（电气工程专业论文）电力变压器故障诊断与定位的研究.pdf

浙江大学硕士学位论文 摘要 摘要 电力变压器是电力系统的一个主要部件，其可靠运行对电力系统的安全性影响巨 大，而且往往直接影响对用户的正常供电。 本文主要进行了变压器故障诊断和定位方面的研究。 论文第一章阐述了课题的背景扣意义，课题研究目的乖方法。 论文第二章阐述了电力变压器故障分析手段和d g a 的常规分析方法，并给出了变压 器综合诊断模型。 第三章具体分析了基于人工神经网络的d g a 故障诊断，本文采用洚 生反馈r p r o p 算 法建立神经网络故障诊断模型，此算法较标准b p 等算法具有更好的学习效率与精度， 通过在变压器溶解气体故障诊断中的应用实际，表明故障诊断的准确度高于传统分哳方 法。利用神经网络这一有力的故障诊断工具，能有效地诊断电力变压器的内部故障。 第四章重点分析变压器故障定位的必要性和定位方法，本文提出了一个故障点定位 诊断模型。本文作者总结其十几年来变压器专业现场工作经验，对变压器常见( 常发) 故障的发生原理和查找方法进行了论述。同时，本丈还举了很多实例来说明变压器故障 诊断和定位的具体过程，以及验证人工神经网络对d g a 进行分析的结果。 关键谓 变压器故障诊断油中溶解气体分析神经网络故障定位 塑垩查兰堡主兰垡笙茎 一垒呈翌墨垒! 三 a b s t r a c t p o w e rt r a n s f o r m e r s a r em a j o rp o w e rs y s t e me q u i p m e n t t h e i rr e l i a b i l i t y a f f e c t st h e e l e c t r i ce n e r g ya v a i l a b i l i t yo ft h es u p p l i e da r e a t h e p a p e r f o c u so nf a u l td i a g n o s i sa n dl o c a t i o no fp o w e rt r a n s f o r m e r , a n d i ti ss t r u c t u r e d a sf o l l o w i n g ， c h a p t e r 1o u t l i n e st h e b a c k g r o u n da n dp u r p o s e o ft h et h e s i s c h a p t e r 2o u t l i n e st h em e t h o d so ft h ep o w e ri r a n s f o r m e rf a u l t d i a g n o s i s ，i n c l u d e c o n v e n t i o n a lm e t h o do fd i s s o l v e dg a sa n a l y s i s g a ) c h a p t e r3a n a l y z ep o w e rt r a n s f o r m e rf a u l td i a g n o s i sb a s e do nd g a w i t ha na r t i f i c i a l n e u r a ln e t w o r k ( a n n ) t h ep a p e ra p p l i e st h er p r o p a l g o r i t h mt ob u i l da na n na n a b r s i s l n o d e lo ff a u l td i a g n o s i s c o m p a r e dw i t hs t a n d a r db e t h er p r o pa l g o r i t h mh a sb e t t e r l e a r n i n ge f f i c i e n c ya n da c c u m c y t h ef a u l td i a g n o s i sp r e c i s i o ni sb e t t e rt h a nt h a to ft h eo t h e r t r a d i t i o n a lm e t h o d sa c c o r d i n gt ot h et e s td a t ac o l l e c t e df r o md g a u s i n ga n n t e c h n i q u e ， i n c i p i e n tf a u l t so f t h et r a n s f o r m e r sc o u l db ed i a g n o s e d e f f i c i e n t l y c h a p t e r 4 e m p h a s i z e t h ei m p o r t a n to ft h ep o w e rt r a n s f o r m e rf a u l tl o 咖o n f a u l tl o c a t i o n c a n p r o v i d e c r i t i c a li n f o r m a t i o nf o rp o w e rt r a n s f o r m e r m a i n t e n a n c e ，f a i l u r ei n v e s t i g a t i o n ，a n d r e s t o r a t i o n t h i sp a p e rs e tu pam o d e lo ff a u l tl o c a t i o nd i a g n o s i s t h ep a p e ra l s op u tf o r w a r d s o m e e x a m p l e s t oe x p l a i nh o wt ol o c a t eaf a u l t 】0 y o 罢= 。蜘埘伽。i 唧。玻幽。d ，甜盟。砌y 豳，砌觚m n 。咖 n e t w o r k ，f a u l t l o c a t i o n 浙江大学硕士学位论文 第一章绪论 1 引言 电力变压器在电力系统承担着电压变换、电能分配和转移的重任，变压器的正常运 行是电力系统安全、可靠、优质、经济运行的重要保证。变压器在长期运行中，故障和 事故是不可能完全避免的r 引发变压器故障和事故的原因繁多。如外部的破坏和影响， 不可抗拒的自然灾害等，安装、检修、维护中存在的问题和制造过程中留下的设备缺陷 等事故隐患，特别是电力变压器长期运行后造成绝缘老化、材质劣化等等，已成为故障 发生的主要因素，同时，客观上存在的部分工作人员素质不高、技术水平不够等，也会 造成变压器损坏a 变压器的损坏往往造成大面积停电，而且修复时间比较长。所以及早 发现和处理变压器的故障就具有重要的意义。 2 课题的背景和意义 因为电力变压器故障的不可完全避免，对故障的正确诊断和及早预测，就具有更迫 切的实用性和重要性。但是，变压器的故障诊断是个非常复杂的问题，许多因素如变压 器容量、电压等级、绝缘性能、工作环境、运行历史甚至不同厂家的产品等等均会对诊 断结果产生影响。各种实验方法和测试仪器只是起到获得变压器运行状态信息的作用， 而且许多情况下，为了不停电，状态测试的环境和条件都受到了限制，反映运行状态的 数据常常不够全面，并经常混杂羞干扰信息。所以要从这些信息中做出正确人工智能技 术判断是富有挑战性的，需要工作人员具有非常丰富的运行维护经验。 由于经验在故障诊断中的重要作用，采用人工智能技术开发智能化的故障诊断系统 就具有实际意义。人工神经网络具有自组织、自学习的能力，能映射高度非线性的输入 输出关系，这是由于人工神经网络本身就是简单的非线性函数的多次复合，无需建立任 何物理模型和人工干预，而故障诊断基本上就是在输入数据样本和一个或多个故障状态 之间建立联系的过程。目前，科研人员和运行人员对智能化故障诊断进行了大量的研究， 并取得了相当的成绩，其中基于人工神经网络( 一般基于b p 算法) 的变压器油中色谱 分析故障诊断方法比较常见而且有效。但是b p 算法也存在许多不足之处，如当学习样 本数目多，输入输出关系较为复杂时，标准b p 算法的收敛速度就缓慢，甚至不收敛， 而且随着输入特征向量维数的增加网络性能会变差。另外b p 算法可能出现局部极小问 题等。 电力变压器故障诊断一般分为故障点性质和故障点部位的诊断。其中故障点性质诊 断的方法很多，并在实际应用中获得了验证和推广，取得了可喜的成绩，其中基于人工 浙江大学硕士学位论文 绪论 神经网络的变压器油中色谱分析故障诊断方法就是其中的一种。但是，对于故障点部位 的诊断，其研究和应用仍处于探索阶段。如能在电力变压器发生故障后，不但能准确地 诊断出故障性质，还能准确地诊断出故障的初步部位，就能快速排除变压器的故障，提 高供电的可靠性。 3 本文研究的主要目的和方向 本文中将一种改进的基于局部自适应调整策略的误差反馈学习网络人工神经网络 算法应用于电力变压器d g a 分析，同时对样本数据采用一种隶属函数归一化进行处理， 相对标准b p 算法具有收敛精度高、收敛时间短的优点，进行d g a 数据分析时取得了满 意的效果，其诊断结果较三比值法准确度要高。随着人工神经网络技术的发展成熟，传 统的“应用导则”型的诊断方式将逐步过渡到应用人工智能技术的综合诊断方式。 在详细了解了国内外变压器故障分析和定位研究的情况后，本文提出了一个故障点 部位诊断模型，并对目前常见的故障点性质和定位的诊断方法进行了综合和分析。为进 一步提高故障位置判断的准确性，本文不仅注重借助各种分析方法和工具对试验数据进 行详细的分析，还对变压器的内部结构和常见故障进行了比较详细的研究，利用种种验 证试验来进一步判断故障部位。对变压器故障分析和定位实践具有重要指导意义。 2 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 第二章电力变压器故障诊断概述 1 变压器故障检测的常用方法 变压器故障原因形形色色，如内部接触不良、短路、线圈损伤、绕组变形、绝缘老 化等。故障类型( 或故障性质) 按不同的应用要求有所不同，一般大致可分为电晕( 局 部放电) 和火花放电、过热( 局部过热和大面积过热) 、电弧等几种情况。按故障所涉 及的绝缘材料可分为仅涉及绝缘油( 湿式变压器9 0 以上是充油变压器，以下仅针对此 类变压器) 和已涉及固体绝缘材料。 变压器试验手段分绝缘油特性试验、油中气体分析、电气试验以及外部观察等。主 要的常规项目有： 常规绝缘试验：包括测绝缘电阻、吸收比、极化指数；测直流电压下的泄漏电流； 测绕组及套管介质损耗角正切t 9 6 ：测铁芯( 夹件) 对地绝缘电阻；测绕组的直流电阻； 交流耐压试验；特性试验如测量额定电压下空载电流和空载损耗等。 测量绝缘油的性能试验如油中微水、闪点、油介损等。 油中溶解气体分析( d g a ) 。 测量局部放电。 测量绕组变形。 红外测温和成像。 从各种试验手段的实用情况看，油中溶解气体分析、常规绝缘试验、局部放电测量 等项目技术成熟、效果明显，红外测温和成像作为一种检测新技术也目益受到越来越多 的关注，对发现外部的局部过热非常灵敏。 1 , 1 常规绝缘试验 1 1 1 绕组直流电阻的测量 绕组直流电阻的测量是一项方便而有效地考察绕组纵绝缘和电流回路连接状况的 试验，能反映绕组焊接质量、绕组匝间短路、绕组断股或引出线折断、分接开关及导线 接头接触不良等故障，实际上它也是判断各相绕组直流电阻是否平衡、调压开关档位是 否正确的有效手段。长期以来，绕组直流电阻测量一直被认为是考查变压器纵绝缘的主 要手段之一，有时甚至是判断电流回路连接状况的唯一办法。在分析绕组直流电阻的试 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 验结果时，要进行横向比较，还要特别注意进行纵向比较，得出一个正确的结论。 1 1 2 绕组、铁芯绝缘电阻及直流泄漏电流的测量 绕组连同套管一起的绝缘电阻和吸收比或极化指数，对检查变压器整体的绝缘状况 具有较高灵敏度，它能有效检查出变压器绝缘整体受潮、部件表面受潮或脏污以及贯穿 性的集中缺陷，如各种贯穿性短路、瓷件破裂、引线接壳、器身内有铜线搭桥等现象引 起的半贯通性或金属性短路等。相对来讲，单纯依靠绝缘电阻绝对值大小对绕组绝缘作 判断，其灵敏度、有效性较低。一方面是由于测量时试验电压太低，难以暴露缺陷；另 一方面也因为绝缘电阻值与绕组绝缘结构尺寸、绝缘材料的品种、绕组温度等有关。但 对于铁心夹件、穿心螺拴等部件，测量绝缘电阻往往能反映故障，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， 而不像绕组绝缘要承受高电压。通过绝缘电阻测量能比较有效地发现变压器铁芯多点接 地的情况。测量泄漏电流作用和测量绝缘电阻相似，只是其灵敏度较高，能有效发现有 些其他试验项目所不能发现的变压器局部缺陷。泄漏电流值与变压器的绝缘结构、温度 等因素有关，判断时强调与历年、与同型变压器及经验数据相比较。 1 1 3 测量绕组、套管介质损耗因数t 9 6 通过测量介质损耗因数t 茚来检查变压器整体受潮、油质劣化、绕组上附着油泥及 严重的局部缺陷。介损测量常受表面泄露和外界条件( 如干扰电场和大气条件的影响) ， 因而要采取措施减少和消除影响。现场测量的变压器介质损耗因数一般是连同套管一起 的t 嫡，对3 5 k v 及以上末屏引出的套管要单独测量其t g s 。介质损耗因数t 9 6 有效性随 着变压器电压等级的提高、容量和体积的增大而下降，因此单纯靠培6 来正确判断绕组 局部绝缘劣化状况的可自8 性也较小，但对于电容性设备，如电容性套管等，测量t 9 6 和 电容量c x 仍是故障诊断的有效手段。 1 1 4 交流耐压试验 交流耐压试验是鉴定绝缘强度等有效的方法，特别是对考核主绝缘的局部缺陷，如 绕组主绝缘受潮、开裂或在运输过程中引起的绕组松动、引线距离不够以及绕组绝缘上 附着污物等。交流耐压试验虽对发现绝缘缺陷有效，但受试验条件限制，要进行3 5 k v 及8 0 0 0 k v a 以上变压器耐压试验，由于电容电流较大，要求高电压试验变压器的额定 电流须在1 0 0 m a 以上。随局部放电试验一起进行感应耐压试验也属于交流耐压试验。 4 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 1 1 5 特性试验 电力设备预防性试验规程规定，电力变压器在交接时、更换绕组时、内部接线 变动时要测量绕组所有分接头的变压比，检查三相变压器的接线组别，交接或更换绕组 时还要测量变压器在额定电压下的空载电流和空载损耗等。特性试验也是变压器故障诊 断的重要手段，通过绕组分接头电压比试验，能检验分接开关档位、变压器联结组别是 否正确，对于匝间短路等故障能灵敏反映，但对于线圈变形故障却无能为力。测量额定 电压下空载电流和空载损耗，其目的是检查绕组是否存在匝间短路故降，检查铁芯叠片 间的绝缘情况，以及穿心螺杆和压板的绝缘情况。当发生上述故障时，空载电流和空载 损耗都会增大。 1 2 油中溶解气体分析 1 2 。1 概述 充油的电力设备( 如变压器、电抗器、电流互感器、充油套管和充油电缆等) 的绝缘 主要是由矿物绝缘油和浸在油中的有机绝缘材料( 如电缆纸、绝缘纸板等) 所组成。其中 矿物绝缘油即变压器油，是石油的一种分馏产物，其主要成分是烷烃( 岛h 2 + 2 ) 、环烷族 饱和烃( c n h 2 1 1 ) 、芳香族不饱和烃( c h 扯2 ) 等化合物。有机绝缘材料主要是由纤维素 ( c 6 h 1 0 0 5 ) n 构成。在正常运行状态下，由于油和固体绝缘会逐渐老化、变质，会分解出 极少量的气体( 主要有氢h 2 、甲烷c 凰、乙烷c 2 h 6 、乙烯c 2 h 4 、乙炔c 2 h 2 、一氧化碳 c o 、二氧化碳c o z 等7 种) 。当电力设备内部发生过热性故障、放电性故障或受潮情况 时，都会引起矿物油、纸纤维的裂解，这些气体的产量会迅速增加。表2 1 列出气体的 种类与外施能量的关系。因而监测油中所含气体的种类、含量及增长情况等，将很有利 于发现潜伏性的故障。 表2 1 气体种类与外施能量的关系 气体c oc 0 2h 2c h t c 2 心c 2 h 4c 2 i - 1 2 f 能量j 5 3 8 7 8 9 4 91 7 5 31 4 6 61 4 7 04 0 7 86 0 7 这些气体大部分溶解在绝缘油中，少部分上升在绝缘油的面上，例如变压器有一部 分气体从油中逸出进入气体继电器( 瓦斯继电器) 。经验证明，油中气体的各种成分含量 的多少和故障的性质及程度直接有关。因此在设备运行过程中，定期测量溶解于油中的 气体组织成分和含量，对于及早发现充油电力设备内部存在的潜伏性故障有非常重要的 意义。 5 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 油中溶解气体分析法( 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 ) 简单地说，即从变 压器中取出油样，从油样中脱出气体，对脱出的气体分离、鉴别和定量分析。目前常用 的设备精度都较高，达到p p m 级，能够满足应用的需要。 这些年来，在发现局部过热、电弧放电方面，d g a 己发挥了很好的作用。1 9 9 6 年新 规程已将它列为变压器预试项目中的首位。i e e e 认为对变压器内部故障早期诊断的最佳 方法是油中气体分析法。实践经验也说明，溶解气体分析是电力工程师最有效的手段之 一，用该法检测变压器早期故障既准确又具有连续性。 1 2 2 应用现况 国内d g a ，目前主要靠色谱仪，即脱气后经分子筛使气体分离，然后分别定量( 如 用热导池及氢焰检测器) ，而判断主要按规程的注意值和“三比值法”，现在，也引入了 一些新的分析算法。 为了更好地发挥d g a 的作用，在现场进行气体分析已有不少进展： 一种是将原有色谱仪与高压试验设备一起装在试验车里，随时可开到现场，进行各 种试验，实践证明这是一种经济、有效的方法； 一种是将原有色谱仪，或经适当简化、改进后装于现场，这既有进口的，也有国内 自制的；后者在国内辽宁、河南、 7 r l 等地已经采用。且有的已将脱气部分改为薄膜脱 气；有的是将原靠热导池及氢焰检测器来定量的改用气敏传感器；但多数仍用分子筛以 分离气体。使用情况反映不一，有的仍需庞大的恒温设备以及气体发生装置等，而且如 果设备、管道、接头等部件多，可靠性往往就较差。 而主要对氢气敏感的简易型油中气体检测器由于其简单、国外售价便宜和使用方 便，在北美应用得比较广泛。目前在国内应用的也比较多，如s y p r o t e c 公司的h y d r a n 2 0 1 系列产品，产品核心部件为传感器和控制器。其原理为通过传感器采集油中可燃性气体， 通过一层具有选择性透气特性的薄膜进入电化学气体检钡器内，在该处与氧产生一个反 应率成正比的电信号并送出。传感器主要对氢、一氧化碳、乙烯和乙炔敏感。 这类简易型油中氢气( 或以氢气为主) 的检测器较宜用于“粗测”，因为当变压器 受潮、过热或电弧放电等故障时，一般讲h 。含量也增大，所以可起到提示、报警作用。 但有些变压器的h 2 含量超标，并非故障引起的，例如由油箱内涂漆层等引起。而且简易 型的读数往往与色谱仪的读数难以一致，也难以按“导则”的“注意值”来衡量。 油纸绝缘中，如果纤维素( c 挪，o 仉) r l 异常老化，则后果往往比油老化更为严重。因 为油还可以更换、过滤。早期检测方法是吊芯后取纸样测定其聚合度n 的方法，但这较 难实现。近年来研究发现，聚合度的下降与油中气体分析中的c 0 、c 0 2 含量以及糠醛含 量的增大有着一定的关系。如能综合考虑c 0 、c 0 。及糠醛的含量以及其增长情况，将有 浙江大学硕士学位论文电力变压器故障诊断概述 利于对其老化状况做出判断。 1 3 局部放电检测 变压器故障的原因之一是介质击穿，其原因主要是局部放电，它导致绝缘恶化乃至 击穿。随着变压器故障诊断技术的发展，人们逐步认识到局部放电是变压器诸多故障和 事故的根源，因而局部放电的测试越来越受到重视。近年来我国1 l o k v 以上电力变压器 事故中有5 0 属正常运行电压下发生匝间短路等原因，也是局部放电所致，这对于变压 器状态监测和故障诊断将十分有效。 常用的油纸绝缘为有机介质，其特点是短时间内击穿场强极高，但在长时期的局部 放电的腐蚀下，击穿场强降得很低。因此除了在设计时要考虑在工作电压下没有有害的 局部放电外，还要求在出厂时要一一进行局放试验，而且当前在现场要求进行局放试验 的情况也越来越多，其目的是想确认该时是否已存在严重的放电性缺陷。但在现场进行 局放检测时，不仅要从很强的背景干扰中准确地分辨出试品中的局放信息来，而且最好 还能分析出放电的性质及其危害程度。 决定局放是否对绝缘有危害：一是真实放电量的大小，二是放电是否在要害部位。 如仅是铁心尖角等处在油中的局部放电，危害性就并不很大。 因此排除干扰，测出被试变压器中确有某一程度的局部放电后，也很需要对其放电 量大小的变化规律、对其出现的位置、其放电次数等进行综合分析，判断出放电到底是 属于哪一种类型的放电，其发展趋势如何。如果局部放电发生在关键部位，而且又在发 展，则更应及早采用对策。 1 4 绕组变形检测 电力变压器在运行中的短路故障及运输中的意外碰撞可能使绕组发生轴向、径向尺 寸变化，器身位移，匝间短路及扭曲、鼓包等变化，最终导致变压器的损坏及电力系统 的故障。一旦绕组变形而未被诊断继续投入运行则极可能导致事故，严重时烧毁线圈。 造成变压器绕组变形的主要原因有： 1 短路故障电流冲击，电动力使绕组容易破坏或变形。 2 在运输或安装中受到意外冲撞、颠簸和振动等。 3 保护系统有死区，动作失灵，导致变压器承受稳定短路电流作用时间长，造成 绕组变形。据有关资料统计，在遭受外部短路时，因不能及时跳闸而发生损坏 的变压器约占短路损坏事故的3 0 。 4 绕组承受短路能力不够，有资料表明，近5 年来对全国l i o k v 及以上电压等级 7 浙江大掌硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 电力变压器事故统计表明这已经成为电力变压器事故的首要原因，主要是厂家 在制造工艺用材上存在缺陷与不足，承受短路能力有限。 绕组变形后带来危害主要有绝缘距离发生变化、或固体绝缘多处损伤导致局部放电 发生、绕组机械性能下降、产生累积效应等。 近年来，绕组变形事故很多，在有的电力局的统计数据中，已占全部变压器事故中 的近一半，因此开展绕组变形的检测已日益普及。 2 d g a 的常规分析方法 前面已提到，油中溶解气体分析是充油电力变压器的故障状态监测和诊断的主要方 法。由于d g a 的数据采样不需要停电，成本较低，而且技术比较先进，数据精度高， 为进一步的分析提供了较好的保障。不过，获得试验数据是一回事，对数据作何解释( 即 根据这些数据判断变压器是否异常以及是何种异常) 则是另一回事。目前传统的也是最 常用的方法是特征气体法和三比值法( 现也有用电研法，国外有罗杰斯比值法) 。现在应 用人工智能的专家诊断系统、模糊诊断、人工神经网络分析等方法的研究也正方兴未艾。 下文将结合一些典型算法简要介绍以上提到的主要方法。因人工神经网络方法是本文研 究的一个重要方面，将专门用一章来分析。 2 1 判断有无故障的两种方法 2 。1 1 与油中溶解气体的正常值作比较判定有无故障 电力设备预防性试验规程规定若氢和烃类气体不超过表2 2 所列的含量，则认为电 力设备运行正常溶解气体含量有增长趋势时，可结合产气速率判断，必要时缩短周期进 行追踪分析。 表2 2 油中溶解气体的正常值 i气体成分h 2c 2 h 2总烃( c 1 + c 2 ) f 正常极限值( “讥) 1 5 01 51 5 0 2 。1 2 根据总烃产气速率判定有无故障 仅仅根据分析结果的绝对值是很难对故障的严重性做出正确判断的。因为故障常常 以低能量的潜伏性故障开始，若不及时采取相应的措施可能会发展成较严重的高能量 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 的故障。因此。必须考虑故障的发展趋势、也就是故障点的产气速率。产气速率与故障 消耗能量大小、故障部位、故障点的温度等情况有直接关系。 电力设各预防性试验规程规定，烃类气体总和的产气速率大于o 2 5 m l m ( 开放式) 和 o s t o l e n ( 密封式) ，或相对产气速率大于1 0 月则认为设备有异常，当总烃含量超过正 常值时，应考虑采用产气速率判断有无故障。 绝对产气速率v ： v ：1 2 二里 rp 式中：v - - 绝对产气速率，m l d c 矿一第二次取样测得油中某气体浓度，p p m c , - - 第一次取样测得油中某气体浓度，p p m a r 二次取样时间间隔中的实际运行时间( 日) ，d g 一设备总油量，t p 油的密度。t m 3 。 相对产气速率v r ： v ：c t 2 - - c t l l 。 c n a 若总烃含量的绝对值小于正常值，总烃产气速率小于正常值，则电气设备正常；若 总烃含量大于正常值，但不超过正常值的3 倍，总烃产气速率小于正常值，则设备有故 障，但故障发展缓慢，可继续运行；若总烃含量大于正常值，但不超过正常值的3 倍， 总烃产气速率为正常值的1 2 倍，则设备有故障，应缩短检验周期，密切监视故障发 展；若总烃含量大于正常值的3 倍，总烃产气速率大于正常值的3 倍，则设备有严重故 障，故障发展迅速，应立即采取必要的措施，有条件时可进行吊罩检修。 2 2 判断设备故障性质和类型的几种常规办法 2 2 1 三比值法和电研法 比值法利用油中溶解气体中的5 种主要气体组分( 氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔) 相互间的比值来诊断变压器内部状态。现在使用的比值法主要有三比值法、罗杰斯比值 法和电研法等。下面给出三比值的判据。 比值范围编码 特征气体的比值r c 2 h 2 c 2 h 4 c h 4 ，h 2c 2 i - i j c 2 i - 1 6 r 0 1 0 10 0 1 r 1 1oo 1 r 3 12l r 3 222 表2 4 三比值法判断故障性质的判据 比值范围编码 c 2 2 c h 4 c 2 h 4 故障性质典型例子 c 2 出h 2c 2 i - 1 6 o0o无故障正常老化 低能量密度由于不完全浸渍，或过分饱和或高湿度引起含 o10 的局部放电气孔穴中的放电 高能量密度不完全浸渍、空吸作用或湿度等原因导致固体 11o 的局部放电绝缘的放电痕迹或穿孔 不同电位的不良接触点间或者悬浮电位体的连 1 2o1 2低能量放电 续火花放电。固体材料之间油的击穿。 有工频续流的放电。线圈、线饼、线匝之间或 102高能量放电 线圈对地之间的油的电孤击穿。有载开关切断 电流。 低于1 5 0 0 c 的 oo l 包有绝缘层的导线过热 热故障 1 5 0 0 c 一3 0 0 0 c o2o的低温范围 的热故障 3 0 0 7 0 0 0 c 由于磁通过于集中引起的铁芯局部过热。热点 02l中等温度范 温度依下述情况为序而增加：铁芯中的小热点， 围的热故障 铁芯短路，由于涡流引起的铜过热，接头或接 高于 触不良( 引成焦炭) ，铁芯和外壳的环流。 o227 0 0 0 c 高温范 围的热故障 三比值法的优点是判据简单，分类详细，便于实际操作，但也应看到，该法存在编 码缺损和边界处理绝对的问题。因此，三比值法的诊断正确率不高，一般只有6 0 左右。 电研法在- - - l k 值法的基础上进行改进，解决了编码缺损问题，在下面给出电研法的 判据。 1 0 塑兰查兰婴主兰垒堕苎 皇垄壅垦墅堇堡兰塑! 垦生 表2 5 电研法判断故障性质的判据 编码组合 c 2 h 2 c h t c 2 h 4 故障类型判断故障实例( 参考) c 2 h 4h c 2 h 6 低温过热绝缘导线过燕，注意c o 、c 0 ：含量和c 0 c o 。值， o1 7 0 0 0 c 局部放电高温度，高含气量引起油中低能量密度的局部 10 放电 2 0 ，l ，2过热兼电弧放电穿缆引线与线鼻脱焊，线匝间、层间短路，相 电弧放电 间闪络，引线对箱壳放电，线圈熔断，分接开 l 0 ，l0 ，l ，2关飞弧，因环电流引起电弧，引线对其它接地 放电。 2 0 ，1 ，2过热兼低能放电油中或纸层间气泡性局放电，悬浮电位间火花 2 0 ，1o ，l ，2火花放电放电，进水受潮等引起的沿面爬电等。 2 2 2 无编码比值法 这种方法的原理是：油和固体绝缘材料在不同的温度、不同的放电形式下产生的气 体也不同。当总烃含量超过正常值时，先计算出乙炔和乙烯的比值，当其值小于0 1 时 为过热性故障。计算乙烯与乙烷的比值，确定其过热温度，当其值大于o 1 时为放电性 故障。计算甲烷与氢气的比值，确定是纯放电还是放电兼过热故障。具体分析判断方法 见表2 6 和图2 1 。 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 表2 6 用无编码比值法判断故障性质 故障性质c 2 h 报2 h 4c 2 h d ，c 2 h 6c h d h 2 低温过热 3 0 0 o 1 1无关 中温过热3 0 0 7 0 0 0 11 比值 7 0 0 3无关 高能量放电0 1 比值 3无关 1 高能量放电兼过热0 1 3无关 3无关 1 c 2 h 2 ，c 2 心 高温过热高能量放低能量放 电黻热电兼过热 中温过热 高能量低能量 放电放电 低温过热 o 】3 c 2 h 2 c 2 地 图2 1 变压器故障分区图 2 2 3 特征气体分析判断法 o c h 4 ，h 2 特征气体判断法，反映了故障点热源使绝缘材料分解时的事物本质。故障点产生气 体的特征是随着故障类型和故障能量等级，以及其所涉及的绝缘材料的不同而不同的。 根据油纸绝缘在热和电的作用下分解产生气体过程的基本理论，说明这一过程是以碳氢 化合物( 或纤维素) 分子的断裂开始，通过合成反应，导致产生气体。其特点是故障点 局部能量密度越高，则产生碳氢化合物的不饱和程度越高。从大量实际测试的统计数据 中可以看出，随着故障点温度的升高，甲烷所占的比例逐渐较少，而乙烯和乙烷所占比 例逐渐增加，严重过热时将产生适当数量的乙炔。具体标准见文用气相色谱法检测充 油电气设备内部故障的试行导则。 热性故障：当变压器发生不同故障时，各种烃类气体及氢的含量不同。一般高中温 过热时，氢气占氢烃总量的2 7 以下，只有低温过热时，有一部分变压器油中氢与氢烃 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 总量之比高于2 7 ，当高温过热( 大于7 0 0 c ) 时，特征气体主要是乙烯和甲烷，两者 之和占总烃的8 0 以上，其中前者是主要的。除乙烯、甲烷外，还有乙烷和氢气，严重 过热时，也会产生微量乙炔，其最大含量不会超过总烃量的6 。 电性故障：是较高的电应力作用下所造成的绝缘劣化。电性故障可分为高能量放电、 火花放电和局部放电等类型。高能量放电时，故障特征气体主要是乙炔和氢气，其次是 乙烯和甲烷。乙炔一般占总烃量的2 0 - 7 0 ，氢占氢烃总量的3 0 一9 0 。一般乙烯含量 高于甲烷，火花放电特征气体以乙炔和氢为主。乙炔在总量中占2 5 一9 0 ，氢气占氢烃 总量的3 0 以上，乙烯约占总烃量的2 0 以下，局部放电特征气体主要是氢气和甲烷。 通常氢气占氢烃总量的9 0 以上，甲烷与总烃量之比大于9 0 ，一般乙炔含量极少。 图2 1 2 是几类故障的气体分布图。 油中电弧，特征气体：乙炔，最不希望产生的气体，它的存在几乎总是指示在油中 有电弧的迹象； 油中电晕，特征气体：氢气，大量氢气与电晕( 局部放电) 密切相关； 油过热，特征气体：乙烯，由油热分解产生； 纤维素( 固体绝缘) 过热，特征气体：一氧化碳，纤维素受热老化产生。 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 图2 2 特征气体诊断标准 表2 7 故障性质与特征气体的特点 序号故障性质特征气体的特点 l一般过热性故障 总烃较高，c 2 h 2 1 5 0 p p m ，c r h 占总烃中的主要成分 4火花放电总烃不高，c 2 h 2 i o p p m ，h 2 含量较高 5电孤放电 总烃高，c 2 h 2 高，并构成总烃中主要成分，含量高 表2 7 给出了故障性质与特征气体的特点之间的关系。 特征气体法直观、方便，容易掌握，但判据比较笼统，而且一般只有定性的描述， 例如“若总烃高，c 2 h 2 超标且未构成总烃主要成分，h 2 含量较高，则可能为严重过热 型故障”。这种描述性的判据不利于进一步诊断。另一方面，特征气体法对涉及固体绝 缘的故障给出了判据，这在下面介绍的比值法中一般是没有考虑的。所以在实际应用中， 特征气体法一般与其他的方法结合使用，最常见的是用特征气体法大致判断出故障的类 1 4 浙江大学硕士学位论文电力变压器故障诊断概述 型，再用三比值法具体判断。 2 2 4 故障热点温度的估算 日本的月冈、大江等人推荐的热点温度高于4 0 0 。c 时，估算热点温度的经验公式为 r 瑚2 - g 蹬馒5 国际电工委员会i e c 标准指出，若c o 。c o 的比值低于3 或高于1 1 ，则认为可能存 在纤维分解故障，即固体绝缘的劣化。当涉及到固体绝缘裂解时，绝缘低热点的温度经 验公式为： 3 0 0 以下时 3 0 0 以上时 r = - 2 4 1 1 9 c 。0 u 2 + 3 7 3 r = 一1 1 9 6 1 9 c 。0 u 2 + 6 6 0 3 电力变压器故障综合诊断 以上介绍了变压器故障诊断的主要手段。从上面的分析中可以看出，不同的诊断方 法具有不同的特点，针对不同的故障。 电气试验和油中溶解气体的检测分析只是判断变压器绝缘状态的第一步，如何利用 检测结果中的有效信息进行变压器绝缘状态( 尤其是绝缘故障) 的识别更为重要，鉴于电 气试验及油中溶解气体分析能够从不同的角度反映绝缘介质的各种缺陷，且灵敏度各不 相同的特点，如能在故障诊断过程中综合利用油中溶解气体分析与电气试验结果中的有 效信息，将有助于提高故障诊断的质量。 为了综合各种方法的优点，提高诊断的适应范围和正确率，本文初步建立了一个综 合诊断模型。其结构示意图如下： 浙江大学硕士学位论文 电力变压器故障诊断概述 变压器故障综合诊断 上上 、 fl r+ 外部试验油色谱分析电气试验油试验历史数据 绝缘电阻 声音油中气体含量泄漏电流耐压运行史 气味、颜色分析介质损t g 6 介质损t g 6 检修史 体表产气速率分析直流电阻微量水缺陷情况 铁芯接地情况 上上上j r0 l综合诊断 + 故障状态分析 ii ，上上山山 、 正常运行跟踪分析限荷运行 带电脱气吊芯检查 图2 3 变压器综合诊断分析 1 6 浙江大学硕士学位论文 基于人工神经网络的变压器d g a 故障诊断方法 第三章基于人工神经网络的变压器d g a 故障诊断方法 1 引言 变压器故障诊断的专业性、经验性和复杂性很强，涉及变压器的容量、电压等级、 绝缘状态、运行历史及生产厂家等许多因素。同时，需要大量的监测信息，综合许多试 验和调查分析，只有依赖于有丰富运行经验的专家分析推理才能完成。随着电力系统的 不断扩大，对供电可靠性的要求曰益提高，仅靠人力对大量的数据迸行综合分析非常困 难，传统的变压器监测与诊断手段已经不能满足实际需要。如何及时有效地实现对运行 中的电力变压器故障进行诊断，已成为十分迫切和重要的任务。 人工神经网络是由大量处理单元( 人工神经元、处理元件、电子元件、光电元件等) 经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系统的结构和功能。它是在现代神经科 学研究的基础上提出来的，反映了人脑功能的基本特性。在人工神经网络中，信息的处 理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连问分布 式的物理联系，网络的学习和识别取决于各神经元连接权值的动态演化过程。 人工神经网络有以下主要特点： 1 能较好地模拟人的形象思维； 2 ，具有大规模并行协同处理能力： 3 具有较强的容错能力和联想能力； 4 具有较强的学习能力； 5 ，它是一个自组织、自适应的非线性动力系统。 文献【4 l ：8 】【1 5 【1 8 2 1 【2 4 】【2 6 】等多篇文章从多个角度分析了应用人工神经网络 进行变压器故障诊断的问题，本文在这些文献的基础上，对应用神经网络进行变压 器故障诊断( 主要是d g a 方法) 进行了大量的分析，采用了一些最新的算法，改 进了神经网络处理中一些常见的不足之处，如原始数据预处理等。通过实际编程试 验和算例分析，证明这些改进是有效的。 1 7 浙江大学硕士学位论文基于人工神经网络的变压器d g a 故障诊断方法 2 人工神经网络简介 2 1 人工神经元 正如生物神经元是生物神经网络的基本处理单元一样，人工神经元是组成人工神经 网络的基本处理单元，简称为神经元。 在构造人工神经网络时，首先应该考虑的问题是如何构造神经元。在对生物神经元 的结构、特性进行深入研究的基础上，研究人员提出了许多的神经元模型，目前常用的 模型如图3 1 所示： 图3 1 神经元的结构模型 在图3 1 中，x i c i = l 2 ，n ) 为该神经元的输入；w i 为该神经元分别与各输入间的连 接强度，称为连接权值；0 为该神经元的阈值；s 为外部输入的控制信号，它可以用来 调整神经元的连接权值，使神经元保持在某状态；y 为神经元的输出。 神经元的工作过程一般是： 1 从各输入端接收输入信号葺； 2 根据连接权值w r ，求出所有输入的加权和盯： 仃= 葺+ s 一口( 3 - 1 ) i = l 3 用某一特征函数( 又称作用函数) - 厂进行转换，得到输出y ： y = ，( 盯) = ，( e m t + s - a ) ( 3 2 ) f _ l 浙江大学硕士学位论文基于人工神经网络的变压器d g a 故障诊断方法 常用的特征函数有阈值型、分段线性型、s i g m o i d 型( 简称s 型) 及双曲正切型， 如图3 2 所示： j“口) 1 2 2 网络模型 j “9 ) 。 “a ) l 。 i 、 ， “t 7 ) 1 一 。 bc d 图3 2 常用的特性函数 a 闽值型：b 分段线性型；cs 型；d 双曲正切型 网络模型是人工神经网络研究的一个重要方面，目前已经开发出了多种不同的模 型，如感知器( 前向网络) 、h o p f i e l d 反馈模型、自适应共振( a d a p t i v er e s o n a n c e t h e o r y ，a r t ) 模型等。在实际应用中，采用b p 算法学习的前向网络是应用最广泛的一 种。 b p ( b a c k p r o p a g a t i o n ) 模型是一种用于前向多层神经网络的反向传播学习算法， 由d r u m e l h a r t 和m c c l l a n d 于1 9 8 5 年提出。目前，b p 算法已成为应用最多且最重要 的一种训练前向网络的学习算法。 b p 算法用于多层网络，网络中不仅有输入节点及输出节点，而且还有一层或多层 隐藏节点，图3 3 是一个三层b p 网络的结构： y io b 输出层 。蚶 隐蔽层 输入层 图3 ，3b p 网络 浙江大学硕士学位论文 基于人- r - * * 经网络的变压器d g a 故障诊断方法 2 3 网络性能 考察一个人工神经网络的性能，一般需要比较以下的因素： 1 准确率。指用测试样本所能达到的准确程度，即训练样本所能达到的精度。 2 规模。主要指输入特征向量、输出向量、训练样本的个数。 3 泛化能力。对不同时间、不同地点采集的样本的适应能力。 4 再学习能力。对新的特征向量、新的训练样本的学习能力。 以上几个指标有时是互相矛盾的，如准确率过高就可能导致网络泛化能力下降。具 体在设计网络时需要均衡考虑，如网络的应用范围和需要的精度等。 3 基于人工神经网络的变压器d g a 分析 3 1 网络结构 在确定采用前向网络后，网络结构主要是确定网络的层数，亦即隐藏层的层数，以 及每层的神经元数。一般来讲，隐藏层、隐藏节点越多，则精度可以达到越高，但网络 的泛化能力也随之下降。 神经网络结构的优化，尚缺乏通用的理论指导，一般是根据应用的不同而不同的， 实用中，一般采用的方法就是不断的尝试，即比较多种网络结构，参考一些建议性意见， 最后确定一种比较好的结构。 c y b e n k o 证明，三层网( 一层隐藏层) 如果有足够多的隐藏节点，可以逼近任何函 数。所以，较少的隐藏层是可以胜任的。 层数：三层( 输入层、隐藏层、输出层) ； 节点数：输入层节点数7 ；输出层节点数6 ( 后两者见3 2 节的分析) 。 对于隐藏层节点数，本文采用尝试法，在其他参数不变的情况下，固定收敛精度， 比较迭代次数。采用r p r o p 算法( b p 网络算法的一种，此算法后面详细介绍) 时，隐 藏层节点数为1 0 时，迭代1 0 0 0 次不收敛；隐藏层节点数为1 9 时，迭代1 0 6 次收敛； 隐藏层节点数为2 0 时，迭代8 2 次收敛；隐藏层节点数更多时，运算速度比较慢。所以 选定隐藏层节点数为2 0 层。 应该指出，以上的网络结构的得出，与本文采取的其它数据、参数是相关的，不过， 从文献 4 】【8 2 6 】等来看，三层网的性能是受到普遍肯定的。 浙江大学硕士学位论文 基于人工神经网络的变压器d g a 故障诊断方法 3 2 输入特征向量的选取 绝缘油中的溶解气体一般有0 2 、n 2 、h 2 、c h 4 、c 2 h 2 、1 2 h 4 、c 2 凰、c o 、c 0 z 等9 种气体，他们形成了神经元网络的基本输入来源。至于输出，不同的网络根据应用的侧 重点不同而采用不同的划分标准，比较粗的划分如正常、过热、放电分为三类：细的划 分如采用三比值的划分标准分为8