大型电力变压器故障诊断与风险评估：理论、方法与实践

大型电力变压器故障诊断与风险评估：理论、方法与实践一、引言1.1研究背景与意义在现代社会，电力作为一种不可或缺的能源，其稳定供应对于经济发展和社会生活的正常运转起着关键作用。大型电力变压器作为电力系统中的核心设备，承担着电压变换、电能传输和分配的重要任务，在整个电力系统中占据着举足轻重的地位。从发电环节来看，大型电力变压器将发电机发出的低电压升高为高电压，以便于电能的远距离传输，减少传输过程中的能量损耗；在输电环节，它维持着不同电压等级电网之间的电气连接，确保电能高效、稳定地输送；到了配电环节，又将高电压降低为适合用户使用的低电压，满足各类用户的用电需求。其运行的可靠性和稳定性直接关系到电力系统的安全、稳定和经济运行。然而，由于大型电力变压器长期处于复杂的运行环境中，要承受电、热、机械等多种应力的作用，同时还面临着外部短路、过电压等故障的威胁，使得它不可避免地会出现各种故障。一旦发生故障，将对电力系统造成严重影响。从经济层面考量，一方面，故障可能导致变压器本身的损坏，需要耗费大量资金进行维修或更换，这涉及到设备购置成本、运输费用、维修人工成本以及更换下来的废旧设备处理成本等；另一方面，故障引发的停电事故会给电力用户带来巨大的经济损失，例如工业企业可能因停电导致生产停滞，造成原材料浪费、产品报废、订单延误等损失，商业用户则可能因停电影响正常营业，失去客户和收入。从社会层面来看，停电事故会给人们的日常生活带来诸多不便，如交通信号灯失灵导致交通拥堵，医院无法正常开展手术危及患者生命安全，通信系统中断影响信息传递等，严重时甚至可能影响社会的稳定秩序。例如，2019年法国巴黎因变压器故障导致市中心大规模停电，波及约12.5万用户，虽大部分地区很快恢复供电，但仍在一定程度上影响了居民生活和城市运转。2020年，美国得克萨斯州部分地区因变压器故障及极端天气等因素，出现大面积停电，不仅导致居民生活陷入困境，还对当地的医疗、交通等关键基础设施造成了严重冲击，经济损失高达数十亿美元。这些案例充分说明了大型电力变压器故障可能带来的严重后果。为了确保大型电力变压器的可靠运行，降低故障发生的概率及其带来的损失，对其进行故障诊断与风险评估具有重要的现实意义。故障诊断能够及时发现变压器潜在的故障隐患，准确判断故障类型和位置，为维修人员提供科学的维修依据，使维修工作更加具有针对性和高效性，从而减少故障处理时间，降低停电损失。风险评估则可以综合考虑变压器的运行状态、设备重要度、负荷系数以及运行环境等因素，对变压器发生故障的可能性和故障后果的严重程度进行量化评估，帮助电力运维人员提前制定合理的运维策略和应急预案，合理分配运维资源，优先对风险较高的变压器进行维护和检修，提高电力系统的整体安全性和可靠性。因此，深入研究大型电力变压器的故障诊断与风险评估技术，对于保障电力系统的安全稳定运行、提高电力企业的经济效益和社会效益具有至关重要的作用。1.2国内外研究现状在大型电力变压器故障诊断与风险评估领域，国内外学者和研究机构进行了大量深入的研究，取得了丰硕的成果，这些成果在理论研究和实际应用中都发挥了重要作用。在故障诊断方面，国内外的研究起步较早且不断深入。早期，国内主要依赖传统的电气试验方法，如绝缘电阻测试、直流电阻测试等，这些方法能够检测出一些较为明显的电气性能故障，但对于早期的、潜在的故障难以有效识别。随着技术的发展，基于机器学习的诊断技术逐渐兴起，支持向量机、神经网络、遗传算法等被广泛应用。例如，支持向量机通过寻找一个最优分类超平面，能够对变压器运行状态数据进行准确分类，有效识别故障类型；神经网络凭借其强大的自学习和自适应能力，能够处理复杂的非线性关系，对变压器故障进行诊断和预测。基于模型的诊断技术也得到了发展，有限元分析、电磁场计算、热场计算等方法通过建立变压器的数学模型，模拟变压器运行状态，分析变压器故障的原因和位置，为故障诊断提供了更深入的理论依据。综合诊断技术则将多种诊断技术结合起来，如机器学习、模型分析、传感器数据分析等方法，取长补短，提高诊断准确度和可靠性。国外在故障诊断技术上同样取得了显著进展。基于红外成像技术的诊断技术，通过对变压器外壳进行红外成像，利用不同温度区域反映变压器内部的发热情况，从而实现对变压器故障的检测和诊断，能够快速发现诸如接头过热、铁芯局部过热等故障；基于声音分析的诊断技术，通过对变压器内部声音信号的分析，依据声音的频率、幅值等特征变化，判断变压器内部是否存在机械故障或放电故障；基于气体分析的诊断技术，通过对变压器内部气体成分的分析，如检测油中溶解气体的成分和含量，利用特征气体法或比值法等方法判断变压器的内部故障，是目前应用较为广泛且成熟的一种故障诊断方法。在风险评估方面，国内提出了多种评估方法和模型。基于层次分析法的评估方法，结合设备状态、设备重要度、负荷系数及运行环境因素，建立了一套综合描述变压器安全运行的风险评估指标量化体系，通过层次分析法进行设备风险决策级融合，得出变压器风险指标，利用风险指标的大小进行设备风险的排序，为合理安排设备检修提供依据。基于模糊神经网络的风险评估方法，通过分析影响变压器风险水平的风险因素，构建层次分析模型，结合模糊一致判断矩阵定量计算各风险因素的权重，再利用人工神经网络的自适应能力与非线性映射能力，将权重大的风险因素作为神经网络的输入，实现变压器风险的智能化量化评估，提高了风险评估的速度和结果的准确度。国外在风险评估领域也有诸多研究成果。一些研究侧重于考虑多因素的综合影响，建立更加全面和精确的风险评估模型。例如，综合考虑变压器的运行历史数据、环境因素、维护记录等，运用概率统计方法对变压器故障概率进行评估，结合故障后果的严重程度分析，得出变压器的风险水平。同时，也有研究致力于将风险评估与资产管理相结合，通过风险评估结果优化资产的运维策略和投资决策，提高电力企业的经济效益和资产运营效率。尽管国内外在大型电力变压器故障诊断与风险评估领域取得了一定成果，但在诊断的准确性、实时性以及风险评估的全面性和动态性等方面仍有提升空间，需要进一步深入研究和探索新的技术方法。1.3研究内容与方法本文旨在深入研究大型电力变压器的故障诊断与风险评估技术，以提高电力系统的安全性和可靠性，具体研究内容如下：故障诊断方法研究：全面分析大型电力变压器常见故障类型及产生原因，如绝缘故障、绕组故障、铁芯故障等。深入研究各类故障诊断技术，包括基于电气试验的传统诊断方法，如绝缘电阻测试、直流电阻测试等；基于油中溶解气体分析的诊断方法，通过分析油中溶解气体的成分和含量来判断变压器内部故障；基于局部放电检测的诊断方法，利用局部放电信号特征识别故障；基于人工智能的诊断方法，如神经网络、支持向量机等，挖掘变压器运行数据与故障之间的内在联系，对比不同诊断技术的优缺点，探讨其适用场景。风险评估模型构建：确定影响大型电力变压器风险水平的关键因素，如设备运行状态、设备重要度、负荷系数、运行环境等，构建科学合理的风险评估指标体系，采用层次分析法、模糊综合评价法、灰色关联分析法等方法，建立大型电力变压器风险评估模型，实现对变压器风险的量化评估，为电力运维决策提供数据支持。案例分析与验证：收集实际运行中的大型电力变压器故障案例和运行数据，运用所研究的故障诊断方法和风险评估模型进行分析和评估，验证方法和模型的有效性和准确性。根据案例分析结果，总结经验教训，提出针对性的改进措施和建议，为实际工程应用提供参考。为实现上述研究内容，本文拟采用以下研究方法：文献研究法：广泛查阅国内外相关文献资料，了解大型电力变压器故障诊断与风险评估领域的研究现状和发展趋势，总结已有研究成果和存在的问题，为本文的研究提供理论基础和研究思路。理论分析法：对大型电力变压器的工作原理、结构特点、故障机理等进行深入分析，研究各类故障诊断技术和风险评估方法的理论基础，为方法和模型的建立提供理论支持。数据分析法：收集大型电力变压器的运行数据、故障数据、试验数据等，运用数据分析方法对数据进行处理和分析，挖掘数据背后的规律和特征，为故障诊断和风险评估提供数据依据。案例分析法：通过对实际运行中的大型电力变压器故障案例进行分析，验证所提出的故障诊断方法和风险评估模型的有效性和实用性，同时从案例中总结经验教训，改进和完善研究成果。对比研究法：对比不同故障诊断技术和风险评估方法的优缺点和适用范围，选择最适合大型电力变压器的方法和模型，提高研究成果的可靠性和应用价值。二、大型电力变压器故障类型与原因分析2.1常见故障类型大型电力变压器在长期运行过程中，受多种因素影响，可能出现不同类型的故障，这些故障会对变压器的正常运行以及电力系统的稳定性产生严重影响。下面将对变压器常见的绕组故障、铁芯故障、分接开关故障和套管故障进行详细分析。2.1.1绕组故障绕组作为变压器的核心部件之一，承担着电能的传输与转换任务。绕组故障是变压器较为常见且危害较大的故障类型，主要包括绕组短路、断路、变形等情况。绕组短路是指绕组的部分线圈之间出现不正常的导电通路，可细分为层间短路、匝间短路、相间短路和股间短路。其中，匝间短路较为常见，通常是由于绝缘老化、机械损伤或制造工艺缺陷等原因，导致相邻的几匝线圈之间的绝缘被破坏，形成短路。当出现匝间短路时，短路匝内会产生较大的环流，使绕组局部过热，油温升高，变压器油分解产生气体，可能引发瓦斯保护动作。若短路情况严重，还会导致绕组烧毁，甚至引发变压器爆炸，严重威胁电力系统的安全运行。例如，2021年某变电站一台110kV大型电力变压器，因长期过载运行，绕组绝缘老化，发生匝间短路故障，导致变压器内部局部高温，大量产气，最终瓦斯保护和差动保护动作，变压器被迫停运。绕组断路则是指绕组的导线出现断裂，使电路中断。当高压侧一相断路时，变压器将在非全相状态下运行，此时变压器低压三相电压、电流呈现不平衡状态，三相直流电阻也不平衡；若两相断路，变压器则无法运行。对于低压侧，当两相断路时，变压器处于单相负载运行状态，断路的两相低压无电压、电流输出。绕组断路属于致命性故障，会使变压器无法正常工作，必须立即停运检修。比如，在某电力变压器的检修过程中，由于工作人员操作不当，不慎损坏了绕组导线，导致绕组断路，变压器无法正常投入运行，影响了该区域的电力供应。绕组变形是指绕组在受到电动力、机械力等作用下，其尺寸或形状发生不可逆转的变化，如绕组局部扭曲、鼓包、移位等。造成绕组变形的主要原因包括短路故障电流冲击、运输过程中的冲撞以及设计制造不合理等。当变压器发生出口短路时，短路电流会迅速增大，绕组受到巨大的电动力冲击，若变压器本身结构存在不合理之处或机械强度不够，就容易引起绕组变形。绕组变形不仅会改变绕组的电气参数，如电感、电容等，影响变压器的电气性能，还会增加绕组的机械应力和振动，导致绕组松动、绝缘破坏，进而引发匝间短路等严重故障。据统计，在因绕组故障导致变压器损坏的案例中，约有30%是由绕组变形引发的。例如，某变压器在运输过程中，由于未采取有效的固定措施，受到剧烈颠簸，导致绕组发生变形。在后续运行中，绕组变形部位的绝缘逐渐受损，最终引发了匝间短路故障，造成变压器损坏。2.1.2铁芯故障铁芯是变压器电磁能量传递和交换的关键部件，其正常运行对变压器的性能和可靠性至关重要。铁芯故障主要表现为多点接地、片间短路等。铁芯多点接地是指铁芯除了正常的一点接地外，在其他位置还出现了接地现象，形成闭合回路。这种故障按接地性质可分为不稳定接地和稳定接地两大类。不稳定接地通常是由于异物在电磁场作用下形成导电小桥造成的，如变压器油泥、金属粉末等，其接地点接地不牢靠，接地电阻变化较大；稳定接地则多是由于变压器内部绝缘缺陷或厂家设计安装不当造成的，如铁芯穿芯螺栓、压环压钉等的绝缘破坏，接地点接地牢靠，接地电阻稳定无变化。当铁芯出现多点接地时，接地回路中会产生环流，导致铁芯局部短路过热。长期运行下去，会使油纸绝缘老化、绝缘垫块碳化、铁芯片绝缘层老化，甚至可能烧断铁芯接地引线，影响变压器的正常运行。例如，某变电站一台变压器在运行过程中，发现铁芯接地电流异常增大，经检查是由于铁芯内部存在金属异物，导致铁芯多点接地，引发局部过热，最终不得不对变压器进行停电检修，清除异物并修复接地故障。铁芯片间短路是指铁芯的硅钢片之间的绝缘被破坏，导致片间出现短路。造成铁芯片间短路的原因主要有绝缘材料老化、机械损伤、制造工艺不良以及受到高温或振动等外界因素的影响。当铁芯片间发生短路时，在强磁场中会形成涡流，使铁芯局部过热，同时还可能导致介损超标。局部过热现象容易烧坏铁芯片间绝缘，进一步扩大铁芯故障范围，降低变压器的运行效率和可靠性。比如，某变压器在长期运行后，由于铁芯绝缘材料老化，部分硅钢片间的绝缘性能下降，发生片间短路，导致铁芯局部温度升高，变压器运行噪音增大，严重影响了变压器的正常运行，需要及时进行维修处理。2.1.3分接开关故障分接开关是变压器用于调节电压的重要装置，分为无励磁分接开关和有载分接开关。分接开关故障会直接影响变压器的电压调节功能，进而影响电力系统的电压稳定性。常见的分接开关故障包括触头烧损、档序错乱等。触头烧损是分接开关较为常见的故障之一，主要是由于分接开关长期在高电压、大电流的环境下工作，触头表面容易受到电弧的侵蚀，加上高温和绝缘油的影响，使得触头表面氧化，形成氧化膜，导致触头间接触不良，电阻增大。当电流通过时，接触电阻产生的热量进一步加剧触头的烧损，严重时会破坏触头的接触表面，使分接开关无法正常工作。例如，某变电站的一台变压器在进行有载调压操作时，发现电压调节异常，经检查发现分接开关的触头存在严重烧损现象，这是由于长期频繁操作，触头磨损严重，且未及时进行维护和更换，最终导致分接开关故障。档序错乱是指分接开关在调节档位时，实际档位与指示档位不一致，或者出现跳档、滑档等现象。档序错乱的原因可能是分接开关的传动机构故障、操作机构失灵、定位装置损坏等。档序错乱会导致变压器输出电压异常，影响电力系统的正常运行，甚至可能引发其他设备的损坏。比如，某变压器在进行电压调节时，操作人员按照正常流程操作分接开关，但发现输出电压并未按照预期变化，经检查发现是分接开关的档序错乱，实际档位与设定档位不符，给电力系统的稳定运行带来了严重隐患。2.1.4套管故障套管是变压器内绕组与油箱外联结引线的重要保护装置，它不仅起到绝缘作用，还能固定引线。由于套管长期遭受电场、风雨、污染等影响，容易出现故障，常见的故障现象有套管炸裂、局部放电等。套管炸裂是一种较为严重的故障，通常是由于套管的绝缘性能下降，无法承受运行中的电压和电流应力，导致绝缘击穿，引发套管爆炸。造成套管绝缘性能下降的原因包括绝缘材料老化、受潮、制造工艺缺陷、过电压等。当套管炸裂时，会导致变压器停运甚至烧毁，严重影响电力系统的安全运行。例如，2018年某变电站一台220kV变压器的高压套管发生炸裂事故，经调查是由于套管绝缘受潮，在过电压的作用下，绝缘被击穿，引发套管爆炸，造成变压器严重损坏，该区域电网供电中断。局部放电是指在电场作用下，套管内部局部区域的电场强度超过绝缘材料的击穿电压，使该区域发生放电现象，但放电尚未形成贯穿性通道。局部放电的产生原因主要有绝缘材料老化、机械损伤、存在气泡或杂质等。长期的局部放电会对绝缘材料造成损害，放电质点对绝缘的直接轰击会使局部绝缘破坏，逐步发展可能导致绝缘击穿；放电产生的热、臭氧、氮氧化物等活性气体的化学作用，会使局部绝缘腐蚀老化，电导增大，最终导致热击穿。例如，通过对某变压器套管进行局部放电检测，发现存在局部放电现象，进一步检查发现是由于套管内部存在气泡，在电场作用下引发局部放电，若不及时处理，可能会导致套管绝缘性能进一步下降，引发更严重的故障。2.2故障原因探究大型电力变压器故障的产生是多种因素综合作用的结果，深入探究这些故障原因对于故障诊断和预防具有重要意义。下面将从制造工艺与材料缺陷、运行环境影响以及操作与维护不当三个方面进行详细分析。2.2.1制造工艺与材料缺陷在大型电力变压器的制造过程中，工艺不良和材料质量差是引发故障的重要潜在因素。制造工艺方面，若在绕组绕制过程中工艺控制不严格，可能导致绕组匝数不准确、绕制不均匀等问题。匝数不准确会直接影响变压器的变比，使输出电压不符合要求，影响电力系统的正常运行；绕制不均匀则会使绕组各部分受力不均，在运行过程中容易受到电动力的作用而发生变形，进而引发短路等故障。例如，在某变压器制造过程中，由于工人操作失误，导致绕组绕制时出现局部匝数偏差，该变压器投入运行后，输出电压异常，最终不得不进行返厂维修。铁芯装配工艺也至关重要，若铁芯叠片不整齐、存在缝隙，会增加铁芯的磁阻，导致铁芯损耗增大，发热严重，加速绝缘材料的老化，降低变压器的使用寿命。此外，在绝缘处理过程中，如果绝缘材料的浸渍不充分，会使绝缘性能下降，无法有效承受运行中的电场应力，容易引发绝缘击穿故障。材料质量方面，绝缘材料是保证变压器绝缘性能的关键。若绝缘材料的电气性能、机械性能和耐热性能不符合要求，在长期运行过程中，容易受到电、热、机械等应力的作用而老化、损坏。例如，绝缘纸的耐电强度低，在高电压作用下容易被击穿；绝缘油的抗氧化性能差，在高温和氧气的作用下容易劣化，失去绝缘和散热性能。绕组导线的材质和质量也不容忽视，若导线的导电性能不佳、电阻过大，会导致绕组在传输电能时产生过多的热量，使绕组温度升高，加速绝缘老化；若导线的机械强度不够，在受到短路电流产生的电动力冲击时，容易发生变形、断裂。比如，某变压器由于使用了质量不合格的绝缘油，在运行一段时间后，绝缘油的酸值和含水量超标，绝缘性能大幅下降，最终引发了绝缘故障，导致变压器停运。制造过程中使用的其他材料，如分接开关的触头材料、套管的绝缘材料等，若质量存在问题，也会引发相应的故障。分接开关触头材料的耐磨性和导电性差，容易导致触头烧损、接触不良；套管绝缘材料的耐候性和抗污闪能力弱，在恶劣的运行环境下，容易发生绝缘老化、闪络等故障。2.2.2运行环境影响大型电力变压器的运行环境复杂多变，温度、湿度、灰尘等环境因素都会对其运行产生显著影响。温度是影响变压器运行的重要因素之一。当变压器运行环境温度过高时，会使变压器内部的绕组和铁芯温度升高。绕组温度升高会导致导线电阻增大，电能损耗增加，进一步加剧绕组的发热；铁芯温度升高则会使铁芯的磁滞损耗和涡流损耗增大，同样会导致发热加剧。长期处于高温环境下，会加速绝缘材料的老化，使绝缘性能下降，增加故障发生的风险。例如，在夏季高温时段，部分地区的变压器由于环境温度过高，加上负载较大，导致变压器油温过高，频繁出现报警信号，严重时甚至会引发绝缘故障。相反，当环境温度过低时，变压器油的粘度会增大，流动性变差，影响散热效果，还可能导致套管、储油柜等部件因温度应力而损坏。湿度对变压器的影响也不容忽视。当运行环境湿度过大时，变压器内部容易受潮，导致绝缘材料的绝缘性能下降。绝缘纸受潮后，其耐电强度会大幅降低，容易在电场作用下发生击穿；绝缘油受潮后，会降低其绝缘性能，还可能引起油中溶解气体的变化，影响通过油中溶解气体分析进行故障诊断的准确性。此外，潮湿的环境还容易导致变压器金属部件生锈、腐蚀，降低设备的机械强度和电气性能。例如，在一些沿海地区或湿度较大的场所，变压器因受潮而引发的故障较为常见，如套管闪络、铁芯多点接地等。灰尘、污秽等杂质在变压器运行过程中可能会附着在设备表面和内部。当灰尘和污秽积累在套管表面时，会降低套管的绝缘性能，在高电压作用下容易发生沿面放电，即污闪现象。污闪不仅会影响变压器的正常运行，还可能引发相间短路等严重故障。灰尘和污秽进入变压器内部后，可能会堵塞散热通道，影响变压器的散热效果，导致油温升高；还可能会在电场作用下形成导电小桥，引发局部放电或短路故障。例如，在一些工业厂区或粉尘较多的地区，变压器因灰尘和污秽导致的故障时有发生，需要加强设备的清扫和维护工作。2.2.3操作与维护不当操作与维护不当是导致大型电力变压器故障发生的人为因素，违规操作和维护不及时等行为会严重影响变压器的安全运行。违规操作在变压器的运行过程中时有发生。例如，在变压器带负荷情况下进行分接开关的操作，会产生电弧，可能烧坏分接开关的触头，导致触头接触不良、档序错乱等故障。频繁进行变压器的投切操作，会使变压器受到较大的电磁冲击，可能损坏绕组绝缘，引发绕组故障。在变压器运行过程中，过载运行也是一种常见的违规操作行为。当变压器长期过载运行时，绕组电流增大，会导致绕组发热严重，加速绝缘老化，缩短变压器的使用寿命，甚至可能引发绕组短路等故障。比如，某工厂为了满足生产需求，让变压器长期过载运行，最终导致变压器绕组绝缘损坏，发生短路故障，造成工厂停电停产。维护不及时是影响变压器正常运行的另一个重要因素。变压器在运行过程中，其内部的各个部件会逐渐磨损、老化，需要定期进行维护和检修。如果维护不及时，一些潜在的故障隐患无法及时发现和处理，就会逐渐发展成严重的故障。例如，变压器的冷却系统若不及时维护，可能会出现冷却风扇故障、冷却管道堵塞等问题，导致冷却效果下降，油温升高，影响变压器的正常运行。绝缘油若长期不进行检测和处理，其性能会逐渐劣化，无法起到良好的绝缘和散热作用。此外，对变压器的运行状态监测不及时，不能及时掌握变压器的油温、绕组温度、油中溶解气体等参数的变化情况，也难以在故障初期发现问题并采取有效的措施进行处理。比如，某变电站的一台变压器，由于长期未对绝缘油进行检测和更换，绝缘油的性能严重下降，最终引发了绝缘故障，导致变压器损坏。三、大型电力变压器故障诊断技术3.1传统故障诊断方法3.1.1油中溶解气体分析（DGA）油中溶解气体分析（DGA）技术是目前诊断大型电力变压器潜伏性故障最有效的方法之一。其原理基于变压器内部的绝缘油和固体有机绝缘材料（如纸和纸板）在运行电压下，随着运行时间的增加，会因放电和热的作用逐渐老化和分解，产生少量的各种低分子烃类及CO、CO₂等气体。当变压器内部存在潜伏性过热或放电故障时，会加快这些气体的产生速度，且发热和放电的程度不同，所产生的气体种类、油中溶解气体的浓度以及各种气体的比例关系也不相同。因此，通过分析油中溶解气体的组分和含量，就可以在一定程度上反映出变压器绝缘老化或故障的程度。在实际应用中，通常检测的气体包括氢气（H₂）、甲烷（CH₄）、乙烷（C₂H₆）、乙烯（C₂H₄）、乙炔（C₂H₂）、一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO₂）等。例如，当变压器内部存在局部过热故障时，绝缘油和绝缘材料会因受热分解产生烃类气体，其中甲烷和乙烯是过热故障的主要特征气体，且随着故障温度的升高，乙烯所占的比例会增大；若出现放电故障，尤其是电弧放电，乙炔则是最主要的特征气体，因为乙炔通常是在高能放电的情况下产生的。以某110kV大型电力变压器为例，在一次定期检测中，通过油中溶解气体分析发现，油中氢气、甲烷、乙烯和乙炔的含量均有明显升高，其中乙炔含量达到了15μL/L（注意值通常为5μL/L）。根据三比值法（一种常用的基于DGA的故障诊断方法，将变压器油、绝缘材料及其他材料分解产生的五种气体（氢气H₂、甲烷CH₄、乙烷C₂H₆、乙烯C₂H₄、乙炔C₂H₂）的三对比值以不同的编码表示，每种编码对应不同的故障类别），计算得出其编码为102，对照故障类型判断表，判断该变压器内部可能存在高能量放电故障。进一步对变压器进行吊芯检查，发现绕组有一处存在明显的放电痕迹，与通过DGA技术诊断的结果一致。这充分说明了DGA技术在变压器故障诊断中的有效性和重要性，它能够在变压器故障初期，通过检测油中溶解气体的变化，及时发现潜在的故障隐患，为变压器的维护和检修提供重要依据。3.1.2电气试验诊断电气试验是大型电力变压器故障诊断的重要手段之一，通过对变压器的电气参数进行测量和分析，可以判断变压器是否存在故障以及故障的类型和位置。常见的电气试验包括绝缘电阻测量、绕组直流电阻测量、变比测试、介质损耗因数测量等，下面将对绝缘电阻测量和绕组直流电阻测量进行详细分析。绝缘电阻测量是一种简单而有效的检测变压器绝缘性能的方法。其原理是利用绝缘电阻表向变压器绕组施加直流电压，测量绕组与绕组之间、绕组与铁芯之间以及绕组与外壳之间的绝缘电阻值。正常情况下，变压器的绝缘电阻值应在一定的范围内，且不同电压等级的变压器，其绝缘电阻的要求值也不同。当绝缘电阻值低于规定的标准值时，可能表明变压器的绝缘存在问题，如绝缘受潮、老化、损坏等。例如，对于一台110kV的变压器，其绕组绝缘电阻的要求值在常温下一般不应低于1000MΩ。如果在某次试验中，测量得到的高压绕组对低压绕组及地的绝缘电阻值仅为200MΩ，远低于标准值，这就说明该变压器的绝缘性能可能下降，需要进一步检查绝缘是否受潮或存在其他绝缘缺陷。绕组直流电阻测量也是电气试验中的重要项目之一，主要用于检测变压器绕组的导通性和连接状况。通过测量绕组的直流电阻，可以判断绕组是否存在短路、断路、焊接不良等问题。其原理是根据欧姆定律，在绕组中通入直流电流，测量绕组两端的电压，从而计算出绕组的直流电阻。对于三相变压器，正常情况下三相绕组的直流电阻应基本平衡，其不平衡度一般不应超过2%。若某相绕组的直流电阻与其他两相相比，偏差超过了规定范围，就可能存在故障。例如，某三相变压器在进行绕组直流电阻测量时，发现A相绕组的直流电阻比B相和C相高出了5%，经过进一步检查，发现A相绕组存在一处接头焊接不良，导致接触电阻增大，从而使直流电阻值升高。这表明通过绕组直流电阻测量能够有效地检测出绕组的连接故障，及时发现并解决问题，避免故障进一步扩大。3.2智能故障诊断技术3.2.1基于人工智能的诊断方法随着人工智能技术的飞速发展，其在大型电力变压器故障诊断领域得到了广泛应用，为故障诊断提供了新的思路和方法，有效提升了诊断的准确性和效率。神经网络作为人工智能领域的重要技术之一，在变压器故障诊断中发挥着重要作用。神经网络是一种模拟人类大脑神经元结构和功能的计算模型，它由大量的神经元节点组成，这些节点按照层次结构进行排列，包括输入层、隐藏层和输出层。在变压器故障诊断中，神经网络通过对大量的变压器运行数据和故障案例进行学习，建立起输入数据与故障类型之间的映射关系。例如，在利用神经网络进行变压器故障诊断时，可以将变压器的油中溶解气体浓度、电气参数、温度等数据作为输入层的输入，经过隐藏层的复杂非线性变换后，在输出层得到故障类型的诊断结果。以BP（BackPropagation）神经网络为例，它是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，通过不断调整网络的权重和阈值，使网络的实际输出与期望输出之间的误差最小化。在实际应用中，BP神经网络能够处理复杂的非线性关系，对变压器的故障进行准确诊断。然而，BP神经网络也存在一些局限性，如容易陷入局部最优解、训练时间长、收敛速度慢等。为了克服这些问题，研究人员提出了多种改进算法，如引入动量因子、自适应调整学习率等，以提高BP神经网络的性能。支持向量机（SVM）也是一种常用的基于人工智能的故障诊断方法。它是一种基于统计学习理论的分类模型，其基本思想是通过寻找一个最优分类超平面，将不同类别的样本尽可能地分开。在变压器故障诊断中，SVM将变压器的运行数据作为样本，将故障类型作为类别标签，通过对样本的学习，建立起故障诊断模型。SVM具有良好的泛化能力和较高的分类准确率，尤其在小样本情况下表现出色。例如，在处理变压器的故障诊断问题时，SVM能够有效地对少量的故障样本进行学习和分类，准确判断变压器的故障类型。此外，SVM还可以通过核函数将低维空间中的非线性问题映射到高维空间中，转化为线性可分问题进行求解，从而提高了对复杂故障的诊断能力。但SVM的性能依赖于核函数的选择和参数的调整，不同的核函数和参数设置可能会导致不同的诊断结果，需要根据实际情况进行优化。3.2.2大数据与云计算技术应用在当今数字化时代，大数据和云计算技术的快速发展为大型电力变压器的故障诊断带来了新的机遇。随着电力系统智能化程度的不断提高，大型电力变压器在运行过程中会产生海量的监测数据，这些数据包含了变压器的各种运行信息，如油温、绕组温度、油中溶解气体浓度、电气参数、振动信号等。如何有效地处理和分析这些海量数据，从中提取出有价值的信息，成为了变压器故障诊断面临的关键问题。大数据技术的出现为解决这一问题提供了有力的支持。大数据技术具有数据量大、数据类型多样、处理速度快和价值密度低等特点。在变压器故障诊断中，通过采用大数据技术，可以对海量的监测数据进行高效的存储、管理和分析。利用分布式文件系统（如Hadoop分布式文件系统HDFS）和分布式数据库（如HBase）等技术，可以实现对大规模数据的可靠存储和快速读写。借助数据挖掘和机器学习算法，如聚类分析、关联规则挖掘、决策树等，可以从大量的数据中挖掘出潜在的故障模式和规律。例如，通过聚类分析算法，可以将变压器的运行数据按照相似性进行分组，发现不同组数据之间的差异，从而识别出异常数据，进而判断变压器是否存在故障；利用关联规则挖掘算法，可以找出变压器运行数据之间的关联关系，如油温与负载电流之间的关系、油中溶解气体浓度与故障类型之间的关系等，为故障诊断提供依据。云计算技术则为大数据的处理提供了强大的计算能力和灵活的资源配置。云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过将计算任务分布在大量的计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。在变压器故障诊断中，云计算平台可以将大数据分析任务分配到多个计算节点上并行处理，大大提高了数据处理的速度和效率。例如，利用云计算平台的弹性计算能力，可以根据数据处理的需求动态调整计算资源，当有大量数据需要处理时，自动增加计算节点，提高处理速度；当数据处理任务完成后，释放多余的计算资源，降低成本。同时，云计算平台还提供了便捷的数据存储和共享功能，使得不同地区、不同部门的电力运维人员可以通过互联网方便地访问和共享变压器的监测数据和诊断结果，实现了数据的互联互通和协同工作。将大数据与云计算技术相结合，能够为大型电力变压器的故障诊断提供更加全面、准确和高效的服务。通过对海量监测数据的实时分析和处理，可以及时发现变压器的潜在故障隐患，提前采取措施进行预防和维修，降低故障发生的概率，保障电力系统的安全稳定运行。四、大型电力变压器风险评估体系构建4.1风险评估指标选取4.1.1设备状态指标大型电力变压器的设备状态指标是风险评估的重要依据，它直接反映了变压器内部各部件的健康状况，对判断变压器发生故障的可能性起着关键作用。绕组、铁芯等作为变压器的核心部件，其状态参数的变化能够敏锐地反映出变压器运行过程中存在的潜在风险。绕组的绝缘电阻是衡量绕组绝缘性能的重要指标。随着变压器运行时间的增加，绕组绝缘可能会因受潮、老化等原因而逐渐劣化，导致绝缘电阻下降。当绝缘电阻降低到一定程度时，就可能引发绕组短路故障，对变压器的安全运行构成严重威胁。例如，某110kV变压器在运行5年后的一次检测中，发现绕组绝缘电阻较初始值下降了30%，虽然仍在允许范围内，但已明显低于正常水平，这表明该绕组的绝缘性能正在逐渐恶化，存在较大的风险隐患。通过对绝缘电阻的监测和分析，可以及时发现绕组绝缘的异常变化，提前采取措施进行维护或修复，避免故障的发生。绕组的直流电阻也是评估绕组状态的关键参数。当绕组出现匝间短路、接头接触不良等故障时，其直流电阻会发生明显变化。正常情况下，三相绕组的直流电阻应基本平衡，若某相绕组的直流电阻与其他两相相比偏差超过规定范围，就可能意味着该相绕组存在故障。例如，某三相变压器在检修时发现A相绕组直流电阻比B相和C相高出5%，经过进一步检查，确定是A相绕组存在一处接头松动，导致接触电阻增大，从而使直流电阻升高。这种故障若不及时处理，随着运行时间的延长，接头处可能会因发热严重而烧断，引发绕组断路故障。铁芯多点接地故障电流是反映铁芯状态的重要指标之一。正常运行时，铁芯应只有一点接地，若出现多点接地，就会在接地回路中形成环流，导致铁芯局部过热，加速绝缘老化，甚至可能引发铁芯烧毁事故。通过监测铁芯多点接地故障电流，可以及时发现铁芯的接地异常情况。当故障电流超过设定的阈值时，就需要对变压器进行详细检查，找出多点接地的原因并加以处理。例如，某变压器在运行过程中，铁芯多点接地故障电流突然增大至正常水平的3倍，经检查发现是由于铁芯内部的绝缘垫片损坏，导致铁芯与油箱壁之间形成了额外的接地通路，及时更换绝缘垫片后，故障电流恢复正常，避免了铁芯故障的进一步发展。铁芯的绝缘电阻同样对评估铁芯状态至关重要。如果铁芯绝缘电阻下降，可能表明铁芯的绝缘性能受到破坏，存在片间短路的风险。片间短路会使铁芯产生较大的涡流，导致铁芯发热严重，降低变压器的运行效率，同时也会加速绝缘材料的老化，缩短变压器的使用寿命。定期检测铁芯绝缘电阻，可以及时发现绝缘性能的变化，为预防铁芯故障提供依据。例如，某变压器在定期检测中，发现铁芯绝缘电阻较上次检测值下降了50%，经过深入检查，确定是由于铁芯长期受到振动和高温的影响，部分绝缘层出现了破损，及时对铁芯进行了修复和绝缘处理，有效降低了铁芯故障的风险。4.1.2运行环境指标运行环境因素对大型电力变压器的运行可靠性有着显著影响，温度、湿度、灰尘等环境因素的变化可能导致变压器的性能下降，甚至引发故障。因此，选取合适的运行环境指标对于准确评估变压器的风险至关重要。环境温度是影响变压器运行的关键环境因素之一。当环境温度过高时，变压器内部的绕组和铁芯温度会随之升高，导致绕组电阻增大，电能损耗增加，进而加剧绕组的发热。同时，高温还会加速绝缘材料的老化，使绝缘性能下降，增加故障发生的风险。例如，在夏季高温时段，某地区的变压器由于环境温度长时间超过35℃，加上负载较大，导致多台变压器油温过高，频繁出现报警信号，部分变压器甚至因油温过高而被迫停运检修。相反，当环境温度过低时，变压器油的粘度会增大，流动性变差，影响散热效果，还可能导致套管、储油柜等部件因温度应力而损坏。因此，监测环境温度并将其作为风险评估指标，可以及时了解变压器的运行环境状况，为采取相应的降温或保温措施提供依据，保障变压器的正常运行。环境湿度对变压器的影响也不容忽视。湿度过大时，变压器内部容易受潮，导致绝缘材料的绝缘性能下降。绝缘纸受潮后，其耐电强度会大幅降低，容易在电场作用下发生击穿；绝缘油受潮后，会降低其绝缘性能，还可能引起油中溶解气体的变化，影响通过油中溶解气体分析进行故障诊断的准确性。此外，潮湿的环境还容易导致变压器金属部件生锈、腐蚀，降低设备的机械强度和电气性能。例如，在一些沿海地区或湿度较大的场所，变压器因受潮而引发的故障较为常见，如套管闪络、铁芯多点接地等。通过监测环境湿度，并设定合理的湿度阈值，当湿度超过阈值时及时采取除湿措施，可以有效降低因湿度问题导致的变压器故障风险。空气中的灰尘和污秽也是影响变压器运行的重要环境因素。当灰尘和污秽积累在套管表面时，会降低套管的绝缘性能，在高电压作用下容易发生沿面放电，即污闪现象。污闪不仅会影响变压器的正常运行，还可能引发相间短路等严重故障。灰尘和污秽进入变压器内部后，可能会堵塞散热通道，影响变压器的散热效果，导致油温升高；还可能会在电场作用下形成导电小桥，引发局部放电或短路故障。例如，在一些工业厂区或粉尘较多的地区，变压器因灰尘和污秽导致的故障时有发生，需要加强设备的清扫和维护工作。因此，将空气中的灰尘和污秽含量作为风险评估指标，有助于及时发现潜在的故障隐患，采取有效的防护和清洁措施，保障变压器的安全运行。4.1.3负载情况指标负载情况是影响大型电力变压器运行稳定性和寿命的重要因素，负载率、过载时间等指标能够直观地反映变压器的负载状态，与变压器的风险密切相关。负载率是指变压器实际负载与额定负载的比值，它是衡量变压器负载程度的关键指标。当负载率过高时，变压器的绕组电流会增大，导致绕组发热严重，加速绝缘老化。长期处于高负载率运行状态，会使变压器的绝缘性能逐渐下降，增加故障发生的概率。例如，某变压器的额定容量为1000kVA，在一段时间内实际负载达到了900kVA，负载率高达90%，运行过程中发现绕组温度持续升高，超出了正常范围。经分析，高负载率是导致绕组温度升高的主要原因，若不及时采取措施降低负载率，可能会引发绕组绝缘损坏等严重故障。因此，监测变压器的负载率，并根据其变化情况评估风险，可以为合理调整负载提供依据，确保变压器在安全的负载范围内运行。过载时间是指变压器超过额定负载运行的时间长度。过载运行会使变压器承受额外的负荷，加剧设备的磨损和老化。过载时间越长，对变压器的损害就越大，故障发生的风险也就越高。例如，某变压器在一次突发情况下，过载运行了2小时，虽然在过载期间采取了临时降温措施，但事后检查发现，变压器的绕组绝缘出现了一定程度的老化迹象。这表明即使是短时间的过载运行，也可能对变压器造成不可逆的损害。通过记录变压器的过载时间，并结合负载率等指标进行综合分析，可以更准确地评估变压器的风险状况，为制定合理的运维策略提供参考。此外，负载的波动情况也会对变压器产生影响。频繁的负载波动会使变压器受到电磁冲击，导致绕组受力不均，容易引发绕组变形、松动等故障。例如，一些工业用户的用电设备频繁启停，会使变压器的负载频繁变化，长期运行下来，可能会对变压器的绕组造成损伤。因此，在评估变压器风险时，也需要考虑负载波动这一因素，通过监测负载的变化频率和幅度，及时发现潜在的风险隐患，采取相应的措施进行防范。四、大型电力变压器风险评估体系构建4.2风险评估模型建立4.2.1层次分析法（AHP）确定权重层次分析法（AHP）是一种将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析的决策方法。其基本原理是通过比较各层次元素之间的相对重要性，构建判断矩阵，然后计算判断矩阵的特征向量和特征值，从而确定各元素的权重。在大型电力变压器风险评估中，运用AHP确定各评估指标的权重，能够有效反映各指标对变压器风险水平的影响程度。以设备状态指标中的绕组绝缘电阻、绕组直流电阻、铁芯多点接地故障电流和铁芯绝缘电阻为例，首先构建判断矩阵。判断矩阵是通过两两比较各指标的相对重要性得到的，通常采用1-9标度法，其中1表示两个指标同样重要，3表示前者比后者稍微重要，5表示前者比后者明显重要，7表示前者比后者强烈重要，9表示前者比后者极端重要，2、4、6、8则表示上述相邻判断的中间值。假设通过专家评估，得到关于这四个指标的判断矩阵A如下：A=\begin{pmatrix}1&3&5&7\\1/3&1&3&5\\1/5&1/3&1&3\\1/7&1/5&1/3&1\end{pmatrix}接下来计算判断矩阵的最大特征值和特征向量。可以使用数学软件（如MATLAB、Python等）进行计算，以Python为例，利用numpy库中的相关函数进行计算：importnumpyasnpA=np.array([[1,3,5,7],[1/3,1,3,5],[1/5,1/3,1,3],[1/7,1/5,1/3,1]])#计算特征值和特征向量eigenvalues,eigenvectors=np.linalg.eig(A)#最大特征值max_eigenvalue=np.max(eigenvalues)#对应最大特征值的特征向量max_eigenvector=eigenvectors[:,np.argmax(eigenvalues)]#特征向量归一化得到权重向量weight_vector=max_eigenvector/np.sum(max_eigenvector)print("最大特征值:",max_eigenvalue)print("权重向量:",weight_vector)计算结果得到最大特征值和权重向量，权重向量即为各指标的相对权重。假设计算得到的权重向量为W=[0.52,0.28,0.14,0.06]，这表明在设备状态指标中，绕组绝缘电阻的权重最大，为0.52，说明其对变压器风险水平的影响程度最高；绕组直流电阻的权重为0.28，次之；铁芯多点接地故障电流权重为0.14；铁芯绝缘电阻权重为0.06，相对影响较小。通过这种方式，利用AHP确定了各评估指标的权重，为后续的风险评估提供了重要的量化依据。最后，需要对判断矩阵进行一致性检验，以确保判断的合理性。一致性检验通过计算一致性指标（CI）和随机一致性指标（RI），并计算一致性比例（CR）来实现。若CR小于0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要重新调整判断矩阵。一致性指标CI计算公式为：CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中\lambda_{max}为最大特征值，n为判断矩阵的阶数。随机一致性指标RI可通过查表得到，不同阶数的判断矩阵对应不同的RI值。一致性比例CR计算公式为：CR=\frac{CI}{RI}。例如，对于上述4阶判断矩阵，查得RI值为0.90，计算得到CI值后，进而计算CR值，若CR值小于0.1，则判断矩阵通过一致性检验，权重向量有效；若CR值大于等于0.1，则需重新调整判断矩阵，重新计算权重向量。4.2.2模糊综合评价法评估风险模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，它能够将定性评价和定量评价相结合，对受多种因素影响的事物做出全面、客观的评价。在大型电力变压器风险评估中，由于变压器的风险受到设备状态、运行环境、负载情况等多种因素的综合影响，且这些因素往往具有模糊性和不确定性，因此模糊综合评价法非常适合用于变压器的风险评估。模糊综合评价法的步骤如下：确定评价因素集：评价因素集是影响被评价对象的各种因素所组成的集合，用U=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}表示。在大型电力变压器风险评估中，评价因素集U可包括设备状态指标u_1、运行环境指标u_2、负载情况指标u_3等，其中设备状态指标u_1又可细分为绕组绝缘电阻u_{11}、绕组直流电阻u_{12}、铁芯多点接地故障电流u_{13}、铁芯绝缘电阻u_{14}等；运行环境指标u_2可包括环境温度u_{21}、环境湿度u_{22}、灰尘污秽含量u_{23}等；负载情况指标u_3可包括负载率u_{31}、过载时间u_{32}、负载波动情况u_{33}等。确定评价等级集：评价等级集是对被评价对象做出的各种评价结果所组成的集合，用V=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}表示。在变压器风险评估中，通常将风险等级划分为低风险v_1、较低风险v_2、中等风险v_3、较高风险v_4、高风险v_5五个等级。确定单因素评价矩阵：单因素评价矩阵是对每个评价因素进行单独评价，得到的评价结果所组成的矩阵。对于每个评价因素u_i，通过专家评价或其他方法，确定其对每个评价等级v_j的隶属度r_{ij}，从而构成单因素评价矩阵R=(r_{ij})_{n\timesm}。例如，对于设备状态指标u_1，通过专家对绕组绝缘电阻u_{11}、绕组直流电阻u_{12}、铁芯多点接地故障电流u_{13}、铁芯绝缘电阻u_{14}等因素进行评价，得到其对低风险v_1、较低风险v_2、中等风险v_3、较高风险v_4、高风险v_5的隶属度，组成单因素评价矩阵R_1：R_1=\begin{pmatrix}0.6&0.3&0.1&0&0\\0.5&0.4&0.1&0&0\\0.4&0.3&0.2&0.1&0\\0.7&0.2&0.1&0&0\end{pmatrix}该矩阵表示，对于绕组绝缘电阻u_{11}，专家认为其属于低风险的隶属度为0.6，属于较低风险的隶属度为0.3，属于中等风险的隶属度为0.1，属于较高风险和高风险的隶属度为0。确定各因素的权重向量：利用层次分析法（AHP）计算得到各评价因素的权重向量W=[w_1,w_2,\cdots,w_n]，其中w_i表示评价因素u_i的权重，且\sum_{i=1}^{n}w_i=1。假设通过AHP计算得到设备状态指标u_1、运行环境指标u_2、负载情况指标u_3的权重向量W=[0.5,0.3,0.2]。进行模糊合成运算：将单因素评价矩阵R与权重向量W进行模糊合成运算，得到综合评价向量B，即B=W\cdotR。这里的“\cdot”通常采用模糊数学中的合成算子，如“\max-\min”算子、“\max-\cdot”算子等。以“\max-\cdot”算子为例，计算综合评价向量B：B=W\cdotR=\begin{pmatrix}0.5&0.3&0.2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}0.6&0.3&0.1&0&0\\0.5&0.4&0.1&0&0\\0.4&0.3&0.2&0.1&0\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0.5\times0.6+0.3\times0.5+0.2\times0.4&0.5\times0.3+0.3\times0.4+0.2\times0.3&0.5\times0.1+0.3\times0.1+0.2\times0.2&0.5\times0+0.3\times0+0.2\times0.1&0.5\times0+0.3\times0+0.2\times0\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0.53&0.33&0.12&0.02&0\end{pmatrix}确定风险等级：根据综合评价向量B，按照最大隶属度原则确定变压器的风险等级。在上述例子中，综合评价向量B中最大的隶属度为0.53，对应的风险等级为低风险，因此可判断该变压器当前的风险等级为低风险。以某变电站一台110kV大型电力变压器为例，收集其设备状态、运行环境、负载情况等数据，按照上述模糊综合评价法的步骤进行风险评估。首先确定评价因素集U和评价等级集V，然后通过专家评价和数据分析确定单因素评价矩阵R，利用AHP计算得到各因素的权重向量W，进行模糊合成运算得到综合评价向量B，最终根据最大隶属度原则确定该变压器的风险等级为中等风险。通过对该变压器后续运行情况的跟踪监测，发现其运行状态基本符合中等风险的评估结果，验证了模糊综合评价法在大型电力变压器风险评估中的有效性和准确性。五、案例分析5.1某大型电力变压器故障诊断实例某110kV变电站内的一台大型电力变压器，型号为SFSZ11-50000/110，已运行10年。在日常巡检中，运维人员发现该变压器存在异常现象。首先，变压器的油温比正常运行时升高了15℃，达到了75℃，且持续上升，油温过高可能加速绝缘老化，甚至引发绝缘故障。其次，变压器的声音也出现异常，发出不均匀的“嗡嗡”声，并伴有“吱吱”的放电声，这通常是内部存在故障的信号。同时，油位计显示油位下降了10%，油位下降可能导致绕组暴露在空气中，降低绝缘性能。此外，通过在线监测系统发现，变压器的负载率近期一直保持在85%以上，长期高负载运行会增加变压器的损耗和发热，对其性能产生不利影响。针对这些异常现象，电力部门迅速组织技术人员运用多种故障诊断技术进行深入分析。首先采用油中溶解气体分析（DGA）技术，对变压器油进行采样分析。结果显示，油中氢气（H₂）含量达到150μL/L（注意值通常为150μL/L），甲烷（CH₄）含量为80μL/L，乙烯（C₂H₄）含量为50μL/L，乙炔（C₂H₂）含量为10μL/L（注意值通常为5μL/L）。根据三比值法，计算得到编码为102，对照故障类型判断表，初步判断变压器内部可能存在高能量放电故障。为进一步验证，进行了电气试验诊断。测量绕组绝缘电阻，发现高压绕组对低压绕组及地的绝缘电阻值为500MΩ，虽未低于标准值（110kV变压器要求值一般不低于1000MΩ），但与上次测量值相比下降了30%，表明绝缘性能有所下降。测量绕组直流电阻，发现三相绕组直流电阻不平衡度达到3%（标准要求一般不超过2%），A相绕组直流电阻明显高于B相和C相，这可能意味着A相绕组存在问题。综合DGA分析和电气试验结果，判断该变压器A相绕组可能存在匝间短路故障。由于匝间短路，导致绕组局部电流增大，产生高温，使绝缘油分解产生大量气体，从而引起油温升高、油位下降以及异常声音和放电声。高负载运行进一步加剧了绕组的发热，加速了故障的发展。基于诊断结果，电力部门立即对该变压器进行停电检修。吊芯检查发现，A相绕组第5、6匝之间的绝缘层有明显烧焦痕迹，确认存在匝间短路故障。技术人员对故障绕组进行了修复，更换了受损的绝缘材料，并对绕组进行了重新绕制和绝缘处理。修复后，再次进行各项试验，结果均符合标准要求，变压器恢复正常运行。通过这次故障诊断实例可以看出，综合运用多种故障诊断技术，能够准确判断大型电力变压器的故障类型和位置，为及时采取有效的维修措施提供有力支持，保障电力系统的安全稳定运行。5.2风险评估在变压器运维中的应用以某220kV大型电力变压器为例，该变压器位于城市中心区域的变电站，承担着为周边重要商业区、居民区和政府机构供电的重要任务。利用前文构建的风险评估体系对其进行风险评估，以指导运维工作。在设备状态指标方面，通过定期检测获取数据。绕组绝缘电阻为1200MΩ，略低于初始值，但仍在正常范围内；绕组直流电阻三相不平衡度为1.2%，符合标准要求；铁芯多点接地故障电流为5mA，处于正常水平；铁芯绝缘电阻为800MΩ，也无明显异常。在运行环境指标方面，该地区夏季高温天气较多，环境温度最高可达40℃，湿度在雨季时可达到80%，且变电站周边存在一定的工业污染，空气中灰尘和污秽含量相对较高。在负载情况指标方面，该变压器的负载率在工作日白天高峰时段可达80%，晚上及周末有所降低，平均负载率约为65%，偶尔会出现因突发用电需求导致的短时间过载情况，过载时间一般不超过1小时。运用层次分析法（AHP）确定各指标权重，再采用模糊综合评价法进行风险评估。经计算，得到该变压器的风险评估结果为中等风险。根据这一评估结果，制定了相应的运维策略。在设备维护方面，加强对绕组绝缘电阻的监测频率，由原来的每季度一次增加到每月一次，密切关注其变化趋势；对铁芯多点接地故障电流和铁芯绝缘电阻继续保持定期检测，确保铁芯状态稳定。在运行环境管理方面，针对高温问题，在夏季来临前对变压器的冷却系统进行全面检查和维护，确保冷却风扇正常运行，冷却管道畅通，必要时可增加临时冷却设备；对于湿度和灰尘污秽问题，加强变电站的通风和清洁工作，定期对变压器进行清扫，安装空气过滤装置，减少灰尘和污秽对变压器的影响。在负载管理方面，与周边重要用户沟通协调，优化用电安排，尽量避免出现过载情况；加强对负载变化的监测，及时调整电网运行方式，确保变压器运行在安全负载范围内。实施上述运维策略一段时间后，对该变压器的运行状况进行跟踪分析。结果显示，绕组绝缘电阻保持稳定，未出现明显下降趋势；油温在夏季高温时段得到有效控制，未超过报警值；通过加强通风和清洁，变压器内部的灰尘和污秽积累明显减少，降低了因污闪和局部放电导致故障的风险。通过优化负载管理，过载情况得到有效控制，变压器的运行稳定性和可靠性得到显著提高。这表明基于风险评估制定的运维策略能够针对性地解决变压器运行中存在的问题，有效降低变压器的运行风险，保障电力系统的安全稳定运行。六、结论与展望6.1研究成果总结本研究围绕大型电力