基于油中溶解气体分析的电力变压器绝缘故障诊断方法

1、基于油中溶解气体分析的电力变压器绝缘故障诊断方法摘要:电力变压器是电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定,油中溶解气体分析方法作为一种有效的充油电力设备异常监测手段,在电力系统得到广泛的应用。本文综述了基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断技术的产生背景、研究现状和发展方向。现代变压器相对于早期的设计采用了更为紧凑的绝缘方式,因此在运行中其内部绝缘所需承受的热和电应力水平显著提高。目前110kV及以上等级的大型电力变压器仍主要采用油纸绝缘结构,在正常老化过程及故障初期,油纸绝缘劣化所形成的低分子烃、氢气以及碳的氧化物等气态化合物绝大部分将溶解于油中。采用IEC567号

2、出版物所述的方法1,能够从油样中分离出这些溶解气体,并可利用色谱技术对其进行定量分析。变压器油中溶解的各种气体成分的相对数量和形成速度主要取决于故障点能量的释放形式及故障的严重程度,所以根据色谱分析结果可以进一步判断设备内部是否存在异常,推断故障类型及故障能量等。油中溶解气体分析(Dissolved Gases Analysis,简称DGA作为目前电力系统中对充油电力设备常规使用的重要监测手段,因能够及时发现变压器内部存在的早期故障,在以往的运行维护中消除了不少事故隐患。据统计2,我国电网中有50%以上的故障变压器是通过该试验结果检出的。由于这一检测技术能够在无须停电的情况下进行,不受外界电场

3、和磁场因素的影响,因此可以在线对变压器内部绝缘状况进行诊断,有利于促进由定期维修方式向状态维修方式的过渡。1 电力变压器DGA分析方法的研究现状所有运行中的变压器,包括一直运行良好的轻负载设备,都会产生一定数量的H2和CH4,总的气体含量一般取决于运行时间和负载情况。从1968年起,英国的CEGB就开始对数量不断增加的超高压变压器进行常规的DGA分析,截止到1970年每年检查的总设备量已超过了1000台。根据这些检查结果的统计分析,曾尝试建立了一个油中溶解气体含量的注意值标准,该标准是基于90%的变压器是运行正常的,而将其余10%高于此标准的设备认为内部存在着可能引发事故的早期故障。对于运行设

4、备来说,溶解气体的不安全或不可接受的水平至今仍是一个有争议的问题,最近Duval等提出了更为合理的方法3,该方法是基于对运行变压器所发生的故障和事故真实几率的分析而得出的。Halstead在1973年发表的报告中,对油中分解的碳氢气态化合物的产生过程进行了热动力学理论分析,认为对应于不同温度下的平衡压力,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4。因此建立了如下假设: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其最大析出速率,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,随着温度升高,析出速率达到最大值的次序依次为:H2、CH4、C2H6、C2H4和

5、C2H2。Halstead假说是应用油中溶解气体比值法诊断设备故障类型并估计热点温度的理论基础。根据这一假设,随温度的变化,故障点产生的各气体组分间的相对比例是不同的。Rogers由此选择5种特征气体的4个相对比例CH4/H2、C2H6/CH4、C2H4/C2H6和C2H2/C2H4来进行故障诊断5。由于C2H6/CH4只能反映油纸分解的极有限的温度范围,所以在后来的IEC标准中将此比值删去,修改后的三比值法被普遍认为是最为简明的解释6,这些比值将已知故障按从早期故障到重大故障的顺序作了较合理的排列。Rogers对IEEE和IEC的编码和使用方法作了详细的说明7。此后,IEC三比值法一直是利用

6、DGA结果对充油电力设备进行故障诊断的最基本的方法。但在长期的实践中发现IEC599所提供的编码是不完全的,实际应用中有相当一部分DGA结果落在所提出的编码之外,以至于对某些情况无法进行诊断。日本电气协同研究会提出的电协研法8和我国湖北电力试验研究所提出的改良电协研法9都对IEC 编码作了进一步的补充。其他一些利用DGA结果分析变压器故障的较直观的图形方法在现场也得到了广泛的应用,如以CH4、C2H4和C2H2三组分相对含量为基础的三角图法10,以H2、CH4、C2H4、C2H6和C2H2相对浓度比为基础的气体主导型图法11等。这些方法大多仍局限于阈值诊断的范畴。2 AI技术在绝缘故障诊断中的

7、应用近年来,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI理论的出现及其在故障诊断中的成功应用,为变压器故障诊断技术的发展开拓了新的途径。熟练维修人员的高龄化和年轻维修人员的培养不足是当前电力运行单位所面临的一个主要问题。专家系统是一种具有大量专门知识的程序系统,它根据多个专家提供的专业知识进行推理,解决通常需要专家才能解决的复杂问题。借助专家系统的帮助,使运行和维护人员可以迅速、准确地将异常设备分选出来,从而在一定程度上缓解了现场对维修人员在经验方面的要求。用于电力变压器故障诊断的专家系统最早见于Riese 在1986年公布的TOGA系统12,其后有很多类似的系统被应用到

8、实际工程当中13。任何专家系统的有效性完全取决于它所采用的判断规则和领域经验的质量。但实际上故障诊断知识的获取是非常困难的,这一直是阻碍传统专家系统应用的“瓶颈”问题。等人利用Kohonen自组织网络对英国NGC约600台变压器的色谱数据进行了聚类分析20,结果表明通过对原始数据进行适当的变换可以将电弧性故障和过热性故障非常简便、直观地分离开来。由于在使用DGA进行故障诊断时,存在各种不确定性。为此,部分研究者更倾向于将模糊数学的推理方法应用于变电设备绝缘诊断的研究中。模糊集合论的应用,其背景在于如何用数学的手段,把人类对复杂事物进行的描述、模糊判断、推理及决策等能力移植到自动诊断过程中。将模

9、糊数学用于故障的诊断中,可以用精确的数学方法把模糊不清的概念或自然语言清晰化,从而对故障现象能够合理地加以量化。Tomsovic K 构造了一种针对电力变压器的模糊推理机,允许对各种诊断结果(如溶解气体分析、超声检查、电气试验等建立开放式的组合方案21。C. E. Lin针对常规DGA诊断方法中对特征气体含量所规定的注意值和IEC三比值法标准过于绝对的缺陷22,在统计某电力公司大量试验数据的基础上,提出了与各种故障相对应的特征气体含量及其比值的隶属函数,为保证科学地确定隶属函数作出了努力。Huang Yann-Chang进一步开发了模糊评估系统对初始诊断结论进行优化处理23。模糊数学作为一种处

10、理不精确信息的有效工具,毫无疑问它将有助于提高诊断系统的准确性和稳定性。但是还应看到,目前确定隶属函数的方法还较简单,缺乏令人信服的客观依据。结合各种人工智能技术的综合诊断方法也相继被提出,何跃英等初步实现了模糊推理方法和专家系统的结合24;徐文等尝试将专家系统与ANN通过协商机制结合起来25,以克服二者单独进行诊断的“脆弱性”这些方法在应用中都取得了一定的效果。3 讨论与展望具有一定规模的电力系统总是逐步发展起来的,往往陆续装备了各个时期制造的型号、材质及工艺不同的变压器,这就给建立通用的诊断方法造成了很大的困难。迄今为止,变压器故障诊断技术的研究还远不够完善,特别是在所使用的分析方法与具体诊断领域知识的有效结合方面还存在诸多问题,主要表现在以下几个方面:1现有的诊断方法都未将诊断对象看成一个有机的整体。大多利用诊断对象所表现出的特定信号来诊断特定类型的故障,未能有效地考虑各种故障现象之间可能存在的相互关联。2目前大部分研究者在根据DGA结果判断变压器故障类型方面,仍主要局限于IEC三比值法的分析思想,仅从分析故障点的物理特性出发,最终的判断结果实际上仅能给出故障所表现的征兆(如过热或放电,对维修策略的制定缺乏指导意义。3由于油中溶解气体的累积效应和取样分析时的误差影响,目前常规的DGA诊断方法很难在溶解气体含