變壓器故障診斷研究現(xiàn)狀

韓鈺潔　葉暉　王然

摘 要：電力變壓器是電力系統(tǒng)非常重要的一部分。只有其良好的運行，電力系統(tǒng)才可以可靠供電。由電力變壓器的原理可知，其技術故障時有發(fā)生。文章用傳統(tǒng)與智能的方法診斷其故障，并總結了其研究現(xiàn)狀。

關鍵詞：電力變壓器；故障診斷；傳統(tǒng)方法；智能方法

引言

近年來我國的發(fā)展非常迅速，人們的需求越來越高，生活中的電量消費也非常多，因此電力事業(yè)就顯得非常重要。為了加速發(fā)展，就要大力加強電力設施的建設。在電力系統(tǒng)中，有很多重要的輸變電裝置，其中非常重要裝置就是電力變壓器。因為，電力變壓器是在我們生活用電要經(jīng)過的第一步。電廠里發(fā)出來的電，都必須要經(jīng)過電力變壓器進行變壓，生成一定的高電壓進行傳輸。在到達用電區(qū)時，還要使用變壓器對其進行降壓，供人們使用。由此可見，電力變壓器在供電中的重要性。現(xiàn)在，我國電力網(wǎng)錯綜復雜，發(fā)電廠有很多的種類，這些電廠分布廣泛，這些電都要經(jīng)過變壓器進行變壓，才可以進行統(tǒng)一的傳輸。這些都要求電力變壓器在運行時一定要可靠，穩(wěn)定。否則，就有可能出現(xiàn)巨大的損失。

對于如何快速地診斷變壓器運行問題，目前都還處在研究之中。世界各國都沒有比較好的方法，現(xiàn)在使用的方法大多是基于實踐中積累的經(jīng)驗。從各國地使用的方法來看，大致分為兩種類型。其一，采用變壓器的預防性電氣實驗和特征氣體判別法，及其基于特征氣體的比值法等傳統(tǒng)的方法。另外的一種是模糊邏輯方法、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、貝葉斯網(wǎng)絡和遺傳算法等智能方法。我們就是要從這兩個方面研究如何保證電力變壓器的正常運行。

1 變壓器故障診斷傳統(tǒng)方法及其研究現(xiàn)狀

1.1 變壓器預防性電氣實驗

為了保障電力系統(tǒng)的安全運行，必須要進行預防性電氣實驗。通過對變壓器進行及時有效地檢測，能夠找到問題，并予以解決。

根據(jù)DL/T596-1996電力設備預防性試驗規(guī)程規(guī)定，主要包括一些檢測，這其中的檢測是色譜的分析，線圈的繞組直流電阻和線圈絕緣的吸收比值。另外還包括檢測變壓器線圈鐵心的導磁性，變壓器中絕緣隔絕的效果等。

1.2 特征氣體判別法

電力變壓器在發(fā)生故障的時候，會產(chǎn)生一些比較特殊的氣體。我們可以利用這些氣體，來判別和診斷電力變壓器發(fā)生了何種問題，這就是氣體判別法。這種特征性氣體具體有一氧化碳、氫氣和一些烴類氣體等。區(qū)分判別這些氣體的方法，就是看它們能否在油中部分或全部溶解。這種方法雖然是比較的簡單和快速，但是不適用于氣體量較少的情況。

1.3 基于特征氣體的比值法

基于特征氣體的比值法有很多的種類，人們具體在使用方法上也有一些不同。但是在國際慣例中，通常有以下的幾種方法，三比值法、改良版的三比值法、四比值法、無編碼比值法等。這些方法在使用診斷的時候非常方便，但是只能夠判斷單一的問題，不能夠處理不同問題的疊加，因此這種方法使用不多。

2 變壓器故障診斷智能方法及其研究現(xiàn)狀

2.1 模糊邏輯方法

模糊邏輯方法是以模糊理論和模糊關系為基礎的，通過積累經(jīng)驗，依靠平常自己的知識來判斷故障和原因的不確定性。文獻[1]提出了基于模糊數(shù)學和概率論的變壓器故障診斷，通過建立變壓器故障性質與故障征兆之間的完全因果強度關系，提高了模型的診斷精度。文獻[2]將模糊聚類的數(shù)據(jù)挖掘技術應用到變壓器故障診斷中，通過建立故障樣本數(shù)據(jù)的相似關系矩陣而實現(xiàn)了對故障樣本集的聚類分析，最終實現(xiàn)了對故障樣本的診斷分析。文獻[3]以變壓器各個部件診斷為基礎，通過模糊理論來構造變壓器狀態(tài)診斷模型，并用實例證明了該模型的有效性。

2.2 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是現(xiàn)在經(jīng)常使用的一種方法。專家系統(tǒng)是累積大量的這方面的專家的經(jīng)驗，和他們在日常工作中遇到的問題及其解決這些問題方法來進行推理，從而學習到前人經(jīng)驗和知識，還有對問題的解釋功能?，F(xiàn)在，這一種方法已經(jīng)開始在電力系統(tǒng)運行得到了很大應用，尤其是在電氣設備的問題和線路故障上。有效地解決了使用單一的方法，造成結果不全的問題，可以使電力系統(tǒng)問題得到快速的解決。文獻[4]把人工智能專家系統(tǒng)引入到變壓器故障診斷中，實例測試表明該方法降低了判斷的隨機性，提高了診斷水平。文獻[5]將基于模糊Petri網(wǎng)的知識表示方法應用于變壓器故障診斷專家系統(tǒng)中，并用實例證明了這種應用的有效性。

但是，有時專家系統(tǒng)也會出現(xiàn)一些問題，專家系統(tǒng)都是根據(jù)以往的經(jīng)驗，使用前人累積的方法。然而現(xiàn)在電力系統(tǒng)發(fā)展迅速，問題也是越來越新穎和復雜化，這時專家系統(tǒng)的功能就顯出了不足。

2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是依據(jù)人類大腦高度的集成化和處理信息的快速化，再進行節(jié)點互聯(lián)構成信息處理的方法。這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以做到復雜的邏輯操作和非線性映射。這種方法之所以能夠在電力變壓器上使用，是因為其在發(fā)生問題和電力運行故障的時候，可以建立非線性映射關系，這種關系符合人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理。這一種方法，在我國還沒有被應用，但是在國外，已經(jīng)開始得到了應用，并得到了很不錯的效果。

2.4 支持向量機

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種新興且對解決變壓器故障非常有效的方法，它是一種機器學習方法。它的理論最開始是針對模式識別問題提出的，主要是來解決這一方面問題的。后來經(jīng)過人們的學習和研究，才擴展到現(xiàn)在這一領域。支持向量機這種方法在處理變壓器的數(shù)據(jù)問題和技術樣本上，非常有優(yōu)勢。

因為，它在樣本較少的時候，有很強的適應能力，能夠及時地將數(shù)據(jù)分類并提高計算能力。尤其是在面臨電力變壓器一類的問題時，更是非常方便。

2.5 貝葉斯網(wǎng)絡

貝葉斯網(wǎng)絡是現(xiàn)在比較新興的一種方法，它的主要優(yōu)點是解決復雜的問題造成的故障。還有就是對于問題的不確定性，我們利用貝葉斯網(wǎng)絡都能得到很好地處理。我們知道變壓器運行時的變化是很不確定的，而且可能受到人為的影響，因此貝葉斯網(wǎng)絡對處理變壓器問題行之有效。

2.6 遺傳算法

遺傳算法是基于生物進化理論的一種方法，現(xiàn)在是和計算機系統(tǒng)中的自適應全局優(yōu)化概率結合到一起的算法。這種算法可以應用于很多的領域，不完全固定在某一方面。因此，遺傳算法同樣可以應用于電力變壓器故障。

3 結束語

文章是針對變壓器的運行故障，討論其可以采用的兩類診斷方法。這兩類方法分別是傳統(tǒng)的和智能化的方法，并總結了針對變壓器故障的國內外研究現(xiàn)狀。傳統(tǒng)的故障診斷方法和智能診斷方法是可以相互補充的，以便更好地解決變壓器故障問題。

參考文獻

[1]符洋，等.基于模糊數(shù)學和概率論的變壓器故障診斷[J].高電壓技術，2007，8（33）：66-70.

[2]印力群，鄭廣瑞.面向模糊聚類的數(shù)據(jù)挖掘技術在變壓器故障診斷中的研究[J].科技探索，2012，384：26-28.

[3]焦振毅，任建文，陳鵬.基于模糊理論的變壓器故障診斷模型研究[J].電力科學與工程，2012，28（6）：39-43.

[4]魏魯原，崔霞.專家系統(tǒng)在變壓器故障診斷中的應用[J].機床與液壓，2007，35（7）：251-253.

[5]王蓓蓓，郭基偉，等.基于模糊Petri網(wǎng)的知識表示方法在變壓器故障診斷專家系統(tǒng)中的應用[J].電力系統(tǒng)及其自動化學報，2003，15（1）：74-77.

作者簡介：韓鈺潔（1991，2-），女，漢族，河北邯鄲，華北電力大學，學生，碩士研究生，研究方向：電力系統(tǒng)保護與安全控制。