變壓器故障分析及診斷方式

楊建麗

摘 要：大型電力變壓器是電力系統(tǒng)的重要組成部分，其運行狀態(tài)直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的正常運行。因此，電力企業(yè)需要加強對電力變壓器的分析，明確其常見的故障問題，從而制定解決措施，加強對電力變壓器的維護和管理，促進其穩(wěn)定運行。

關(guān)鍵詞：變壓器;故障分析;診斷方式;處理方法

引言

隨著電網(wǎng)發(fā)展，電力變壓器的重要性愈加凸顯，而受各類內(nèi)外因素的影響，仍有較多變壓器故障發(fā)生，嚴重危害設(shè)備及供電安全。而變壓器故障原因多樣化，故障表象復(fù)雜，常規(guī)的DGA診斷方法，在變壓故障識別方面仍有較大不足，迫切需要智能診斷方法的研發(fā)與應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能計算方法、專家系統(tǒng)等變壓器故障智能識別方法的應(yīng)用，在故障識別精度及效率上有很大提升，也是未來變壓器故障診斷領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。

1變壓器運行中的常見故障及原因

1.1聲音異常

變壓器運行中，正常情況下，應(yīng)當有均勻的“嗡嗡”聲，其大小與變壓器中的電流、電壓大小成正相關(guān)。當變壓器出現(xiàn)一些特定故障時，變壓器的聲音也會發(fā)生相應(yīng)改變。因此，變壓器的聲音異常可以提示變壓器的故障。比如變壓器的聲音均勻增大，可能是因為電網(wǎng)中出現(xiàn)單相接地過電壓，或者變壓器負荷過大，導(dǎo)致鐵芯硅鋼片振幅增大，發(fā)出較大音量，此時變電站電壓表讀數(shù)也會增大。又如變壓器運行中產(chǎn)生“沙沙”“叮當”等雜音，可能是元器件松動，或者變壓器外殼碰撞其他元件。再如變壓器運行中的放電聲，在內(nèi)部提示接觸不良放電;在外部則可能是套管表面嚴重污染，導(dǎo)致瓷質(zhì)電暈放電，這種情況可以在黑暗中觀察到藍色火花，或者末屏部位壓緊螺絲松動，導(dǎo)致末屏接地電阻、懸浮電位增高。有時，變壓器內(nèi)發(fā)出水沸聲，“咕嚕咕?！保赡苁蔷€圈繞組嚴重故障，比如匝間短路，或者磁漏、長時間超負荷運行、散熱裝置失效等，導(dǎo)致局部發(fā)熱，出現(xiàn)發(fā)熱油化現(xiàn)象。

1.2油溫異常

變壓器中的油俗稱方棚油，是一種淺黃色的、透明的液體。變壓器中，油的作用主要有絕緣、散熱、消弧3類。其中，變壓器油的散熱作用保障著變壓器的正常運行。變壓器的油一旦溫度異常升高，超過一定的標準，就不能起到良好的散熱作用。因此，變壓器內(nèi)部的油溫不應(yīng)當超過85℃。變壓器運行時的環(huán)境溫度、變壓器的負荷大小、變壓器中散熱器的通風狀況、冷卻器的異常情況，都會導(dǎo)致變壓器的油溫異常。

2電力變壓器故障智能診斷方法

2.1基于專家系統(tǒng)的故障識別方法

在電力變壓器故障識別中，該方法的應(yīng)用主要是通過積累故障診斷經(jīng)驗及知識，逐步建立起完善的用于變壓器故障分析與診斷的數(shù)據(jù)庫，也就是專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)變壓器故障象征及相關(guān)測量數(shù)據(jù)，有效解決變壓器故障診斷難題。而且專家系統(tǒng)在應(yīng)用中，還能夠與其他智能算法相結(jié)合，進而建立起更加可靠的故障識別系統(tǒng)模型。該方法具有靈活透明的特點，其數(shù)據(jù)庫的建設(shè)最為關(guān)鍵，要具備豐富的變壓器故障識別經(jīng)驗，還要體現(xiàn)出交互性的特點，即使所獲取的故障信息不全面，也能夠基本保證復(fù)雜變壓器故障的有效識別。同時，該技術(shù)也有缺陷，較為依賴專家系統(tǒng)知識庫，對于復(fù)雜、多變的變壓器故障情形，存在推斷失誤的可能，這也是專家系統(tǒng)有待改進的地方。

2.2基于模糊推理的故障識別方法

對于不明確且復(fù)雜化的數(shù)值問題來說，常規(guī)方法很難有效處理，而模糊算法的提出，在該類問題處理上有顯著的優(yōu)勢。變壓器的故障數(shù)據(jù)信息具有這一特點，為此，基于模糊推理的智能診斷方法，能夠有效識別變壓器故障的類型及原因。研究發(fā)現(xiàn)，模糊推理在故障識別中的實際應(yīng)用具體可分為基于模糊聚類、模糊關(guān)系以及邊界值模糊化處理等3種方式，通過優(yōu)化組合各類智能識別算法，在所采集變壓器故障信息的基礎(chǔ)上，能夠達到較高的故障分類識別精度。

2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能識別方法

由于電力變壓器故障診斷難度大，存在許多非線性的問題，故障模型建立有很大難度，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能識別方法，通過組建大量的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，在故障識別方面表現(xiàn)出較佳的自適應(yīng)以及自組織的性能優(yōu)勢，而且還具有較好的泛化能力。在變壓器故障識別中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有較好的應(yīng)用前景。經(jīng)實際故障識別應(yīng)用中，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在電力變壓器故障診斷模型搭建方面大體有兩種應(yīng)用方式：單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和混合診斷模型。后者在變壓器故障識別上，能夠吸收不同識別算法的優(yōu)勢，神經(jīng)元的訓練更加高效，有效縮短診斷模型的學習時間。

2.4基于智能計算的故障識別方法

目前，在變壓器故障診斷中，遺傳算法、粒子群算法等智能算法得到較多應(yīng)用，在智能識別理論中有著重要的地位。智能計算方法的應(yīng)用，有著堅實的理論基礎(chǔ)，并且具有較好的魯棒性，在并行處理方面有較大優(yōu)勢，在故障識別上能達到較高效率。同時，智能算法經(jīng)過優(yōu)化，能夠達到更高的收斂速度，并且能夠?qū)崿F(xiàn)變壓器故障診斷準確度的提升。基于其在全局優(yōu)化中的優(yōu)勢以及智能算法的自學習的特點，智能算法的應(yīng)用也得到了較大發(fā)展。

3電力變壓器常見故障及處理方法

3.1電力變壓器內(nèi)部故障

3.1.1繞組故障及處理方法

繞組是變壓器的電路部分，其在運行過程中出現(xiàn)的故障主要包括匝間和相間等短路故障。發(fā)生短路時，繞組電流將會達到額定電流的數(shù)十倍甚至更高，會導(dǎo)致繞組溫度快速上升，將會加速絕緣老化。繞組受到較大電磁力的作用會發(fā)生松動和變形，會對其性能和使用造成不良影響。處理繞組故障時，應(yīng)合理處理繞組松動、變形以及位移等各種缺陷情況。需及時做好相應(yīng)的加固，更換相應(yīng)的撐條和繞組;及時修復(fù)絕緣故障，當修復(fù)無法解決問題時，則應(yīng)及時更換損壞的部件。對于電力變壓器在使用過程中出現(xiàn)的匝間短路和繞組斷路等故障，則應(yīng)當做好繞組修復(fù)或更換操作。

3.1.2鐵心故障及處理方法

鐵心是變壓器的磁路部分，故障主要包括鐵心多點接地、接地不良以及鐵心片間短路等，最常見的故障為鐵心多點接地。鐵心多點接地時，多個接地點間會形成閉路產(chǎn)生環(huán)流，從而導(dǎo)致局部出現(xiàn)過熱現(xiàn)象。鐵心故障多數(shù)是由鐵心柱的穿心螺桿等部件損壞引起的。在處理過程中采用吊芯檢查法，合理測量各相繞組的直流電阻，檢查鐵心外觀，并測量片間絕緣電阻。處理多點接地故障時，可在鐵心和油箱間加直流電壓，利用大電流進行短時間沖擊，燒掉鐵心多余接地點，從而合理處理鐵心多余接地點。

3.2電力變壓器外部故障

3.2.1油箱故障及處理方法

變壓器油箱故障時會出現(xiàn)滲油現(xiàn)象，一方面帶來較大的經(jīng)濟損失，造成了嚴重的環(huán)境污染，另一方面會影響變壓器運行的安全性，情況嚴重時可能會引起停運，甚至損壞變壓器。針對焊接處出現(xiàn)的滲油問題，可通過直接帶油焊接的方式進行處理。高壓套管滲油現(xiàn)象大多是由膠墊安裝不合理造成的，可通過更換密封膠墊進行處理。低壓側(cè)套管出現(xiàn)的滲漏情況通常是由低壓側(cè)外部連接引線偏短造成的，因此應(yīng)在母線拉伸時依據(jù)相應(yīng)的規(guī)定利用軟銅線連接母線。

3.2.2引線故障及處理方法

引線出現(xiàn)故障主要是由接頭連接質(zhì)量差、引線絕緣損壞以及螺栓松動等原因造成的。處理時需要詳細檢查焊接點和部件連接點的具體情況。如果焊接點出現(xiàn)了脫落情況，則應(yīng)當重新對其進行焊接，完成相應(yīng)的焊接作業(yè)后清洗焊接表面，保證其表面干凈。發(fā)現(xiàn)存在接觸不良情況，要及時緊固螺栓。

結(jié)束語

電力系統(tǒng)中變壓器是重要的設(shè)備之一，其運行的安全和穩(wěn)定受到了高度的重視，但是在實際應(yīng)用中經(jīng)常會出現(xiàn)故障。因此，為了提高火電廠的效益，針對這些故障要加強設(shè)備的檢查和維護，還必須對變壓器的常見故障有全面的了解，使故障能夠及時判斷和處理，以確保整個電力系統(tǒng)能夠正常運行。

參考文獻：

[1]李慧.變壓器的故障與對策分析[J].集成電路應(yīng)用，2019，36（11）：72-73.

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