(jù)庫，也就是專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)變壓器故障象征及相關測量數(shù)據(jù)，有效解決變壓器故障診斷難題。而且專家系統(tǒng)在應用中，還能夠與其他智能算法相結合，進而建立起更加可靠的故障識別系統(tǒng)模型。該方法具有靈活透明的特點，其數(shù)據(jù)庫的建設最為關鍵，要具備豐富的變壓器故障識別經(jīng)驗，還要體現(xiàn)出交互性的特點，即使所獲取的故障信息不全面，也能夠基本保證復雜變壓器故障的有效識別。同時，該技術也有缺陷，較為依賴專家系統(tǒng)知識庫，對于復雜、多變的變壓器故障情形，存在推斷失誤的可能，這也是專家系統(tǒng)有待改進的地方。

2基于深度學習的變壓器在線故障檢測

近幾年隨著我國國民經(jīng)濟的快速發(fā)展，對供配電網(wǎng)絡的質(zhì)量和數(shù)量都提出了更高的要求。傳統(tǒng)變壓器故障檢測方法為通過人工數(shù)據(jù)采樣和在線參數(shù)采樣相結合，由維護人員根據(jù)這些采樣數(shù)據(jù)判斷變壓器的運行狀態(tài)。然而由于人工判斷一般只結合當前時刻的采樣數(shù)據(jù)，缺乏預見性，不能有效地預測故障，可能造成不可估量的損失。因此，引入計算機在線檢測和輔助分析就顯得尤為重要。與之前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡不同，深度學習算法所用的學習網(wǎng)絡以神經(jīng)元數(shù)量龐大和網(wǎng)絡層次深度為特征，在實際應用中取得了極大的成功。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種典型的深度學習算法網(wǎng)絡，通常用于圖像識別和圖像處理算法中，諸如人臉識別、行人檢測等各個圖像處理的相關領域。神經(jīng)元的局部感知技術可以有效提取圖像的局部特征，如方向、角點等，而神經(jīng)元的權值共享可以使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法減少參數(shù)的數(shù)量。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由卷積層、池化層和全連接層等多層神經(jīng)網(wǎng)絡層組成。卷積層使用卷積核計算圖像的相關性，學習和提取圖像的局部特征。池化層通常被安排在卷積層之后，利于提取圖像的主要特征及特征壓縮。池化層的作用 是減少圖像數(shù)據(jù)的規(guī)模和計算負荷，降低算法復雜度。全連接層將提取到的特征映射到描述樣本空間的特征參量。

3變壓器的故障判定

變壓器的故障異常判定，一般需要靠技術人員分析變壓器運行時的聲音。變壓器所產(chǎn)生的低沉的“嗡嗡”聲，可判定是因為變壓器負荷太大所導致的。如果變壓器發(fā)生了“吱吱呀呀”、“叮叮當當”的聲音，類似于磁鐵吸墊片時發(fā)出的聲響，那么則可說明變壓器中的一些小零件有松動。如果變壓器發(fā)出“咕咕嚕嚕”的聲音，類似于水沸騰時發(fā)出的聲音，則表明變壓器的繞組產(chǎn)生了故障。此外，變壓器還可能產(chǎn)生接觸不良、高壓套管臟污等故障。檢測變壓器的溫度，如果過高或者高低，則視為異常現(xiàn)象。找到原因后才能對其進行解決，降低其中的溫度。若是變壓器內(nèi)部故障所產(chǎn)生的，則要停止運行，進行檢修。舉個例子，對于變壓器的故障處理，必須提前檢測變壓器的實際情況。需充分利用超聲探頭對放電聲進行收集，找出癥結所在。采取先進的震動探頭，能了解變壓器的異常震動情況，從而判定變壓器的故障屬于不正常放電還是線圈變形、零件接觸不良。在進行巡查的時候，要采取人工判定的方法，對變壓器運行噪音進行分析。采取絕緣在線監(jiān)測系統(tǒng)和超聲探頭監(jiān)測到其中的不正常放電聲，便能了解變壓器的絕緣是否正常。

4變壓器額定電壓和容量的合理控制

電力變壓器在進行試驗時需要將其額定電壓和容量進行合理的控制，這樣變壓器在進行試驗時內(nèi)部的溫度就會處于合理范圍內(nèi)，從而保證整個電力變壓器的性能。根據(jù)當前來說在進行試驗時需要根據(jù)電力變壓器的性能參數(shù)以及在實際運行過程中的參數(shù)為基礎進行分析，從而將兩者結合在一起，綜合制定試驗電壓和試驗電容，這樣既可以保證試驗結果的有效性、準確性，還能夠減少對電力變壓器的損害。

5變壓器溫度與濕度的合理控制

電力變壓器在進行電氣試驗時要能夠?qū)υ囼灜h(huán)境進行綜合分析，確保具有合適的溫度和濕度。根據(jù)當前我國的變壓器類型來說，在進行電氣高壓試驗時溫度要控制在-20℃到40℃之間。在這樣的溫度范圍內(nèi)經(jīng)過試驗所測得的數(shù)據(jù)參數(shù)更為準確，能夠真實的反映出電力變壓器的性能。除了溫度以外，濕度也是影響電力變壓器的一個主要因素，如果濕度控制不合理也會影響到電力變壓器的試驗參數(shù)。一般濕度主要是以空氣中的水含量，結合當前氣候狀況進行分析，合理確定濕度的范圍，以保證試驗效果的準確性。通過對溫度和濕度適當?shù)目刂颇軌驗樵囼炋峁┝己玫沫h(huán)境，保證試驗數(shù)據(jù)的有效性。

6高低壓側(cè)短路故障分析

通常在箱式變壓器運行中，相間短路故障多有發(fā)生，當高/低壓側(cè)發(fā)生相間短路時，會導致箱式變壓器對應側(cè)斷路器跳閘，而且在故障沖擊下，箱式變壓器往往會伴隨有內(nèi)部異響、噴油、異味等情況。一般來說，對箱變短路故障的分析，要從保護動作情況入手，大體了解箱變故障情況，然后要將箱變轉(zhuǎn)至檢修的狀態(tài)，做好安全措施，并將該光伏發(fā)電單元解列，詳細查看故障狀況。而且有時在故障初期，可能僅為箱式變壓器相間故障，若故障進一步發(fā)展，會造成變壓器內(nèi)部繞組燒毀損傷，鐵芯崩壞等更大損失，這種情況下箱式變壓器只能采取報廢處理。這里以箱變某次實際故障的發(fā)展過程進行分析，最初故障發(fā)生在低壓側(cè)相間短路，在短路沖擊放電作用下，造成高低壓繞組間的擊穿短路，這種狀況下會造成更嚴重的短路放電，進而造成鐵芯損壞，受高溫影響，箱變油箱內(nèi)部油會嚴重噴發(fā)，并且出現(xiàn)分解變質(zhì)等情況。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，高低壓繞組間短路的直接原因在于其本身便有絕緣薄弱點。

結語

總而言之，隨著電網(wǎng)發(fā)展，電力變壓器的重要性愈加凸顯，而受各類內(nèi)外因素的影響，仍有較多變壓器故障發(fā)生，嚴重危害設備及供電安全。而變壓器故障原因多樣化，故障表象復雜，常規(guī)的DGA診斷方法，在變壓故障識別方面仍有較大不足，迫切需要智能診斷方法的研發(fā)與應用。神經(jīng)網(wǎng)絡、智能計算方法、專家系統(tǒng)等變壓器故障識別方法的應用，在故障識別精度及效率上有很大提升，也是未來變壓器故障診斷領域的重要研究內(nèi)容

參考文獻：

[1]李健.電力變壓器電氣高壓試驗的技術與要點分析[J].中國高新技術企業(yè)，2013（34）：20-21.

[2]劉兵.電力變壓器電氣高壓試驗技術分析[J].通信電源技術，2019，36（06）：249-250.

[3]潘凌.電力變壓器電氣高壓試驗的技術與要點分析[J].環(huán)球市場，2017（29）：239-239.

（國網(wǎng)孝感供電公司 ?湖北省 ?孝感市 ?432000）