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    變壓器故障檢測(cè)與診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀

    2020-02-16 23:17:47劉春鵬王小攀
    設(shè)備管理與維修 2020年17期
    關(guān)鍵詞:故障診斷變壓器檢修

    劉春鵬,王小攀

    (河南機(jī)電職業(yè)學(xué)院,河南鄭州 451191)

    0 引言

    變壓器作為電力系統(tǒng)中的核心設(shè)備,承擔(dān)著電壓變換、電能分配和電力傳輸?shù)闹匾蝿?wù),其正常運(yùn)行是保證社會(huì)生產(chǎn)穩(wěn)定可靠供電的基礎(chǔ)[1]?,F(xiàn)實(shí)當(dāng)中,變壓器總是長(zhǎng)時(shí)間帶負(fù)荷運(yùn)行,勢(shì)必遭受各種來自電網(wǎng)內(nèi)外的破壞因素沖擊,故障與事故不可避免。加之全國(guó)跨區(qū)域聯(lián)網(wǎng)日趨緊密,形成的網(wǎng)絡(luò)日益龐大,變壓器故障如不及時(shí)切除或修復(fù),往往會(huì)引發(fā)鏈?zhǔn)椒磻?yīng),嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致大面積停電和電網(wǎng)癱瘓事故。

    由變壓器故障而導(dǎo)致的安全問題不容小覷,若不及時(shí)處理,造成的損失是無法估量的。因此,在變壓器故障發(fā)生之初就采取必要的檢測(cè)與診斷手段,亦或是長(zhǎng)期對(duì)主要故障形式進(jìn)行在線監(jiān)測(cè),可以避免某些故障的進(jìn)一步加深,對(duì)于提前做好預(yù)防措施具有重要的指導(dǎo)意義。

    1 電力變壓器的故障檢修

    變壓器內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜,運(yùn)行環(huán)境條件特殊,電力部門對(duì)變壓器的檢修從最初簡(jiǎn)單易行的事后處理發(fā)展到了定期、定向、定人對(duì)其進(jìn)行預(yù)防性檢修。預(yù)防性檢修體系依據(jù)《電力變壓器運(yùn)行規(guī)程》,為變壓器運(yùn)行異常和故障處理提供了標(biāo)準(zhǔn)化操作依據(jù)。但從故障診斷的及時(shí)性和可靠性來說,規(guī)程仍不能有效解決變壓器運(yùn)行中的內(nèi)部復(fù)雜故障問題。首先預(yù)防性試驗(yàn)需要停電操作,不僅增加了工作安排難度,造成不必要的經(jīng)濟(jì)損失,而且維修人員容易畫蛇添足,使設(shè)備越修越壞。其次離線的定期預(yù)防性試驗(yàn)缺乏實(shí)際運(yùn)行時(shí)電壓、溫度、電流等因素影響,很可能無法發(fā)現(xiàn)絕緣和潛伏性故障,易發(fā)生漏報(bào)、誤報(bào)或早報(bào)情況。

    為解決以上問題,變壓器故障檢測(cè)與診斷技術(shù)研究人員提出了狀態(tài)檢修的方法。它可以提高設(shè)備利用率、降低檢修費(fèi)用、及時(shí)反饋信息,使設(shè)備運(yùn)行更加安全、可靠。特別是后來發(fā)展起來的在線監(jiān)測(cè)技術(shù),對(duì)于故障的發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)具有無可替代的指導(dǎo)意義。一方面它可以及時(shí)跟蹤掌握變壓器故障發(fā)展情況,并根據(jù)需要決定是否檢修,做到防微杜漸。另一方面,變壓器故障診斷需要在線監(jiān)測(cè)提供依據(jù),它們結(jié)合起來才能使變壓器處于更佳的運(yùn)行狀態(tài)。

    2 變壓器故障檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展

    變壓器故障檢測(cè)是診斷的前提,包括傳統(tǒng)的離線檢測(cè)和現(xiàn)代的在線監(jiān)測(cè)兩種方式。其中離線檢測(cè)是現(xiàn)場(chǎng)使用較多,效果最為明顯的方法,也是電力變壓器預(yù)防性試驗(yàn)常用的方法[2]。而在線監(jiān)測(cè)可以實(shí)時(shí)關(guān)注變壓器的故障情況,做到早發(fā)現(xiàn)、早處理,與常規(guī)檢測(cè)方法相比優(yōu)勢(shì)突出。

    國(guó)外在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究與國(guó)內(nèi)相比起步較早,而且發(fā)展迅速。以美國(guó)、加拿大、日本等國(guó)家為代表,相繼開發(fā)出了不同類型在線監(jiān)測(cè)設(shè)備,在實(shí)際中得到了一定的應(yīng)用[3]。國(guó)內(nèi)在線監(jiān)測(cè)技術(shù)雖起步稍晚,但在近20 多年的時(shí)間里得到了迅速發(fā)展,電力相關(guān)部門和科研院校研制了不同類型的監(jiān)測(cè)設(shè)備。目前,變壓器油中溶解氣體分析法(Dissolve Gas Analysis,DGA)是國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)可的判斷電力變壓器內(nèi)部故障性質(zhì)的有效方法[4],該方法依據(jù)變壓器故障時(shí)產(chǎn)生的的氣體成分和含量,可以有效診斷其故障類型并預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì),為順利實(shí)現(xiàn)變壓器故障的診斷提供了重要基礎(chǔ)。據(jù)統(tǒng)計(jì),國(guó)內(nèi)電網(wǎng)中有50%以上的變壓器故障是通過該方法檢測(cè)出來的,為此電力部門專門制定了《變壓器油中溶解氣體分析和判斷導(dǎo)則》(DL/T 722—2014)。當(dāng)前變壓器故障氣體的檢測(cè)既有針對(duì)某一種成分氣體的可靠檢測(cè),也有同時(shí)對(duì)多組分氣體的檢測(cè)。變壓器油中溶解氣體在線監(jiān)測(cè)方法主要有氣相色譜法、電子鼻法、紅外光譜法、光聲光譜法[5]。其中氣相色譜法是主要的變壓器在線監(jiān)測(cè)方式,已成為國(guó)家電工委員會(huì)推薦的變壓器故障檢測(cè)方法。

    變壓器故障檢測(cè)技術(shù)發(fā)展至今已取得很大進(jìn)步,但是仍不算成熟。故障檢測(cè)方面對(duì)工程的實(shí)際應(yīng)用考慮不周,有些方法理論上可行,操作起來效果并不理想。在線監(jiān)測(cè)時(shí),參數(shù)不夠全面,部分故障尚未建立有效的在線監(jiān)測(cè)方法。大多數(shù)在線監(jiān)測(cè)裝置沒有考慮自身存在的故障問題。

    3 變壓器故障診斷技術(shù)的發(fā)展

    故障診斷是根據(jù)故障征兆信息,結(jié)合設(shè)備的結(jié)構(gòu)特性、運(yùn)行參數(shù)、環(huán)境條件、歷史狀況,對(duì)可能要發(fā)生的或已經(jīng)發(fā)生的故障進(jìn)行檢測(cè)、分析和判斷,以確定故障的屬性、部位和嚴(yán)重程度[6]。

    變壓器原始的故障診斷開始于20 世紀(jì)初,主要是依靠專業(yè)人員的感官、經(jīng)驗(yàn)配合簡(jiǎn)單的儀表對(duì)故障進(jìn)行判斷。這種方法因?qū)Σ僮魅藛T的技術(shù)水平要求較高而極易受外界環(huán)境條件的干擾,具有很大的不可控因素。20 世紀(jì)60 年代,基于傳感器與計(jì)算機(jī)應(yīng)用的診斷技術(shù)開始蓬勃發(fā)展。信號(hào)檢測(cè)、數(shù)據(jù)處理、信號(hào)分析的理論和實(shí)踐逐步構(gòu)成了這一階段診斷技術(shù)的主要研究和發(fā)展內(nèi)容[7]。不過,因?yàn)槿耘f需要專家和專業(yè)技術(shù)人員的指導(dǎo),所以最終決策受診斷領(lǐng)域知識(shí)和處理問題的策略影響較大。20 世紀(jì)80 年代,人工智能的研究成果開始應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域中,出現(xiàn)了智能化診斷技術(shù)[8]。這期間廣泛吸取了相關(guān)學(xué)科的各種有效方法和手段,尤其是基于知識(shí)的智能計(jì)算理論,為故障診斷開辟了新的天地。

    變壓器智能化診斷技術(shù)以故障時(shí)油中溶解的各組分氣體為分析基礎(chǔ),以人工智能技術(shù)為核心,模擬人腦的機(jī)能,有效的利用故障信息進(jìn)行識(shí)別判定。智能診斷技術(shù)充分利用變壓器油中溶解氣體的組分與含量建立算法模型,在信息智能化處理下通過反復(fù)的迭代運(yùn)算獲取最優(yōu)分類識(shí)別。專家系統(tǒng)是變壓器故障智能診斷方面提出和使用較早的方法。但是故障診斷專家系統(tǒng)因?yàn)槿蒎e(cuò)能力較差、知識(shí)庫(kù)維護(hù)難度大、推理速度慢等缺陷很難適應(yīng)大規(guī)模的故障診斷,常應(yīng)用于離線故障分析。后來,研究人員在分析現(xiàn)代智能算法的基礎(chǔ)上把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入故障診斷,并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行了算法優(yōu)化研究。在變壓器部分故障信息不確定的情況下,灰色系統(tǒng)理論得到了重視,模糊診斷的方法也被應(yīng)用到變壓器的故障診斷。

    除了以上常見的典型智能故障診斷算法,還有其他一些新方法在不斷發(fā)展的理論中得到了嘗試和應(yīng)用,如信息融合、組合決策樹、支持向量機(jī)、粗糙集理論、人工免疫分類等現(xiàn)代智能算法。同時(shí)集成化故障診斷技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)化故障診斷技術(shù)、基于混沌理論的故障診斷技術(shù)也為變壓器的故障診斷提供了廣闊的發(fā)展空間。

    4 結(jié)束語

    變壓器故障檢測(cè)與診斷技術(shù)從傳統(tǒng)的常規(guī)檢修發(fā)展到現(xiàn)在的狀態(tài)檢修,出現(xiàn)了基于油中溶解氣體分析的故障診斷技術(shù)智能算法。但是故障診斷方法單一,與傳統(tǒng)方法的配合不夠緊密,工程實(shí)用性不強(qiáng)。有些方法雖能對(duì)變壓器故障做出合理的判斷,但是故障識(shí)別率不高,不能很好地反映出故障嚴(yán)重程度。故障智能診斷方面還需進(jìn)一步的研究和完善。

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