基于電氣自動(dòng)化的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)設(shè)計(jì)

宗克柱

（山東電工電氣集團(tuán)智能電氣有限公司，山東 濟(jì)南 250001）

0 引 言

變壓器作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行。近年來(lái)，隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，變壓器故障發(fā)生頻率有所增加，嚴(yán)重威脅電網(wǎng)安全運(yùn)行。為實(shí)現(xiàn)變壓器故障的準(zhǔn)確識(shí)別和快速處理，開展變壓器故障診斷與檢修自動(dòng)化技術(shù)研究具有重要意義。文章在分析變壓器常見故障機(jī)理的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)一套基于電氣自動(dòng)化技術(shù)的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集、智能診斷、預(yù)警決策及自動(dòng)化檢修執(zhí)行等模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障的快速定位與處理，能夠有效提高變壓器故障處理的自動(dòng)化水平，保障電網(wǎng)安全、可靠運(yùn)行。

1 變壓器故障機(jī)理分析

變壓器作為電力系統(tǒng)中的核心組件，其故障模式多樣且復(fù)雜，主要包括繞組內(nèi)部缺陷、鐵芯相關(guān)問題以及絕緣材料退化等關(guān)鍵故障類別。在變壓器運(yùn)行期間，這些故障的發(fā)展往往伴隨著局部放電活動(dòng)增強(qiáng)、磁場(chǎng)偏移導(dǎo)致的損耗增加以及過載引起的熱點(diǎn)升溫等現(xiàn)象。例如，在220 kV 變壓器長(zhǎng)期運(yùn)行中，高壓繞組與鐵心間可能發(fā)生微小間隙放電現(xiàn)象，產(chǎn)生瞬態(tài)電壓波動(dòng)，其峰值電壓可高達(dá)5 000 V，特別是在帶負(fù)荷運(yùn)行條件下，會(huì)進(jìn)一步加劇鐵心因磁致伸縮效應(yīng)引發(fā)的振動(dòng)應(yīng)力。此類持續(xù)性損傷經(jīng)過一段時(shí)間的積累后，會(huì)逐漸損害絕緣材料性能，導(dǎo)致絕緣體的電氣絕緣強(qiáng)度下降，直至在諸如雷電沖擊等極端大電流事件作用下，觸發(fā)明顯的故障現(xiàn)象[1]。典型變壓器故障測(cè)量指標(biāo)如表1 所示。

表1 典型變壓器故障測(cè)量指標(biāo)

針對(duì)不同故障，可以采用不同數(shù)學(xué)模型分析其機(jī)理與演進(jìn)趨勢(shì)，為開展故障的預(yù)測(cè)性監(jiān)測(cè)、診斷及檢修提供理論基礎(chǔ)。但由于變壓器實(shí)際工作環(huán)境的嚴(yán)酷性，模型方法在工程落地中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，還需進(jìn)一步結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行補(bǔ)充和完善。

2 基于電氣自動(dòng)化的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)模塊

在文章提出的基于電氣自動(dòng)化的變壓器故障診斷與維護(hù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊起著至關(guān)重要的作用。它主要依賴于傳感器網(wǎng)絡(luò)、先進(jìn)的工業(yè)測(cè)量設(shè)備及計(jì)算機(jī)技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、全面地監(jiān)控變壓器運(yùn)行狀態(tài)。該系統(tǒng)采納了分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在變壓器主體的高低壓繞組、調(diào)壓部分以及其他重要區(qū)域部署了超過300 個(gè)種類豐富的智能傳感器，涵蓋了溫度、振動(dòng)、油質(zhì)及局部放電等多個(gè)監(jiān)測(cè)維度，確保實(shí)時(shí)捕獲各類關(guān)鍵參數(shù)變化情況[2]。這些傳感器所獲取的原始信號(hào)經(jīng)由工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線和數(shù)據(jù)采集卡等硬件設(shè)施進(jìn)行高效數(shù)字化轉(zhuǎn)換，并借助光纖通信技術(shù)傳送至中心數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。系統(tǒng)在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了變壓器多元異構(gòu)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)模型，進(jìn)一步運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘算法，深度整合與智能分析海量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，從而準(zhǔn)確刻畫出變壓器當(dāng)前的工作狀態(tài)，為故障預(yù)警和狀態(tài)評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)。

系統(tǒng)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法訓(xùn)練傳感器數(shù)據(jù)，建立不同部位參數(shù)的精確預(yù)測(cè)模型。例如，變壓器高壓側(cè)溫度函數(shù)為

式中：a、b、c、w、φ及k為模型參數(shù)；t為時(shí)間。當(dāng)Thp(t)大于閾值時(shí)，系統(tǒng)判斷為異常過熱并啟動(dòng)預(yù)警。該函數(shù)充分考慮溫度的周期性、遞增性及隨機(jī)性，利用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)溫度變化趨勢(shì)。通過類似方法建立振動(dòng)、氣體含量等參數(shù)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器故障的自動(dòng)預(yù)測(cè)和早期預(yù)警。

2.2 智能故障診斷模塊

智能故障診斷模塊則巧妙結(jié)合了深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)以及云計(jì)算等尖端科技手段，致力于實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器潛在故障的全自動(dòng)識(shí)別與精準(zhǔn)定位[3]。該模塊直接對(duì)接實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)流，其工作流程包括應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)收集的各項(xiàng)監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行全面深入的特征抽取與綜合集成，進(jìn)而搭建變壓器的高精度數(shù)字化狀態(tài)評(píng)估模型。這一模型能夠有效解析并預(yù)測(cè)各種故障模式及其演變趨勢(shì)，從而為早期預(yù)警和及時(shí)維修決策提供有力的數(shù)據(jù)支持和技術(shù)保障。例如，輸入原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)矩陣X∈Rn×m，通過卷積層、池化層等提取高維抽象特征

式中：W和ol為網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；f為非線性激活函數(shù)；F為經(jīng)過卷積層、池化層等操作后得到的輸出特征映射圖；σ為激活函數(shù)。經(jīng)過訓(xùn)練，模型f能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的故障特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障模式的識(shí)別，如斷股、擊穿等短路故障，或者氣體排放量指標(biāo)H2超限診斷接地故障。

此外，該系統(tǒng)還集成了一個(gè)以大數(shù)據(jù)分析和專業(yè)人員實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)構(gòu)筑而成的故障知識(shí)庫(kù)，用于詳盡記錄過往故障實(shí)例及其對(duì)應(yīng)的解決策略。智能故障診斷模塊通過與這一知識(shí)庫(kù)互動(dòng)，運(yùn)用模糊邏輯推理、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等先進(jìn)方法，強(qiáng)化故障診斷的準(zhǔn)確性和決策輔助功能。這一過程最終將生成針對(duì)性的故障應(yīng)對(duì)方案和詳細(xì)的檢修流程，并將其指令傳遞給執(zhí)行系統(tǒng)實(shí)施自動(dòng)化檢修作業(yè)[4]。憑借云計(jì)算強(qiáng)大的計(jì)算能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)勢(shì)，系統(tǒng)能夠迅速且準(zhǔn)確地診斷定位復(fù)雜故障，有利于驅(qū)動(dòng)變壓器維護(hù)模式從傳統(tǒng)的“事后維修”向更加高效的“預(yù)防性前瞻維修”轉(zhuǎn)型，極大地提升了整個(gè)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和運(yùn)行效率。

2.3 預(yù)警與決策支持系統(tǒng)

預(yù)警與決策支持系統(tǒng)基于變壓器故障預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)操作人員和設(shè)備采取的后續(xù)決策和行動(dòng)提供智能決策支持。該系統(tǒng)連接智能診斷模塊，接收實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和診斷結(jié)果。當(dāng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超過預(yù)設(shè)閾值或診斷出潛在故障時(shí)，系統(tǒng)利用知識(shí)庫(kù)的大數(shù)據(jù)分析確定設(shè)備的重要性和所在區(qū)域的重要性系數(shù)Wi。結(jié)合設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)違規(guī)程度參數(shù)Pi，利用加權(quán)融合算法計(jì)算預(yù)警指標(biāo)R

式中：N為集合中參與計(jì)算的元素的總數(shù)；i為一個(gè)變量，用于在求和過程中從1 迭代到N，代表每個(gè)具體的元素。

當(dāng)R超過嚴(yán)重閾值時(shí)，系統(tǒng)向控制中心發(fā)出紅色最高級(jí)預(yù)警，指示操作人員高度關(guān)注；當(dāng)R超過一般閾值時(shí)，向本地值班人員發(fā)送黃色預(yù)警。

系統(tǒng)利用變壓器數(shù)字孿生系統(tǒng)評(píng)估后續(xù)故障可能造成的設(shè)備損壞和運(yùn)行影響，并生成包括臨時(shí)切換負(fù)載、緊急停運(yùn)檢修等替代決策方案[5]。系統(tǒng)評(píng)估每個(gè)方案的成本效益、操作復(fù)雜度等，利用模糊綜合評(píng)判模型自動(dòng)篩選出優(yōu)先決策，減少人工判斷失誤風(fēng)險(xiǎn)，指導(dǎo)設(shè)備安全運(yùn)行。

2.4 自動(dòng)化檢修調(diào)度與執(zhí)行模塊

自動(dòng)化檢修調(diào)度與執(zhí)行模塊通過集成機(jī)器人技術(shù)、云平臺(tái)等實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器故障的精確定位與自動(dòng)維修。該模塊連接智能決策系統(tǒng)，獲取設(shè)備預(yù)警級(jí)別和故障檢修方案。接收方案后，系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度檢修資源，根據(jù)任務(wù)緊迫程度計(jì)算檢修隊(duì)伍響應(yīng)時(shí)間

式中：s為距離；v為平均速度；ao為加速度；ta為系統(tǒng)分配加速時(shí)間。系統(tǒng)計(jì)算不同隊(duì)伍的t值，選擇t值最小的隊(duì)伍執(zhí)行維修任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置。

檢修隊(duì)伍進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)后，系統(tǒng)指導(dǎo)機(jī)器人準(zhǔn)確定位故障部位。例如，輸入故障代碼“H2F12”代表12號(hào)變壓器高壓側(cè)氫氣異常，系統(tǒng)會(huì)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人移動(dòng)至對(duì)應(yīng)部位。機(jī)器人攜帶多功能檢測(cè)與處理工具，根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的模型實(shí)現(xiàn)對(duì)故障設(shè)備的自動(dòng)超聲波掃描、氣體檢漏等操作。獲取詳細(xì)故障特征后，系統(tǒng)自動(dòng)匹配維修方案模板，機(jī)器人選擇相應(yīng)工具進(jìn)行精準(zhǔn)維修，無(wú)須人工參與，避免了人員接觸危險(xiǎn)現(xiàn)場(chǎng)。該模塊利用自動(dòng)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)變壓器故障的快速響應(yīng)和精準(zhǔn)修復(fù)，大幅提高電網(wǎng)設(shè)備維護(hù)水平，為電力系統(tǒng)安全運(yùn)行提供保障。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 仿真平臺(tái)搭建與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證所構(gòu)建變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)的有效性，設(shè)計(jì)搭建了基于虛擬仿真與物理模擬相結(jié)合的測(cè)試平臺(tái)。該平臺(tái)軟硬件環(huán)境主要包括RT-LAB、WinCC 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系統(tǒng)、NI 數(shù)據(jù)采集卡、可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、物理傳感器、繼電器以及斷路器等實(shí)際設(shè)備。

在RT-LAB 平臺(tái)上利用電力系統(tǒng)組件構(gòu)建包含15 臺(tái)220 kV 變壓器的500 kV 變電站虛擬樣機(jī)，配置變壓器數(shù)字化建模參數(shù)，并設(shè)定不同類型典型故障的仿真場(chǎng)景，如高阻接地、低壓側(cè)缺相等。SCADA 系統(tǒng)配置連接虛擬電站現(xiàn)場(chǎng)控制網(wǎng)關(guān)，實(shí)時(shí)監(jiān)視仿真過程。同時(shí)，利用NI 數(shù)據(jù)采集卡獲取PLC，通過物理傳感器采集溫度、流量等模擬信號(hào)，模擬現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備狀態(tài)，測(cè)試系統(tǒng)面對(duì)實(shí)際噪聲信號(hào)的診斷效果。在此基礎(chǔ)上，編制多組變壓器故障仿真試驗(yàn)方案，考慮不同負(fù)載、不同故障組合的場(chǎng)景，全面驗(yàn)證系統(tǒng)的故障識(shí)別能力、定位準(zhǔn)確率、預(yù)警響應(yīng)時(shí)間等關(guān)鍵指標(biāo)，并與現(xiàn)有典型方法進(jìn)行對(duì)比。平臺(tái)支持針對(duì)性調(diào)整診斷規(guī)則和模型參數(shù)，為系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化提供幫助。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)搭建的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)，采用隨機(jī)抽樣、重復(fù)試驗(yàn)等科學(xué)方法，設(shè)計(jì)了溫度過熱故障、尖端放電故障、低壓繞組斷股故障、鐵心接地故障及絕緣損傷故障等20 組試驗(yàn)方案，全面驗(yàn)證分析系統(tǒng)的故障識(shí)別準(zhǔn)確率、定位精度、最大響應(yīng)時(shí)間等指標(biāo)，部分實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。

表2 系統(tǒng)故障診斷性能驗(yàn)證部分試驗(yàn)結(jié)果

試驗(yàn)結(jié)果表明，在故障識(shí)別中，系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率最高可達(dá)96%以上；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)較高精度的故障部位自動(dòng)定位，最大誤差為±2.1 min，滿足精確檢修要求。此外，從采集信號(hào)轉(zhuǎn)換及傳輸、智能診斷算法運(yùn)算等過程，最大響應(yīng)時(shí)間為4.1 s，可實(shí)現(xiàn)變壓器故障的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與快速預(yù)警。

4 結(jié) 論

變壓器作為電網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備，其故障會(huì)嚴(yán)重威脅電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。為實(shí)現(xiàn)變壓器故障的智能化識(shí)別與快速響應(yīng)處理，文章在深入分析典型故障機(jī)理的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)開發(fā)了一套基于電氣自動(dòng)化技術(shù)的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)。本系統(tǒng)成果為電網(wǎng)設(shè)備智能化監(jiān)管提供了有效手段，對(duì)保障電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義，值得進(jìn)一步推廣與應(yīng)用。未來(lái)將持續(xù)完善系統(tǒng)模塊功能，擴(kuò)大仿真驗(yàn)證樣本規(guī)模，并聯(lián)合電力企業(yè)開展系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)試運(yùn)行，推動(dòng)系統(tǒng)的工程化落地。