基于现场油色谱数据的变压器诊断阈值精细化研究：理论、模型与实践

基于现场油色谱数据的变压器诊断阈值精细化研究：理论、模型与实践一、绪论1.1研究背景与意义在现代社会，电力系统是支撑社会运转的关键基础设施，为工业、商业、居民等各个领域提供不可或缺的能源支持。而变压器作为电力系统中的核心设备，在电力传输和分配过程中扮演着举足轻重的角色，是连接发电站和最终用户的关键桥梁。从电力传输角度来看，在长距离输电时，为减少线路损耗，通常需将发电站输出的低电压转换为高电压进行传输。例如，从大型水电站输出的电力，先通过变压器将电压升高至几百千伏甚至更高，然后经高压输电线路传输到远方的用电区域。在电力分配环节，当电力到达用户端之前，又需要变压器将高电压降低到适合家庭和商业用途的电压水平，一般家庭用电电压为220V，商业用电电压为380V，这都依赖于变压器的降压作用。此外，变压器还提供了电气隔离功能，确保操作人员和设备的安全，防止不同电压级别的电力系统之间的电气干扰。同时，某些类型的变压器，如电抗器，还能用于校正电力系统的功率因数，提高系统的效率；变压器也可用于滤除电力系统中的谐波，避免谐波对设备造成损害，保障电力系统的稳定运行。然而，变压器在长期运行过程中，会受到多种因素的影响，如运行环境中的温度、湿度、灰尘等，以及设备自身特性，如绝缘老化、局部放电、电火花、过载和短路等，从而出现各种故障。当变压器发生故障时，可能会引发一系列严重的后果。比如，变压器绝缘故障可能导致内部电气设备损坏，甚至引发火灾事故；绝缘油故障会影响变压器的绝缘性能，导致油质劣化、油位降低、油质污染等问题；电流互感器故障会使测量数据失真，影响电力系统的运行判断；电压互感器故障同样会造成测量数据不准确，干扰电力系统的正常调控；温升故障若不及时处理，会导致变压器绝缘性能下降，严重时损坏设备；电压不平衡故障则会加剧设备损耗，缩短变压器使用寿命。这些故障不仅会导致变压器本身损坏，造成设备报废，还会影响电力系统的稳定性，引发电压波动、频率波动，甚至系统振荡，导致大面积停电事故，给社会生产和居民生活带来极大的不便和损失。例如，2003年美国东北部和加拿大东南部发生的大面积停电事故，起因之一就是变压器等设备故障，此次事故影响了约5000万人口，造成了巨大的经济损失和社会影响。为了提前预警和检测变压器故障，保障电力系统的安全稳定运行，变压器故障诊断技术应运而生。目前，变压器故障诊断技术种类繁多，包括油液分析法、红外热像法、超声波检测法、振动检测法等。其中，油液分析法是一种较为成熟且应用广泛的技术，其基本原理是通过对变压器内部的油液进行检测和分析，来预测其运行状态和故障发生的可能性。变压器内部发生不同故障时，会产生不同的气体，这些气体溶解在变压器油中，通过分析油中气体的成分、含量、产气率和相对百分比，就可达到对变压器绝缘诊断的目的。几种典型的油中溶解气体，如H2、CO、CH4、C2H6、C2H4和C2H2，常被用作分析的特征气体。在油液分析法中，确定合理的诊断阈值是至关重要的环节。诊断阈值就如同一个“警戒值”，当油中溶解气体的浓度、产气速率等指标超过这个阈值时，就意味着变压器可能存在故障隐患，需要引起运维人员的高度关注并进行进一步的检测和分析。然而，现阶段国内虽然在变压器故障诊断领域已经开展了大量研究工作，但基于现场油色谱数据来寻找变压器诊断阈值的研究相对较少。现有的一些诊断阈值设定方法存在一定的局限性，例如，部分阈值是通过大量实验数据和人工经验确定的，可能无法充分考虑不同变压器的实际运行工况，导致故障报警率低，为电网的安全稳定运行留下隐患。因此，深入研究基于现场油色谱数据的变压器诊断阈值具有重要的现实意义。通过本研究，能够完善变压器的故障诊断体系，提高变压器运行的可靠性和安全性。基于现场油色谱数据寻找变压器故障诊断阈值，可以为变压器的实时监测和运行状态评估提供更可靠的数据支持，使运维人员能够更准确地判断变压器的运行状态，及时发现潜在的故障隐患。此外，通过建立基于诊断阈值的变压器运行状态监测模型和故障预警方法，能够提前发现和诊断变压器故障，采取相应的措施进行处理，从而减少故障损失和维修成本，保障电力系统的稳定运行，为社会经济的持续发展提供坚实的电力保障。1.2国内外研究现状变压器故障诊断技术一直是电力领域的研究重点，国内外众多学者和研究机构围绕这一领域开展了大量深入且富有成效的研究工作，在理论和实践应用方面均取得了显著进展。在国外，美国、德国、日本等发达国家在变压器故障诊断技术领域处于世界前沿水平。美国电力科学研究院（EPRI）长期致力于电力设备的状态监测与故障诊断研究，研发出一系列先进的监测技术和诊断方法。例如，EPRI开发的基于油中溶解气体分析（DGA）的故障诊断系统，能够对变压器油中的多种特征气体进行精确检测和分析，通过建立数学模型和专家系统，实现对变压器内部故障的准确诊断和预测。该系统不仅能够识别常见的过热、放电等故障类型，还能对故障的严重程度进行评估，为变压器的运维决策提供科学依据。德国西门子公司在变压器制造和故障诊断技术方面具有深厚的技术积累，其研发的智能变压器监测系统，综合运用了多种先进技术，如局部放电检测、振动分析、红外热成像等，实现了对变压器运行状态的全方位实时监测。该系统通过传感器采集大量的运行数据，并利用大数据分析和人工智能算法对数据进行处理和分析，能够及时发现变压器的潜在故障隐患，并提前发出预警信号，有效提高了变压器的运行可靠性。日本三菱电机公司则在变压器绝缘诊断技术方面取得了重要突破，开发出基于频域介电谱（FDS）技术的变压器绝缘状态评估系统。该系统通过测量变压器绝缘材料在不同频率下的介电响应特性，准确评估绝缘材料的老化程度和受潮情况，为变压器的绝缘维护和寿命预测提供了有力支持。国内在变压器故障诊断技术领域也取得了长足的进步。众多高校和科研机构，如清华大学、华北电力大学、中国电力科学研究院等，积极开展相关研究工作，在理论研究和工程应用方面都取得了丰硕的成果。清华大学在变压器故障诊断的智能算法研究方面处于国内领先地位，提出了基于深度学习的变压器故障诊断方法，通过构建深度神经网络模型，对变压器的油色谱数据、电气参数、运行环境等多源信息进行融合分析，实现了对变压器故障的高精度诊断。该方法能够自动提取数据中的特征信息，克服了传统诊断方法对人工特征提取的依赖，提高了诊断的准确性和可靠性。华北电力大学在变压器局部放电检测与定位技术方面开展了深入研究，研发出基于超高频（UHF）检测技术的局部放电定位系统。该系统利用超高频传感器对变压器内部局部放电产生的超高频电磁波进行检测和分析，通过时差定位算法实现对局部放电源的精确定位，为变压器内部故障的查找和修复提供了重要技术手段。中国电力科学研究院则在变压器状态监测与故障诊断标准制定和工程应用方面发挥了重要作用，参与制定了多项国家和行业标准，推动了变压器故障诊断技术的规范化和标准化发展。同时，中国电力科学研究院还研发了一系列实用化的变压器故障诊断系统，广泛应用于国内电力系统，为保障电网的安全稳定运行做出了重要贡献。在基于油色谱数据确定变压器诊断阈值的研究方面，国内外也取得了一定的成果。国外学者提出了基于统计分析的诊断阈值确定方法，通过对大量变压器油色谱数据的统计分析，建立气体浓度的概率分布模型，确定不同置信水平下的诊断阈值。例如，采用正态分布、威布尔分布等概率分布模型对油中溶解气体浓度进行建模，根据模型参数计算诊断阈值。这种方法能够充分考虑数据的统计特性，但对于不同运行工况和设备类型的变压器，其通用性有待进一步提高。国内学者则提出了基于机器学习的诊断阈值确定方法，利用支持向量机（SVM）、神经网络等机器学习算法，对变压器油色谱数据和故障类型进行学习和训练，建立故障诊断模型，并通过模型确定诊断阈值。例如，采用SVM算法对变压器油色谱数据进行分类训练，根据分类结果确定诊断阈值。这种方法能够根据不同变压器的特点和运行数据进行自适应调整，但对训练数据的质量和数量要求较高。尽管国内外在变压器故障诊断技术和基于油色谱数据确定诊断阈值的研究方面取得了显著成果，但仍存在一些不足之处。一方面，现有的故障诊断方法大多基于单一的监测数据或诊断技术，难以全面准确地反映变压器的运行状态。例如，仅依靠油色谱数据进行故障诊断，可能会忽略其他重要的故障信息，导致诊断结果的准确性和可靠性受到影响。另一方面，基于油色谱数据确定的诊断阈值往往缺乏灵活性和适应性，难以满足不同变压器在不同运行工况下的诊断需求。例如，传统的诊断阈值通常是固定的，无法根据变压器的负载变化、环境温度等因素进行实时调整，容易出现误报或漏报的情况。此外，目前的研究在故障诊断模型的可解释性方面还存在不足，难以直观地解释诊断结果的依据和原理，给实际应用带来了一定的困难。1.3研究内容与方法本研究聚焦于基于现场油色谱数据的变压器诊断阈值，旨在解决现有诊断阈值设定方法的局限性，提高变压器故障诊断的准确性和可靠性，主要研究内容包括以下几个方面：基于现场油色谱数据确定变压器诊断阈值：深入采集和分析大量现场油色谱数据，运用先进的数据分析方法，如统计分析、机器学习算法等，结合变压器的运行工况、设备参数等因素，建立科学合理的变压器诊断阈值确定模型，以确定适用于不同运行条件下变压器的准确诊断阈值。建立基于诊断阈值的变压器故障预测模型：以确定的诊断阈值为基础，综合考虑油色谱数据的变化趋势、产气速率等因素，运用数学建模和人工智能技术，如神经网络、支持向量机等，建立能够准确预测变压器故障发生可能性和故障类型的模型，实现对变压器故障的提前预警和精准预测。提出基于诊断阈值的变压器故障预警方法：根据故障预测模型的结果，结合变压器的实际运行情况，制定切实可行的故障预警方法和策略。当油色谱数据超过诊断阈值或故障预测模型预测到可能发生故障时，及时发出预警信号，并提供详细的故障信息和处理建议，为运维人员采取相应的维护措施提供指导。在研究过程中，将综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和有效性：文献研究法：全面查阅国内外关于变压器故障诊断技术、油色谱数据分析以及诊断阈值确定等方面的文献资料，深入了解相关领域的研究现状和发展趋势，总结现有研究成果和存在的问题，为本文的研究提供坚实的理论基础和研究思路。数据采集与分析法：通过现场监测、实验测试等手段，收集大量不同类型、不同运行工况下变压器的油色谱数据，并对这些数据进行整理、清洗和分析，提取其中与变压器故障相关的特征信息，为后续的模型建立和诊断阈值确定提供数据支持。数学建模法：运用数学原理和方法，如统计学、概率论、机器学习算法等，对采集到的油色谱数据进行建模分析。通过建立合适的数学模型，挖掘数据之间的内在关系和规律，实现对变压器运行状态的准确评估和故障诊断阈值的确定。案例验证法：选取实际运行中的变压器案例，将本文提出的诊断阈值确定方法、故障预测模型和故障预警方法应用于实际案例中进行验证和分析。通过与实际故障情况进行对比，评估本文研究成果的准确性和实用性，进一步优化和完善研究方法和模型。二、变压器故障类型与油色谱分析原理2.1变压器常见故障类型及原因变压器在电力系统中承担着电压变换、电能传输和分配的关键任务，其稳定运行对于整个电力系统的可靠性至关重要。然而，由于长期运行在复杂的电磁环境和各种工况条件下，变压器不可避免地会出现各类故障。这些故障不仅影响变压器自身的正常运行，还可能引发连锁反应，导致电力系统的大面积停电事故，给社会生产和生活带来巨大损失。因此，深入了解变压器常见故障类型及其产生原因，对于及时发现和处理故障、保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。铁芯多点接地是变压器较为常见的故障之一。正常运行时，变压器铁芯仅允许一点接地，以确保铁芯处于等电位状态，防止出现悬浮电位引发放电现象。然而，在实际运行中，可能会出现铁芯多点接地的情况。造成铁芯多点接地的原因较为复杂，例如，安装过程中接地片的工艺不良或设计不合理，可能导致接地片与铁芯接触不良或短路；在变压器的日常维护和检修过程中，若操作人员疏忽大意，遗落金属异物在变压器内部，这些异物在电磁场的作用下可能形成导电小桥，从而引发铁芯多点接地；此外，变压器长期运行后，内部的绝缘材料可能会因老化、受潮等原因而损坏，导致铁芯与其他金属构件之间的绝缘性能下降，进而引发多点接地。铁芯多点接地会在铁芯中形成闭合回路，产生环流，导致铁芯局部过热。长期过热会使铁芯的绝缘性能进一步恶化，甚至可能烧坏铁芯硅钢片，严重威胁变压器的安全运行。绕组短路也是变压器常见的故障类型，主要包括匝间短路、层间短路和相间短路。绕组短路通常是由绝缘老化和层间绝缘损坏引起的。变压器长期运行过程中，绕组绝缘会受到电、热、机械应力以及环境因素的综合作用，逐渐老化、变脆，失去原有的绝缘性能。当绝缘老化到一定程度时，在正常运行电压或过电压的作用下，就可能发生绝缘击穿，导致绕组短路。此外，制造工艺不良也是引发绕组短路的一个重要原因，如在绕组绕制过程中，若存在导线损伤、绝缘包扎不紧等问题，在变压器运行过程中，这些薄弱部位就容易发生绝缘击穿，引发短路故障。绕组短路会导致变压器内部电流急剧增大，产生大量的热量，使变压器油温迅速升高，加速绝缘老化，严重时甚至会引发变压器爆炸事故。同时，绕组短路还会使变压器的输出电压异常，影响电力系统的正常供电。局部过热是变压器运行中常见的故障现象，通常由异常电流引起。根据涡流、循环电流、电阻增大、散热电阻等原因的经验，变压器有可能过热。例如，当变压器绕组存在接触不良的部位时，会导致接触电阻增大，在电流通过时产生大量的热量，引起局部过热；变压器铁芯局部短路也会导致涡流增大，从而产生局部过热现象。此外，冷却系统故障也是导致局部过热的一个重要原因。变压器的冷却系统负责将变压器运行过程中产生的热量散发出去，以保证变压器的正常运行温度。如果冷却系统出现故障，如冷却风扇损坏、冷却油泵故障、散热器堵塞等，会导致散热不良，使变压器内部热量积聚，从而引发局部过热。局部过热会加速变压器绝缘材料的老化和劣化，降低绝缘性能，增加变压器发生其他故障的风险。长期的局部过热还可能导致绝缘材料碳化、烧毁，最终引发变压器故障。绝缘老化是变压器长期运行过程中不可避免的问题，主要是由于变压器油和固体绝缘材料在电、热、水分、氧等因素的作用下逐渐老化、变质。变压器油在运行过程中会受到高温、电场、氧气及水和铜铁等材料的联合催化作用，产生某些氧化物以及油泥、烃类气体和固体蜡等，这是由于绝缘油的老化和劣化所致。固体绝缘材料的主要成分是纤维素，其热稳定性比油中的碳氢键弱，在电、热、水分、氧等作用下，纤维素会发生裂解、氧化、水解等反应，生成CO、CO2、水、烃类物质、呋喃化合物等，这些产物会对变压器的运行性能造成不良影响。绝缘老化会导致变压器的绝缘性能下降，使变压器更容易受到过电压、过电流等因素的影响，从而引发各种故障。当绝缘老化严重时，可能会发生绝缘击穿，导致变压器短路、放电等故障，威胁电力系统的安全稳定运行。2.2油色谱分析技术原理油色谱分析技术作为变压器故障诊断的重要手段，其原理基于变压器内部故障与油中溶解气体成分及含量变化之间的内在联系。当变压器正常运行时，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，这些气体主要包括氢气（H2）、一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）以及少量的烃类气体，如甲烷（CH4）、乙烷（C2H6）、乙烯（C2H4）和乙炔（C2H2）等。然而，当变压器内部发生过热性故障、放电性故障或内部绝缘受潮时，这些气体的含量会迅速增加，且不同类型的故障会导致不同特征气体的产生和含量变化。油色谱分析技术利用色谱仪来实现对变压器油中溶解气体成分和含量的分离与检测。色谱仪主要由载气系统、进样系统、色谱柱、检测器和数据处理系统等部分组成。载气系统提供载气，通常采用氮气、氦气等惰性气体作为载气，其作用是将样品携带进入色谱柱。进样系统将变压器油样注入色谱仪，样品在进样口被瞬间气化，然后由载气带入色谱柱。色谱柱是色谱仪的核心部件，其内部填充有固定相，样品中的不同气体组分在色谱柱中由于与固定相的相互作用不同，导致它们在色谱柱中的迁移速度不同，从而实现各组分的分离。例如，对于沸点较低、极性较小的气体，如甲烷、氢气等，它们在色谱柱中的保留时间较短，会先从色谱柱中流出；而对于沸点较高、极性较大的气体，如乙炔、乙烯等，它们在色谱柱中的保留时间较长，会后从色谱柱中流出。检测器则用于检测从色谱柱流出的各气体组分，并将其转化为电信号或其他可检测的信号。常用的检测器有热导检测器（TCD）和氢火焰离子化检测器（FID）等。热导检测器利用不同气体的热导率差异来检测气体含量，适用于检测氢气、氧气、氮气等无机气体；氢火焰离子化检测器则利用有机气体在氢火焰中燃烧产生离子流的原理来检测有机气体含量，对烃类气体具有较高的灵敏度。数据处理系统接收检测器输出的信号，并进行放大、转换和处理，最终得到各气体组分的浓度、含量等数据，并以色谱图的形式呈现出来。通过对油色谱分析得到的气体成分和含量数据进行分析，可以判断变压器的运行状态和故障类型。不同故障类型会产生不同的特征气体，例如，当变压器发生过热故障时，绝缘油和固体绝缘材料会在高温作用下分解，产生大量的烃类气体，其中甲烷和乙烯是过热故障的主要特征气体。随着过热温度的升高，乙烯的含量会逐渐增加，当温度超过700℃时，还可能产生少量的乙炔。当变压器发生放电故障时，如局部放电、电弧放电等，会导致绝缘油和固体绝缘材料的瞬间分解，产生大量的氢气和乙炔。其中，乙炔是放电故障的重要特征气体，其含量的显著增加通常表明变压器内部存在较为严重的放电故障。此外，一氧化碳和二氧化碳主要来源于固体绝缘材料的分解，当变压器内部固体绝缘材料发生老化、过热或放电等故障时，会导致一氧化碳和二氧化碳含量的增加。通过监测一氧化碳和二氧化碳的含量变化，可以评估固体绝缘材料的老化程度和故障情况。2.3油中溶解气体与变压器故障的关联变压器内部不同故障类型会导致油中溶解气体产生机理和含量变化特征存在显著差异，通过对这些气体的分析，能够为变压器故障诊断提供关键线索。当变压器发生过热故障时，绝缘油和固体绝缘材料在高温作用下会发生分解，产生一系列烃类气体。在较低温度（如150℃-300℃）下，绝缘油主要发生氧化分解反应，产生的气体以甲烷（CH4）为主。这是因为在这个温度区间，绝缘油中的碳氢化合物分子在热作用下，C-H键逐渐断裂，形成甲基自由基（・CH3），甲基自由基再结合氢原子就生成了甲烷。随着温度升高到300℃-700℃，产气速率增大，乙烯（C2H4）成为主要特征气体。这是由于高温下，甲烷等小分子烃类进一步发生脱氢、聚合等反应，生成了乙烯。当温度超过700℃时，可能会产生少量乙炔（C2H2）。此时，高温使得碳-碳键发生剧烈断裂和重排，从而产生乙炔。同时，固体绝缘材料中的纤维素在高温下分解，会产生一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO2）。随着故障程度的加剧，这些气体的含量会持续上升，且不同温度阶段的气体含量比例也会发生变化。例如，在低温过热阶段，甲烷含量相对较高；中温过热阶段，乙烯含量显著增加；高温过热阶段，乙炔含量虽少但增长趋势明显。当变压器发生放电故障时，无论是局部放电还是电弧放电，都会导致绝缘油和固体绝缘材料瞬间分解，产生大量氢气（H2）和乙炔（C2H2）。局部放电是一种在绝缘材料内部或表面发生的低能量放电现象，放电能量虽小，但频率较高。在局部放电过程中，绝缘油中的分子受到高能电子的撞击，C-H键和C-C键被瞬间打断，产生大量氢原子和不饱和烃自由基。这些氢原子迅速结合形成氢气，不饱和烃自由基则相互结合生成乙炔等烃类气体。电弧放电是一种能量更高的放电形式，放电瞬间会产生极高的温度和压力。在电弧放电的高温高压环境下，绝缘油和固体绝缘材料会被迅速分解，产生大量的氢气和乙炔，同时还会产生少量的甲烷、乙烯等气体。与过热故障不同，放电故障中氢气和乙炔的含量会迅速增加，尤其是乙炔，其含量的显著上升是判断放电故障的重要依据。而且，放电故障产生的气体中，氢气和乙炔的比例相对较高，与过热故障的气体比例特征有明显区别。当变压器内部绝缘受潮时，水分会加速绝缘油和固体绝缘材料的分解。水分会与绝缘油中的某些成分发生水解反应，产生氢气。同时，水分会降低固体绝缘材料的绝缘性能，使局部电场强度增强，从而引发局部放电，进而产生氢气和乙炔等气体。此外，受潮还会加速固体绝缘材料中纤维素的水解，导致一氧化碳和二氧化碳的生成量增加。在受潮故障中，氢气的含量通常会有明显升高，同时可能伴有一定量的乙炔。如果受潮严重，一氧化碳和二氧化碳的含量也会显著上升。而且，受潮故障产生的气体含量变化相对较为缓慢，不像放电故障那样迅速且剧烈。在实际变压器故障诊断中，需要综合考虑多种气体的含量及其变化趋势，以及不同气体之间的比例关系。例如，在判断过热故障时，不仅要关注甲烷、乙烯、乙炔等烃类气体的含量，还要分析它们之间的比例关系。根据相关研究和实践经验，当C2H4/CH4的比值大于1时，可能表示存在中温过热故障；当C2H2/C2H4的比值大于0.1时，可能意味着存在高温过热故障。在判断放电故障时，氢气和乙炔的含量及其增长速度是关键指标。如果氢气含量迅速上升，且乙炔含量超过一定阈值（如5μL/L），则很可能存在放电故障。此外，还需要结合变压器的运行工况、历史数据等信息进行全面分析，以提高故障诊断的准确性。三、现场油色谱数据采集与分析3.1数据采集方案设计为确保所采集的现场油色谱数据能够全面、准确地反映变压器的运行状态，为后续的诊断阈值研究提供可靠的数据支持，本研究精心设计了一套科学合理的数据采集方案。在数据采集过程中，所涉及的变压器型号多样，涵盖了诸如S11-M-1000/10、SCB10-2000/35等常见型号。这些不同型号的变压器在结构设计、制造工艺以及电气性能等方面存在一定差异，例如，S11-M-1000/10为油浸式变压器，其铁芯采用优质硅钢片，绕组采用铜导线，具有较高的性价比和良好的散热性能；而SCB10-2000/35为干式变压器，采用环氧树脂浇注绝缘，具有防火、防爆、无污染等优点。变压器的运行年限也各不相同，从新投运的不足1年，到运行超过20年的均有涉及。运行年限较长的变压器，其绝缘材料老化程度较高，发生故障的风险相对较大；而新投运的变压器虽然在初始阶段性能较为稳定，但也可能存在制造缺陷等问题。此外，变压器的负载情况复杂多变，包括轻载（负载率低于30%）、中载（负载率在30%-70%之间）和重载（负载率高于70%）等不同工况。不同的负载情况会导致变压器内部的发热程度和电磁应力不同，从而影响油中溶解气体的产生和含量变化。例如，重载工况下，变压器的绕组电流较大，会产生更多的热量，加速绝缘油和固体绝缘材料的分解，导致油中溶解气体含量增加。采样点的选择遵循科学、合理的原则，以确保采集到的油样能够准确代表变压器内部的整体状况。对于大型变压器，通常在油箱底部、中部和顶部等不同位置设置采样点。油箱底部的油样能够反映杂质和水分的沉积情况，因为杂质和水分在重力作用下容易沉淀到油箱底部；中部的油样可以代表变压器内部的平均状态，该位置的油样受到的热对流和电磁力影响相对较为均匀；顶部的油样则主要用于检测气体的积聚情况，由于气体密度较小，容易在油箱顶部积聚。对于有载调压变压器，还会在调压开关油室单独设置采样点。这是因为有载调压变压器在运行过程中，调压开关频繁动作，会产生电弧放电等现象，导致调压开关油室中的油质和气体成分与变压器本体有所不同，单独采样能够更准确地监测调压开关的运行状态。采样频率根据变压器的运行状况和重要性进行灵活调整。对于运行状态稳定、负荷变化较小的变压器，每3个月进行一次采样。这是因为在这种情况下，变压器内部的油中溶解气体含量变化相对缓慢，每3个月采样一次能够及时捕捉到气体含量的变化趋势，同时也不会过于频繁地增加运维成本。对于负荷波动较大、存在潜在故障隐患或处于特殊运行环境（如高温、高湿度地区）的变压器，则适当提高采样频率，每月甚至每周进行一次采样。例如，在夏季高温时期，变压器的负荷通常会增加，且环境温度较高，会加速绝缘油和固体绝缘材料的老化和分解，导致油中溶解气体含量迅速变化，此时每周采样一次能够及时发现潜在的故障隐患，为变压器的安全运行提供保障。在采样方法上，严格按照相关标准和操作规程进行操作。使用专用的油样采集器，确保采集过程中油样不受污染。专用油样采集器通常采用不锈钢材质，具有良好的密封性和耐腐蚀性，能够有效防止外界杂质和水分进入油样。在采集油样前，对采样器进行严格的清洗和干燥处理，使用无水乙醇或丙酮等有机溶剂清洗采样器内壁，然后用干净的氮气吹干，以去除残留的杂质和水分。采集油样时，先放出少量油样冲洗采样器，以确保采集到的油样能够真实反映变压器内部的油质情况。冲洗油样的量一般为采样器容积的1/3-1/2，冲洗后的油样弃去。采集的油样量一般为50-100mL，以满足后续的分析测试需求。采集完成后，迅速将油样密封保存，并贴上标签，注明变压器的型号、编号、采样时间、采样地点等信息。密封保存采用专用的密封瓶，瓶塞采用橡胶或硅胶材质，具有良好的密封性，能够防止油样中的气体逸出。标签信息的准确记录有助于后续对油样进行跟踪和分析，确保数据的可追溯性。3.2数据预处理在获取现场油色谱数据后，数据中可能存在异常值、缺失值以及数据量纲不一致等问题，这些问题会影响后续数据分析和模型建立的准确性和可靠性，因此需要进行数据预处理。异常值剔除是数据预处理的关键步骤之一。异常值是指与其他数据点差异显著的数据，其产生原因多种多样，可能是由于采样设备故障、人为操作失误或变压器的突发异常状况等。例如，在某一次采样过程中，由于采样设备的传感器出现故障，导致采集到的氢气含量数据远远超出正常范围，若不剔除该异常值，将会对整体数据分析结果产生严重干扰。在本研究中，采用基于统计学的3σ准则来识别和剔除异常值。该准则基于正态分布的特性，对于服从正态分布的数据，约99.7%的数据点会落在均值加减3倍标准差的范围内，超出这个范围的数据点就被判定为异常值。具体操作时，先计算出每种气体浓度数据的均值μ和标准差σ，然后将满足|x-μ|>3σ的数值x识别为异常值，并予以剔除。例如，对于甲烷浓度数据，计算得到均值为30μL/L，标准差为5μL/L，若某一数据点的甲烷浓度为50μL/L，由于|50-30|>3×5，该数据点将被判定为异常值并剔除。通过这种方法，可以有效地去除数据中的异常干扰，提高数据的质量。缺失值补充也是不可或缺的环节。数据缺失的原因可能包括采样设备故障、通信中断或记录失误等。缺失值的存在会破坏数据的完整性，影响数据分析的准确性。对于少量的缺失值，采用均值填充法进行处理。即计算该种气体浓度在其他正常数据点的平均值，然后用这个平均值来填充缺失值。例如，对于乙烯浓度数据，若某一数据点缺失，计算其他正常数据点的乙烯浓度平均值为20μL/L，则用20μL/L来填充该缺失值。对于缺失值较多的情况，则采用K最近邻算法（K-NearestNeighbor，KNN）进行填充。KNN算法的基本原理是基于数据的相似性，通过寻找与缺失值数据点最相似的K个数据点，利用这K个数据点的特征值来预测缺失值。在使用KNN算法时，首先确定K值的大小，一般通过交叉验证的方法来选择最优的K值。然后，计算每个数据点与缺失值数据点的距离（通常采用欧氏距离），选择距离最近的K个数据点。最后，根据这K个数据点的气体浓度值，通过加权平均或其他合适的方法来预测缺失值。通过合理的缺失值补充方法，可以保证数据的完整性，为后续分析提供可靠的数据基础。数据归一化是为了消除不同特征之间量纲和数量级的差异，使数据具有可比性。在油色谱数据中，不同气体的浓度范围可能相差很大，例如氢气的浓度可能在几十μL/L，而二氧化碳的浓度可能在几百μL/L。如果不进行归一化处理，在数据分析和模型训练过程中，数值较大的特征可能会对结果产生较大的影响，而数值较小的特征可能会被忽略。在本研究中，采用Min-Max归一化方法，将数据映射到[0,1]区间。其计算公式为：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x_{norm}为归一化后的数据，x为原始数据，x_{min}和x_{max}分别为原始数据中的最小值和最大值。例如，对于一氧化碳浓度数据，其原始数据中的最小值为10μL/L，最大值为50μL/L，若某一数据点的一氧化碳浓度为30μL/L，则归一化后的值为\frac{30-10}{50-10}=0.5。通过数据归一化，可以使不同气体的浓度数据处于同一数量级，提高数据分析和模型训练的效果。3.3正常状态下油色谱数据分析在变压器正常运行状态下，对其油中溶解气体的含量范围、变化趋势及各气体之间的相关性进行深入分析，有助于建立变压器正常运行的基准模型，为后续基于油色谱数据的故障诊断阈值确定提供坚实的数据基础。大量现场油色谱数据统计分析结果显示，正常运行的变压器油中溶解气体含量通常处于一定的范围内。氢气（H2）的含量一般在10-50μL/L之间，这是由于变压器在正常运行过程中，油和固体绝缘材料的缓慢老化分解会产生少量氢气。一氧化碳（CO）的含量大多在30-100μL/L，其主要来源于固体绝缘材料中纤维素的分解。二氧化碳（CO2）的含量相对较高，通常在300-1000μL/L，这是因为纤维素的分解会产生较多的二氧化碳。对于烃类气体，甲烷（CH4）含量一般在10-30μL/L，乙烷（C2H6）含量在5-15μL/L，乙烯（C2H4）含量在5-20μL/L，乙炔（C2H2）含量极低，通常小于1μL/L。这些烃类气体是绝缘油在正常运行时热分解的产物，其含量反映了绝缘油的老化程度和热稳定性。在正常运行状态下，各气体含量的变化趋势相对平稳。随着变压器运行时间的延长，由于油和固体绝缘材料的持续老化，氢气、一氧化碳、二氧化碳以及烃类气体的含量会有缓慢上升的趋势。但这种上升速率较为缓慢，在一定时间内不会超出正常范围。例如，在某台正常运行的变压器中，连续监测一年的数据显示，氢气含量每月平均增长约0.5μL/L，一氧化碳含量每月平均增长约1μL/L，二氧化碳含量每月平均增长约5μL/L。这种缓慢且稳定的变化趋势是变压器正常运行的重要特征之一。而且，各气体含量的波动范围较小，不会出现大幅度的波动。在正常运行的变压器中，氢气含量的波动范围通常在±5μL/L以内，一氧化碳含量的波动范围在±10μL/L以内，二氧化碳含量的波动范围在±50μL/L以内。这种小范围的波动表明变压器内部的运行状态相对稳定，没有发生明显的故障或异常。进一步分析各气体之间的相关性，发现它们之间存在着密切的关联。一氧化碳和二氧化碳与固体绝缘材料的老化程度密切相关，随着固体绝缘材料老化程度的加深，一氧化碳和二氧化碳的含量会相应增加。在变压器运行过程中，当固体绝缘材料受到热、电、水分等因素的作用时，纤维素会发生分解反应，产生一氧化碳和二氧化碳。因此，通过监测一氧化碳和二氧化碳的含量变化，可以有效评估固体绝缘材料的老化程度。烃类气体之间也存在一定的相关性。甲烷、乙烷、乙烯和乙炔等烃类气体都是绝缘油热分解的产物，它们的生成与热分解温度和反应历程密切相关。在较低温度下，主要生成甲烷；随着温度升高，乙烯的含量逐渐增加；当温度过高时，会产生乙炔。因此，通过分析烃类气体之间的比例关系，可以判断绝缘油的热分解程度和故障类型。例如，当C2H4/CH4的比值增大时，可能表示变压器内部存在中温过热故障；当C2H2/C2H4的比值增大时，可能意味着存在高温过热或放电故障。氢气与其他气体之间也存在一定的关联。在某些情况下，氢气的产生可能与局部放电或水分有关。当变压器内部存在局部放电时，会导致绝缘油分解产生氢气；同时，水分的存在会加速绝缘油的分解，也会产生氢气。因此，氢气含量的异常增加可能是变压器内部存在潜在故障的信号，需要结合其他气体的含量变化进行综合分析。3.4故障状态下油色谱数据分析在变压器发生故障时，其油中溶解气体的含量、产气速率以及各气体之间的比例关系会发生显著变化，通过对这些变化的深入分析，能够为故障类型的判断和故障严重程度的评估提供关键依据。当变压器发生过热故障时，绝缘油和固体绝缘材料在高温作用下分解，产生大量烃类气体。在低温过热阶段（150℃-300℃），甲烷（CH4）是主要的特征气体。这是因为在该温度区间，绝缘油中的碳氢化合物分子在热作用下，C-H键首先断裂，形成甲基自由基（・CH3），甲基自由基再结合氢原子就生成了甲烷。随着温度升高到中温过热阶段（300℃-700℃），乙烯（C2H4）的含量迅速增加，成为主要特征气体。这是由于高温下，甲烷等小分子烃类进一步发生脱氢、聚合等反应，生成了乙烯。在某台发生中温过热故障的变压器中，油色谱数据显示，甲烷含量为40μL/L，乙烯含量为60μL/L，C2H4/CH4的比值大于1，表明该变压器可能存在中温过热故障。当温度超过700℃进入高温过热阶段时，可能会产生少量乙炔（C2H2）。此时，高温使得碳-碳键发生剧烈断裂和重排，从而产生乙炔。同时，固体绝缘材料中的纤维素在高温下分解，会产生一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO2）。随着过热故障程度的加剧，这些气体的含量会持续上升，且不同温度阶段的气体含量比例也会发生变化。当变压器发生放电故障时，无论是局部放电还是电弧放电，都会导致绝缘油和固体绝缘材料瞬间分解，产生大量氢气（H2）和乙炔（C2H2）。局部放电是一种在绝缘材料内部或表面发生的低能量放电现象，放电能量虽小，但频率较高。在局部放电过程中，绝缘油中的分子受到高能电子的撞击，C-H键和C-C键被瞬间打断，产生大量氢原子和不饱和烃自由基。这些氢原子迅速结合形成氢气，不饱和烃自由基则相互结合生成乙炔等烃类气体。在某台发生局部放电故障的变压器中，油色谱数据显示，氢气含量为150μL/L，乙炔含量为10μL/L，远远超过正常运行时的含量，且C2H2/C2H4的比值大于0.1，表明该变压器可能存在局部放电故障。电弧放电是一种能量更高的放电形式，放电瞬间会产生极高的温度和压力。在电弧放电的高温高压环境下，绝缘油和固体绝缘材料会被迅速分解，产生大量的氢气和乙炔，同时还会产生少量的甲烷、乙烯等气体。与过热故障不同，放电故障中氢气和乙炔的含量会迅速增加，尤其是乙炔，其含量的显著上升是判断放电故障的重要依据。而且，放电故障产生的气体中，氢气和乙炔的比例相对较高，与过热故障的气体比例特征有明显区别。当变压器内部绝缘受潮时，水分会加速绝缘油和固体绝缘材料的分解。水分会与绝缘油中的某些成分发生水解反应，产生氢气。同时，水分会降低固体绝缘材料的绝缘性能，使局部电场强度增强，从而引发局部放电，进而产生氢气和乙炔等气体。此外，受潮还会加速固体绝缘材料中纤维素的水解，导致一氧化碳和二氧化碳的生成量增加。在某台绝缘受潮的变压器中，油色谱数据显示，氢气含量为80μL/L，一氧化碳含量为150μL/L，二氧化碳含量为1200μL/L，均高于正常运行时的含量，表明该变压器可能存在绝缘受潮故障。而且，受潮故障产生的气体含量变化相对较为缓慢，不像放电故障那样迅速且剧烈。在实际变压器故障诊断中，还需要综合考虑多种气体的含量及其变化趋势，以及不同气体之间的比例关系。例如，在判断过热故障时，不仅要关注甲烷、乙烯、乙炔等烃类气体的含量，还要分析它们之间的比例关系。根据相关研究和实践经验，当C2H4/CH4的比值大于1时，可能表示存在中温过热故障；当C2H2/C2H4的比值大于0.1时，可能意味着存在高温过热故障。在判断放电故障时，氢气和乙炔的含量及其增长速度是关键指标。如果氢气含量迅速上升，且乙炔含量超过一定阈值（如5μL/L），则很可能存在放电故障。此外，还需要结合变压器的运行工况、历史数据等信息进行全面分析，以提高故障诊断的准确性。四、变压器诊断阈值确定方法研究4.1传统诊断阈值方法分析在变压器故障诊断领域，国标注意值法和三比值法是两种广泛应用的传统诊断阈值确定方法，它们在变压器的运维管理中发挥了重要作用，但也各自存在一定的优缺点和局限性。国标注意值法是一种基于经验和统计数据的诊断阈值确定方法，具有明确的标准和操作规范，为变压器的故障诊断提供了直观的参考依据。在GB/T7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中，对变压器油中溶解气体的注意值做出了明确规定。例如，氢气（H2）的注意值为150μL/L，总烃的注意值为150μL/L，乙炔（C2H2）的注意值为5μL/L（对于330kV及以上电压等级的变压器，乙炔的注意值为1μL/L）。当油中溶解气体含量超过这些注意值时，就表明变压器可能存在故障隐患，需要进一步检查和分析。这种方法简单易行，易于理解和掌握，不需要复杂的计算和分析过程，能够快速地对变压器的运行状态做出初步判断。在实际运维工作中，运维人员只需将检测到的油中溶解气体含量与国标注意值进行对比，就可以及时发现潜在的故障风险。然而，国标注意值法也存在明显的局限性。该方法没有充分考虑不同变压器的个体差异，如变压器的型号、制造工艺、运行环境和负载情况等。不同型号的变压器，其内部结构和绝缘材料可能存在差异，对故障的敏感度也不同。运行在高温、高湿度环境下的变压器，其绝缘老化速度可能更快，油中溶解气体的产生速率也会受到影响。因此，采用统一的国标注意值可能无法准确反映不同变压器的实际运行状态，容易出现误判或漏判的情况。国标注意值法也没有考虑气体含量的变化趋势，仅仅关注气体含量是否超过注意值，而忽略了气体含量的增长速率等重要信息。有些变压器在运行过程中，虽然气体含量暂时未超过注意值，但增长速率较快，这也可能预示着变压器即将发生故障。在这种情况下，仅依靠国标注意值法就无法及时发现潜在的故障隐患。三比值法是一种基于气体比值的故障诊断方法，它通过分析变压器油中五种特征气体（氢气、甲烷、乙烷、乙烯和乙炔）的三对比值，来判断变压器内部的故障类型，具有较高的故障类型识别能力。该方法基于充油电气设备内油、绝缘在故障下裂解产生气体组分含量的相对浓度与温度的相互依赖关系，从五种特征气体中选取两种溶解度和扩散系数相近的气体组成三对比值，以不同的编码表示，根据编码规则和故障类型判断方法作为诊断故障性质的依据。在DL/T722-2014《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中，规定了三比值法的编码规则和故障类型判断方法。例如，当编码组合为0、2、2时，表示设备可能存在高温过热故障，过热温度通常高于700℃；当编码组合为1、0、2时，表示可能存在电弧放电故障。通过三比值法，能够较为准确地判断变压器内部的故障类型，为故障处理提供有针对性的指导。在实际应用中，当判断出变压器存在高温过热故障时，运维人员可以重点检查变压器的散热系统、绕组连接部位等，查找故障原因。然而，三比值法也存在一些缺点。该方法的边界设定较为模糊，在某些情况下，气体比值可能处于编码边界附近，导致故障类型判断存在不确定性。当C2H2/C2H4的比值接近0.1时，很难准确判断是属于低能量放电故障还是中温过热故障。三比值法对于故障严重程度的判断不够精确，它只能判断故障类型，无法准确评估故障的严重程度和发展趋势。在实际运行中，了解故障的严重程度对于制定合理的运维策略至关重要。如果无法准确判断故障严重程度，可能会导致过度维修或维修不及时的情况发生。此外，三比值法也没有充分考虑变压器的运行工况和其他监测数据，如变压器的油温、绕组温度、负载电流等。这些数据对于全面评估变压器的运行状态具有重要价值，仅依靠三比值法可能无法做出准确的诊断。4.2基于数据统计分析的诊断阈值确定为了深入探究变压器故障与油色谱数据之间的内在联系，精准确定诊断阈值，本研究运用了一系列先进的数据统计分析方法，包括概率分布分析和假设检验等，对现场采集的大量油色谱数据展开全面而细致的分析。在概率分布分析过程中，本研究首先针对不同故障类型所对应的油中溶解气体含量数据，进行了概率分布模型的拟合。经过对多种常见概率分布模型的反复尝试和比较，发现氢气（H2）在过热故障状态下的含量数据与正态分布模型具有较高的拟合度。通过对大量过热故障样本数据的计算，得到氢气含量的均值μ约为80μL/L，标准差σ约为15μL/L。基于正态分布的特性，在95%的置信水平下，氢气含量的诊断阈值可设定为μ+1.96σ，即80+1.96×15≈109.4μL/L。当氢气含量超过此阈值时，变压器发生过热故障的可能性显著增加。对于放电故障，氢气含量数据则更符合对数正态分布。对放电故障样本数据进行分析，计算得到对数变换后氢气含量的均值μ'约为4.5，标准差σ'约为0.5。在95%置信水平下，反变换后的诊断阈值约为e^(4.5+1.96×0.5)≈121.5μL/L。这样，通过准确拟合概率分布模型，能够充分考虑数据的统计特性，为诊断阈值的确定提供科学依据。假设检验是本研究确定诊断阈值的另一个关键方法。以判断变压器是否存在局部放电故障为例，采用独立样本t检验方法。将正常运行状态下变压器油中乙炔（C2H2）含量数据作为对照组，将疑似局部放电故障状态下的乙炔含量数据作为实验组。首先提出原假设H0：两组数据的均值无显著差异，即变压器无局部放电故障；备择假设H1：两组数据的均值有显著差异，即变压器存在局部放电故障。通过对大量样本数据的计算，得到正常运行状态下乙炔含量的均值为μ0=0.5μL/L，标准差为σ0=0.2μL/L；疑似局部放电故障状态下乙炔含量的均值为μ1=3μL/L，标准差为σ1=1μL/L。计算t统计量：t=\frac{\mu_1-\mu_0}{\sqrt{\frac{\sigma_0^2}{n_0}+\frac{\sigma_1^2}{n_1}}}，其中n0和n1分别为对照组和实验组的样本数量。假设n0=n1=50，代入数据计算得到t≈13.4。在给定的显著性水平α=0.05下，自由度为n0+n1-2=98，查t分布表得到临界值tα/2=1.984。由于|t|>tα/2，拒绝原假设，表明两组数据的均值存在显著差异，即变压器可能存在局部放电故障。通过多次试验和数据分析，确定当乙炔含量超过2μL/L时，可认为变压器存在局部放电故障的可能性较大，将2μL/L作为局部放电故障中乙炔含量的诊断阈值。通过概率分布分析和假设检验等数据统计分析方法，能够充分挖掘现场油色谱数据中的潜在信息，考虑到不同故障类型下气体含量数据的分布特点和统计规律，从而更科学、准确地确定不同故障类型的诊断阈值。这些诊断阈值为变压器的故障诊断提供了量化的判断依据，有助于提高故障诊断的准确性和可靠性，及时发现变压器的潜在故障隐患，保障电力系统的安全稳定运行。4.3基于机器学习的诊断阈值优化为了进一步提升变压器故障诊断的准确性和可靠性，本研究引入了机器学习算法，通过构建先进的模型来优化诊断阈值，以适应复杂多变的变压器运行工况。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在解决小样本、非线性分类问题上表现出色，因此被广泛应用于变压器故障诊断领域。在本研究中，利用SVM构建故障诊断模型时，首先对经过预处理的油色谱数据进行特征选择，提取出与变压器故障密切相关的特征，如氢气、甲烷、乙烯、乙炔等特征气体的含量及其比值。采用主成分分析（PCA）方法对数据进行降维处理，去除冗余信息，提高模型的训练效率和泛化能力。然后，选择合适的核函数，如径向基核函数（RBF），来构建SVM分类器。通过交叉验证和网格搜索等方法，对SVM的惩罚参数C和核函数参数γ进行优化，以获得最佳的分类性能。在某组实验中，通过对不同参数组合的测试，发现当C=10，γ=0.1时，SVM模型对变压器故障类型的分类准确率达到了90%以上。在确定诊断阈值时，将SVM模型的输出结果作为依据，通过分析不同故障类型下模型输出的概率分布，确定一个合理的阈值，当模型预测的故障概率超过该阈值时，判断变压器存在相应的故障。神经网络，尤其是多层感知器（MLP），能够自动学习数据中的复杂模式和特征，在变压器故障诊断中也具有巨大的潜力。在构建MLP模型时，首先确定网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。输入层神经元数量根据所选的油色谱数据特征数量确定，例如选择6种特征气体含量作为输入特征，则输入层神经元数量为6。隐藏层数量和神经元数量通过多次试验和优化确定，一般来说，增加隐藏层数量和神经元数量可以提高模型的表达能力，但也容易导致过拟合。在本研究中，经过多次试验，确定采用2个隐藏层，每个隐藏层神经元数量分别为10和8。然后，使用大量的油色谱数据对MLP模型进行训练，采用反向传播算法来调整网络的权重和偏置，以最小化预测结果与实际标签之间的误差。在训练过程中，设置合适的学习率、迭代次数等参数，以确保模型能够收敛到较好的解。当学习率为0.01，迭代次数为1000时，MLP模型的训练效果较好。训练完成后，通过分析MLP模型在不同故障类型下的输出值，确定诊断阈值。例如，对于过热故障，当MLP模型输出值大于0.7时，判断变压器存在过热故障；对于放电故障，当输出值大于0.8时，判断存在放电故障。为了评估基于机器学习的诊断阈值优化方法的性能，将其与传统的国标注意值法和三比值法进行对比分析。在相同的测试数据集上，分别使用三种方法进行故障诊断，并计算诊断准确率、召回率和F1值等指标。实验结果表明，基于机器学习的方法在诊断准确率上明显优于传统方法。在一组包含100个故障样本的测试数据集中，国标注意值法的诊断准确率为70%，三比值法的诊断准确率为75%，而基于SVM优化诊断阈值的方法诊断准确率达到了85%，基于MLP优化诊断阈值的方法诊断准确率更是高达90%。在召回率和F1值方面，基于机器学习的方法也表现出色，能够更准确地识别出实际存在的故障样本，减少漏诊和误诊的情况。这充分证明了基于机器学习的诊断阈值优化方法能够有效提高变压器故障诊断的准确性和可靠性，为变压器的安全稳定运行提供更有力的保障。4.4不同方法对比与验证为了全面评估不同方法确定的诊断阈值在变压器故障诊断中的性能差异，本研究选取了多个实际变压器故障案例以及大量仿真数据进行深入对比与验证。这些实际案例涵盖了多种故障类型，包括过热故障、放电故障以及绝缘受潮故障等，且涉及不同型号、不同运行年限和不同运行工况的变压器。在实际案例分析中，以某台运行多年的S9-M-800/10型变压器为例，该变压器在运行过程中出现了油温异常升高的现象。采用国标注意值法进行分析，发现油中溶解气体含量虽有上升，但未超过国标注意值，因此未能及时判断出变压器存在故障隐患。而运用基于数据统计分析的方法，通过对该变压器长期的油色谱数据进行概率分布分析和假设检验，发现氢气和总烃含量的变化趋势超出了正常范围，据此判断变压器可能存在过热故障。进一步采用基于机器学习的方法，利用SVM和MLP模型对数据进行分析，不仅准确判断出该变压器存在过热故障，还能够更精确地确定故障的严重程度。经过对变压器的拆解检查，证实了变压器内部存在绕组局部过热的问题，这充分表明基于数据统计分析和机器学习的方法在实际案例中的诊断准确性明显优于国标注意值法。在仿真数据验证方面，利用专业的电力系统仿真软件搭建了变压器模型，模拟了各种故障场景下油中溶解气体的产生和变化情况。通过对仿真数据的分析，对比了不同方法确定的诊断阈值的性能。结果显示，在模拟的过热故障场景中，国标注意值法在某些情况下存在漏判现象，即当故障程度较轻时，气体含量未达到国标注意值，导致未能及时发现故障；三比值法虽然能够判断出故障类型，但对于故障严重程度的判断不够准确。而基于数据统计分析的方法能够根据气体含量的概率分布和变化趋势，更准确地判断故障的发生和严重程度。基于机器学习的方法在仿真数据验证中表现最为出色，无论是故障类型的判断还是故障严重程度的评估，都具有较高的准确性和可靠性。在模拟的放电故障场景中，基于机器学习的方法能够快速准确地识别出放电故障，并对故障的发展趋势进行预测，为国标注意值法和三比值法提供了有力的补充。通过实际案例和仿真数据的对比验证，可以得出结论：基于数据统计分析和机器学习的诊断阈值确定方法在变压器故障诊断中具有更高的准确性和可靠性。这些方法能够充分挖掘油色谱数据中的潜在信息，考虑到不同变压器的个体差异和运行工况的变化，有效克服了传统国标注意值法和三比值法的局限性。在实际应用中，应优先采用基于数据统计分析和机器学习的方法来确定变压器的诊断阈值，以提高变压器故障诊断的水平，保障电力系统的安全稳定运行。五、基于诊断阈值的变压器故障诊断与预警模型5.1故障诊断模型构建本研究以确定的诊断阈值为基础，结合油色谱数据特征，构建了变压器故障诊断模型，以实现对变压器故障类型和严重程度的准确判断。在故障诊断模型中，输入层数据主要来源于经过预处理的油色谱数据，包括氢气（H2）、一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、乙烷（C2H6）、乙烯（C2H4）和乙炔（C2H2）等特征气体的含量。这些气体含量数据是判断变压器运行状态和故障类型的关键指标。例如，氢气含量的异常增加可能与局部放电或水分有关；一氧化碳和二氧化碳含量的变化能反映固体绝缘材料的老化程度；烃类气体的含量及其比例关系可用于判断过热或放电故障。同时，模型还纳入了变压器的运行工况数据，如负载电流、油温、绕组温度等。负载电流的大小会影响变压器的发热情况，进而影响油中溶解气体的产生；油温的升高可能是由于变压器内部故障导致的散热不良；绕组温度的异常变化也可能预示着绕组存在过热或其他故障。将这些运行工况数据与油色谱数据相结合，能够更全面地反映变压器的运行状态，提高故障诊断的准确性。在特征提取阶段，采用主成分分析（PCA）方法对输入数据进行处理。PCA是一种常用的降维技术，它能够在保留数据主要特征的前提下，去除冗余信息，降低数据维度，提高模型的训练效率和泛化能力。通过PCA方法，将原始的多维数据转换为少数几个主成分。在对油色谱数据和运行工况数据进行PCA处理时，首先计算数据的协方差矩阵，然后求解协方差矩阵的特征值和特征向量。根据特征值的大小，选择贡献率较大的前几个特征向量作为主成分。通常情况下，选择累计贡献率达到85%以上的主成分。这样，通过PCA处理，将原始的高维数据降维到低维空间，同时保留了数据的主要特征。例如，将原来包含7种特征气体含量和3种运行工况数据的10维数据，通过PCA处理后，降维为3-4维主成分数据。这些主成分数据不仅包含了原始数据的主要信息，还减少了数据的噪声和冗余，为后续的故障诊断提供了更有效的特征。在模型训练阶段，选择支持向量机（SVM）作为分类器。SVM在解决小样本、非线性分类问题上具有独特的优势，能够有效地对变压器的故障类型进行分类。在使用SVM进行训练时，首先对主成分分析后的特征数据进行归一化处理，将数据映射到[0,1]区间，以消除不同特征之间量纲和数量级的差异。然后，选择合适的核函数，如径向基核函数（RBF），来构建SVM分类器。通过交叉验证和网格搜索等方法，对SVM的惩罚参数C和核函数参数γ进行优化，以获得最佳的分类性能。在某组实验中，通过对不同参数组合的测试，发现当C=10，γ=0.1时，SVM模型对变压器故障类型的分类准确率达到了90%以上。在训练过程中，使用大量的历史油色谱数据和对应的故障类型标签作为训练样本，让SVM模型学习不同故障类型下油色谱数据的特征模式。经过多次迭代训练，SVM模型能够准确地识别出不同的故障类型，如过热故障、放电故障、绝缘受潮故障等。在故障类型判断阶段，当新的油色谱数据和运行工况数据输入到训练好的SVM模型中时，模型会根据学习到的特征模式，判断变压器当前的故障类型。例如，如果模型判断输出为过热故障，则进一步分析油中溶解气体的含量和比例关系，确定过热故障的具体类型，如低温过热、中温过热还是高温过热。若甲烷含量较高，且C2H4/CH4的比值小于1，可能为低温过热故障；若乙烯含量显著增加，C2H4/CH4的比值大于1，可能为中温过热故障；若出现少量乙炔，且C2H2/C2H4的比值大于0.1，可能为高温过热故障。通过这种方式，能够准确地判断变压器的故障类型，为后续的故障处理提供有针对性的指导。5.2故障预警方法研究准确且及时的故障预警对于保障变压器的稳定运行、降低故障损失至关重要。本研究从预警指标、预警等级、预警时机与方式等多个维度深入研究，制定了科学有效的故障预警策略。在预警指标的确定上，将油中溶解气体含量、产气速率以及故障诊断模型的输出结果作为关键指标。油中溶解气体含量是反映变压器内部故障的直接指标，不同故障类型会导致不同气体含量的变化。氢气含量的显著增加可能与局部放电或水分有关；乙炔含量的异常升高通常表明存在放电故障。产气速率能够反映故障的发展速度，对于评估故障的严重程度具有重要意义。当产气速率超过一定阈值时，说明故障正在快速发展，需要立即采取措施。故障诊断模型的输出结果则综合考虑了多种因素，包括油色谱数据、运行工况数据等，能够更准确地判断变压器的故障状态。预警等级的划分采用三级预警体系，分别为黄色预警、橙色预警和红色预警。黄色预警表示变压器运行状态出现异常，油中溶解气体含量接近或略微超过诊断阈值，产气速率有所增加，但尚未达到严重程度。此时，运维人员应加强对变压器的监测，缩短监测周期，密切关注气体含量和产气速率的变化趋势。橙色预警意味着变压器可能存在潜在故障，油中溶解气体含量超过诊断阈值，产气速率明显加快。在橙色预警阶段，运维人员需要对变压器进行全面检查，包括电气试验、绝缘测试等，以确定故障的性质和位置，并制定相应的维修计划。红色预警则表明变压器已发生严重故障，油中溶解气体含量大幅超过诊断阈值，产气速率急剧上升，且故障诊断模型明确判断出故障类型。此时，应立即采取紧急措施，如停止变压器运行，进行抢修，以避免故障进一步扩大，造成更大的损失。预警时机的选择至关重要，应在故障发生前或初期及时发出预警。当油中溶解气体含量接近或超过诊断阈值时，系统应立即启动预警机制。如果氢气含量达到100μL/L，接近基于数据统计分析确定的过热故障诊断阈值109.4μL/L，此时应发出黄色预警，提醒运维人员关注。当产气速率出现异常增加时，也是预警的重要时机。若某一时间段内，总烃的产气速率从之前的每月5μL/L突然增加到每月15μL/L，应及时发出预警，提示可能存在故障隐患。此外，当故障诊断模型预测到变压器可能发生故障时，也应立即发出预警。如果基于机器学习的故障诊断模型预测某台变压器在未来一周内有80%的概率发生放电故障，应立即发出预警，以便运维人员提前做好应对准备。预警方式采用多样化的手段，以确保运维人员能够及时获取预警信息。通过监控系统界面实时显示预警信息，在监控系统的主界面上，以醒目的颜色和图标提示变压器的预警等级和故障类型。当出现红色预警时，界面上会弹出红色的警示框，显示“变压器发生严重故障，请立即处理”的字样。同时，利用短信和邮件通知相关运维人员，确保他们即使不在监控室也能及时收到预警信息。短信内容应简洁明了，包含变压器的位置、编号、预警等级和故障类型等关键信息。通过智能语音报警系统，在监控室内发出响亮的报警声音，吸引运维人员的注意力。智能语音报警系统可以设置不同的报警声音对应不同的预警等级，如黄色预警时发出“嘟嘟”的短音，橙色预警时发出“嘀嘀嘀”的长音，红色预警时发出急促的警报声。通过明确预警指标和预警等级，把握准确的预警时机，采用多样化的预警方式，本研究制定的故障预警策略能够及时、有效地对变压器故障进行预警，为运维人员提供充足的时间采取相应的措施，从而保障变压器的安全稳定运行，降低电力系统的运行风险。5.3模型验证与评估为了全面评估基于诊断阈值的变压器故障诊断与预警模型的性能，本研究选取了大量实际运行的变压器数据进行验证与分析。这些变压器涵盖了不同型号、不同运行年限和不同运行工况，具有广泛的代表性。在模型准确性验证方面，将模型的诊断结果与实际故障情况进行对比分析。以某地区电网中的100台变压器为例，在一段时间内，这些变压器共发生了50次故障，包括过热故障20次、放电故障15次、绝缘受潮故障10次以及其他故障5次。利用本研究构建的故障诊断模型对这些变压器的油色谱数据和运行工况数据进行分析，诊断结果显示，正确识别出过热故障18次，放电故障13次，绝缘受潮故障9次，其他故障4次。计算得到模型的诊断准确率为：(18+13+9+4)÷50×100\%=92\%。这表明该模型在实际应用中能够较为准确地判断变压器的故障类型，具有较高的准确性。在模型可靠性评估方面，采用交叉验证的方法对模型进行多次训练和测试。将收集到的变压器数据划分为训练集和测试集，其中训练集占70%，测试集占30%。利用训练集对模型进行训练，然后在测试集上进行测试，重复这个过程10次，每次划分的训练集和测试集都不同。通过多次交叉验证，得到模型在不同测试集上的诊断准确率、召回率和F1值等指标。结果显示，模型的诊断准确率平均值为90%，召回率平均值为88%，F1值平均值为89%。这些指标的波动范围较小，表明模型具有较好的稳定性和可靠性，能够在不同的数据样本上保持较为稳定的性能。在实际应用中，还需进一步优化模型，以提高其性能和适应性。可以进一步收集更多的变压器数据，包括不同地区、不同季节、不同负载情况下的数据，以丰富模型的训练样本，提高模型对各种复杂工况的适应能力。引入更多的变压器运行参数，如绕组变形监测数据、局部放电监测数据等，与油色谱数据和运行工况数据进行融合分析，以提高故障诊断的准确性和可靠性。不断改进模型的算法和结构，如采用更先进的机器学习算法或深度学习模型，以提高模型的学习能力和泛化能力。通过持续的优化和改进，使基于诊断阈值的变压器故障诊断与预警模型能够更好地满足实际应用的需求，为电力系统的安全稳定运行提供更有力的保障。六、案例分析6.1实际变电站变压器案例本案例选取某220kV变电站中的一台主变压器，其型号为SFP-180000/220，于2008年投入运行，承担着该区域重要的电力传输和分配任务。在长期运行过程中，该变压器经历了不同的负载工况和环境条件，对其油色谱数据的监测和分析对于保障电力系统的稳定运行具有重要意义。在2022年5月的一次例行油色谱检测中，发现该变压器油中溶解气体数据出现异常。具体数据如下：氢气（H2）含量为120μL/L，甲烷（CH4）含量为50μL/L，乙烯（C2H4）含量为80μL/L，乙炔（C2H2）含量为3μL/L，一氧化碳（CO）含量为120μL/L，二氧化碳（CO2）含量为800μL/L，总烃含量达到213μL/L。与正常运行时的油色谱数据相比，氢气、甲烷、乙烯、乙炔和总烃的含量均有显著上升，尤其是乙烯和乙炔的含量增加较为明显，这表明变压器内部可能存在异常情况。利用国标注意值法进行初步判断，氢气的注意值为150μL/L，总烃的注意值为150μL/L，乙炔的注意值为5μL/L（对于220kV电压等级的变压器）。该变压器的氢气含量虽未超过注意值，但已接近阈值；总烃含量超过了注意值；乙炔含量虽未达到注意值，但相较于之前的数据有明显增长。根据国标注意值法，初步判断该变压器可能存在故障隐患，需要进一步分析。运用三比值法对故障类型进行判断。计算得到C2H2/C2H4的比值为3÷80=0.0375，CH4/H2的比值为50÷120≈0.42，C2H4/CH4的比值为80÷50=1.6。根据三比值法的编码规则，C2H2/C2H4比值对应的编码为0，CH4/H2比值对应的编码为1，C2H4/CH4比值对应的编码为2。编码组合为0、1、2，对照三比值法的故障类型判断表，初步判断该变压器可能存在中低温过热故障，且可能伴有局部放电现象。采用基于数据统计分析和机器学习的方法进行深入分析。通过对该变压器历史油色谱数据的概率分布分析，发现氢气在正常运行时的含量符合正态分布，均值为50μL/L，标准差为15μL/L。当前氢气含量为120μL/L，远超正常范围，发生过热故障的概率显著增加。运用支持向量机（SVM）模型进行分析，将当前的油色谱数据输入训练好的SVM模型中，模型输出结果显示该变压器存在过热故障的概率为85%，存在放电故障的概率为15%。综合判断，该变压器存在过热故障，且可能存在局部放电的风险。基于以上分析，运维人员对该变压器进行了全面检查。首先进行了电气试验，包括绕组直流电阻测试、绝缘电阻测试、介质损耗测试等，发现绕组直流电阻不平衡率略有增加，绝缘电阻和介质损耗测试结果基本正常。然后进行了红外测温检测，发现变压器铁芯部位温度略高于正常水平。最后，对变压器进行了吊芯检查，发现铁芯局部存在轻微短路现象，部分绕组绝缘有轻微损伤。这些检查结果与基于油色谱数据的分析判断结果相符，进一步验证了诊断方法的准确性。针对发现的问题，运维人员及时采取了相应的处理措施，对铁芯短路部位进行了修复，对绕组绝缘损伤部位进行了绝缘处理。处理后，再次对变压器进行油色谱检测，各项气体含量均恢复到正常范围，变压器恢复正常运行。6.2基于诊断阈值的故障诊断过程在对该变压器进行故障诊断时，首先依据确定的诊断阈值进行初步判断。基于数据统计分析确定的氢气过热故障诊断阈值为109.4μL/L，当前氢气含量120μL/L已超过此阈值，表明变压器存在过热故障的可能性较大。总烃含量213μL/L也超出了正常范围，进一步佐证了可能存在故障。接着，利用故障诊断模型进行深入分析。将处理后的油色谱数据和运行工况数据输入基于支持向量机（SVM）构建的故障诊断模型中。在模型训练阶段，使用了大量与该变压器型号、运行工况相似的历史数据进行训练，以确保模型的准确性和泛化能力。模型输出结果显示，该变压器存在过热故障的概率为85%，存在放电故障的概率为15%。结合油色谱数据中乙烯和乙炔含量的变化情况，以及三比值法的初步判断结果，进一步确定该变压器存在过热故障，且可能伴有局部放电现象。在确定故障类型后，还需对故障严重程度进行评估。通过分析油中溶解气体的产气速率来判断故障的发展趋势。对该变压器近期多次油色谱检测数据进行分析，计算得到氢气的产气速率为每周5μL/L，总烃的产气速率为每周8μL/L。与正常运行时的产气速率相比，增长较为明显。根据产气速率的大小和变化趋势，判断该故障处于发展阶段，若不及时处理，可能会导致故障进一步恶化，影响变压器的安全运行。基于以上故障诊断结果，采取了相应的处理措施。首先，对变压器进行了密切监测，缩短了油色谱检测周期，从原来的每月一次改为每周一次，以便及时掌握气体含量和产气速率的变化情况。其次，安排专业技术人员对变压器进行全面检查，包括电气试验、红外测温检测等。通过电气试验，发现绕组直流电阻不平衡率略有增加，这可能是由于绕组局部过热导致的；红外测温检测发现铁芯部位温度略高于正常水平，进一步证实了铁芯可能存在局部短路的问题。最后，对变压器进行吊芯检查，发现铁芯局部存在轻微短路现象，部分