基于電氣自動化的變壓器故障診斷與檢修系統設計

宗克柱

（山東電工電氣集團智能電氣有限公司，山東 濟南 250001）

0 引 言

變壓器作為電力系統的關鍵設備，其運行狀態直接影響系統的安全、穩定運行。近年來，隨著電力系統規模的不斷擴大，變壓器故障發生頻率有所增加，嚴重威脅電網安全運行。為實現變壓器故障的準確識別和快速處理，開展變壓器故障診斷與檢修自動化技術研究具有重要意義。文章在分析變壓器常見故障機理的基礎上，設計一套基于電氣自動化技術的變壓器故障診斷與檢修系統。該系統通過數據采集、智能診斷、預警決策及自動化檢修執行等模塊，實現對變壓器運行狀態的實時監測和故障的快速定位與處理，能夠有效提高變壓器故障處理的自動化水平，保障電網安全、可靠運行。

1 變壓器故障機理分析

變壓器作為電力系統中的核心組件，其故障模式多樣且復雜，主要包括繞組內部缺陷、鐵芯相關問題以及絕緣材料退化等關鍵故障類別。在變壓器運行期間，這些故障的發展往往伴隨著局部放電活動增強、磁場偏移導致的損耗增加以及過載引起的熱點升溫等現象。例如，在220 kV 變壓器長期運行中，高壓繞組與鐵心間可能發生微小間隙放電現象，產生瞬態電壓波動，其峰值電壓可高達5 000 V，特別是在帶負荷運行條件下，會進一步加劇鐵心因磁致伸縮效應引發的振動應力。此類持續性損傷經過一段時間的積累后，會逐漸損害絕緣材料性能，導致絕緣體的電氣絕緣強度下降，直至在諸如雷電沖擊等極端大電流事件作用下，觸發明顯的故障現象[1]。典型變壓器故障測量指標如表1 所示。

表1 典型變壓器故障測量指標

針對不同故障，可以采用不同數學模型分析其機理與演進趨勢，為開展故障的預測性監測、診斷及檢修提供理論基礎。但由于變壓器實際工作環境的嚴酷性，模型方法在工程落地中仍面臨諸多挑戰，還需進一步結合大數據分析與人工經驗進行補充和完善。

2 基于電氣自動化的變壓器故障診斷與檢修系統構建

2.1 數據采集與監測模塊

在文章提出的基于電氣自動化的變壓器故障診斷與維護系統中，數據采集與監控模塊起著至關重要的作用。它主要依賴于傳感器網絡、先進的工業測量設備及計算機技術，以實現實時、全面地監控變壓器運行狀態。該系統采納了分布式傳感器網絡架構，在變壓器主體的高低壓繞組、調壓部分以及其他重要區域部署了超過300 個種類豐富的智能傳感器，涵蓋了溫度、振動、油質及局部放電等多個監測維度，確保實時捕獲各類關鍵參數變化情況[2]。這些傳感器所獲取的原始信號經由工業現場總線和數據采集卡等硬件設施進行高效數字化轉換，并借助光纖通信技術傳送至中心數據庫服務器。系統在此基礎上構建了變壓器多元異構的監測數據模型，進一步運用云計算技術和數據挖掘算法，深度整合與智能分析海量實時監測數據，從而準確刻畫出變壓器當前的工作狀態，為故障預警和狀態評估提供科學依據。

系統運用機器學習等方法訓練傳感器數據，建立不同部位參數的精確預測模型。例如，變壓器高壓側溫度函數為

式中：a、b、c、w、φ及k為模型參數；t為時間。當Thp(t)大于閾值時，系統判斷為異常過熱并啟動預警。該函數充分考慮溫度的周期性、遞增性及隨機性，利用大數據訓練可以準確預測溫度變化趨勢。通過類似方法建立振動、氣體含量等參數模型，實現對變壓器故障的自動預測和早期預警。

2.2 智能故障診斷模塊

智能故障診斷模塊則巧妙結合了深度學習、專家系統以及云計算等尖端科技手段，致力于實現對變壓器潛在故障的全自動識別與精準定位[3]。該模塊直接對接實時更新的數據庫監測數據流，其工作流程包括應用卷積神經網絡技術對收集的各項監測參數進行全面深入的特征抽取與綜合集成，進而搭建變壓器的高精度數字化狀態評估模型。這一模型能夠有效解析并預測各種故障模式及其演變趨勢，從而為早期預警和及時維修決策提供有力的數據支持和技術保障。例如，輸入原始監測數據矩陣X∈Rn×m，通過卷積層、池化層等提取高維抽象特征

式中：W和ol為網絡參數；f為非線性激活函數；F為經過卷積層、池化層等操作后得到的輸出特征映射圖；σ為激活函數。經過訓練，模型f能夠自動學習數據中的故障特征，實現對故障模式的識別，如斷股、擊穿等短路故障，或者氣體排放量指標H2超限診斷接地故障。

此外，該系統還集成了一個以大數據分析和專業人員實踐經驗構筑而成的故障知識庫，用于詳盡記錄過往故障實例及其對應的解決策略。智能故障診斷模塊通過與這一知識庫互動，運用模糊邏輯推理、關聯規則分析等先進方法，強化故障診斷的準確性和決策輔助功能。這一過程最終將生成針對性的故障應對方案和詳細的檢修流程，并將其指令傳遞給執行系統實施自動化檢修作業[4]。憑借云計算強大的計算能力和大規模數據存儲優勢，系統能夠迅速且準確地診斷定位復雜故障，有利于驅動變壓器維護模式從傳統的“事后維修”向更加高效的“預防性前瞻維修”轉型，極大地提升了整個電力系統的穩定性和運行效率。

2.3 預警與決策支持系統

預警與決策支持系統基于變壓器故障預測結果，對操作人員和設備采取的后續決策和行動提供智能決策支持。該系統連接智能診斷模塊，接收實時傳感器數據和診斷結果。當監測數據超過預設閾值或診斷出潛在故障時，系統利用知識庫的大數據分析確定設備的重要性和所在區域的重要性系數Wi。結合設備實時狀態違規程度參數Pi，利用加權融合算法計算預警指標R

式中：N為集合中參與計算的元素的總數；i為一個變量，用于在求和過程中從1 迭代到N，代表每個具體的元素。

當R超過嚴重閾值時，系統向控制中心發出紅色最高級預警，指示操作人員高度關注；當R超過一般閾值時，向本地值班人員發送黃色預警。

系統利用變壓器數字孿生系統評估后續故障可能造成的設備損壞和運行影響，并生成包括臨時切換負載、緊急停運檢修等替代決策方案[5]。系統評估每個方案的成本效益、操作復雜度等，利用模糊綜合評判模型自動篩選出優先決策，減少人工判斷失誤風險，指導設備安全運行。

2.4 自動化檢修調度與執行模塊

自動化檢修調度與執行模塊通過集成機器人技術、云平臺等實現對變壓器故障的精確定位與自動維修。該模塊連接智能決策系統，獲取設備預警級別和故障檢修方案。接收方案后，系統優化調度檢修資源，根據任務緊迫程度計算檢修隊伍響應時間

式中：s為距離；v為平均速度；ao為加速度；ta為系統分配加速時間。系統計算不同隊伍的t值，選擇t值最小的隊伍執行維修任務，從而實現資源優化配置。

檢修隊伍進入現場后，系統指導機器人準確定位故障部位。例如，輸入故障代碼“H2F12”代表12號變壓器高壓側氫氣異常，系統會驅動機器人移動至對應部位。機器人攜帶多功能檢測與處理工具，根據預先訓練的模型實現對故障設備的自動超聲波掃描、氣體檢漏等操作。獲取詳細故障特征后，系統自動匹配維修方案模板，機器人選擇相應工具進行精準維修，無須人工參與，避免了人員接觸危險現場。該模塊利用自動化技術實現變壓器故障的快速響應和精準修復，大幅提高電網設備維護水平，為電力系統安全運行提供保障。

3 系統實現與實驗驗證

3.1 仿真平臺搭建與實驗設計

為驗證所構建變壓器故障診斷與檢修系統的有效性，設計搭建了基于虛擬仿真與物理模擬相結合的測試平臺。該平臺軟硬件環境主要包括RT-LAB、WinCC 數據采集與監視控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系統、NI 數據采集卡、可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、物理傳感器、繼電器以及斷路器等實際設備。

在RT-LAB 平臺上利用電力系統組件構建包含15 臺220 kV 變壓器的500 kV 變電站虛擬樣機，配置變壓器數字化建模參數，并設定不同類型典型故障的仿真場景，如高阻接地、低壓側缺相等。SCADA 系統配置連接虛擬電站現場控制網關，實時監視仿真過程。同時，利用NI 數據采集卡獲取PLC，通過物理傳感器采集溫度、流量等模擬信號，模擬現場設備狀態，測試系統面對實際噪聲信號的診斷效果。在此基礎上，編制多組變壓器故障仿真試驗方案，考慮不同負載、不同故障組合的場景，全面驗證系統的故障識別能力、定位準確率、預警響應時間等關鍵指標，并與現有典型方法進行對比。平臺支持針對性調整診斷規則和模型參數，為系統的持續優化提供幫助。

3.2 實驗結果分析

根據搭建的變壓器故障診斷與檢修系統測試平臺，采用隨機抽樣、重復試驗等科學方法，設計了溫度過熱故障、尖端放電故障、低壓繞組斷股故障、鐵心接地故障及絕緣損傷故障等20 組試驗方案，全面驗證分析系統的故障識別準確率、定位精度、最大響應時間等指標，部分實驗統計結果如表2 所示。

表2 系統故障診斷性能驗證部分試驗結果

試驗結果表明，在故障識別中，系統識別準確率最高可達96%以上；利用卷積神經網絡多源數據的關聯分析，實現較高精度的故障部位自動定位，最大誤差為±2.1 min，滿足精確檢修要求。此外，從采集信號轉換及傳輸、智能診斷算法運算等過程，最大響應時間為4.1 s，可實現變壓器故障的實時監測與快速預警。

4 結 論

變壓器作為電網的關鍵設備，其故障會嚴重威脅電網安全穩定運行。為實現變壓器故障的智能化識別與快速響應處理，文章在深入分析典型故障機理的基礎上，設計開發了一套基于電氣自動化技術的變壓器故障診斷與檢修系統。本系統成果為電網設備智能化監管提供了有效手段，對保障電網安全、穩定運行具有重要意義，值得進一步推廣與應用。未來將持續完善系統模塊功能，擴大仿真驗證樣本規模，并聯合電力企業開展系統現場試運行，推動系統的工程化落地。