（高电压与绝缘技术专业论文）油浸式电力变压器故障诊断技术的研究.pdf

山东大学硕士学位论文 摘要 电力变压器作为电力系统中最重要的输变电设备之一，准确地掌握其运行状 态和故障情况，并及时采取相应的处理措施，对于提高电力系统运行的安全性、 可靠性和经济性具有重要的意义。 电力变压器的故障诊断实际上是完成一个由故障信息到故障类型的复杂非 线性映射，电力变压器故障涉及面较广，具体类型的划分方式较多，如按故障回 路划分，按变压器的主体结构划分，按故障性质划分等。电力变压器故障信息的 检测手段也多种多样，目前与变压器状态评估有直接关系的试验项目可分为油色 谱分析、电气试验、油化试验、局部放电试验、红外测温和绕组变形试验六类， 这些检测项目反映不同故障的有效性和灵敏性也不尽相同。而电力变压器复杂的 结构和恶劣的运行环境使故障信息具有随机性、模糊性和不确定性。如何在一个 科学的划分模式下，合理充分地利用变压器的故障信息，确定变压器故障的真实 状态，即准确可靠的诊断技术是实现电力变压器状态检测与维修的关键。 本文从油中溶解气体分析( d i s s o l v e dg a s i n o i la n a l y s i s ，d g a ) 结合人工智 能技术对变压器故障进行定性分析入手，选取人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r k ，a n n ) 作为代表，首先利用m a t l a b 的神经网络工具箱对变压器故障诊 断的b p n n 模型进行了仿真，对学习样本的选择、输入输出模式的确定、网络 参数的选择等问题做了分析与探讨。在此基础上，讨论了变压器故障诊断的概率 神经网络( p n n ) 模型，并在相同的条件下，从收敛速度和泛化能力两方面对b p n n 和p n n 两者的性能进行了对比。仿真结果证明，b p n n 和p n n 都可以较好地实 现变压器故障的诊断，相比之下，p n n 结构简单、工程上易于实现，是实现变 压器故障在线监测的有效途径。 模糊神经网络( f u z z y n e u r a ln e t w o r k ，f n n ) f 1 于结合了处理不确定信息能力 的模糊逻辑，以及具备知识储存能力的神经网络两种技术，在模式识别领域中具 有独特的优势。本文选取t n f i n ( t s u k a m o t o - t y p en e u r a lf u z z yi n f e r e n c en e t w o r k ) 作为模糊神经网络代表，对其在变压器故障诊断中的应用做了初步的探讨。首先 根据输入输出模式确定网络结构，然后在有监督学习和误差最小化的前提下，利 用变量梯度法和l m s 算法确定网络参数。结果证明，该模型有效地改善了神经网 络收敛速度慢，易陷入局部最小的缺点，分类效果较好，将其应用于变压器故障 i i i 山东大学硕士学位论文 诊断是切实可行的。 在上述研究的基础上，本文从信息融合的角度出发，提出了一种基于t n f i n 和证据推理的模块化综合故障诊断模型。该模型分为定性、一级定位和二级定位 三个模块，首先利用 r n f i n 收敛速度快、不易陷入局部最小的优点对故障进行 定性，然后利用证据推理处理不确定性问题的优势，逐步确定故障的具体部位。 结果证明，该模型能有效地模拟专业人员的决策思维，提高了故障诊断的可靠性 和准确性，为运行人员制定相应的检修策略提供了直观、全面的参考依据。 关键词：电力变压器；故障诊断；油中溶解气体分析；人工神经网络：模糊神经 网络；证据推理 山东大学硕士学位论文 a b s t r a c t i d e n t i f y i n gp r o b l e ma ta ne a r l ys t a g eb e f o r ec a t a s t r o p h i cf a i l u r eo c c u r si sag r e a t b e n e f i tf o rr e l i a b l eo p e r a t i o no fap o w e rt r a n s f o r m e rw h i c hi so n eo ft h em o s t s i g n i f i c a n te q u i p m e n ti np o w e rs y s t e m i no r d e rt oe n s u r et h es e c u r i t ya n dr e l i a b i l i t y o fp o w e rs y s t e m ，i ti sn e c e s s a r yt oi m p r o v et h ef a u l td i a g n o s i st e c h n i q u ef o rp o w e r t h ef a u l tc a nb ed i v i d e di n t os e v e r a lc a t e g o r i e sa c c o r d i n gt od i f f e r e n ts o r t i n g s t a n d a r d ss u c ha ss t r u c t u r eo f p o w e rt r a n s f o r m e r , f a u l tc h a r a c t e r i s t i c ，e t c t h ef a u l t i n f o r m a t i o no fp o w e rt r a n s f o r m e rc a nb eo b t a i n e db yv a r i o u sd e t e c t i n gt e c h n i q u e s s u c ha so i lc h r o m a t o g r a p h ya n a l y s i s ，r o u t i n ee l e c t r i c a lt e s t s ，p a r t i a ld i s c h a r g et e s t s ，e t c m o r e o v e r , i th a sc h a r a c t e r i s t i c ss u c ha sc o m p l e m e n t a r i t y , t h ef a u l td i a g n o s i so fp o w e rt r a n s f o r m e ri st oa s c e r t a i ns p e c i f i cf a u l tt y p et h r o u g h i n t e g r a t e da n a l y s i so ff a u l ti n f o r m a t i o no nb a s i so fap r o p e rc l a s s i f i e dm o d e i no t h e r w o r d s ，i ti sap r o c e s st ob u i l daf a u l td i a g n o s t i cm o d e la n di st h ek e yp o i n to f c o n d i t i o n - b a s e dm a i n t e n a n c e ( c b m ) t e c h n o l o g y d i s s o l v e dg a s - i n o i la n a l y s i s ( d g a ) m e t h o dh a sb e e na d o p t e de x t e n s i v e l yb y u t i l i t i e st od e t e c ti n t e r n a lf a u l t sw i t h o u ti n t e r r u p t i n gs e r v i c e s i tc a nd e t e r m i n et h e f a u l tt y p et h r o u g ht h ea n a l y s i so ft h ec o m p o s i t i o no ft h ed i s s o l v e dg a s e s ，r a t e so f g e n e r a t i o na n ds p e c i f i cc o n t e n tr a t i o s b u tt h ea c t u a ld i a g n o s i sm u s ta l s oc o n s i d e r o t h e ri n f o r m a t i o no ft r a n s f o r m e rs u c ha ss i z e ，v o l u m eo f o i l ，t y p eo ft r a n s f o r m e re t c a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ( a n n ) h a sb e e nb e c o m eap r o m i s i n ga p p r o a c hc o m p a r e d w i t hc o n v e n t i o n a lr a t i om e t h o do w i n gt oi t ss e l f - l e a r n i n ga n da d a p t a t i o nc a p a b i l i t y f o l l o w i n gt h i sa p p r o a c h ，i n c i p i e n tf a u l td e t e c t i o ni np o w e rt r a n s f o r m e r su s i n ga n n c a nb er e d u c e dt oa na s s o c i a t i o np r o c e s so f i n p u t s ( p a t t e r n so fg a s e sc o n c e n t r a t i o n ) a n do u t p u t s ( f a u l tt y p e ) b a c k p r o p a g a t i o nn e u r a ln e t w o r k ( b p n n ) i so n eo fm o s t w i d e l yu s e dn e u r a ln e t w o r km o d e l ，b u tt h es l o wc o n v e r g e n c ea n db e i n gs u s c e p t i b l et o n e t w o r ke x p a n s i o nr e s t r a i ni t sf u t u r ea p p l i c a t i o n a n o t h e rp r o b l e mo fb p n ni st h e d e t e r m i n a t i o no ft h en o d e so fh i d d e nl a y e r p r o b a b i l i s t i cn e u r a ln e t w o r k ( p n n ) h a sa f a s tt r a i n i n gp r o c e s st oa d j u s tw e i g h t sf o rn e t w o r kt r a i n i n gw i t h o u ta n yi t e r a t i v eo r r e c u r s i v ec o m p u t a t i o n s t h ed e c i s i o nb o u n d a r i e sa n dt h et r a i n i n gs e tc a nb ee a s i l y v 山东大学硕士学位论文 m o d i f i e du s i n gn e wd a t aa si tb e c o m e sa v a i l a b l e t h et w od i f f e r e n td i a g n o s i sm o d e l s w e r ee s t a b l i s h e db yn e u r a ln e t w o r kt o o l sb o xa v a i l a b l ei nm a t l a b t h e p e r f o r m a n c eo ft w om o d e l sw a sd i s c u s s e di nt h i sp a p e r i tc a nb ec o n c l u d e df r o mt h e s i m u l a t i o nr e s u l t st h a tp n nm o d e li sm o r es u i t a b l ef o rt h eo n - l i n em o n i t o r i n ga n d d i a g n o s i sf o rp o w e rt r a n s f o r m e rd u et oi t sc h a r a c t e r i s t i c ss u c ha ss i m p l en e t w o r k s t r u c t u r ea n db e i n ge a s i l yi m p l e m e n t e df o ri n d u s t r i a la p p l i c a t i o n f u z z yn e u r a ln e t w o r ki so r g a n i ci n t e g r a t i o no fn e u r a ln e t w o r ka n df u z z yl o g i c , i t p o s s e s s e st h ec a p a b i l i t yt od e a lw i t hu n c e r t a i ni n f o r m a t i o na n ds t o r a g ek n o w l e d g e a s ar e s u l t ，i ti sa nu n i q u ea p p r o a c hf o rp a t t e r nr e c o g n i t i o np r o b l e m s ad i a g n o s i sm o d e l b a s e do nt n f i n ( t s u k a m o t o t y p en e u r a lf u z z yi n f e r e n c en e t w o r k ) t h a ti sat y p i c a l n e t w o r ko ff n ni sp r o p o s e di nt h i sp a p e r f i r s t l yt h en e t w o r ka r c h i t e c t u r ei sd e c i d e d a c c o r d i n gt ot h ei n p u t o u t p u tp a t t e r n ，t h e nn e t w o r kp a r a m e t e r s c a nb eu p d a t e d a c c o r d i n gt ot h eh y b r i da l g o r i t h mt h a ti n t e g r a t e sg r a d i e n td e c e n ta l g o r i t h ma n dl m s a l g o r i t h mo nt h eb a s i so fs u p e r v i s e dl e a r n i n ga n de r r o rm i n i m i z a t i o n t h er e s u l t so f v e r i f i c a t i o ns h o wt h a ti t i m p r o v e st h es h o r t c o m i n g s o fb p n ns u c ha ss l o w c o n v e r g e n c ea n dl o c a lm i n i m a i ti sf e a s i b l et oa p p l yf n n i nt h ed i a g n o s i so fp o w e r t r a n s f o r m e r o nt h eb a s i so fi n f o r m a t i o nf u s i o n ，as y n t h e t i cd i a g n o s i sm o d e lf o rp o w e r t r a n s f o r m e ri sp r o p o s e db a s e do nt n f i na n de v i d e n t i a lr e a s o n i n g t h em o d e li s m o d u l a r i z e di n t ot h r e ep a r t st h a ta r ef u n c t i o n e da sq u a l i t a t i v ea n a l y s i s ，p r e l i m i n a r y l o c a t i o na n ds e c o n d a r yl o c a t i o nr e s p e c t i v e l y f i r s t l yi tt a k e sa d v a n t a g eo ft h ev i r t u eo f t n f i ns u c ha sf a s tc o n v e r g e n c ea n df i x e dn e t w o r ks t r u c t u r et od e t e r m i n et h eq u a l i t y o fac e r t a i nf a u l t a f t e r w a r d ，t h es p e c i f i cl o c a t i o ni sa s c e r t a i n e du s i n ge v i d e n t i a l r e a s o n i n go w i n gt oi t se x c e l l e n tc a p a b i l i t yt o d e a l 、i t t lt h eu n c e r t a i nk n o w l e d g e c o n s e q u e n t l y , t h ed i a g n o s i sm o d e lc a np r o v i d es o m ei n t u i t i o n i s t i ca n dc o m p r e h e n s i v e r e f e r e n c e di n f o r m a t i o nt os u p p o r tt h ee s t a b l i s h m e n to fi n s p e c t i o ns t r a t e g y r e s u l t so f d i a g n o s t i ce x a m p l ei n d i c a t et h a tt h ep r e s e n t e dm o d e lc a ni m p r o v et h er e l i a b i l i t ya n d a c c u r a c yo ff a u l td i a g n o s i s k e yw o r d s ：p o w e rt r a n s f o r m e r ；f a u l td i a g n o s i s ；d g a ；a n n ；f n n ；e v i d e n t i a l r e a s o n i n g v i 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进 行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何 其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人 承担。 论文作者签名：毕e t 论文作者签名： 竺! ! 堑 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅 和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本 学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名： 导师签名：乏奎奄塾日 山东大学硕士学位论文 1 1 引言 第1 章绪论 中国电网是伴随着电力工业的发展而不断扩展的，目前东北、华北、华东、 华中、西北和南方电网均己形成5 0 0 k v 主干网架，西电东送、南北互供、全国 联网的格局正在形成【l 】。截至2 0 0 4 年底，全国装机总容量达4 4 亿千瓦，年发电 量2 5 0 0 t w h ，如图1 1 所示。而经济的持续快速发展一方面使电力需求快速增 长，预计在未来的1 5 年间，我国新增装机将超过5 亿千瓦团；另一方面对如此 大容量电力系统的安全运行和供电可靠性提出了更高的要求。 图1 - 1 中国电力工业发展统计 作为电力系统最重要的电力设备之一，电力变压器将发电厂发出的电能升压 后送到电力网，然后又要将电力网的高电压降压变成符合用户电器设备要求的额 定电压。同时，它还负责区域电网的主干网架与受端网架之间的电压等级变化、 各区域电网的主系统与分系统间的连接、区域电网到大区电网以及大区电网之间 的互联。其运行状态对电力系统运行的可靠性具有决定性的意义。表1 1 列出了 中国电力科学研究院统计的1 9 9 2 年全国不同地区1 1 0 k v 及以上电力变压器的事 故损失情况。 一零暑_稠1l锱廿 孙 ” 舱 拍 拈 “ ： 柚 s 4 2 山东大学硕士学位论文 表1 1 全国1 9 9 2 年11 0 k v 及以上电力变压器事故容量损失 台次事故运行容量事故容量容量事故 网局情况运行台数事故台数 率( m v a ) ( m v a ) 率 华北直属5 3 530 5 63 3 5 2 3 64 4 1 5 1 3 2 东北直属2 6 12o 7 73 0 2 5 5 23 6 0 01 1 9 华东直属3 5l2 8 62 8 0 0 53 1 51 1 2 华中直属2 2 00 0 05 3 9 2 00 o0 o o 西北直属2 7 420 7 31 5 1 5 5 92 7 0 01 7 8 为了保证电力系统的安全运行，目前我国电力规程规定了定期的试验与检 修。但这种维修机制主要强调维护设备的安全性，较少考虑维修活动的经济性， 无法高效利用检修资源，并且统一的规定易造成维修过度和维修不足的问题【3 j 。 另外，这种检修方式测量精度不高，不能及时发现一些短期内变化较大的潜伏 性缺陷，如福建省1 9 8 4 1 9 8 8 年电力设备事故中，近9 0 的设备历年来的预 试数据结果是合格的【4 1 。对于电力变压器这样的大型电力设备，若潜伏性 缺陷一旦发展成故障，不仅会造成非计划性停电，有时还会引发灾难性的事 故。 综上所述，电力变压器的正常运行是确保电力系统安全性的重要因素，而 电力变压器结构复杂、造价高，容易发生故障，且修复时间长、影响面广，因此 及时、准确地发现变压器的故障对于发展以状态监测和故障诊断为基础的状态维 修，确保电力系统经济、可靠地运行具有重要意义。 1 2 电力变压器故障简介 电力变压器由绝缘材料和导电、导磁材料及结构材料构成。绝缘材料大多为 有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等。在运行过程中，电力变压 器的部件及绝缘结构一直处于电、热、机械及化学等应力的作用之下，它们的性 能将不断劣化，如图1 2 所示【5 1 。 2 山东大学硕士学位论文 t 4 机械应力- 一i 导电材料，铜等 片等 层压板，垫块 i 热管力 图l - 2 变压器运行过程中应力分析 由上图可见，油浸电力变压器的故障涉及面较广，任何部件及其绝缘系统 的故障都有可能导致不可预料事故的发生，相应的故障类型划分方式也较多，按 其本体结构可分为内部故障和外部故障，内部故障为变压器油箱内发生的各种故 障，其主要类型有：各相绕组间发生的相间短路、绕组间的匝间短路、绕组或引 线与箱体发生接地故障等。外部故障为变压器油箱外部绝缘套管及其引线上发生 的各种故障，其主要类型有：绝缘套管闪络、引出线之间发生相间短路故障等。 变压器内部故障从性质上一般又可分为热故障和电故障。热故障通常为变压 器内部局部过热、温度升高。根据其严重程度，热性故障常被分为低温过热 ( 7 0 0 ) 三种情况。电故障是指变 压器内部在高电场强度的作用下，造成绝缘性能下降或劣化的故障。根据放电能 量密度的不同，可分为局部放电、火花放电和电弧放电三种类型。这种分类方法 在油色谱分析中被广泛应用。 在变压器实际运行过程中，运行人员不仅要了解故障的性质，更为关注其故 障发生的具体部位，以便对其进行有针对性的维修。这样按其故障回路划分主要 有电路故障、磁路故障和油路故障，具体到主体结构，可分为绕组故障、铁心故 障、油质故障和附件故障，同时还存在分接开关故障、变压器渗漏故障和油流带 电故障等等。所有这些不同类型的故障，有的反映的是热故障，有的反映的是电 故障，有的既反映过热故障有反映点故障，而变压器渗漏故障一般情况下不存在 热或电故障的特征【6 1 。 由此可见，很难以某一范畴规划划分变压器故障的类型，而在实际的诊断模 型中，一个物理概念清晰、层次分明的故障划分体系是有效、可靠诊断方法的 前提。 山东大学硕士学位论文 1 3 电力变压器故障检测技术 电力变压器故障检测技术是获取故障信息的主要手段，其检测精度对故障诊 断的准确性有着决定性的影响，文 7 】中针对电力变压器的试验项目共有3 2 项， 与变压器状态评估有直接关系的试验项目可分为油色谱分析、电气试验、油化试 验、局部放电试验、红外测温、绕组变形试验六类。 1 3 1 油中溶解气体分析 油中溶解气体分析的原理是基于任何一种特定的烃类气体的产生速率随温 度而变化，在特定温度下，某一种气体的产气率会出现最大值；随着温度的升高， 产气率最大的气体依次为c h 4 、c 2 i - 1 4 、c 2 h 6 、c 2 h 2 ，这也是利用气体组分相对 含量诊断设备故障性质的理论基础 8 - 9 1 。 电力变压器在运行过程中，绝缘油将逐渐老化分解，产生少量的低分子烃、 氢气以及有机酸等；而以纤维素为主的纸和纸板亦同时发生劣化分解，除释放出 水、醛类、酮类及有机酸外，还会产生一定数量的c o 和c 0 2 。通常情况下这些 分解产物溶解在变压器油中，除了c o 和c 0 2 以外，它们的含量均很低。当变压 器内部出现故障如局部过热或者放电时，绝缘油分解的速度将大大加快，导致油 中氢气及烃类气体的含量明显上升，甚至来不及完全溶解而逸出并聚积到气体继 电器中，成为自由气体。另外，当故障的部位涉及到纸或纸板等固体绝缘材料时， 绝缘油中溶解的c o 和c 0 2 的含量一般也有显著的升高。表1 2 给出了变压器油 中气体组分与内部状况的关系。 4 表l - 2 不同故障类型产生的气体组分 故障类型主要气体组分次要气体组分 油过热c h 4 、c 2 h 4h 2 、c 2 h 6 油和纸过热c h 4 、c 2 h 4 、c o 、c 0 2h 2 、c 2 h 6 油纸中局部放电 h 2 、c h 4 、c o c 2 h 6 、c 0 2 油中火花放电 c 2 h 2 、h 2 油中电弧 c 2 h 2 、h 2c h 4 、c 2 h 4 、c 2 h 6 油和纸中电弧c 2 h 2 、h 2 、c o 、c 0 2c h 4 、c 2 h 4 、c 2 h 6 受潮或油中气泡 h 2 山东大学硕士学位论文 基于上述对应关系，人们先后提出了多种以油中特征气体为依据来判断设备 故障的方法。1 9 7 0 年道奈堡( d o m c n b u r g ) 提出了区分热和电性故障的c 2 h 2 c 2 h 4 与c h 4 h 2 两比值法；1 9 7 4 年大卫斯( d a v i e s ) 提出了以c i - h 、c 2 h 4 、c 2 h 2 三组分 的相对含量为基础的三角形法；同年杜威( d u v a l ) 提出了c i - h 、c 2 h 4 和c 2 h 2 三种 成分的相对含量为基础的三角图法，又称p e m 法，美国s e r v e r o n 公司的t m 8 型变压器在线监测仪就采用这种方法判断故障类型或推定故障温度点；1 9 7 7 年， 罗杰斯( r o g e r s ) 提出了三比值法；1 9 7 9 年日本提出了电协研法，随后，湖北电力 试验研究院将电协研法的编码作了进一步改进。提出了“改良电协研法”，即改 良三比值法。目前，我国现行的d 坍7 2 2 _ 2 0 0 0 变压器油中溶解气体分析和判 断导则推荐改良三比值法作为设备内部故障诊断的主要方法。 大量故障诊断实例证明，变压器油中溶解气体分析技术，对于发现内部的潜 伏性故障及其发展程度的早期诊断非常灵敏而有效1 0 。1 1 1 ，因此现行的电力设备 预防性规程已将其放到了首要的位置，首先要提取试验油样并送到分析室，然后 由分析人员在气相色谱分析仪上进行油样的色谱分析，并由专家对分析结果进行 评定。但其分析环节多、操作手续繁琐、试验周期长等弊病，不仅不可避免地引 起较大的试验误差，而且难以发现类似匝间绝缘缺陷等故障和不能及时检测出相 对发展迅速的故障。从2 0 世纪7 0 年代开始，作为传统离线色谱分析的补充和发 展，油中溶解气体在线监测技术受到了广泛的关注，国内外也相继开发出了一些 具有实用价值的在线监测装置【1 2 - 1 5 1 ，如加拿大s y p r o t e c 公司的h y d r a n 系 列监测仪，美国s e r v e r o n 公司的t r u e 奠3 a s 等。 目前，变压器油中溶解气体在线监测正处于不断完善和发展的阶段，国内外 也没有一个统一的评价体系或以在线监测及故障诊断技术为基础的状态维修标 准，随着计算机技术和故障诊断技术的发展，油中溶解气体在线监测及智能诊断 系统有着良好的应用前景【1 6 1 引。 1 3 2 常规电气试验 常规的电气试验主要包括绝缘电阻及吸收比、极化指数测量、介质损耗因数 测量、直流电阻测量、铁心接地电流测量等【1 9 。2 1 1 。 1 绝缘电阻：测量绕组连同套管一起的绝缘电阻、吸收比或极化指数，对 检查变压器整体的绝缘状况具有一定灵敏度，它能有效检查出变压器绝缘整体受 5 山东大学硕士学位论文 潮、部件表面受潮或脏污以及贯穿性的集中缺陷。但由于变压器绝缘结构的复杂 性及温度的影响，绝缘电阻的吸收比反映绝缘缺陷有不确定性，随着变压器容量 的增大，绝缘结构的改进，使得其绕组绝缘电阻和主要电容相应增大，吸收时间 常数加大，吸收比反而有随着绕组绝缘电阻值升高而减少的趋势，对变压器绝缘 的描述不如极化指数准确。测量铁心及夹件的绝缘电阻则能有效发现变压器铁心 多点接地故障的存在，这是因为这些部件绝缘结构较简单，绝缘介质单一，正常 情况下基本不承受电压，绝缘更多的是起隔离作用，而不像绝缘绕组要承受高电 压。 2 介质损耗因数：测量绕组连同套管的介质损耗因数可以检查变压器整体 受潮和油质劣化的情况。由于变压器绝缘是由绝缘纸、