变压器故障监测与诊断技术研究现状

＊黄海 吕志立 王玉 倪培永

（1.国网江苏省电力有限公司南通市通州区供电分公司 江苏 226300 2.南通大学机械工程学院 江苏 226019）

引言

随着经济的快速发展，东部地区对电能的需求急速增加。为了满足东部地区增长的电力需求和国家绿色低碳发展的政策，通过远距离输电技术将西部地区丰富的电能输送到东部地区是缓解当前东部地区电能缺乏的主要措施。变压器作为远距离输电中重要的部件，它通过将电压升高，从而减少电能在传递中的损失，一旦变压器出现故障可能会对日常生产和生活产生巨大的影响，造成不可挽回的损失，因此采取有效的监测或诊断技术能够提前规避或解决变压器可能产生的故障，从而增强电力系统的安全性和稳定性。

1.常见的变压器故障

变压器主要由铁芯、绕组、油箱、分接开关、绝缘结构和绝缘套筒等组成[1]。铁芯作为磁力的通路，同时起到支撑绕组的作用，绕组作为电流的通路，一旦铁芯多点接地，绕组绝缘损耗、漏磁，将导致局部电流在不断循环中产热从而产生故障。油箱作为变压器的外壳，起储存油进行散热和绝缘作用。当油箱中的油液泄露或油质降低时，冷却系统将不能正常工作，使得变压器内部工作产生的热量不能够及时传递出去从而发生故障。分接开关作为调压装置，能够改变线圈的分接头，从而改变线圈的匝数比，调节电压。当长时间的调用分接开关将会导致触头磨损，触头间的接触压力减少，使得接触电阻增大，触头发热增加，从而引发故障。绝缘套筒能够实现引线与外壳的绝缘，起到固定引线的作用。当变压器长时间处在高电场下，内部组件老化，绝缘性降低，变压器缺油运作时油箱内的引线暴露在空气中，或当变压器处在潮湿环境中，储油柜上的吸湿器不能够将周围水气完全除尽，当外部空气进入储油柜后将会发生局部放电或电弧放电等。

由此可见，变压器故障主要分为热故障和电故障两部分。热故障集中体现为变压器局部温升过快导致的高温过热现象。针对热故障产生的特征气体能量大小不同，将热故障的严重程度分为轻度、中等、严重和非常严重四个部分[2-3]。电故障主要体现为绝缘部分损坏而造成的放电现象。减少变压器的故障可以从两个方面入手，一是在变压器工作前对变压器进行安全保护，部件改进或故障排除，二是在变压器运行中通过软硬件手段对变压器进行实时监测，对可能发生的故障进行报警、诊断与分析。

2.变压器故障源头预防

(1)日常维护及检修

目前变压器使用状态检修模式。与传统检修模式相比，状态检修模式属于主动性的检修方法，它能够在设备运行的时候进行检测，从而不影响用户正常用电，减少损失，同样它也能够在一定程度上对变压器可能发生的故障进行早期的预防，起规避风险的作用[4]。针对绕组可能会发生的匝间短路，分接开关磨损等问题，采用绕组直流电阻检测技术能够检测出线路可能出现的问题[5]。通过采用绕组直流电阻检测技术，能够检测出绕组绝缘和电流回路的连接状况，同样，该技术也是变压器各绕组直流电阻平衡度和调压开关档位的重要检测手段。变压器在内部出现故障或运行条件恶劣时会因局部场强过高而产生局部放电（PD）。PD水平及其增长速率的明显变化能够指示变压器内部正在发生的变化，通过局部放电异常检测可以有效简化维护程序。

(2)安全保护

针对变压器内部因匝间短路，油温异常升高，油位下降，绕组温度过高导致的电力系统故障引发的大规模停电问题，可以使用继电保护技术对电力系统进行监控，将故障或异常检测出来并发出报警信号，如果故障没有得到处理，它能够将故障隔离或者切除。继电保护措施一般分为瓦斯保护，差动保护和后备保护[6]。瓦斯保护主要作用在油箱内部，它可以迅速的反应出油箱内出现的故障，并将电路切断，能够对热油箱内绝缘材料或变压器油气体膨胀爆炸类事故起到一定的预防和控制作用。差动保护主要作用在变压器高、中、低压侧功率不平衡问题中，起到平衡电流差，保证电力变压器稳定运行作用。后备保护作用在电路中某一回路出现短路状况，将上级回路断开，避开故障线路。防爆管的玻璃膜在变压器运行中由于振动容易破裂，将防爆管上加装压力释放阀可有效降低防爆管破裂风险。低压侧套管渗油保护可以在安装胶珠的各密封面加密封胶，或将瓷质压帽替换为铜质压帽以增加压紧力。

(3)变压器内油质改进

变压器的故障主要是由于变压器油的油质下降，造成油粘度上升，介电性能下降，氧化性上升而导致的绝缘性降低引起的。目前减少此类故障的方法是在油中添加添加剂或者使用纳米介电流体。变压器油的选用从矿物油到天然酯。实验证明，高含量的饱和脂肪酸构成的天然酯与传统矿物油相比不易氧化和生成过氧化物，同时其具有高的击穿强度和远超矿物油的热极限。

文献[7]中通过分别选用猴面包树油和蒙贡果油组成的天然酯，在其中添加不同比例的煤油，分别研究了温度对粘度、加速加热对介电性能的影响，并与传统矿物油相对比。最终发现温度能够降低油的粘度，增加击穿电压，改善热对流，温度越高，介电性能越强，并且煤油比例保持在100mL以下将会具有更好的防锈和润滑，同样也验证了天然酯是矿物油的合适环境替代品。文献[8]中指出，向油中添加纳米颗粒可以改善流体的介电行为，增加击穿电压、交流脉冲和其它热性能。纳米颗粒浓度越低，粘性越低，纳米颗粒体积增加，热导率增加。

3.变压器故障过程管控

在变压器运行期间，通过检测技术对变压器进行实时监测收集数据，然后经过故障诊断分析技术对数据进行分析，判断是否产生故障以及故障的类型。

(1)检测技术

①电故障检测技术

针对变压器可能发生的局部放电，可以从电流、油中溶解气体含量、电离产生的波长及声波方面进行判断。脉冲电流检测技术利用电流互感器收集脉冲电流，并使用数字处理设备对脉冲电流进行处理，超频宽带法通过使用计算机对变压器放电的电荷进行输入和输出差值的计算，超高频检测技术通过减少干扰因素并利用超高频传感器识别300～3000MHz范围内的电流信号来判别是否产生了局部放电，从而找出放电位置。油色谱分析技术通过利用变压绝缘油在受到局部放电时会因自生老化问题而发生分解或破坏产生新的物质溶解在油质中的这一特性，通过检测油质中不同气体的含量来检测变压器是否局部放电。光测技术与超声波检测技术分别利用放电产生的电离气体与周围环境气体不同的波长来进行检测与放电会产生声波的特性来进行检测[9-12]。声波检测技术提取变压器在正常工况、铁芯松动和线圈松动等情况下的声纹信号进行检测。振动检测技术通过对变压器振动信号的监测和分析，达到监测变压器状态的目的。磁场检测技术测量变压器磁场磁密分布，根据磁密度各向衰减情况进行检测。

②热故障检测技术

在变压器正常运行的情况下，变压器内部温度会升高，通过利用红外热成像原理监测的红外监测技术能够识别变压器发出的红外线能量，并通过红外热成像仪显示红外线光谱能够直观的观察变压器内部温度分布[13]。因绝缘问题而引起的热故障可以通过绝缘检测技术进行检测，该技术通过向变压器中注入50Hz的交流信号，监测供电系统对地绝缘状况，如果绝缘电阻阻值低于50kΩ，监测器就会报警[14]。绕组温度指示监测技术用于监测变压器绕组的温度，利用嵌入式光纤直接测量绕组的实时温度。红外光谱技术通过光谱分析确定冷却油中逃逸的气体类型和含量，具有检测速度快、准确度高的特点。

(2)故障诊断技术

目前主要通过两种思路对数据进行诊断与判别，一种是建立数据库或模型，当收集到的信号与已收录的数据或模型相符，则判定为故障。另一种是采取新算法或针对已有算法进行优化，提高故障的预测精度。

①数据库与模型分析技术

以交互性数据库为基础，通过对比数据库中信息对变压器进行诊断的专家系统诊断技术能够对故障中不确定的信息进行快速的推理分析，以达到快速、准确判别故障的目的。专家系统数据库通过将变压器故障诊断实践中积累的诊断经验，数据信息整合，使检测者能够根据变压器故障特征、测量数据迅速在系统中寻找到最佳解决方案[15]。

针对目前变压器故障产生原因复杂程度提升，提出了一种模糊推理诊断技术[16]。该技术通过采用模糊推理数学模型，将搜集到的变压器故障数据信息与故障征兆相结合，并基于模糊覆盖及理论建立诊断模型，从而得到故障合集、征兆合集和两者之间关系的合集，为变压器的故障诊断和后处理提供辅助作用。

由生物神经网络演变成的人工神经网络技术通过以搭建模型的形式对变压器故障进行识别，与其它技术相比具有极佳的自适应性，且带有智能化控制的特点。以神经网络为基础建立的自组织竞争网络技术通过训练将已有故障类型储存并进行分类，在分析故障时能够迅速识别，并且对于未储存的故障其可以自动学习归类，具有很高的数据处理能力[17]。

文献[18]中基于物联网建立一个综合服务系统，并通过可拓理论建立故障诊断模型，实现统一标准通信信息的感知和交换，完成智能信息的传输、测量和控制，为变压器故障处理提供更为精准的数据和措施。

②算法分析技术

算法在变压器故障诊断中起着非常重要的作用，不同的算法对故障处理的精确度不同，为了减少误差提高准确度，对算法进行优化或采用新算法是非常必要的。

文献[19]中针对传统蜂群算法寻找最优解花费时间过长和蜜源搜索过程中易陷入局部极值的缺陷，提出一种新的蜂窝算法，即通过增大步长减少寻优时间，减少步长使蜜源坐标逼近最优解。通过此算法优化的BP神经网络模型与传统BP网络模型相比，误差率大大降低。由传统遗传算法经过多次迭代优化形成的粒子群算法在算法流程上更简洁，参数设置更简单，不需考虑算法之间的重复与变异，并且可以实现全局信息的搜索和共享，非常适用于以数据库为基础的信息处理，基于粒子群算法优化的向量机在变压器绕组变形故障方面已经取得了很好的应用[20]。

在变压器发生不同故障时，油箱内的气体成分会不同，根据这一特性通过三比值法将变压器中主要存在的五种气体（CH4、C2H4、C2H6、C2H2、H2）依次两两对比，将形成的三组对比值（C2H2/C2H4、CH4/H2、C2H4/C2H6）转化为相应的编码序列与故障编码序列对照，从而识别出故障类型[21-22]。

文献[23]提出一种基于比值法和改进的飞蛾火焰优化算法优化的概率神经网络故障诊断模型，并通过实验对比四组改进的概率神经网络模型，发现提出的飞蛾火焰优化算法具有更高的精确度，并且能够有效提高全局最优解的搜素性能，对于噪声数据的干扰具有很好的稳定性。文献[24]引进了一种基于集合和无监督模糊聚类算法组合的数据优化方法，该方法旨在解决传统方法中存在的数据不平衡、异常值和边界比率的难题。文献[25]提出一种基于一次和二次电压与电流之比，辅以电流方向和波形标准的通用算法，主要是为了避免在变压器通电期间，电流互感器饱和的情况下，传统差动保护因内部故障和外部故障通电而造成的错误操作。

4.结论

变压器的故障会对电力系统造成危害，随着计算机领域、数字信息化和物联网的不断发展，新的故障检测与诊断技术可以结合当前科技实现更加高效、智能和专业化。将多种检测算法整合，对于提高当前故障检测的准确性具有很大的意义。