电力系统及其自动化中变压器故障诊断研究

摘  要：变压器是电力网络中的关键设备，对变压器的故障进行可靠准确的诊断，是保证电力系统安全稳定运行的关键。本文详细的对变压器的结构和原理进行了说明，并对常见的故障以及对应的诊断方法进行了研究。

关键词：变压器;热性故障;人工神经网络

中图分类号：TM76    文献标识码：A    文章编号：1671-2064（2019）17-0000-00

0 引言

变压器是电力系统中的关键设备，承担电能的转换和传输工作，其运行的稳定性关系到电网整体的可靠性，从而關系国民经济命脉^[1]。变压器的结构复杂、部件众多，尤其是高电压等级的变压器，其结构更为复杂，且通常承担某个区域的电力供应，一旦发生故障，导致变压器停运，将直接导致该区域电能供应中断，从而引起大规模的经济损失以及相关的安全事故，因此，对电力变压器的故障进行准确的诊断对于提高设备稳定性和电网可靠性具有重要意义^[2]。基于上述分析，本文首先对变压器的原理进行了详细的分析，之后对于变压器的常见故障进行了梳理，之后重点讨论分析了现有被广泛使用的故障诊断方法，并对其他的新方法进行了展望。

1 变压器组成及原理

1.1 变压器的组成

变压器是电力系统中用于电压转换、电力传输的一种设备。其基本的组成结构有：初级线圈、次级线圈、铁芯等，另外为了确保变压器稳定可靠运行，还有绝缘保护装置和冷却装置。初级线圈为接电源的线圈，其余线圈皆为次级线圈。铁芯的作用是作为磁通的通路，加强线圈间的磁耦合。为了降低铁芯内涡流发热和磁滞损耗，铁芯一般由涂绝缘漆的硅钢片叠压而成。冷却装置一般分为空气冷却和绝缘油冷却两种，其中空气冷却主要用于低电压等级变压器的冷却，而绝缘油冷却的方式最为常见。绝缘保护装置承担着对外部及地面的绝缘，防止发生事故^[3]。

1.2 变压器的原理

当电流流入初级线圈时，铁芯中产生交流磁通。磁通沿着铁芯传导至次级线圈，发生电磁感应，在次级线圈内产生感应电动势，进而产生感应电流，向负载供电，从而实现了电能从初级线圈到次级线圈的转化。改变初级线圈、次级线圈的匝数，便可改变次级线圈相对初级线圈的电压，达到变压的目的。

2 变压器常见故障

变压器的故障设备面较大，任何部件以及绝缘系统的故障都可能导致不可预料的故障发生。根据划分依据的不同，变压器故障可以划分为不同的类型。按照本体结构分类，变压器故障可分为内部故障和外部故障;内部故障包括：绕组相间短路、绕组匝间短路、绕组或引线与箱体发生接地故障等，外部故障主要有：缘套管闪络、引出线之间发生相间短路故障等。而在内部故障尤其以绝缘故障最为重要，即由于内部绝缘发生异常而导致的故障，主要的故障类型有两种：热性故障和电性故障^[4]。

由于变压器的长时间运行，其内部绝缘材料和绝缘油会发生老化和变质，产生气体。正常情况下气体生成的速度比较慢。当内部出现异常高温或放电时，不同的气体成分或比值对应着不同的故障原因，通常气体产生速度越快，总量越多，故障越严重。若某一气体含量超过限值，即表示变压器存在潜在的故障，需要更加频繁监测油中溶解气体情况，并查询故障的具体部位。变压器绝缘油分解一般产生：H2、CO、CO2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2等七种气体。

2.1 热性故障

热性故障是变压器最常见的故障类型。热性故障可以以300℃、700℃为分界线分为低温过热、中温过热和高温过热。热性故障主要是由绕组过热、漏磁、风扇故障、铁芯接地、分接开关接触不良等原因导致的。热性故障产生的气体主要以C2H2，CH4为主。

2.2 电性故障

电性故障可以分为局部放电、火花放电和高能放电三种。发生在变压器部件空隙间的放电现象叫局部放电。火花放电一般能量密度较小而且具有间歇性的特点。高能放电发生在绕组间、层间出现绝缘层击穿时，产生电弧，并在短时间内产生大量气体。高能电弧放电很难提前预测到，其发生时间很短却会产生很大的破坏。电性故障会损坏变压器绝缘材料，需要更换原件才能正常运行。

3 变压器故障诊断方法

依据变压器发生内部故障时，会使变压器的绝缘油发生变质分解产生气体。因此，不同的故障原因与气体成分之间有着固定的联系，通过对油中溶解气体的种类和含量进行检测，就可以判断出故障原因。这种方法最大的优点在于可以在保证变压器正常运行的情况下进行实时检测。而测量直流电阻、绝缘电阻、进行短路试验等方式则需要停机，因此很难实现。而对油中溶解气体成分的检测，再对故障原因及严重程度进行初步判定则成为最好的选择。进行特征气体检测应注意：气体含量达到注意值时表明有故障征兆，应提高检测频率，以便于在故障发生的第一时间便能检测出来。当气体含量达到故障阈值时，一般认为变压器已经出现内部故障。出于安全考虑，应适当降低负荷或者停止运行，直至故障原因查明再决定对策。

在线油色谱分析是指实时对油中气体进行采集和分析，判断可能发生的故障及其严重性。其分析原理与特征气体检测一致。该系统通过固定在绝缘油中的脱气模块来吸附油中的气体，再送入气相色谱模块分析其色谱。分析出来的色谱信息会被送入控制模块进行分析。控制模块会根据设定的程序分析并储存数据，并决定是否报警。这种检测方法代替了人工实验室检测，能做到24h不间断监控变压器情况，为变压器的安全运行提供了可靠的保障。基于油中溶解气体在线监测系统获取故障产生的各个气体含量之后，即可利用相关的诊断方法对变压器的故障进行诊断。

3.1 三比值法

三比值法是常用的一种气体成分及含量数据的处理方法。所谓三比值，即：CH4/H2，C2H4/C2H6，C2H2/C2H4三个气体含量比值，不同的比值对应不同的编码，如表1所示，之后根据不同的比值编码组合，如表2所示，即可实现对故障的诊断。这种方法避免了气体体积的干扰，诊断结果较为准确^[5]。

但三比值法仍有自己的局限，即该方法所能诊断的故障类型有限，可能会导致误判或无法判断。

3.2 专家系统诊断方法

专家系统（Expert System，简称ES）是一种人工智能技术，其将大量的现场专家经验及现场运维人员实践经验提取为诊断规则，现成知识库。在气体发生波动时，利用故障的具体表现与专家系统中的知识库进行批评，从而实现故障的诊断，并给出诊断依据。基于专家系统可以实现变压器故障的准确诊断，此外，专家系统的知识库是动态的，可以根据专家知识进行动态的扩充^[6]。

3.3 人工神经网络诊断方法

人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是人工智能的重要分支，在变压器的故障诊断中，将以往变压器发生故障时，油中溶解气体的情况与诊断结果作为训练样本输入人工神经网络中，基于反向传播训练方法训练该人工神经网络，可以得到较为准确的用于诊断的人工神经网络分类器^[7]。当再次出现溶解气体异常变动时，将气体数据输入网络，即可以得到相应的诊断结果。人工神经网络也是动态变化的，新产生的故障实例将不断作为样本加入到训练集中对人工神经网络进行训练，随着样本的增加，人工神经网络的识别准确率也相应的增加。

4 结语

电力变压器时是网的重要设备，对其故障进行准确的分析具有重要的现实意义。本文首先对变压器的组成和原理进行了详细的分析，并对电力变压器的热性故障和电性故障进行了详细的阐述。油中溶解气体分析方法是对变压器进行诊断的重要方法，基于在线监测系统获取油中溶解气体数据之后，即可利用诊断方法实现对故障的诊断。传统的方法主要基于三比值法，之后为了弥补三比值法的缺陷，四比值被提出，但是仍然，没有彻底的解决问题。随着智能技术的发展，专家系统法和人工神经网络方法也被应用到电力设备诊断领域，并且取得了比较好的效果。

参考文献

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[2] 尹克宁.变压器设计原理[J].电力设备，2003（5）：56.

[3] 王乐.变压器器身压紧结构与工艺的改进研究[D].浙江工业大学，2014.

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[5] 王保保，宋晓霞，毛晋生.改进的变压器三比值故障诊断方法[C].全国输变电设备状态检修技术交流研讨会，2009.

[6] 林渡，朱德恒，李福祺.基于对象重构的变压器诊断专家系统[J].高电压技术，2002，28（8）：1-3.

[7] 彭宁云，文习山，陈江波，等.电力变压器BP神经网络故障诊断法的比较研究[J].高压电器，2004，40（3）：173-176.

收稿日期：2019-07-31

作者简介：冯文正，男，山东胶南人，研究方向：电力系统及其自动化。