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基于历史数据的变压器故障诊断
李娟，丁晓群
（河海大学电气工程学院，江苏南京210098）
摘 要：在目前各种电力变压器故障诊断技术中，引入和加大对电力变压器的原始资料和连续运行参数的推理和分析，将大大提高电力变压器故障部位和故障性质判断的准确性和有效性。
关键词：电力变压器；历史数据；故障诊断
0引言
由于电力变压器故障的多样性，再加上引发这些故障的原因非常复杂且不明显，使得要准确地判断电力变压器故障性质及故障发生部位变得相当困难。长期以来，在变压器故障诊断中应用较多的是传统的油中溶解气体分析法（DGA），如IEC推荐的三比值法，Rogers法Dornerburg法等，并引入了专家系统、人工神经网络［1］、模糊数学、进化算法等对变压器进行诊断，取得了一定的进展。近年来，在我国各种形式的绝缘在线监测装置及系统已相继进电网投入运行，并在电力系统中捕捉到一些典型故障。但无论是传统的还是现代的方法都是对变压器的运行状态进行离散的分析，往往依据测得的变压器实际数据进行故障诊断，而对变压器的原始资料，如变压器的容量、电压等级、型号、安装地点、投运时间以及维修使用情况都没有加以重视，也几乎不涉及变压器运行状态变化的“过去”数据，因而降低了诊断变压器故障严重程度和发展趋势的准确性。
本文提出的基于历史数据的变压器故障诊断，就是在目前各种离线和在线故障诊断中，引入历史数据对故障诊断结论的影响，从而更充分地了解设备的运行和绝缘状况，真正实现电力变压器的状态检修。
1变压器故障诊断的历史数据集
1．1变压器的原始资料［2］集
电力变压器的绝缘是变压器的重要组成部分，它对变压器的单台极限容量和运行可靠性具有决定性意义。变压器的绝缘结构、选用的材料等随电压等级、容量、型号以及生产工艺的不同差别很大，运行经验表明，电力变压器的绝缘结构及其所使用的绝缘材料的可靠性直接影响电力变压器的运行可靠性。我国生产的电力变压器均采用油———隔板主绝缘结构，一般35 kV及以下变压器采用油和胶纸筒构成的油———隔板绝缘，110 kV及以上的变压器采用薄纸筒小油隙绝缘结构形式。因此，在明确了变压器的电压等级、容量和型号后，它的主绝缘结构也就确定了，这对变压器故障机理的分析具有重要意义。
另外，我国幅员辽阔，各地的环境状况差别很大，气压、温度、湿度、氧的含量、空气的流通程度等标志环境状况的指标对绝缘击穿电压、绝缘老化速度等绝缘性能有很大影响。因此，了解变压器运行时所处的工作环境及负载性质状况，有助于准确判断变压器的故障性质和故障部位。
还有，变压器发生故障损坏时，常会有一个渐变过程。变压器的投运时间不同，所经历的过电压、过电流情况以及维护使用情况都不尽相同，故障发生的趋势也就不同，例如，用DGA法进行色谱分析时，由于油中气体的产生与运行检修情况有关，如冷却系统的油泵故障、油箱带油补焊、油流继电器接点火花、注入油本身未脱净等，这些都将影响油中气体的含量。因此，若油
中气体分析认为可能存在内部故障时，还应结合运行检修情况及外部检查进行综合判断。这样记录变压器的投运时间、运行、检修及检修工作中所发现的缺陷，不仅有助于准确判断其故障类型及故障发生的部位，而且可防止设备遗漏或盲目所造成的浪费。
1．2变压器的预防性试验［3］数据集
电力变压器的预防性试验是指对投入运行的变压器按规定的试验条件、试验项目、试验周期所进行的定期检查和试验，以验证其各种绝缘性能是否符合有关的标准和技术条件的规定，发现制造上是否存在影响运行的各种缺陷。试验的项目可根据变压器的实际运行状态有选择性的进行，并对多个项目的结果进行综合分析，结合历史试验数据对绝缘状况和缺陷性质作出科学的结论。因此，建立完备的预防性试验历史数据集，将便于与变压器的历年（次）的试验结果相比较；便于与同类型、同一变压器间的试验结果相比较，从而对试验结果进行全面的、历史的、综合的分析，为掌握变压器绝缘性能的变化规律和趋势、正确判断变压器的绝缘状态提供依据，这对变压器故障部位诊断具有重大意义。
1．3变压器“过时”的运行记录演变为历史数据集
（1）绝缘状态的监测及分析数据
在正常情况下变压器内的绝缘油及有机绝缘材料在热和电的作用下，会逐渐老化和分解，产生少量的各种低分子烃类及CO、CO2等气体，这些气体大部分溶解在油中。随着故障的发展，分解出的气体形成的气泡在油中经过流、扩散不断溶于油中，故障气体的组成和含量与故障类型和故障的严重程度密切相关，因此，分析溶于油中气体的含量及其产气率，就能尽早地发现设备内部存在的潜伏性故障并随时掌握故障的发展情况。但是油中气体含量大小每时每刻都在变化，并且还受到各种外界因素的干扰，因此仅仅依据某次或某几次数据超标就作出变压器故障的结论有时可能会造成误判。况且，现行的气相色谱定期检测法作业程序十分复杂，而油中特征气体的在线监测还没有得到广泛的应用，因此，对油中气体的含量进行预测是对现有的气相色谱定期检测的重要补充。如果把过时的运行记录（包括依据运行数据获得故障的分析结果）作为历史数据保存下来，并根据历史数据对将来油中溶解气体含量及产气率作出预测，有利于对电力变压器运行状态的连续性分析及提高故障诊断的准确性，同时对保证变压器运行的安全性和经济性起着重要的作用。
（2）变压器绕组故障的辨识［4］及分析数据
变压器绕组是发生故障较多的部件之一，当变压器在遭受短路冲击后，往往可能造成绕组扭曲变形，而累积效应会使变形进一步发展；另外由于绕组绝缘损坏，会造成匝间短路甚至是相间短路。变压器绕组可看作是由电阻、电感、电容组成无源线性网络，其故障必然导致绕组上相应部分的分布参数发生变化。绕组发生故障时，由于整体或局部的拉伸和压缩造成匝间距离改变时，突出反映的是绕组的感性变化，当轻微匝间短路时电阻也会有变化，IEC－60076－5标准把变压器绕组的漏感或电阻是否变化作为判断变压器内部是否故障的判据，根据变压器绕组的漏感和电阻在正常运行、外部故障及励磁涌流时不发生变化，而在变压器内部故障时要发生变化的特性，应用基于递推最小二乘法的辨识理论，通过对变压器三相电压、电流的测量，来辨识绕组的漏感和电阻，对比正常时的三相绕组的漏感或电阻，可以发现绕组是否异常及故障发生的部位，并把辨识结果保存在历史数据库中，作为“过时”的历史数据集，并预测其故障发展的趋势。这对于建立完备的变压器故障历史信息，以便故障诊断系统在诊断时作为参考，可以及时发现绕组是否异常及故障发生的部位，保证变压器元件得到及时替换，防止变压器非正常退出运行。
2对历史数据集的分析有利于变压器的故障诊断
电力变压器的检修应实行根据设备实际运行状态进行的状态维修，状态维修是以变压器的在线和离线诊断技术为基础，通过对变压器的历史资料和同类设备的运行情况进行分析，掌握变压器的状态信息，预测故障发展趋势和使用寿命，根据其状态来制订相应的检修计划。只有充分了解变压器的实
际运行状态，综合应用各种在线及历史数据，并运用各种诊断技术，才能及时发现故障隐患，提高变压器状态检测和故障诊断的准确性。
专家系统技术在变压器故障诊断中有着成功的应用，是故障综合诊断的核心，其知识库存储为解题所需的各类人类知识，但在变压器故障诊断中存在许多模糊性的知识，需要处理大量的模糊信息，例如，由于电力变压器故障原因和故障性质是多种因素引起的，故障信息和故障现象之间的关系是难以“精确”量化描述的。因此，规程中一些定量化的规定应当认为是一种大致的范围规定，引入模糊逻辑等方法，采用模糊理论，通过选取合适的隶属函数，将原来的定量描述模糊化，以便形成更加符合实际的专家规则。对变压器的原始资料集和预防性试验数据，运用模糊数学理论形成专家规则［5］，存放在知识库中，这对于知识库的完善具有重大的意义，从而提高变压器故障诊断的准确性。
对保存在历史数据库中的由变压器的“过时”运行状况记录演变的历史数据集，综合变压器的离线和在线监测数据，应用灰色预测理论［6］（GM（1，1））对设备的运行状态进行预测，其基本步骤如下：
对已知某变压器情况的原始数据序列
将解得的参数a带入a＝1／a－1／ea－1再重新计算a，记为a（m＋1）。
将a（m＋1）与上次计算所用a（m）进行比较，如果ma（m＋1）－a（m）m大于给定的阀值，表明还有可能大幅度提高精度，应将a（m＋1）带入公式（2）计算背景值Z（1）（k＋1），再次进行GM（1，1）预测计算，否则，迭代结束，输出预测结果。
在获得了变压器运行状态的预测值以后，结合变压器的实际运行状态进行全面评估，可以使其事故防患于未然，并作为变压器各种实时在线诊断的参考数据，就可以对变压器的整体运行状况作出更为精确的判断，提高变压器故障诊断的准确性。
3结论
由于电力变压器的构造、运行环境、油质状况、运行参数不相同，仅用离散的运行状态数据诊断可能会因为量测参数的失真、不足或者偶然性造成误判断，对变压器历史数据集进行分析可以更好的了解变压器的实际运行情况和故障发展的趋势。因此，在加强对电力变压器监测数据的测量精度和分析方法提高的同时，加强对历史数据的推理和分析，是提高故障诊断的正确性和实用性的重要措施之一，必须加以重视。
对变压器的背景资料（变压器的容量、电压等级、型号、安装地点、投运时间以及维修使用情况）、外部检查，预防性实验等历史信息数据，必须加强分析和推理，运用专家系统、模糊理论及模式识别技术对变压器运行状况进行综合分析，判断变压器的绝缘状况、故障类型、故障可能部位并向运行人员作出合适的建议，真正实现状态检测。
参考文献
［1］丁晓群．再论人工神经网络应用于变压器故障诊断［J］．高电压技术，1997，23（3）：21－23．
［2］路长柏.电力变压器绝缘技术[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1997.
［3］高洪璧,高占邦,等.电力变压器检修和试验手册[M].北京:中国电力出版社,2000.
［4］鞠平.电力系统非线性辩识[M],天津:河海大学出版社，1999．
［5］王大忠，徐文，等．模糊理论、专家系统及人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用［J］．中国电机工程学报，1996．16（5）：349－352．
［6］张大海，等．电力负荷的灰色预测与a参数修改．99全国高校电力系统及其自动化专业学术论文集［A］．湖北：湖北科学技术出版社．1999．
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