摘要：通过电力变压器可以实现电压变换、电能分配和传输。所以说要想使得电力系统能够安全地运行，必须首先要保证电力变压器的正常运行。一旦电力变压器出现故障，不仅会影响到电力系统的输电能力，甚至还可能会造成电力系统的大规模瘫痪以及人身事故，进而给电力系统和居民都带来严重的损失，因此，减少电力变压器故障的发生是电力系统迫切需要解决的一个重要问题。本文就电力变压器故障诊断方法进行了研究。
关键词：电力变压器；故障诊断方法；安全运行
1电力变压器故障类型及其原因
1.1电力变压器中的磁路故障以及原因
电力变压器中的磁路故障是一种常见的故障，之所以会产生这种故障，主要是由以下几个方面的原因所造成的。第一，有可能是因为穿心螺栓的绝缘管存在着过短或者破损和移位的情况，如果绝缘管过短或者出现破损和移位的情况，铁芯硅钢片中就会出现部分短路的问题，进而产生部分涡流的现象。如果有两个或者两个以上的穿心螺栓出现了这种现象，就会形成短路匝，从而会使得整个主磁道过热，严重时甚至还会使得整个铁芯都被烧毁。第二，铁芯硅钢片中间的绝缘体之所会出现老化或者损坏的情况，往往都是因为时间过长和受到各种客观因素的影响。在这种情况下，十分容易形成循环涡流，而且该循环涡流还会造成绝缘体过热，从而使得其它部件的安全也受到一定程度的威胁。第三，如果铁芯上的铁轭和铁心柱在进行对接的过程中，出现了对接不到位的问题，也会引起涡流并出现过热的现象。
1.2电力变压器中绝缘系统故障和变压器漏油故障的形成原因
绝缘系统故障和漏油故障也是电力变压器常见的故障，由于绝缘受潮的原因，所以很容易会出现绝缘系统故障，另外，由于在变压器运行的过程中，所承载的负荷过强，而且在高负荷的情况下，还没有采取相关的措施对其进行有效的维护，所以就会使得绝缘油出现老化的情况，并且依附在线匝上，使得线匝受到严重的影响，从而导致绝缘系统故障的出现。如果在对整体电力变压器的绝缘结构进行设计的时候，没有充分的考虑存在相间绝缘裕度不足的情况，也容易造成绝缘故障。另外，之所以会产生变压器漏油故障，主要原因就是对变压器的密封结构设计存在缺陷，进而造成渗漏的情况。此外，如果在生产的过程中，技术人员的焊接不够到位，也会造成渗漏油的情况。
2电力变压器故障诊断方法
2.1故障树分析法
故障树是故障诊断中最普通、最常用的方法。故障树分析法，是一种自上而下逐层展开的图形演绎方法，是通过对可能造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树）。它把所研究系统的最不希望发生的故障状态作为故障分析的目标，然后寻找导致这一故障发生的全部因素，再找造成这些因素发生的下一级全部直接因素。一直追查到那些原始的、无需再深究的因素为止。其目的是判明基本故障、确定故障原因、故障影响和发生概率等。利用故障树逻辑图形作为模型，可以分析系统发生故障的各种途径。计算或估计顶事件发生概率及系统的一些可靠性指标，从而对系统的可靠性及其故障进行定量分析。
2.2基于模糊推理的方法
使用模糊故障诊断方法的目的在于判断电力变压器是否存在故障。如大型的油浸式变压器，其故障诊断的单一依据是产气率，它并不能对故障的发生作出全面的提示，而以往的故障诊断技术方法仅考虑了气体的注意值，因此我们应当将产气率纳入到故障诊断系统进行考虑，综合分析特征气体及其产气率，以尽量提升油浸式电力变压器的故障诊断精度。故障的诊断和辨别主要是对电力变压器产生故障的情况进行判断，并分析出故障发生的类型。可以直接采用国家制定的标准判断导则，但这一方法存在两点局限：一是在划分比值区间时太过绝对化，很容易造成误判；二是故障的反映不全面，在诊断复合故障方面不具备足够高的准确度。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆针对这样的局限，我们应当科学使用模糊诊断技术和方法，克服电力变压器故障诊断存在的不足，从而大力提升诊断的准确率。
2.3基于专家系统的方法
专家系统作为人工智能的一个非常重要的分支，它的基础就是专家知识，并基于此来模仿人类专家的推理过程的逻辑推理系统，具有许多优点：可以使用清晰的自然语言方式来表示很难用数学模型表示的专家知识，理解起来方便；在特定领域内能够模仿专家工作，解决极其复杂的情况，其中还包括异常情况；在知道基本规则的前提条件下，不需要输入许多细节数据就可以运行；可以对系统的结论做出相对应的解释。有学者采用粗糖集理论强大的数据处理分析能力以及容错性，建立了变压器故障诊断专家系统完整的知识库，并对其实施了有效维护。专家系统虽然在变压器故障诊断中已经得到了一定的应用，但还是存在许多缺陷，比如推理单调性、知识脆弱性、知识获取的瓶颈问题等，并且从专家那里获取知识并表达出来比较困难，具有主观和定性的特点，很难客观和定量的表示。
2.4人工神经网络法
人工神经网络是由大量神经元广泛互连而成的复杂网络系统。人工神经网络法是对人类大脑神经细胞结构和功能的模仿，具有与人脑类似的记忆、学习、联想等能力。在人工神经网络法中，信息处理是通过神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为分布式网络元件之间的关联，网络的学习和识别取决于各神经元连接权值的动态演化过程。人工神经网络法是大规模并行结构，信息可以分布式存储，并且具有良好的自适应性、自组织性和容错性，因此人工神经网络法在故障诊断领域得到了广泛的应用。人工神经网络法能够从样本中直接获取知识，实现故障征兆和故障原因之间的非线性映射，使得该方法在电力设备故障诊断中得到了众多研究者的睐。
2.5粗糙集诊断法
尽管神故障树分析法、模糊推理的方法、人工神经网络法等在近年来获得了比较令人满意的应用效果，但这是建立在信息准确且完整的前提下。而现实工作中信息通常是不够准确、不够完整的，这时就需要借助粗糙集理论来对变压器故障进行分析。本方法同样需要借助模型来实现对故障的具体诊断，模型建立流程如下：首先，要收集大量的待诊数据，然后将其分类到两个集合之中，一为确定条件的属性集，一为决策属性集，基于两个属性集制定出决策表，然后继续进行条件属性计算，将计算所得的每一条约简结果填入决策表并进行粗糙隶属度的计算，然后将给定置信度规则归入规则集，以进行最终诊断，作出诊断后结合实例进行验证，验证正确后输出结果。本方法由于搜集了大量历史数据，兼顾到DGA参数、电气参数等多种因素，因此对故障诊断的准确率极有保障。这些粗糙的历史数据使用神经网络法和模糊数学法等进行计算，因此即使信息不够完备，也能在一定程度上保证故障诊断结果具有较高的准确性。
3结束语
电力变压器对于电力系统的正常运行有着非常重要的作用，所以务必要对电力变压器的故障诊断工作引起足够的重视，采取各种方式对电力变压器故障进行有效的诊断，在今后的工作中还不断进行理论研究和实践经验的总结，争取挖掘出更加科学、更加有效的电力变压器故障诊断方法，从而保证电力系统的安全和正常运行。
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论文作者:王颖慧
论文发表刊物:《电力设备》2017年第19期
论文发表时间:2017/11/24
标签：故障论文; 电力变压器论文; 故障诊断论文; 方法论文; 神经网络论文; 变压器论文; 情况论文; 《电力设备》2017年第19期论文;