摘要：近年來，我國電力系統(tǒng)快速發(fā)展，引入的變壓器數(shù)量不斷增多。變壓器作為電力系統(tǒng)中的一種重要設備，其承擔著傳輸電能和變換電壓的任務，在實際應用過程中，由于絕緣老化、加工制造質(zhì)量水平低等原因，變壓器經(jīng)常發(fā)生各種故障，為了準確判斷變壓器的故障位置和故障原因，應加大對變壓器故障診斷技術(shù)的研究，提高變壓器故障診斷效率?；诖?，本文就電力變壓器狀態(tài)檢修及故障診斷方法進行深入分析，以供參考。

1、大型電力變壓器常見故障類型

1.1大型電力變壓器繞組絕緣損毀

大型電力變壓器如果出現(xiàn)繞組絕緣問題，就會直接引發(fā)變壓器短路，導致著火或爆炸事故。繞組絕緣體老化、破損，絕緣功效降低，甚至失去絕緣作用，致使繞組之間發(fā)生短路，會讓繞組發(fā)熱，甚至燒毀。在繞組發(fā)生短路故障時，會產(chǎn)生放電式電弧，它的溫度高于3000℃，絕緣油在高溫的環(huán)境下，會產(chǎn)生大量的可燃性氣體形成爆炸隱患，遇到任何火花都會發(fā)生燃燒或者爆炸。

1.2變壓器油滲漏

變壓器油是大型電力變壓器運行的關(guān)鍵，而變壓器油滲漏問題很可能導致變壓器污損受潮，絕緣強度降低，最終導致?lián)舸┓烹姾妥儔浩鞴收?，影響變壓器正常工作，同時也污染環(huán)境、增加火災隱患。

1.3變壓器油的老化

變壓器油老化主要有氧化老化、局部過熱老化、局部放電老化三種。新油通常呈現(xiàn)淺黃色，無味，盛在玻璃瓶中是透明狀態(tài)，帶有蘭紫色熒光。如果新油呈現(xiàn)深暗色則屬于不合格，只有在運行中，顏色才會逐漸變暗。如果新油失去熒光和透明度，則說明油中混有機械雜質(zhì)或游離碳。如果其顏色變深，粘度增大，酸值變大，閃點降低，電氣性能下降，界面張力減小，甚至生成褐黑色沉淀物，則認為此油已經(jīng)老化。

2、電力變壓器狀態(tài)檢修分析

狀態(tài)檢修是企業(yè)以安全、可靠性、環(huán)境、成本為基礎，通過設備狀態(tài)評價、風險評估、檢修決策，達到運行安全可靠、檢修成本合理的一種檢修策略。實現(xiàn)從“到期必修”到“應修必修、修必修好”的轉(zhuǎn)變。通過狀態(tài)檢修的實施，可以科學合理的保障設備狀態(tài)，平均節(jié)省檢修工作量，停電時間減少40%-60%，極大的提高工作效率、供電質(zhì)量和可靠性。

2.1定期檢查

經(jīng)過長期的運轉(zhuǎn)，電力變壓器會在一定程度上受到損耗，如果不注重對這一設備的工作狀態(tài)進行定期檢修的話，就會增大設備發(fā)生故障的幾率，增大故障維修難度。電力變壓器的檢修方法比較多樣，所以工作人員在進行了檢查時，就要根據(jù)設備的工作需要制定相應的檢修方案，提高檢修工作的工作效率。同時，在對電力變壓器進行初次檢修時，發(fā)現(xiàn)問題的可能性比較低，所以工作人員必須要樹立正確的工作態(tài)度，對電力變壓器進行多次測驗，以保證電力變壓器的穩(wěn)定工作。

2.2實時監(jiān)測

隨著我國科技水平的快速提高，計算機網(wǎng)絡技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應用范圍變得越來越大。加強對電力變壓器的實時監(jiān)測，能夠準確了解到該設備內(nèi)部元器件及電壓等的工作狀況，有效規(guī)避電力變壓器工作過程中的風險，提高電力變壓器的工作效率。

3電力變壓器故障診斷方法

3.1例行試驗

為獲取設備狀態(tài)量，評估設備狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)事故隱患，定期進行的各種帶電檢測和停電試驗。需要設備退出運行才能進行的例行試驗稱為停電例行試驗。通常指紅外熱像檢測、油中溶解氣體分析、繞組電阻，絕緣油例行試驗，繞組絕緣電阻、繞組絕緣介質(zhì)損耗因數(shù)等。

3.2診斷性試驗

診斷性試驗指巡檢、在線監(jiān)測、例行試驗等發(fā)現(xiàn)設備狀態(tài)不良，或經(jīng)受了不良工況，或受家族缺陷警示，或連續(xù)運行了較長時間，為進一步評估設備狀態(tài)進行的試驗。診斷性試驗包括空載電流和空載損耗測量、感應耐壓和局部放電測量、繞組頻率響應分析、外施耐壓試驗、絕緣油診斷性試驗等。

3.3人工智能及相關(guān)技術(shù)診斷

3.3.1模糊邏輯方法

模糊邏輯方法是以模糊理論和模糊關(guān)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。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(zhì)與故障征兆之間的完全因果強度關(guān)系，提高了模型的診斷精度。將模糊聚類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(guān)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。以變壓器各個部件診斷為基礎，通過模糊理論來構(gòu)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。

3.3.2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。現(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(jié)果不全的問題，可以使電力系統(tǒng)問題得到快速的解決。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。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。

3.3.3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(gòu)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(guān)系，這種關(guān)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。

3.3.4支持向量機

支持向量機(SupportVectorMachine，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(lǐng)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(shù)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。

3.3.5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。

4、結(jié)論

綜上所述，電力變壓器是電力系統(tǒng)正常運行工作的重要保證，同時也是人民群眾正常用電工作的重要保障。電力變壓器如果在運行中出現(xiàn)故障問題，就需要相關(guān)工作人員給出診斷方法，做好檢修工作。若這些問題沒有得到電力企業(yè)的重視，就會引起一系列電力事故的發(fā)生，影響我國社會生活大安全和穩(wěn)定。因此，要做好電力變電器的日常檢修工作，避免變壓器故障的發(fā)生，才能保證社會的用電安全，推動電力企業(yè)的發(fā)展。

(曾躍  呼和浩特供電局  呼和浩特市  010050)

參考文獻：

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