基于带电检测技术的变压器故障诊断研究

王治伟

（国网平凉供电公司变电检修中心，甘肃 平凉 744000)

0 引 言

随着传感器检测与计算机分析技术的深入发展和成熟，设备故障检修方法趋于自动化和智能化。在原有的常规维护检测基础上引入了传感器在线监测，及时上传异常数据，由工作人员进行数据分析及决策，判断是否需要维护或整改。这种方式能够及时有效地预判故障的发生，从而一定程度上减少了设备断电，增加了系统可靠性[1]。最近几年，针对不同的故障类型和故障点，越来越多的带电检测方法被提出，随着这项技术的发展壮大和带电检测设备的完善，一些变压器故障问题得到了很好的预防和解决，但同时数据的处理和分析问题变得更加复杂。

神经网络算法可以通过学习训练进而分析特征参数，达到故障分类和诊断预整的效果。本文总结了多种经典的带电检测方法的原理及特点，并在此基础上建立其与各种故障类型之间的关系模型。同时研究了概率神经网络算法的流程及故障诊断模型，应用在异常数据故障分类上，最终诊断设备故障原因和故障位置，从而达到故障预测的目的。

1 带电检测技术

1.1 超声波检测法

如果变压器产生局部放电故障，局部放电位置会由于分子碰撞形成压力，从而产生一系列的脉冲声波[2]。其中高于20 kHz的声波被定义为超声波。超声波需要利用超声波设备才能接收到[3]。超声波检测法的工作原理是通过感应超声波的声压来检测放电信号的强弱。……