電力變壓器故障識別智能診斷方法的應(yīng)用

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摘要:電力變壓器故障識別能夠有效地提升故障維修效率，智能診斷方法是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的遠程監(jiān)測系統(tǒng)，通過運用智能診斷方法可以精準對變壓器故障進行識別，以此提高變壓器的工作效率。

關(guān)鍵詞:智能診斷方法;變壓器;故障識別;應(yīng)用

1緒論

隨著我國智能技術(shù)的不斷發(fā)展，電力智能化系統(tǒng)日益完善。變壓器是整個電力系統(tǒng)運行樞紐，變壓器的運行效率直接關(guān)系整個電網(wǎng)的運行質(zhì)量。由于變壓器在日常運行中受環(huán)境、具體工況以及人為破壞等因素的影響而導(dǎo)致其容易誘發(fā)故障。例如根據(jù)IEEE調(diào)查統(tǒng)計，大型電力變壓器故障發(fā)生率為1%-2%，因此如何精準實現(xiàn)對變壓器故障的診斷與識別是降低變壓器故障發(fā)生率、提升其運行穩(wěn)定的關(guān)鍵。

2電力變壓器故障機理

電力變壓器是用來將某一數(shù)值的交流電壓轉(zhuǎn)化為工作頻率相同的另一種電壓的設(shè)備。按照不同的類型電力變壓器可以分為不同種類，例如按照繞組分類，變壓器可以分為雙繞組、三繞組以及自耦型等。按照用途可以分為升壓型、聯(lián)絡(luò)型以及降壓型等等。目前在電力市場中應(yīng)用比較廣泛的是油浸式變壓器。因此本文以油浸式變壓器為例進行研究。油浸式變壓器是用油進行絕緣和散熱的，經(jīng)過長時間的運行之后，變壓器內(nèi)的油質(zhì)就會逐年的老化裂解。通過研究變壓器油裂解主要包括以下方面:一是絕緣油的裂解。由于絕緣油中含有化學(xué)基團，這些化學(xué)基團在高溫的影響下會逐漸發(fā)生化學(xué)變化，這樣當故障程度聚集到一定程度后故障氣體就會析出;二是固體絕緣材料的裂解。變壓器內(nèi)部所使用的絕緣材料含有無水右旋糖環(huán)，這些物質(zhì)的熱穩(wěn)定性比較弱，因此當變壓器長期運行后會因為熱而出現(xiàn)分解。因此油浸式變壓器故障主要呈現(xiàn)的是熱性或者電性故障。

3智能診斷方法在電力變壓器故障識別中的實例分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及云計算等技術(shù)的發(fā)展，智能診斷方法越來越完善。結(jié)合多年的工作實踐，目前電力系統(tǒng)中的智能診斷方法主要包括以下幾方面:(1)基于專家系統(tǒng)的方法。基于專家系統(tǒng)的診斷方法是電力故障診斷常會用到的方法，其主要是通過利用交互性的知識庫實現(xiàn)對不確切信息的推理，以此解決復(fù)雜的故障問題;(2)基于模糊推理方法?；谀：评砭褪抢霉收系奶卣鲗ζ溥M行診斷;(3)基于智能計算的方法。智能計算是診斷前沿技術(shù)，最典型的是遺傳算法;(4)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概述。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)就是擁有扎實的理論基礎(chǔ)，通過選用圖形簡單易懂地描述概率分布。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷流程:第一步，采集樣本數(shù)據(jù)，選擇好訓(xùn)練樣本數(shù)和測試樣本數(shù)。第二步，使用weka中的各種離散方法對數(shù)據(jù)樣本進行離散化。第三步，利用離散后的樣本數(shù)據(jù)進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，建好貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。第四步，對測試樣本集進行分類預(yù)測。為了準確剖析智能診斷方法在變壓器故障識別中的應(yīng)用價值，本文以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為例進行分析。

3．1設(shè)備簡介

以某電站為例，該電站安裝一臺330kV主變壓器，在安裝完成后，經(jīng)過24小時的運行后，對其進行檢查，通過去油樣分析，并沒有發(fā)現(xiàn)故障，顯示油中溶解氣體正常。但是在經(jīng)過投產(chǎn)使用后，發(fā)現(xiàn)變電器存在故障特征，通過取樣發(fā)現(xiàn)，B相油中氣體含量不正常，進而選擇變壓器的中部和底部進行抽樣檢測分析，結(jié)果見表1。

3．2故障分析

通過對抽取油樣的檢測分析，發(fā)現(xiàn)設(shè)備在使用4天后故障特征更加明顯。經(jīng)過對溶解氣體含量的測定可以看出，變壓器的總烴含量已經(jīng)遠遠超過標準值。通過對比4d前后的取樣數(shù)值計算投產(chǎn)后的絕對產(chǎn)氣速率，計算結(jié)果見表2。通過計算可以看出變壓器存在以下故障:一是變壓器內(nèi)部設(shè)備出現(xiàn)故障，因為總烴含量超過標準值;二是變壓器故障在呈現(xiàn)快速變大的趨勢，如果不及時進行維修則會造成故障的進一步擴大(H2、C2H2、總烴的絕對產(chǎn)氣速率分別大幅超過10mL/d、0．2mL/d和12mL/d的注意值);三是變壓器的故障符合高溫過熱的特征。因為從油氣解析中的成分可以看出，H2含量增長較快，同時還產(chǎn)生少量的C2H2;根據(jù)改良三比值法計算比值，編碼組合為022，屬于高溫過熱。通過運用模型可以分析出C2類的后驗概率最大，即為高溫過熱。

3．3檢查結(jié)果

通過理論計算可以判定變壓器出現(xiàn)了故障，為此檢修人員按照變壓器維修說明書對設(shè)備進行解體檢查，發(fā)現(xiàn)變壓器確實存在故障:變壓器連接底腳支撐的鋼板與鐵軛的銅辮子經(jīng)過被燒斷，而且鐵軛底腳螺栓絕緣管有被撞擊的痕跡，其中發(fā)現(xiàn)一只已經(jīng)被撞碎了。結(jié)合多年的實踐經(jīng)驗及維修說明書，可以判定變壓器之所以出現(xiàn)故障就是因為變壓器在安裝的過程中受各種因素撞擊而導(dǎo)致鐵軛底腳螺栓絕緣管撞碎，最終構(gòu)成閉合磁路，形成環(huán)流而發(fā)生過熱故障。可見，貝葉斯模型能有效的診斷出結(jié)果。

參考文獻:

［1］林光．淺析電力變壓器智能故障診斷方法［J］．電子制作，2015(04)．

［2］李本鋅．智能算法在油浸式變壓器故障診斷中的應(yīng)用研究［D］．華東交通大學(xué)，2015．

［3］趙洋．智能診斷方法在電力變壓器故障識別中的應(yīng)用研究［D］．西安工程大學(xué)，2018．

作者：王斌 單位：國網(wǎng)河北省電力有限公司吳橋縣供電分公司