电力系统设备故障诊断

电力系统设备故障诊断摘要：该文对电力设备故障论断专家系统的设计与实现进行了深入的研究.对于电力设备模糊知识的诊断建立了模糊专家系统,其知识的表示采用了模糊产生式表示法,引进了模糊匹配与加权模糊逻辑进行模糊推理,实现了一种较为理的非精确推理.对于电力设备(如电力变压器)的试验数据,该系统采用模糊综合评判与人工神经网络相结合的方法进行论断,并对隶属度函数人工神经网络表达进行了研究。关键词：故障诊断 状态检修 神经网络 模糊专家系统一、 设备状态检修1、设备的检修体制随着生产力的发展而不断演变，根据不同行业的特点，不同的设备管理要求，出现了不同目标的检修方式。就检修而言，主要可分为四种：（1）故障检修。当设备发生故障后进行的非计划性维修。在现代设备管理要求下，故障检修仅用于对生产影响较小的非重点设备、有冗余配的设备或采用其他检修方式不经济的设备。（2）预防性检修。以时间为基础的检修方式，也叫定期检修。（3）状态检修。或称预知性检修，是一种以设备状态为基础，以预测设备状态发展趋势为依据的检修方式。 （4）主动检修。为消除设备的先天性缺陷或频发性故障，寻找故障的根本原因，强调从设备的设计入手消除故障隐患，修改设备的设计或进行改造并结合检修过程实施的检修方式，是一种非常主动、积极的检修方式。 检修优化是运筹学中一个研究得比较广泛的课题，检修优化模型可以定义为一个考虑各种限制条件下，以寻找维修费用和维修效果之间的最优平衡为目的的数学模型。将检修优化模型应用于电力设备，一般应包含以下四个要素：（1）电力设备功能和重要程度的描述，即电力设备在系统中所处的位置和作用，设备故障对系统的影响，以及对设备故障后果的评估。（2）电力设备随时间老化的模型和故障模式，即分析电力设备老化的机理，故障的种类及发生原因，如何采取合理的检测手段来获取设备状态，诊断设备故障。 （3）应用于的电力设备的检修方式和管理模式，包括不同检修方式的费用及其效率，检修时间及其对设备寿命分布函数的影响。 （4）需要优化的目标函数以及优化方法。 常见的目标函数有：检修平均费用最低；电力设备故障风险最小。 所采用的优化方法有：线性规划；非线性规划；动态规划；启发式搜索方法。 不同电力设备检修方式取决于设备的类型、性能、可靠性、重要程度、故障后果、检测手段、检修经济性等方面的因素。所以对于电力设备可供选择的检修方式主要有事后检修、定期检修和状态检修等。 状态检修系统主要有状态检修设备的确定、状态检测、信息处理、状态评估、检修决策、效果评价等方面组成闭环管理流程系统，如图1-1所示。状态设备的确定效果评价检修决策状态评估状态检测数据处理图1-1 供电设备状态检修工作流程图状态评估的方法有:限制诊断、趋势诊断、对比诊断和专家系统法。设备状态一般可以分为A、B、C、D四种，见表1-1，即：表1-1 设备状态与检修对策表状态分类状态信息检修对策A正常状态设备资料齐全，运行及各种检测数据正常，或个别数据表明可靠性稍有下降，但变化趋势趋于稳定，没有运行安全隐患的设备维持正常的实验检测和巡视检查周期，其中预试周期可取规程的上限，或根据设备的管理权限适当延长周期B可疑状态存在原因不明缺陷或某些检测数据反映设备可能有异常，但仍有诸多不明确定因素尚难定论的设备可以继续运行，但要缩短试验检测周期并跟踪观察分析，在观察期间数据没有进一步劣化趋势，并稳定在某一合格值内，设备可不进行检修C可靠性下降状态存在比较严重的缺陷，或根据检验、试验和跟踪测试结果分析存在故障，且已基本确定故障部位及原因，判断为这种故障在短期内不会发生事故的设备设备安全可靠性已经下降，必须通过检修才能恢复到正常状态。应做出分析报告，制定纠正预防措施，经批准后抓紧检修处理D危险状态设备存在严重缺陷，或根据检测试验数据、运行参数表明随时有发生故障的可能设备已处于危险状态，应立即停止运行进行检修 检修决策的依据是设备的状态评估结果。检修单位对用设备的异常和趋势分析判断，提交设备状态检修评估报告和初步的检修建议报告技术部门，经深入的综合分析和状态评估后，提出检修或采取其他措施的方案意见，按设备管理权限，经批准后形成对设备检修或采取措施的决策。二、典型电力设备状态检修系统 状态检修系统是一个跨部门、跨系统的大型综合管理信息系统，涉及到的部门有：信息中心、调度、生技、安监、运行、物物资等各主要生产管理部门；涉及到的系统有：局MIS、调度MIS、调度SCADA系统、运行MIS、物资MIS、在线监测系统；涉及到的装置有：红外监测装置、色谱工作站、仪表校验装置、变压器变形测试装置；在设计状态检修系统的功能模块时除考虑自身的相对独立性和开放性以外，还得重点考虑与其他有系统模块的集成。图1-2是SEAS系统的主要功能模块结构图，该功能图基本表达了SEAS的涵盖面。设备管理资产管理计划管理班组管理状态检修实验管理综合查询缺陷管理相关接口检修文件包系统管理图1-2 功能模块结构图该系统由状态检修分析、综合查询、设备管理、计划管理、缺陷管理、检修文件包系统管理、试验管理、班组管理、相关接口互联等九大模块组成。形成了一套完整的密切结合生产实际，服务并指导状态检修的管理信息系统。三、电力设备故障诊断1、电力设备故障诊断现状（1）监测工作缺乏统一的管理（2）状态监测分析系统本身运行可靠性欠佳（3）运行人员缺乏操作管理水平（4）在线监测系统的功能需进一步完善和提高（5）多为分散的孤立监测设备，缺少统一的系统解决方案2、智能理论在设备故障诊断中的应用（1）专家系统的应用专家系统是一种带有智能功能的计算机程序。它用一定的规则和推理过程去解决某一领域内通常需要具有专家水平的知识和经验才能解决的复杂问题。通常一个一个以规则为基础，以问题为求解中心的专家系统主要包括五个组成部分：知识库、推理机、综合数据库、解释接口或人机界面和知识获取。各部分之间的相互关系一般可表达为如图1-3所示。推理机知识库综合数据库知识获取解释接口用户知识或实践图1-3 专家系统 目前专家系统已在设备故障诊断领域获得了广泛的应用，其原因：一是设备故障诊断是一种技术复杂和需要多方面领域知识的工作，诊断中需要许多专家经验和各方面的信息，才能胜任此项工作和高效地解决问题；二是由于设备数量、自动化程度和复杂程度不断提高，专家系统有助于提高故障设备诊断和维修效率，能向设备维修人员提供故障诊断的技术，咨询和辅助指导。在电力设备故障诊断中，专家系统也有许多方面的应用。（2）神经网络的应用 神经网络是一种全新的模拟人类智能的方法和技术。他和专家系统的机理不同，不需要从领域专家那里提取显示知识形成知识库，而需根据领域问题组织训练样本，通过自组织、自学习就可以获得独立的领域知识。在众多的ANN模型中BP模型具有结构简单、收敛速度快、易处理分类等特点，因此，在模式识别、故障诊断中获得广泛的应用。神经网络能有效地解决诸如模式识别、曲线拟合、函数近似、群体分类、优化计算和联想记忆等一系列问题。它在电力设备故障诊断中同样获得了广泛的应用，取得了一些成果。 （3）专家系统和神经网络相结合 故障诊断专家系统的特点是在故障征兆与原因间建立明确的对应关系，当故障现象与专家系统知识库中的规则相对应时，会取得很好的诊断效果。但由于知识多样并且随着设备结构的改变，知识还需要不断更新，因此，仅靠设计者预先输入的知识进行诊断是不够的，应使用专家系统能在实践中不断地获取知识。人工神经网络技术目前已经成功地应用于故障诊断领域，它和专家系统不同的是神经网络通过对训练学习样本的时代学习，所得到的知识以分布隐士方式存储在整个网络结构中。人工神经网络应用于变压器故障诊断时，通常是每个输出神经元对应于一个故障原因。神经网络技术的“引入”使常规的专家系统的体系结构可形式化的表达见图1-4。知识预处理模块神经网络模块知识后处理模块系统控制模块图1-4 基于神经网络的专家系统的一般功能与结构总之，由于专家系统和神经网络进行故障诊断时是基于不同的方法。神经网络基于数值与计算，而专家系统是基于规则和启发式推理。基于这些，许多专家学者将二者结合起来，它们的结合有两种不同的方法：1）以神经网络为主线的方法。完整的系统包括：自动知识获取、知识库、推理机、解释和人机界面。这种结合的有点是充分利用了神经网络的学习推理功能，缺点是忽略了专家系统的学习和推理功能，无法保证知识库中知识的完备性，也无法保证诊断的精确性。2）以专家系统为主线的方法。将神经网络作为知识的另一种表示模式。这种方法的优点是既能充分利用神经网络的学习功能，获取知识，对克服知识库中知识不完备的缺陷带来好处，又能充分发挥专家系统的逻辑推理能力，进行推理，但同时也带来可能出现逻辑推理相互矛盾的缺陷。（4）模糊理论的应用模糊数学理论用模糊集合来反映事物的模糊性，许多专家学者将模糊数学引入电力设备故障诊断中，将模糊性信息定量表示，有效地解决了专家系统的知识获取、表达及推理和神经网络中的输入形式等一系列模糊问题。1）模糊数学同专家系统相结合 电力设备故障诊断中，模糊数学主要同专家系统或神经网络的结合使用。在这一系统中，模糊常用于三个方面：知识获取过程中的模糊、获取的模糊知识的表示以及模糊推理。 知识获取过程中的模糊。在变压器故障诊断中，模糊知识有两种表现形式：一是大量的预防性实验和其他临时检修实验数据，以及可以直接量化的专家经验和国家规程，常被称为数值模糊知识。二是大量变压器运行或检修规程和专家经验中的模糊知识，由于这些模糊知识是用语义来定性描述的，难以直接量化，常被称为语义值模糊知识。 模糊推理。推理就是根据输入的数据（故障诊断中是设备的运行征兆），利用知识库的知识，按一定的推理方式去求解问题。模糊诊断推理就是推理机将已获得的初始及其隶属度与知识库中的知识，即规则，进行模式匹配，并通过隶属度传递法获得诊断结论及其隶属度的过程。2）模糊数学同神经网络相结合 的最大优点之一是具有自组织学习能力，通过对于训练学习样本的不断补充与学习，获得新的知识，对新出现的故障形式进行诊断。变压器故障诊断的目的就是依据故障的现象，确定故障的性质或部位。将模糊同结合起来对变压器进行故障诊断，就是将已知的故障的现象及结论作为学习样本，其中输入量为各种故障现象的隶属度（量化值），输出分别表示属于不同故障的隶属度（概率）。经过这些样本训练学习，确定网络结构，并以此根据变压器新的故障现象，诊断出相应的故障状况。 （5）智能决策支持系统 智能决策支持系统是结合专家系统与管理信息，特别是结合决策支持系统形成的一个强有力的系统。对于诊断用的智能决策支持系统将不仅能判断出故障原因和故障部位，还可以结合其他信息给生产部门提供检修策略和方案，或者结合系统运行情况提供设备运行计划，为更合理、经济的生产运行提供决策服务。 四、典型变压器故障诊断 1、电力变压器常见故障类型 （1）出口短路故障 出口短路故障是指运行变压器由于出口短路故障的影响而遭到的破坏。变压器出口短路时，高、低压绕组可能同时通过数十倍的于额定值的短路电流，产生很大的热量，使变压器严重发热，损坏绝缘。另外，变压器受短路冲击时，若短路电流小，保护及时动作，绕组只会出现轻微变形；若短路电流大，保护延时动作甚至未动，绕组就会出现严重变形。一台绕组变形的变压器如果继续运行，又会引发多种故障和事故。 （2）绕组故障各类变压器的绕组均是由带绝缘层的绕组导线按一定排列规律和绕向，经绕制、整理、浸烘、套装而成。由于在绕组的生产不当、运输中受伤、运行中受潮、受各类过电压及过电流冲击等，致使绕组绝缘受到损伤、老化、劣化，造成绕组的短路、断路、变形等故障。因为这些故障，变压器内就会出现过热、局部放电、电弧放电。 （3）绝缘故障 实践证明，大多数变压器的损坏和故障都是因为绝缘系统的损坏而造成的。在油浸变压器中，绝缘系统是由液体绝缘介质和固体绝缘介质组成的。液体绝缘介质就是变压器油，固体绝缘介质包括绝缘纸绝缘纸、绝缘板、绝缘垫等，其主要成分是纤维素。对变压器绝缘系统的故障有着重要影响的因素有：温度、湿度、油保护方式和过电压等。 （4）铁心故障 变压器的器身主要有绕组和铁心构成，他们是变压器传递、交换电磁能量的主要部件。铁心不仅要求质量好，还必须有可靠地一点接地。铁心只有一点接地时，变压器才正常运行，当出现两点及以上的接地，为多点接地。多点接地会导致的后果主要有：在铁心中产生涡流，铁耗增加，铁心局部过热；长时间未处理，会导致油及绕组也过热，使油质逐渐老化；长时间的多点接地，会使变压器有劣化分解而产生可燃性气体，使气体继电动作，造成停电事故；严重的多点接地会使接地线烧断，使变压器失去了正常的一点接地，后果不堪设想。 除上述几种常见故障类型外，还有象油箱密封不良、冷却装置故障、分接开关传动装置外部故障等外部原因产生的故障。但这些外部故障常常会在变压器内部引发故障，同样可以通过检测试验发现。 2、电力变压器故障诊断信息分类 （1）故障特征气体的来源 变压器正常运行时，其中变压器油、绝缘纸和绝缘板会逐渐老化，分解出少量的气体，这些气体主要包括氢气、甲烷、乙烷、乙烯等七种。当变压器内部出现故障时，油中气体的含量就会发生很大变化。变压器内部故障与这些产生的特征气体间的对应关系如表1-2所示。气体种类故障气体种类故障2电晕放电，油和固体绝缘热分解，水分22电弧放电，油和固体绝缘热分解4油和固体绝缘热分解，放电固体绝缘受热及其热分解26固体绝缘热分解，放电2固体绝缘受热及其热分解24高温热点下油和固体绝缘热分解，放电（2）故障的发现 1）与极限值比较。溶解气体正常极限值见表1-3。 如果氢气和烃类气体含量超过表1-3中极限值，应跟踪他们的发展，以确定是否存在故障。表1-3 溶解气体正常极限值气体242624221+2正常极限值1504535655150 2）根据总烃变化趋势判断。总烃的故障类型一般有三种：总烃的产气速率越来越大，总烃含量随时间的变化趋势如图所示。很明显，这种类型的故障发展速度很快，具有很强的突发性和破坏性。故障开始时总烃的产气率比较大，过了一段时间后，总烃含量随时间没有明显的增长趋势，而是时增时减，变化趋势如图所示。这种类型的故障是暂时性故障，危害性不大。总烃的产气速率基本不变，总烃含量随时间的变化趋势为呈线性增加，如图所示这种类型的故障是对应着变压器内部某个固定的部位，突发性和破坏性都不及第一类型故障。图模式一的变化曲线 图模式二的变化曲线 图模式三的变化曲线 如果判断故障为第一种类型，不应等到总烃含量或总烃产气速率大于规程中规定的注意值才引起重视。而对于第二、三种类型的故障，由于突发性较小，应先等于总烃含量或总径产气率大于规程中规定的相应注意值再处理。 3、预防性试验与在线监测 （1）预防性试验 变压器预防性试验的目的是验证变压器的各种绝缘性能是否合有关的标准和技术条件的规定，发现制造上是否存在影响运行的各种缺陷，如短路、断路、过热、放电等。它被认为是诊断变压器故障的最主要方法。电力变压器常见的预防性试验有： 1）绝缘电阻和吸收比试验 绝缘电阻、吸收比及极化指数检测就是一项对变压器主绝缘性能的试验，能够反映变压器绝缘整体受潮、整体劣化和绝缘贯穿性缺陷故障。其中，绝缘电阻可以用于判断变压器绝缘受潮的严重程度以及绝缘内部是否存在缺陷等。由于电器设备多层绝缘的“吸收现象”，绝缘电阻的大小会随时间发生变化。对于大多数的变压器，在60后试验电流基本稳定，因此，60时的绝缘电阻值60常用来检测变压器的绝缘整体受潮、污迹或贯穿性缺陷等。由于绝缘电阻与试验温度、湿度和绝缘的结构尺寸、材料有关系，因此单纯以绝缘电阻的绝对值来检测绝缘质量并不十分可靠，通常，应用吸收比来反映绝缘情况，的定义为：对于不均匀的绝缘材料，如果绝缘状况良好，则吸收现象比较明显，值便大于1；如果绝缘状况不好，如受潮严重或绝缘内部有集中性的导电通道，值便接近于1。所以，利用吸收比值的大小，可以有助于判断绝缘状况的好坏。 2）绕组直流电阻 绕组的直流电阻是一项非常重要的试验项。它可以有效地考察绕组中绝缘和电流回路的连接状况，也能够反映绕组匝间短路、绕组断股、分接开关以及导线接头接触不良等状况。绕组的直流电阻可以简单地用电压表法测量，更为准确的测量可以采用惠斯登或凯尔文电桥进行测量。当三相的直流电阻不平衡时，则可能是绕组出现了匝间断路或短路故障，或是绕组并联支路的引线头出现了开焊故障。 3）介质损耗因数试验 介质损耗因数测定是变压器的出厂试验之一，是判断变压器绝缘工艺质量较为重要和较为有效地方法之一。介质损耗因数是反映绝缘功率损耗大小的特性参数，它与绝缘的体积大小无关。如果绝缘内的缺陷是分布性而不是集中性的，反映有时不灵敏。被试绝缘的体积越大，或者集中性缺陷所占的体积越小，就越不灵敏。因此，对于电机、电缆一类的电器设备，运行中故障多为集中性缺陷所致，但绝缘体积较大，绝缘效果较差，对于变压器套管之类的电器设备，体积较小，利用介质损耗因数不仅可以反映套管绝缘的全面情况，而且可以检查出其中的集中性故障。在通过的值来判断绝缘状况时，既必须注重与该设备历年的值相比较，也要和处于同样运行条件下的同类型设备比较。即使值未超标，但如果和过去进行比或与同类设备比明显增大，也必须进行处理，避免可能存在的故障。 4）局部放电测量 变压器的起始放电脉冲是按分布电容分布的，以后的放电脉冲沿绕组传播。经过一段时间后，放电脉冲通过分布电感和分布电容向绕组两端传播，行波分量达到测量端的检测阻抗后，有可能产生反射或振荡，所以绝缘放电信号在端子的响应比对地绝缘放电要小得多，放电脉冲波沿绕组传播的衰减随测量频率的增加而增大。对于变压器来说，油中放电对绝缘损坏是主要的，而油中放电时延较长、低频分量较大。 5）泄漏电流试验 泄漏电流在本质上也是测量绝缘电阻，测量泄漏电流所用的电压比测量绝缘电阻要高，可以发现一些尚未贯通的集中性缺陷。良好的绝缘中，泄漏电流随加压时间下降很快，最后稳定的电流很小，而受潮或缺陷的绝缘，泄漏电流变化缓慢，最后稳定的电流很大,所以通过分析泄漏电流与加压时间的关系曲线，可以分析出绝缘状况的好坏。通常为了简化试验，只测量施加电压后15时的电流15和60时的电流60，用吸收比6015来表示绝缘的优劣，吸收比大，说明绝缘良好。（2）在线监测 有关变压器在线监测的方法有：1）油中气体含量的在线监测 当电气设备内部出现故障的时候，不论是过热性故障还是放电性故障，都会破坏油分子结构，裂解出大量的氢气。氢气在线监测，不能判断故障性质，对于故障的早期预报还是有意义的，氢气在线监测比较容易实现，目前也已经比较成熟。通常选用气敏半导体元件来对氢气进行在线监测。例如钯栅效应管与氢气接触后，其开路电压随之变化；以SnO2为主的绕结型半导体的阻值会随周围气体中氢气的含量变化；通过测量这些元件电气属性的改变就可以知道油中氢气的含量了。2）油中氢气含量在线监测在线监测氢气含量是较简单的在线监测变压器的方式。不论变压器内部出现何种故障，如放电性故障还是过热性故障都会有氢气产生，主要是因为碳氢化合物中碳氢键的键能较低，容易断裂。测量直接从油中分离出来的氢气，根据其变化情况就可以预知设备的潜伏性故障。监测油中氢气含量的方法较多，一般是利用氢分子小于其他分子的性质，利用只能透过氢气的透膜，把油中氢气从油中分离出来，再利用氢敏元件或电桥配合无焰燃烧等方式，推算出油中氢气含量。在电力变压器运行中监测油中氢气含量的变化、及时预报、便能捕捉到早期故障。3）油色谱在线监测油气相色谱在线监测的监测过程，是将变压器本体油经循环管路循环并进入脱气装置，经脱气装置进入分析仪，再经数据处理并打印。油色谱在线监测能够测量到油中气体的真实含量，对正确判断设备的运行状态或故障打下了基础，在监测过程中有可能观察到并非瞬间发生的故障的发展过程，及时发现故障并采取相应的措施，减少事故带来的损失。总之，在变压器上安装油色谱在线监测，可以避免部分灾难性事故，对实现状态检修、降低维护成本、提高自动化程度都是非常有利的。4）局部放电的在线监测局部放电是指电气设备绝缘中的一种区域放电现象，它对绝缘结构起一侵蚀作用，当局部放电发展到一定程度时，会导致整个绝缘结构的击穿。局部放电量是反映绝缘内部缺陷的一项重要指标。对局部放电量的测量方法可分为电测量法和非电测量法两类。5）介质损耗因数的在线监测介质损耗因数的在线监测的方法与一般预防性试验的基本相同，但由于现场的电压比测量装置用以配套的标准电容器的工作电高，因而通常需要加入一个电压互感器。在线监测技术由于能快速、及时的发现故障，同时是实现状态检修的重要手段与基础，只有在在线数据比较完整的况下，才能随时了解电气设备的状态，实现按设备状态进行检修。4、变压器故障诊断依据（1）油中溶解气体分析法1）油中溶解气体分析法原理油中溶解气体分析法是在不同温度下的平衡压力下，一种碳氢气体相对于另一种碳氢气体的比例取决于热点的温度。因此建立的假设：特定碳氢气体的析出速率随温度而变化，每种气体在不同的温度下达到的最大析出速率，在特定温度下各类气体的相对析出速率是固定的。根据这一假设，随温度的变化，故障点产生的主要气体以及各气体组分间的相对比例是不同的，因而可以根据油中的气体含量和各个气体浓度之间的比例来判断故障的性质。变压器正常老化时，也能够产生气体，但产生气体的速率非常缓慢；当变压器内部存在初期故障或是形成新的故障条件时，变压器油中的气体产气速率和产气量都会大大增加，变得十分明显。实践证明，绝大多数的变压器初期缺陷都会出现早期迹象，因此，变压器油中的气体进行分析，可以检测出故障，防止恶化。2）气相色谱试验结果的判断变压器中的油和固体绝缘材料在热和电的作用下，分解产生各种气体，其对变压器分析有用的气体是甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、氢气、一氧化碳和二氧化碳。在变压器正常老化时产生的气体主要是一氧化碳和二氧化碳；当绝缘油过热分解时，产生的气体主要是甲烷和乙烯；当存在局部放电时，产生的气体主要是氢气和甲烷；当发生火花时，产生的气体主要是乙烯和氢气；在电弧放电中，产生的主要气体是乙炔和氢气；当变压器进水受潮时，产生的气体主要为氢气。无论是过热性故障还是放电性故障，如果涉及到固体绝缘的话，一般都会产生一氧化碳和二氧化碳。总体上讲，过热性故障的产气速率要比放电性故障的产气速率小。（2）变压器油故障定性分析利用特征气体分析法可以进行变压器故障愿因的判断。油中溶解的气体可反映故障点引起的周围油、纸绝缘的电、热分解本质。气体特征随故障类型、故障能量及其涉及的绝缘材料的不同而不同，即故障点产生烃类气体的不饱和度与故障源的能量密度之间有密切关系。利用特征气体分析法可以比较直观、方便地分析判断故障大致类型，缺点是没有明确的概念。根据长期的实践和对统计数据的分析，人们总结了一套利用特征气体进行故障诊断的方法，其中之一就是特征气体法，见表1-4。表1-3 判断故障类型的特征气体法故障类型特征气体的特点故障可能位置一般过热性故障总烃较高，乙炔含量小于5导体过热、分接开关故障严重过热性故障总烃高，乙炔含量大于5，但乙炔未构成总烃的主要成分，氢气含量高金属导体过热（温度达1000以上）局部放电总烃不高，氢气含量大于100，甲烷占总烃的主要成分绕组局部放电、分接开关触点间局部放电火花放电总烃不高，乙炔含量大于10分接开关接触不良，绝缘不良电弧放电总烃高，乙炔高并构成总径的主要成分，氢气含量高绕组短路，分接开关闪络、弧光短路（3）固体的绝缘老化油中CO、CO2的含量反映变压器固体绝缘老化或故障程度固体绝缘决定了充油设备的寿命。变压器正常运行时，绝缘系统由于受到电场、热量、湿度及氧气的作用会逐渐地老化。老化的结果除了产生一些非气态物外，还会产生以CO、CO2为主的气体。对于密封式变压器，CO的含量随着运行年数的增多而增加，但其产气速率越来越低，CO2的含量也是随着运行年数的增多而增加，但其产气速率却基本不变，即CO2的年均含量与运行年数大体呈线性关系。老化的进程虽然很缓慢，但随着变压器运行年数的增加，老化造成的后果会越来越严重：固体绝缘材料的绝缘强度和机械强度会逐渐降低，产生的几率越来越高；老化产生的非气态杂物堆积在线圈上，易于造成局部过热或其他故障。四、变压器故障诊断专家系统1、专家系统设计专家系统是一种基于知识的计算机程序系统，能够模拟专门领域的专家求解问题的能力，对所面临的复杂问题做出专家水平的结论。这种基于知识的计算机程序系统，事先将有关专家的知识、经验总结起来，形成一系列规则，并将它们以适当的形式存入计算机，即建立知识库；然后，采取合适的控制策略，按输入的原始数据选择一定的规则进行推理、演绎，做出判断和决策，并根据用户的要求给出满意的解释。从专家系统的机构角度出发，一个专家系统是有一个四元件组所组成=（，）式中：是要解决的问题；是系统的推理控制策略；是学习机制；是知识库。专家系统就是为了解决具有专家的适当规模的问题，采取一定的推理控理策略，具有相当丰富和权威性的知识，具有学习