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天津大学 硕士学位论文 基于油中溶解气体分析的变压器神经网络诊断系统研究 姓名：崔永学 申请学位级别：硕士 专业：电气工程 指导教师：张炳达;刘智广 20081101 摘要 目前，电力系统的检修体制正由定期检修向状态检修转变，而状态检修是以了解电 气设备的运行状态为基础的。 油中溶解气体分析法是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。本文首先介 绍了变压器的常见故障及油中气体的产生机理，研究变压器故障类型与油中特征气 体的关系，并简要介绍、分析了几种传统的故障诊断方法。由于传统的诊断方法无法进 行实时监测且诊断正确率不高，因此有必要开发可实时进行监测、诊断正确率高的诊断 方法。 人工神经网络是目前应用最广泛的技术，且具有十分良好的发展前景。由于神经网 络对外界的输入样本具有很强的识别分类能力和联想记忆等信息处理特点，使得利用人 工神经网络对变压器进行实时故障诊断分析成为切实可行的办法。本文在简要介绍人工 神经网络的模型和学习规则之后，分别针对B P 神经网络和R B F 神经网络的拓扑结构、 特点和常用算法进行了阐述，并利用这两种神经网络系统开发了针对油中溶解气体分析 的变压器故障诊断系统。在变压器故障诊断的B P 网络设计和R B F 网络设计中，主要介 绍了学习样本的收集及预处理，对输入输出模式特别是输入层数、输出层数进行了讨论， 并对两种诊断方法进行了仿真。 通过对两种诊断方法的仿真结果比较可知，由于R B F 网络本身的特性，使得在变 压器故障诊断中采用R B F 神经网络的诊断效果明显比B P 神经网络的诊断效果要好。 关键词：变压器；特征气体；B P 神经网络；R B F 神经网络；故障诊断 A B S T R A C T A tp r e s e n t ，t h eo v e r h a u ls y s t e mo fe l e c t r i c a lp o w e rs y s t e mi sc h a n g i n gf r o mt h e p r e v e n t i v em a i n t e n a n c et ot h ec o n d i t i o no v e r h a u l T h ec o n d i t i o no v e r h a u li sb a s e do n k n o w i n ga b o u tt h er u n n i n gs t a t u so fe l e c t r i c a le q u i p m e n t T h ed i s s o l v e dg a si nt h eo i la n a l y z i n gi So n eo ft h em o s te m c i e n tm e t h o d sf o rt h ee a r l y d e t e c ta n dt r a n s f o r m e rb r e a k d o w np r e v e n t i o n T h ec o m m o nb r e a k d o w no ft r a n s f o I T r l e ra n d t h eg a si nt h eo i lg e n e r a t i n gm e c h a n i s ma r ei n t r o d u c e d T h er e l a t i o nb e t w e e nt h et r a n s f o r m e r b r e a k d o w nt y p ea n dt h ec h a r a c t e r i s t i cg a si n o i li Ss t u d i e d a n ds e v e r a lt r a d i t i o n a lf a u l t d i a g n o s i sm e t h o d sa r eb r i e f l yi n t r o d u c e da n da n a l y z e d B e c a u s et h et r a d i t i o n a lf a u l td i a g n o s i s m e t h o dc a n n tc a r r yo nt h er e a l t i m em o n i t o ra n dt h ea c c u r a c yi Sl o w , t h en e wm e t h o dw i t h h i g ha c c u r a c yw h i c hc a nc a r r yo nt h er e a l - t i m em o n i t o ri Sn e e d e d T h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ki st h em o s tw i d e s p r e a dt e c h n o l o g ya tp r e s e n t ，a n dh a sg o o d p r o s p e c t sf o rd e v e l o p m e n t T ot h ei n f o r m a t i o np r o c e s s i n go fo u t s i d ei n p u ts a m p l e ，t h en e u r a l n e t w o r kh a ss o m ec h a r a c t e r i s t i c ss u c ha ss t r o n gr e c o g n i t i o n ，c l a s s i f i c a t i o na b i l i t y , a s s o c i a t i v e m e m o r y , a n dS Oo n S o ，t h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ki sp r a c t i c a la n df e a s i b l em e t h o dt oc a r r y o nt h et r a n s f o r m e rr e a l t i m ef a u l td i a g n o s i sa n a l y s i s A f t e rb r i e fi n t r o d u c t i o no fa r t i f i c i a l n e u r a ln e t w o r km o d e la n ds t u d yr u l e ，t h et o p o l o g y , c h a r a c t e r i s t i ca n dt h ec o m m o na l g o r i t h m o ft h eB Pn e u r a ln e t w o r ka n dR B Fn e u r a ln e t w o r ka r es e p a r a t e l ye x p a t i a t e do n A n du s i n g t h e s et w ok i n d so fn e u r a ln e t w o r ks y s t e m t h et r a n s f o r m e rf a u l td i a g n o s i ss y s t e mt ot h e a n a l y s i so fd i s s o l v e dg a si no i li sp r o p o s e d I nt h ed e s i g no fB Pn e t w o r ka n d t h eR B Fn e t w o r k f o rt h et r a n s f o r m e rf a u l td i a g n o s i s ，t h es t u d ys a m p l ec o l l e c t i o na n dt h ep r e t r e a t m e n ta r e m a i n l yi n t r o d u c e d ，t h ei n p u ta n do u t p u tp a n e m ，e s p e c i a l l yt h ei n p u t l a y e ra n do u t p u tl a y e ra r e c a r r i e do nt h ed i s c u s s i o n A n dt h es i m u l a t i o no ft w od i a g n o s i sm e t h o d si St a k e n T h er e s u l t so ft w ok i n d so fd i a g n o s i sm e t h o d ss h o wt h a t , a sar e s u l to ft h eR B F n e t w o r k Sc h a r a c t e r i s t i c t h eR B Fn e u r a ln e t w o r kh a sb e R e re f f e c tt h a nt h eB Pn e u r a ln e t w o r k o b v i o u s l yi nt h et r a n s f o r m e rf a u l td i a g n o s i s K e yw o r d ：T r a n s f o r m e r ，C h a r a c t e r i s t i cg a s ，B Pn e u r a ln e t w o r k ，R B Fn e u r a ln e t w o r k ，F a u l t d i a g n o s i s 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成 果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研 究成果，也不包含为获得鑫叠盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了 谢意。 学位论文作者签名! 名分菇乙豸签字日期：二以彳年月湘 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解鑫盗盘鲎有关保留、使用学位论文的规定。特授权 吞童盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、 缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送 交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：獭 导师签名： 歇坻l 之 签字日期。1 年 月妒 签字日期舢，年2 月始日 第一章绪论 1 1 变压器故障诊断的意义 第一章绪论帚一早三：百下匕 在电力系统向超高压、大电网、大容量、自动化方向发展的同时，提高电力 设备特别是电力系统中最重要、最昂贵的大型变压器的运行可靠性也就显得尤为 重要。随着电力制造水平的提高，变压器的单台容量迅速增加，这样的电力设备 如果发生故障或停电，造成的损失无疑将是十分巨大的。因此，从以停电进行预 防性试验为基础的预防性检修逐步过渡到以在线监测为基础的状态检修，已成为 电力系统的必然发展趋势，而能否对变压器的运行状态进行在线监测及故障诊断 则是实现状态检修的关键。虽然在变压器的设计时，它已具有相当的耐热等级、 足够的电气强度、优良的机械性能和良好的工艺性，但制造过程中的偶然因素仍 可能给它留下先天的缺陷。再加上运行过程中的放电、电磁力、热应力、湿热环 境、有害的活性气体、油污、粉尘等也会造成其性能的逐渐劣化，而且这种劣化 过程是不可逆和不断加速的。大量资料表明，导致变压器事故的主要原因是其绝 缘性能的劣化，例如我国的11 0 k V 及以上的电力变压器事故分析表明，由于绝缘劣 化引起事故的台数占事故总台数的7 0 左右，事故容量为总事故容量的七成以上。 因此，通过对电力变压器运行过程中的故障诊断，及时有效的判断其状态， 将使变压器长期、安全可靠的运行成为可能。无论是从重要性还是具有的经济效 益来衡量，都将对电力系统的安全运行产生重要的意义。 目前，电力部门除了规定定期对电力变压器停电进行预防性试验外，在预防 性试验周期内如果出现异常征兆还必须进行离线检测，这无疑在防止变压器重大 事故的发生、保证安全可靠地供电方面起到了积极的作用。但长期的实践经验也 发现了预防性试验所存在的局限性： 1 从经济角度看，定期试验和大、小修均需停电，不仅造成了电能的巨大浪 费，同时也给电力调度增加了困难。另外，由于预防性维修无法预知有缺陷部件 是否危及变压器的安全运行，因此，不得不进行大修和更换部件，而实际上可能 完全不必要作任何维修而仍能长时间运行，这种投资是非常不经济的。 2 从技术角度分析，预防性试验有两个方面的不足： ( 1 ) 试验条件不同于变压器的实际运行条件，在较低的试验电压下测试出来的 参数同变压器运行电压下的参数可能相差很大，这样就难以发现绝缘潜在的缺陷 和故障。 ( 2 ) 绝缘的劣化、缺陷的发展虽然具有统计特性，发展的速度有快有慢，但总 第一章绪论 有一定的潜伏期和发展时间。预防性试验是定期进行的，不能及时准确地发现故 障，往往在预防性试验周期内时有故障发生。 随着传感技术、电子及计算机技术的高速发展，对电力变压器实施状态监测 已成为可能。状态监测包括在线监测及根据监测数据进行故障诊断，具有许多优 点： 1 连续监测，能及时发现变压器缺陷； 2 减少变压器维修、停电检修的盲目性，提高监测的有效性； 3 能更准确和实际地反映电力变压器目前的运行状况。 1 2 专家系统的结构和特点 专家系统是一个在某特定领域内，用人类专家水平去解决该领域中难以用精 确数学模型表示的困难问题的智能计算机程序系统。人类专家之所以能够成为求 一解某领域问题的专家，其关键在于他掌握了求解有关领域问题的大量的专门知识。 这些知识一部分是书本知识，但主要是在长期实践中逐渐积累起来的经验知识。 因此专家系统的基本思想是让计算机能够存储某一领域的专门知识，并能像专家 那样有效地利用这些知识去解决该领域的复杂问题。 专家系统发展的早期对电力部门吸引力并不大，主要原因是电力系统的大量 问题在经过多年研究以后已具备相应的数学模型和数值算法。但专家系统应用的 巨大成功启发电力系统研究人员尝试，很快发现专家系统在电力系统应用潜力也 是很大的。当前，电力系统中尚有不少问题难以建立精确数学模型只能靠专家经 验求解。例如正常运行的操作指导，发生故障时的事故判断和事故处理，主要靠 运行人员凭经验进行处理。又如电力设备的故障诊断，主要是根据监视数据与经 验数据进行综合比较后，得出故障的性质和部位。这类难以建立数学模型、主要 靠经验求解的问题恰好是专家系统的优势，这也是迄今开发的系统以操作指导、 故障诊断、分析、事故处理专家系统占比例最大的原因。 通常，一个专家系统主要的功能结构由五部分组成比1 ：知识库、推理机、综合 数据库、解释接口( 人机界面) 和知识获取模块，如图1 1 所示。知识库和推理机是 专家系统的核心。知识库不但在初次建库时广泛搜集专家经验，而且在使用过程 中还要在必要时进行修改、补充和完善。知识获取是一个专家系统的前提。 第章绪论 图1 1专家系统的结构 电力变压器故障复杂，通过检测所得数据一般需经高水平专家分析才能得出 比较准确的诊断结果。采用人工智能技术开发变压器故障诊断专家系统为解决变 压器故障诊断这一专业性、经验性与复杂性很强的实际问题提供了解决途径。开 发变压器故障诊断系统，其特点在于： 1 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作，解决实 际问题时不受周围环境的影响，也不能忘记或遗漏； 2 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广专家的知识与经验， 并使专家的专业知识和经验得到总结和提炼； 3 变压器故障诊断系统的开发，有利于推动设备状态检修的开展，具有很大 的实用价值和经济价值。 但是专家系统主要的缺点在于知识获取的“瓶颈”。而神经网络的长处在于知 识获取，所以说专家系统和神经网络在很多方面具有互补性。 1 3 人工神经网络的发展与特点 人工神经网络( A r t i f i c i a lN e u r a lN e t w o r k ) ( 以下简称神经网络) 是近年来再度 兴起的一个高科技研究领域阳3 ，是人们从模仿人脑的工作机理中得来的一个非线性 信息处理系统，也是信息科学、脑科学、神经心理学等多种学科近几年研究的一个 热点。 神经网络的研究从2 0 世纪4 0 年代开始，迄今已经有半个多世纪的历史，大 致可以分为3 个阶段。 1 初创期 1 9 4 3 年神经心理学家M c C u l l o c h 和数学家P i t t s 提出了形式神经元的数学模型 第一章绪论 ( M P 模型) ，从此开创了神经科学理论研究的时代。1 9 4 9 年赫伯( H e b b ) 提出了改 变神经元连接强度的学习规则，即著名的H e b b 规则，至今仍在各种神经网络模型 的研究中起着重要的作用。1 9 5 9 年R o s e n b l a t t 提出感知器，并用电路实现，第一 次把神经网络的研究付诸工程实践，掀起了神经网络研究的第一个高潮。但由于 感知器的概念与当时占主导地位的符号主义方法不同，因而既引起了人们的关注， 又引起了很大的争议。 2 过渡期 自从1 9 6 9 年M i n k y 与P a p e r t 的著作感知器发表后，使神经网络研究一度处 于低潮，但是这方面的研究并未中断。1 9 7 2 年芬兰人K o h o n e n 发表了一个与感知器 不同的神经网络模型；1 9 7 6 年波斯顿大学教授G r o s s b e r g 根据对生物学和心理学的 研究，提出了几个非线性动力系统结构，对神经网络的研究起到了重要的推动作 用；1 9 8 0 年K o h o n e n 提出自组织映射理论；1 9 8 2 年美国加利福尼亚州工学院物理 学家J o h nH o p f i e l d 对神经网络的动态特性进行了研究，引入了能量函数的概念，给 出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记亿和优化计算的新途径。这项研究成 果为神经网络的研究注入了新的活力。1 9 8 4 年他又提出了连续神经网络模型，其 中神经元动态方程可以用运算放大器来实现，并且用电子线路实现了该网络的仿 真，它为神经网络的工程实现指明了方向。同时，他也进行了神经网络的应用研 究，成功地解决了复杂度为N P 的旅行商问题，引起了人们的震惊。次年，加利福 尼亚州工学院和贝尔实验室合作制成具有2 5 6 个神经元的网络，它由2 5 0 0 0 个晶 体管和1 0 万个电阻集成在1 6 1 3 c m 2 的芯片上。 从事并行分布处理研究的科学家H i n t o n 等，于1 9 8 5 年将随机机制引入 H o p f i e l d 模型，提出了B o l t s m a n n 机。1 9 8 6 年R u m e l h a r t 等提出了多层前馈网络的 反向传播学习算法，证明了多层网络的功能并不像M i n s k y 等人预料的那样弱，相 反它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。 从1 9 7 0 1 9 8 6 年，经过许多科学家坚持不懈的努力和潜心研究，取得了突破 性的重要成果，使得神经网络领域的研究工作摆脱了困境，步入健康发展的新时 期。 3 发展期、 1 9 8 7 年6 月在美国圣地亚哥召开了世界第一届世界神经网络会议，标志着神 经网络研究世界范围内形成了高潮。美国国防部高等研究工程局在1 9 8 7 年8 月组 织了大规模调研和论证，并于1 9 8 8 年1 1 月开始一项投资数亿美元的发展神经网 络及其应用研究的八年计划，此后许多国家也制定了相应计划发展神经网络。 2 0 世纪9 0 年代以后，神经网络的国际会议接连不断，许多重要研究成果纷纷 发表，I E E E 神经网络汇刊问世，许多期刊不断推出神经网络专辑，9 0 年代初期形 成了研究神经网络的狂澜。到现在为止，提出的神经网络模型有几百个，在基础 第一章绪论 理论、模型与算法、实现与应用等方面都有了长足的进展。 神经网络之所以能在实际应用中表现出与众不同的功能，是因为它代表了一 种新的方法体系，它以分布的方式存储信息，利用网络的拓扑结构和权值分布实 现非线性的映射，并利用全局并行处理实现从输入空间到输出空间的非线性信息 变换。总的来说，它具有以下七个基本特点H 3 ： 1 非线性 。 人工神经元可以采用线性或非线性形式，一个使用大量非线性神经元连接而 成的神经网络在本质上是非线性的，它的非线性存在于网络分布连接的所有范围 内。非线性是一个高度重要的特性，自然界中存在的许多映射就是非线性的，比 如语音信号的产生。 2 输入输出映射 神经网络的监督学习就是根据训练样本修改神经网络的可变参数，即神经网 络的权值和阈值。样本中包含神经网络的输入部分和希望得到的输出部分，网络 通过不断调整可变参数使它对学习样本中的输入部分能给出相应的输出部分，此 时神经网络相当于一个从样本输入部分到样本输出部分的映射，它是一种非模型 估计方法，使用神经网络实现的映射不需要问题的经验知识。 3 自适应 神经网络具有能根据周围环境的变化自适应调整网络可变参数的性能，而且 对于环境的微小改变，神经网络能很快地调整参数适应新的环境。当神经网络用 于动态改变的环境时，网络能改变可变参数实时地适应环境，已经训练完成的网 络遇到新样本时，网络可以通过训练学习到新样本中隐藏的信息，使网络在不断 使用中能不断地学习到样本中隐藏的规律。 4 可信度估计 当用于模式识别时，神经网络不仅可以提供样本属于何种模式，而且它还可 以提供结论的可信度。结论的可信度可以用于拒绝模棱两可的问题，所以能提高 神经网络分类的性能。 5 信息的分布式存储 知识存储于神经网络的每个神经元的结构和激活状态中，每个神经元所反映 的知识受到其它神经元的影响，这样神经网络所实现的信息处理就自然分布于各 个神经元中了。 6 容错性 神经网络具有内在的容错性，也就是某些神经元的损坏对它整体计算性能的 影响并不大。也就是说个别神经网络及其连接权值的损坏并不会影响网络的使用， 随着损坏部件的增多，网络性能的损坏是渐近的，不是突发的。 7 大规模的集成电路的实现 第一章绪论 神经网络内在巨大的并行处理特性使它能快速地解决一些问题，同样也使它 要使用大规模的集成电路技术去实现，使用大规模的集成电路能使神经网络内在 并行的计算能力得到彻底地发挥。 人工神经网络的这些特点，以数字方式和模拟方式均可实现，计算也十分方 便。实践表明基于人工神经网络的专家系统可实现宏观和微观相结合，在知识表 示、知识获取、推理机制、学习能力等许多方面显示了明显的优越性。神经网络 技术的出现，为故障诊断问题提供了一种新的解决途径。特别是对复杂系统，由 于基于解析模型的故障诊断方法面临着难以建立系统模型的实际困难，基于知识 的故障诊断方法成了重要的、也是切实可行的方法。而神经网络的输入输出( I 0 ) 非线性映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体作用，特别是其高度的 自组织和自学习能力，使其成为故障诊断的一种有效方法和手段，同样也适用于 变压器的故障诊断。 1 4 本文所做的工作 本文的主要工作为专家系统的知识获取部分进行网络设计。通过分析变压器 故障类型与特征气体的关系，并简要分析几种传统的故障诊断方法。介绍B P 神经 网络和R B F 神经网络的拓扑结构、特点和常用算法，并利用这两种神经网络系统 开发针对油中溶解气体分析的变压器故障诊断方法，最后对两种诊断方法进行了 比较， 6 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 第二章变压器油中气体分析及故障诊断方法 2 1 变压器常见的故障类型 变压器故障分类方法有很多，从故障性质上一般分为热故障和电故障。从回 路划分可以分为电路故障、磁路故障和油路故障。若从变压器的主体结构划分， 主要有绕组故障、铁芯故障、油质故障和附件故障。因此，很难以某一种规范来 划分变压器的故障类型，下面以比较通用的分类方式来简单介绍变压器的常见故 障引。 1 短路故障 变压器短路故障主要是指变压器内部绕组匝间短路，绕组或引线层间、相间 短路及对地短路，变压器出口短路等故障。变压器出口短路属于外部短路故障， 但它是导致很多变压器内部故障的直接原因。变压器外部发生短路时，其高低压 绕组会通过超过额定值几倍乃至几十倍的短路电流，强大的短路电流产生瞬时的 高温过热，可以导致绝缘受损。同时，短路电流感应出的电动力会使变压器内部 绕组变形，匝间绝缘机械磨损，绕组引线位移，严重的可以导致绕组损毁。据统 计，近年来，一些地区1 1 0 k V 以上等级的变压器遭受短路电流冲击直接导致损坏 的事故，约占全部事故的5 0 以上。此外，涉及绕组和引线的短路故障在故障初 期表现一般是伴有局部过热甚至小能量放电现象出现。 2 放电故障 变压器的放电故障根据放电能量大小可分为局部放电、火花放电和电弧放电 三种类型。局部放电和火花放电属于低能量放电，产生的原因主要是变压器绝缘 油中存在气泡、水分等杂质以及由于制造工艺问题造成器身某些部位存在尖角、 毛刺，导致局部场强过高而产生放电。此外导电回路接触不良或金属件存在悬浮 电位也会引发低能放电。电弧放电是高能放电，以绕组匝间或层间绝缘击穿最为 常见，其次为引线断裂或对地闪络和分接开关飞弧等故障。三种放电形式即有区 别又相互联系，低能放电是故障的早期形式，但如果不加以消除，会逐步发展成 严重的高能放电( 如击穿性故障等) 。 3 绝缘故障 绝缘系统是变压器能否正常运行的基本保障，是影响变压器运行寿命的主要 因素。实践证明，大多数变压器的损坏和故障都是因绝缘系统的损坏造成的，因 各种类型绝缘故障导致的事故约占全部变压器事故的8 5 。油绝缘和固体纸绝缘 是目前变压器主要的绝缘材料，正常情况下，固体纸绝缘存在不可逆转的老化特 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 性，其聚合度和抗张程度逐渐降低，并生成水、C O 、C 0 2 以及糠醛( 呋喃甲醛) 。 绝缘纸本身含有少量的水分，当绝缘纸周围存在过热故障时，会使水分从纸纤维 材料中析出，加速纤维材料脆化。纸绝缘脆化将导致绝缘本身的机械强度降低， 在绕组电磁振动或电动应力冲击下极易损伤从而演变成电气事故。油绝缘劣化的 主要原因是变压器内的空气，空气中的氧会导致绝缘材料氧化并产生水。由于技 术条件制约，即使是全封闭的变压器内部仍会存在容积为O 2 5 的氧。水分对绝缘 介质的电气性能和理化性能都有极大的危害，它会作为催化剂加速油的氧化，生 成过氧化物、酸类、醇类、酮类和油泥等杂质，降低油的绝缘能力和散热能力。 4 铁芯故障 变压器正常运行时，铁芯必须保持一点可靠接地，否则会造成铁芯对地悬浮 性放电。接地后，消除了铁芯形成悬浮电位的可能。但当铁芯出现两点以上接地 时，铁芯间的不均匀电位会在接地点之间形成环流，导致局部过热故障，严重的 可能破坏铁芯片间绝缘，造成短路故障，严重影响变压器性能和正常工作。 一5 分接开关故障 变压器的调压分接开关分为有载分接开关和无载分接开关。无载分接开关的 故障形式主要表现在触头接触不良；触头锈蚀使电阻增大发热；开关绝缘支架的 金属紧固件接地断裂造成悬浮放电等。有载分接开关的故障形式主要表现在开关 密封不严，水分侵入导致绝缘性能下降而引发事故：分接开关的过渡电抗或过渡 电阻在切换过程中被击穿、熔断，使触头间发生电弧放电；开关滚轮卡死使分接 开关停在过渡位置造成相间短路；分接开关油箱密封不良造成向变压器本体渗油 等众多方面故障。 6 渗漏故障 变压器渗漏一般包括空气渗漏和油渗漏两种类型。空气渗漏的危害在绝缘故 障中已经有所了解，主要是空气中的氧对变压器绝缘有巨大的危害。油渗漏可分 为内渗漏和外渗漏，内渗漏主要指套管和有载分接开关中的油向变压器本体渗漏。 充油套管油渗漏会造成套管缺油，从而影响设备正常运行。有载分接开关油渗漏 往往会造成变压器本体油色谱异常而引起误诊断。外渗漏主要指焊缝渗漏和密封 件渗漏，这类故障也经常发生。 7 油流故障 油流故障主要是指油流带电和油流受阻导致过热故障。油质是影响油流的主 要因素，一般油的介损值大时具有更强的带电趋势。油流带电会导致C 2 H 2 气体增 长，色谱分析异常，局部放电量增大等故障特征。此外，油中杂质长期大量沉积 是导致油流受阻的主要原因。 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 2 2 变压器油中气体产生机理 2 2 1 变压器油的性质 在变压器运行中变压器油起着绝缘和散热的双重作用，它是由天然石油经过 蒸馏、精炼而获得的一种矿物油哺3 ，主要成分是各种碳氢化合物，其中碳、氢两元 素占全部重量的9 5 - - - , 9 9 。主要的碳氢化合物有1 0 - - 4 0 的环烷烃、5 0 以上 的烷烃和5 1 5 的芳香烃，以及其他一些成分组成。变压器油中不同烃类气体 的性能是不同的，环烷烃具有较好的化学稳定性和介电稳定性，黏度随温度的变 化小。芳香烃化学稳定性和介电稳定性也较好，在电场作用下不析出气体，而且 能吸收气体。若变压器油中芳香烃含量高，则油的吸气性强，反之则吸气性差。 但芳香烃在电弧作用下生成碳粒较多，会降低油的电气性能，而且芳香烃易燃、 黏度大、凝固点高。环烷烃中的石蜡烃具有较好的化学稳定性和易使油凝固，在 电场作用下易发生电离而析出气体，并形成树枝状的x 蜡，影响油的导热性。运行 中变压器油的质量随着老化程度与所含杂质等条件不同而不同，同时，由于变压 器容量和运行条件不同，油质老化速度也不同。 2 2 2 变压器油中气体产生的机理 1 油中溶解气体的来源 油色谱分析中总烃含量的高低在一定程度上取决于油中溶解气体量的多少。 油中溶解气体量是指在充油电气设备内部溶解在油中的气体组分，油中溶解气体 的来源主要有以下几种H 1 。 ( 1 ) 空气 一般变压器油中溶解气体的主要成分是0 2 和N 2 ，它们都是来源于空气。在 1 0 1 3 k P a 、2 5 时，空气在油中溶解的饱和含量约为1 0 ，但其组成与空气不一样。 空气中N 2 占7 9 ，0 2 占2 0 ，其它气体占1 ；而油中溶解的空气则N 2 占7 l ， 0 2 占2 8 ，其它气体占l 。其原因是0 2 在油中的溶解度比N 2 大。 ( 2 ) 变压器油在正常运行下产生的气体 在正常运行时，变压器油和固体绝缘材料由于受到温度、电场、氧气及水分 和铜、铁等材料的催化作用，随运行时间延长而发生速度缓慢的氧化、裂解与碳 化等反应，除产生一些非气态的劣化物外，还产生少量的H 2 、低分子烃类气体和 碳的氧化物等，其中，碳的氧化物( C O 、C0 2 ) 成分最多，其次是H 2 和烃类气体， 这就是绝缘油的老化和劣化作用。正常的老化和劣化情况下，变压器油中仅能产 生少量的气体，通常它们的含量在临界值之下。 ( 3 ) 变压器油在变压器故障状态下运行时产生的气体 9 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 当变压器存在潜伏性故障，变压器油受到高电场能量的作用时，即使温度较 低，也会分解产生气体。在场强为1 3 0 k V c m 的电场作用下，变压器油在2 5 3 0 时 产气成分如表2 1 所示。变压器油在运行中受到高温的作用将会分解产生C 0 2 、低 分子烃类气体和H 2 等气体，变压器油在2 3 0 , 一6 0 0 。C 时产气情况如表2 2 所示。 表2 1场强为1 3 0 k V c m 的电场作用下变压器油的产气组分( 体积) 表2 - 22 3 0 , - - - , 6 0 0 C 局部加热时变压器油的产气组分( 1 0 - 1 m g g 油) 气体种类 2 3 0 “ C3 0 0 “ ( 24 0 0 “ ( 25 0 0 “ C6 0 0 “ ( 2 氢 一一一1 5 23 2 0 甲烷一4 2 5 85 8 4 8 乙烷一一 一 O 4 52 6 0 1 乙烯 一一一0173 2 4 7 丙烷 一一一1 1 82 0 8 异丁烯 一一一3 2 66 9 7 二氧化碳0 1 7 O 2 22 1 9O 6 70 2 8 其他一一一O 9 62 2 5 2 特征气体产生的原因及特点 绝缘材料在热、电和机械应力的作用下发生裂解而产生特征气体。不同故障 类型产生的气体组分不同。故障类型可分为：过热、电弧放电、油和纸绝缘中局 部放电、油中电火花放电、进水受潮或油中气泡放电等阳1 。 ( 1 ) 绝缘物的热分解 变压器固体绝缘材料分子内含有大量的无水右旋糖环和弱的C 0 键，它们的热 稳定性比油中的C H 键弱，并能在较低温度下重新化合。当变压器内部发生各种过 热性故障时，由于局部温度较高，可导致热点附近的绝缘物发生热分解，析出气 体。固体绝缘中聚合物裂解的有效温度高于1 0 5 ，完全裂解和碳化温度高于 3 0 0 。在生成水的同时，生成大量的C O 、C 0 2 及少量的烃类气体和呋喃化合物， 同时油被氧化。随着热点温度升高，油里产生低分子烃的不饱和度不断增加，亦 有烯烃和炔生成，各种烃类和H 2 含量也逐步增加；变压器内的油浸绝缘纸，在空 1 0 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 气中加热分解的主要产物是C 0 2 和C O ，其次是H 2 和气态烃。C O 和C 0 2 的产生速率 随温度升高而加快，也随油中氧的含量和纸的湿度增大而增加。其它固体绝缘材 料的热解气体主要是C O 和C H 4 ，其次为少量的低分子气态烃，固体绝缘材料比绝 缘纸和油容易产生C 2 H 2 。由表2 3 可知，纤维素在温度4 7 0 “ 1 2 时热分解的产物。 表2 3温度4 7 0 “ ( 2 时纤维素热分解产物 ( 2 ) 绝缘物的放电分解 放电能量高低对变压器油分解时产生的气体组分有一定影响。一般情况下， 放电能量较低时，产气中H 2 含量较多，其次为C H 4 、C 2 H 4 等低分子气态烃。随着放 电能量的增高，还有C 2 H 2 产生，且其含量将不断增大。若油中存在固体绝缘物， 放电时还会产生较多的C O 和C 0 2 ，其含量随固体绝缘物的不同而异。 3 气体在变压器油中的溶解与扩散 在一定温度和压力下，故障源产生的气体将逐步溶解于变压器油中。当气体 在油中的溶解速度达到与气体从油中析出的速度时，则气一油两相处于动态平衡， 此时一定量的油中溶解的气体量，即为气体在油中的溶解度。气体在变压器油中 的溶解度大小与气体的特性、油的化学组成有密切关系，并受压力和温度等因素 的影响。当其它条件相同时，气体溶解度随压力的增高而增大；除C O 、N 2 和H 2 外， 大部分故障气体的溶解度随温度的升高而减小；烃类气体的溶解度随分子量增加 而增加。正常运行的变压器油中往往会溶解一部分“正常气体”。当变压器内部存在 潜伏性故障时，若分解产生气体的速度很慢，气体仍以分子的形态扩散并溶解在 油中，只要尚未过饱和，就不会有自由气体释放出来；如果故障存在时间较长， 油中溶解气体已达到饱和状态，则会释放出自由气体，进入气体继电器中。当产 气速率很高时，溶解度较大的故障气体组分，会将原来油中溶解度较小的气体组 分( H 2 、空气等) 从油中“挤”出来。若油一气接触时间较长，经过反复交换，可使 所有气体达到饱和状态。可见，变压器故障早期阶段，只有溶解度低的气体才会 聚积于气体继电器中，而溶解度高的气体仍在油中；当变压器发生突发性故障时， 分解气体以气泡形态进入气体继电器中，且气体继电器中积存的故障特征气体往 往比油中含量高得多。 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 综上所述，对于运行的充油电气设备，其内部的溶解气体的增加主要来自绝 缘油和固体绝缘材料的正常老化及内部故障的发展。特别是当故障进一步发展扩 大时，变压器油会裂解产生大量低分子烃类气体，如C H 4 、C 2 H 6 、C 2 H 6 、C 2 H 2 等。 这些气体会溶解在变压器油中，直至达到其饱和溶解度为止。 2 3 变压器故障和油中特征气体的关系 充油电力变压器内部的故障模式主要是机械、热和电三种类型，而以后两者 为主，机械性故障常以热或电故障的形式表现出来。高温过热故障和高能放电故 障是运行中变压器故障的主要类型，其次分别是过热兼高能放电故障、低能放电 故障和局部放电故障。根据故障的原因及严重程度将变压器的典型故障分为七种， 包括局部放电、低能量放电、高能量放电、低温过热、中温过热、高温过热、过 热兼高能放电。根据试验研究发现，电弧放电时，变压器油主要分解出乙炔、氢 及少量甲烷；局部放电时，变压器油主要分解出氢和甲烷；变压器油过热时分解 出氢、甲烷、乙烯、丙烯等；纸及某些绝缘材料过热时还会分解出一氧化碳、二 氧化碳等气体。我国现行的变压器油中溶解气体分析和判断导则 ( G B T 7 2 5 2 2 0 0 1 ) ，将不同故障类型产生的特征气体归纳成表2 - 4 。 表2 4充油变压器不同故障类型产气成分 由于对于判断充油变压器内部故障有价值的气体是甲烷( C H 4 ) 、乙烷( C 2 H 6 ) 、 乙烯( C 2 H 4 ) 、乙炔( C 2 H 2 ) 以及一氧化碳( C O ) 、二氧化碳( C 0 2 ) 、氢气( H 2 ) ， 称这些气体为特征气体，将甲烷、乙烷、乙烯及乙炔含量的总和称为烃类气体含 量的总和或总烃。特征气体的组分含量与故障类型及故障严重程度有着非常密切 的关系，可以作为反映变压器异常的特征量。 1 2 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 2 4 油变压器的常规故障诊断方法 目前，对变压器的常规故障诊断方法较多，如绝缘油特性试验、绝缘预防性 试验、外部检查法等多种方法，外部检查法、绝缘油特性试验多用于运行中的变 压器。最能直接反映变压器故障性质和部位的方法主要有以下几种阳1 。 2 4 1 色谱分析法 色谱分析法一直是国内外许多电力设备制造厂运行部门作为检验质量、开发 新产品的有力工具n0 1 。实践证明，用色谱分析法能有效地发现充油电力设备内部 的潜伏性故障及其发展程度，和利用其他电气试验方法很难发现的某些局部发热 和局部放电等缺陷。因此在1 9 9 9 年颁布执行的电力设备预防性试验规程中，把油 中气体色谱分析放在“电力变压器及电抗器试验的首位。某些变压器厂家在其 产品中还装设了D G A ( d i s s o l v e dg a sa n a l y s i S ，即溶解气体分析) 自动检测报 警系统。 2 4 2 状态量监测法 变压器在运行过程中有许多状态量的监测均可反映其运行情况。目前常用的 诊断状态参量包括绝缘的泄漏电流、损耗正切、局部放电、油面水平、微水量、 温度及油中金属等。 1 绝缘泄漏电流的监测：绕组绝缘的1 分钟泄漏电流值可以反映绝缘状态的 优劣，因此可以作为诊断状态量。 2 损耗正切的监测：电介质在交变电场作用下由于介质损耗而发热，最终能 导致介质发生热击穿，损耗正切表示介质损耗的大小，t g6 的变化与故障的发生、 发展有关，它是介质损耗整体的平均特性，通过监测可反映绝缘整体的劣化情况。 3 局部放电的监测：变压器的许多电、热性内部故障是通过局部放电而发展 的。监测局部放电是发现绝缘缺损的有效措施。目前有两种局部放电监测方法， 即脉冲电流法和超声法。 4 油面水平的监测：为了防止因漏油造成油面下降，使带电部分裸露，导致 绝缘击穿故障，因此油面水平监测可间接反映故障。油面水平随温度的变化而变 化，所以监测油面水平必须与监测油温联系在一起。 5 微水量的监测：变压器进水受潮后，绝缘强度急剧下降，油与固体绝缘材 料的老化加快是诱发故障的重要原因。微水量的变化可以反映缺陷和故障。 6 温度的监测：变压器在运行中产生的损耗最后几乎都转化为热能，一部分 散发到周围介质中，一部分加热了铁芯、绕组，使绝缘强度下降、寿命缩短，甚 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 至发生热击穿。变压器发生短路或冷却系统出现故障时，绕组温度急剧上升，甚 至可能烧毁变压器。对温度的监测可以反映缺陷或故障。 7 油中金属的监测：采用原子吸收法进行变压器油中金属分析以判断其故障。 2 4 3 三比值判断法 1 9 7 7 年，经I E C 审议，推荐了一个新的比值法，即I E C 法，又称三比值法。 国内大多习惯叫做I E C 三比值法。1 9 7 9 年电研协以l5 6 台故障变压器的油中气体 分析数据对I E C 三比值法作了验证，判断准确率只有6 0 1 。 由于三比值法的一组编码只对应于一种性质的故障，对多种性质故障的复合 作用引起的油中气体变化，可能找不到对应的比值编码组合，而实际又是存在的， 近年来国内外根据试验研究和实践经验总结，结合不同类型故障的特征，对三比 值法的比值范围和相应编码的组合提出了改进，如对故障性质建议使用高、中、 低温三种过热范围和高能量电弧放电以及低能量局部放电这一比较简单的区分方 法；或考虑不同故障的复合效应，增加相应编码组合，提出了电研协法。 我国现行的变压器油中溶解气体分析和判断导则D L T 7 2 2 2 0 0 0 推荐的三 比值法采用I E C 改良三比值法，是在电研协法的编码组合上做了进一步的改进，也 叫做“改良电研协法”。表2 5 和表2 - 6 分别为改良三比值法的编码规则和故障类 别判断方法u 。 表2 - 5I E C 改良三比值法的编码规则 编码组合 故障类型判断故障实例( 参考) C 2 H 2 C 2 H 4C H 4 H 2C 2 H 4 C 2 H 6 O0 2 0 低温过热( 低于 绝缘导线过热。注意C O 和C 0 2 含 1 5 0 ) 量以及C 0 2 C O 值 低温过热( 1 5 0 1 2 分接开关接触不良，引线接头焊 3 0 0 )接不良，涡流引起铜过热，铁芯 1 4 第二章变压器油中气体分析及传统故障诊断方法 2 0 ，l ，2 l O ，l 2 O 。l 2 中温过热( 3 0 0 7 5 0 ) 高温过热( 高于 7 5 0 ) 局部放电 电弧放电 电弧放电兼过热 低能放电 低能放电兼过热 漏磁，局部短路，层间绝缘不良， 铁芯多点接地等 高湿度，高含气量引起油中低能 量密集的局部放电