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模糊诊断电力变压器故障点部位的应用研究           
模糊诊断电力变压器故障点部位的应用研究
作者:佚名 文章来源:不详 点击数: 更新时间:2008-9-24 10:00:42
丁晓群1,孙 军1,王大忠2,严慧敏1
1.河海大学电气学院,江苏省南京市210098; 2.东南大学电气系,江苏省南京市210096


1 前言
  电力变压器故障诊断一般分为故障点性质和故障点部位的诊断。其中故障点性质诊断的方法很多,并在实际应用中获得了验证和推广,取得了可喜的成绩。但是,对于故障点部位的诊断,其研究和应用仍处于探索阶段。如能在电力变压器发生故障后,不但能准确地诊断出故障性质,还能准确地诊断出故障的初步部位,就能减少浪费,快速排除变压器的故障,提高供电的可靠性。
        本文分析了电力变压器出现固体绝缘和裸金属故障时的各种征兆,抽取与其故障点部位相关的特征量,利用模糊诊断方法,综合确定故障部位。研究结果表明,本文提出的方法是正确和实用的。
2 模糊诊断方法
  模糊诊断方法是通过某些症状的隶属度来求出各种故障原因的隶属度,以表征各种故障存在的倾向性。设观测到一征兆群样本为X(X1,X2,…,Xm),并得出样本中各分量元素Xi对征兆i的隶属度,将X中各元素转换成隶属度,就能构成故障征兆模糊矢量[1]    
  

X=(UX1,UX2,…,UXM)(1)


  假设该征兆样本是故障原因y产生的,y对各种故障原因的隶属度为Uyi(y),则构成了故障原因模糊矢量    
  

Y=(Uy1,Uy2,…,Uyn)(2)


        并得到Y与X的因果模糊      
  

Y=X·R(3)


式中·为模糊逻辑算子;R为M×N维模糊关系矩阵,其行表示故障征兆,列表示故障原因,矩阵元素rij表示第i种征兆xi对第j种原因yj的隶属度。rij=0表示无关系;rij越大,关系越密切;rij越小,关系越疏远。
  模糊矩阵的构造需要以大量现场实际运行数据为基础,其精确度主要取决于所依据的数据的准确性以及丰富程度。有了模糊诊断矩阵,则依据观测到的特征量X并选用合适的逻辑算子,即可借助模糊关系方程得到原因矢量集。
  解决模糊性问题的关键是隶属函数。结合具体的电力变压器故障部位诊断的实际需要,采用实用的比值法,选择多种隶属函数试算所得的结果,与实际的结果进行比较,则可得到适合于本问题的隶属函数形式[2]

公式(4)、(5)、(6)

3 电力变压器故障部位特征量的研究
  在现有的变压器故障点部位分类中,有按固体绝缘和裸金属分类的,也有按磁路和电路分类的。针对前一种分类,本节就电力变压器故障部位的特征量抽取问题进行了研究。
3.1 固体绝缘故障的特征量
  当变压器内部存在过热或放电等故障时,其附近的绝缘材料也易产生裂解,使得纤维素断键,形成碳的化合物,最终分解成CO、CO2和水,甚至分解成糠醛。因此,检测电力变压器油中CO和CO2或糠醛的含量变化便可以判断出故障是否涉及到固体绝缘[3,4]
  根据变压器的实际运行经验和数据图形的统计分析可知,随着变压器运行年限的增长,CO和CO2的含量也在增长。为了确定CO和CO2的含量随时间变化的曲线,可将CO和CO2进行线性回归分析。以咸阳供电局提供的电力变压器油色谱历史数据为例进行分析总结,可得CO和CO2的年平均含量与运行年限之间的关系方程:

                           YCO=1431e-1.105/x+C(x>1)(7)

                                    YCO2=1798+1145x(8)

式中综合因子C与变压器的运行方式、容量、电压等级以及型号等因素有关,应视变压器的具体情况综合确定(本文取理想情况:c=0)。将式(7)(8)绘制成曲线,如图1和图2所示。
        定义产气速率为
                  Ri(%)={(Ci2-Ci1)/Ci1×Δt}×100%(9)

式中Ci2表示第二次采气样本,ppm;Ci1表示第一次采气样本,ppm;Δt表示二次取气间隔时间,月。
  当变压器的CO、CO2的年平均含量在曲线以下区域,CO、CO2以正常的产气速率变化,也就是说电力变压器处于正常绝缘老化;当在曲线以上区域时,产气速率远大于正常时的产气速率,则可认为变压器出现固体绝缘故障。因此,CO或CO2既是固体绝缘正常老化的产物,也是故障的特征气体,两者之间的区别是绝缘老化的程度不同。如果油中的CO或CO2产气速率均大于上述的正常值,并随时间的变化呈不断增长的趋势,则表明变压器内部产生了使固体绝缘老化速度加快的异常情况。

1 CO年平均含量与运行年的关系

2 年平均CO2含量与运行年的关系


  当变压器存在固体绝缘故障时,绝缘纸的纤维素在氧化、水解以及温度等因素作用下,同时产生气体、液体,以及固态碳的不同裂解产物。这些裂解产物很不稳定,会进一步分解成糠醛以及衍生物。一般来说,糠醛是反映变压器老化的指标,而固体绝缘损坏是变压器老化的主要表现形式,所以可将糠醛作为变压器固体绝缘的另一特征量。因此,把CO、CO2和糠醛作为变压器固体绝缘的特征量来判断变压器故障的部位,正确率比仅用CO和CO2的判断准确率高。由文献[4]可知:电力变压器运行年限与糠醛含量有对应的关系,当糠醛含量超过对应值时,一般表现为非正常老化,需跟踪检测。当糠醛含量值大于4 mg/L时,固体绝缘已严重损坏,须停止运行。
3.2 裸金属故障的特征量
  裸金属故障包括铁芯多点接地、铁芯短路、绕组导线以及调压开关、分接开关故障等,大部分是由于分接开关接触不良、引线和分接开关的联接部分焊接不良、铁芯多点接地等引起过热所造成的。因此,裸金属故障的主要表现形式为裸金属过热。
  从变压器裸金属过热故障的大量数据中,将烃类各组分与总烃的比率计算出来,并加以统计得到变压器裸金属过热时烃类各组分的比率范围,C2H4一般占总烃的45.4%~70.9%,也就是说,从反映裸金属过热情况和程度来看,C2H4可作为特征量。
  另一方面,也可以由Rogers法或人工神经元网络法(ANN)初步诊断出裸金属过热,再根据模糊理论,以获得电力变压器裸金属过热的隶属度。
  由以上分折可知,判断变压器固体绝缘故障主要是根据CO、CO2和糠醛的含量;而判断变压器裸金属过热则依据烃类各组分与总烃的比率计算,输入特征量将包括氢气(H2)、甲烷(CH4)、乙烷(C2H6)、乙稀(C2H4)和乙炔(C2H2)。
4 模糊诊断电力变压器的故障点部位
  以实例说明应用模糊综合评判方法从电力变压器固体绝缘的隶属度和裸金属过热的隶属度,获得电力变压器故障点部位的隶属度,从而确定电力变压器故障部位的方法。图3为基于模糊诊断电力变压器故障点部位的流程图,表1和表2为某电力变压器(已运行10年)年平均CO、CO2和糠醛含量及绝缘情况判断。





  根据上述讨论和经验得知,固体绝缘中的糠醛含量比其它特征量更能灵敏地反映变压器固体绝缘的老化程度,CO2/CO也比其它两项效果明显,故可初步确定权重集:A=[0.200 0.200 0.250 0.350],再根据式求得:B=AR=[0.550 0.434 0],即B中的第一项最大,可知变压器固体绝缘故障的隶属度为0.55,表明该变压器绝缘劣化严重。经检查,发现变压器故障发生在固体绝缘上,并且比较严重。
  又如:某电力变压器油色谱数据如下(单位:ppm):H2=50、CH4=90、C2H2=5.9、C2H4=260、C2H6=18。从公式C2H4/(C1+C2)=69.5%,可初步判断为裸金属过热,再依据Rogers法进行模糊推理,求得裸金属过热的隶属度UXluo=0.43[5],此数值在裸金属过热的隶属度范围之内,说明该变压器发生裸金属过热。
5 结论
  从研究电力变压器中固体绝缘和裸金属故障部位相关的特征量出发,采用模糊推理理论,通过选取适合的隶属函数,分析故障特征量与故障部位征兆的隶属度,从而确定其故障部位的方法,大大地提高了诊断的准确度。

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