基于振蕩波分析的機場航站樓變壓器繞組故障告警方法設計研究

陸怡冰

（民航華東空管局技術保障中心，上海 200335）

0 引言

變壓器是機場航站樓的核心電力設備之一，它負責將高壓電轉化為適合電氣設備使用的低壓電，因而對于機場的供電保障至關重要。一旦變壓器出現故障，特別是繞組故障，將導致供電中斷，從而嚴重影響機場的正常運營，甚至可能引發安全事故。因此，及時發現并處理變壓器繞組故障顯得尤為重要[1]。目前，機場航站樓的變壓器繞組故障告警主要依賴于定期檢修和人工巡檢，然而這種方法存在一定的局限性。首先，定期檢修無法實時監測變壓器的運行狀態，無法做到故障的早期發現和預警。其次，人工巡視作業耗費大量的人力和資源，而且工作效率不高，無法滿足現代機場運營的需求。因此，開發一種能夠實時監測變壓器繞組狀態并及時告警的故障告警方法具有重要意義。通過實時監測變壓器的電流信號和溫度信號，能夠及時發現變壓器繞組的異常狀態，做到故障的早期預警和處理。這種方法不僅可以提高變壓器的運行效率，降低運營成本，同時也能增強機場電力供應的穩定性與安全性，為機場的正常運作提供強有力的保證。針對上面分析的問題，本文提出了一種基于振蕩波分析的機場航站樓變壓器繞組故障告警方法。

1 基于振蕩波分析采集機場航站樓變壓器繞組故障特征

振蕩波分析是一種用于檢測和分析變壓器繞組故障特征的技術[2]。在機場航站樓的變壓器繞組故障診斷中，振蕩波分析可以用于采集和分析故障特征，幫助識別繞組的故障類型和程度。振蕩波分析的基本原理是，通過在變壓器繞組的一端輸入高壓直流電源，并利用高壓可控電力電子開關（簡稱 “高壓可控開關” ）的閉合，形成兩個回路[3]。其中，一個是直流電源經過限流電阻和開關形成的直流回路，另一個是高壓電容與變壓器繞組之間形成的暫態振蕩回路。通過這種設置，可以有效地利用振蕩波的特性來對變壓器的繞組進行故障診斷和分析。通過采集和分析振蕩波信號，可以獲取繞組的電氣特征和傳輸特性。圖1為機場航站樓變壓器繞組運行過程中產生的振蕩波。

圖1 機場航站樓變壓器繞組運行過程中產生的振蕩波

從圖1可以看出，變壓器在周期性充電和放電時將有規律地振蕩。充放電時，振蕩波形呈對稱分布。采集放電過程的振蕩波信號，可以為后續故障診斷和告警提供依據。

振蕩波的波形特征可以準確描述其曲線變化，對振蕩波信息的提取主要包括峰峰值、峰值因子、波形因子等。其中，峰峰值用于描述振蕩波振點的振蕩范圍，其可以用下式表示：

式中：Vpk為峰峰值；max（xstd）為最大振蕩波信號；min（sstd）為最小振蕩波信號。

峰值因子用于描述振蕩波振幅在波形當中所處的極端程度，其表達式為：

式中：Vc為峰值因子；xstd為振蕩波的有效值。

波形因子用于描述振蕩波整體幅值，其公式為：

式中：Vs為波形因子；n為采樣點數。

在上述獲取到的振蕩波信息基礎上，對變壓器繞組故障進行診斷。

2 變壓器繞組多特征融合故障診斷與告警

振蕩波是一種非平穩的暫態信號，其特性隨著變壓器繞組的故障程度或故障位置的變化而發生變化。當繞組的故障程度或故障位置發生改變時，振蕩波的時域波形將發生變化，同時在頻域信息上也會產生相應的變化[4]。因此，為了更全面地分析振蕩波的特征，可以從時域和頻域兩個維度進行聯合分析。通過對振蕩波的時域波形進行分析，可以提取出反映故障類型和程度的信息；通過對振蕩波的頻域信息進行分析，可以提取出反映故障位置的信息。這種聯合分析方法可以更全面地提取振蕩波的有效特征，從而更準確地診斷變壓器繞組的故障。

在時域分析中，可以觀察振蕩波的波形變化，包括波形形狀、幅度等特征。這些特征可以反映變壓器繞組的故障類型和程度[5]。例如，當繞組出現短路故障時，振蕩波的幅度可能會增大，波形可能會出現畸變。通過對時域波形的分析，提取這些有效特征，進而判斷繞組的故障情況。

在頻域分析中，對振蕩波進行頻率分析，提取其中的頻域信息。振蕩波的頻率成分與繞組的電氣特性有關，當繞組發生故障時，頻率成分可能會發生變化。通過頻域分析，識別出不同的頻率成分，進而判斷繞組的故障類型和位置。

聯合時域和頻域兩個維度進行分析，可以更全面地提取振蕩波的有效特征。時域波形可以提供關于故障類型和程度的信息，而頻域信息則可以提供關于故障位置的信息。結合顏色特征可以實現變壓器繞組故障對比，更清晰地進行告警展示。假設像素數為NC，根據閾值ε，判定連通區域內的像素聚合性：

在此基礎上，定義距離參數為Dstd和Wstd，不同像素的顏色聚合矢量之間的差異為：

式中：dij為參考圖像中的聚合像素；Dij為對比圖像中的聚合像素；wij為參考圖像中的非聚合像素；Wij為對比圖像中的非聚合像素。

通過上述波形特征實現對機場航站樓變壓器繞組故障類型的判定，再結合顏色矩陣特征實現對繞組故障程度的判定。圖2為故障診斷流程圖。

圖2 故障診斷流程圖

在具體對變壓器繞組故障進行告警時，首先采集變壓器繞組的振蕩波信號和圖像數據；然后對振蕩波信號進行時域和頻域分析，提取波形特征；再利用顏色矩陣特征提取算法提取圖像中的顏色矩陣特征；最后結合波形特征和顏色矩陣特征，利用分類器對繞組故障類型和程度進行判定。將得到的故障信息匯總，構成完整的告警信息。這種綜合分析方法可以幫助更準確地診斷變壓器繞組的故障，為維修提供準確的信息和參考，從而保障機場航站樓運行的安全性和穩定性。

3 對比實驗

在上述論述基礎上，為了進一步驗證本文提出的基于振蕩波分析的故障告警方法是否具備應用有效性，選擇將本文設計的故障告警方法設置為實驗組，以文獻[6]的研究為例，將其中基于時間動態變分自編碼器的故障告警方法設置為對照A組，將其中基于邏輯正則極限學習機的故障告警方法設置為對照B組，建立與機場終端變壓器繞組等效的繞組模擬平臺。

繞組模擬平臺是以10 kV牽引變壓器為核心，各相鐵芯為三繞組，鐵芯直徑53 mm，高530 mm。在鐵芯的外側，是牽引線圈（Tull Wave）、供電線圈（F）以及高壓線圈（HV）。每一個線圈由18個雙圓盤構成，每一個圓盤的圈數為32圈，圓盤的高度是20 mm。其特點是：在雙極板的兩端通過銅鼻相連，極板間由高導電性的黃銅螺帽將其連接起來，使其能夠很好地模擬出不同線圈的故障狀態。

在仿真平臺上構建的變壓器運行故障情況下，采集其振蕩波的非平穩暫態信號，該信號的頻域變化如圖3所示。

圖3 振蕩波的非平穩暫態信號頻域變化圖

將牽引繞組、饋電繞組和高壓繞組分別連接到相應的電源和測量儀器上；設定故障類型為軸向位移；根據所模擬的故障類型，調整試驗變壓器的結構和工作參數；啟動試驗變壓器并觀察各繞組的運行情況，記錄各繞組的電氣參數并進行故障診斷。以軸向位移為變壓器繞組變形故障的觀察指標，軸向位移故障程度的計算公式為：

式中：Δ為軸向位移的故障程度量化結果；Δh為軸向位移高度；h為繞組的總高度。

墊塊的厚度約為1.5 mm，為模擬1%的軸向位移失效，在隔板間加3個墊塊。以此為規律，仿真了1%～7%的位移程度，并以此為標準，確定故障程度等級，具體如表1所示。

表1 不同繞組故障程度對應的等級

按照表1中的內容，統一三種故障告警方法的告警等級，并隨機模擬不同程度的軸向位移條件下，不同方法的告警準確度，共模擬500次，統計結果如表2所示。

表2 告警結果對比表

從表2中可以明顯看出，隨著軸向位移程度的增加，所有組的準確率都呈現出下降的趨勢。然而，實驗組在這三個組中始終保持最高的準確率，其平均準確率為95.6%，明顯高于對照A組的93.8%和對照B組的91.7%。這表明實驗組在處理軸向位移變化時具有更高的穩定性和準確性。

綜上所述，實驗組的故障告警方法具有更高的準確性，能夠更精準地實現對機場航站樓變壓器繞組故障的診斷和告警。相比之下，對照A組和對照B組的告警方法在準確性方面存在一定的不足。

因此，實驗組的故障告警方法對于維護機場航站樓的運行安全性和穩定性而言，都具有十分重要的意義。

4 結束語

本文提出了一種基于電流信號和溫度信號的機場航站樓變壓器繞組故障告警方法。該方法通過實時監測變壓器的運行狀態，并對采集到的信號進行分析和處理，能夠及時發現并預警變壓器繞組的故障。相比現有技術，本方法具有更高的檢測效率和準確性，因而具有廣闊的應用前景。