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摘要：随着社会经济的发展和科技的不断进步，人们生产生活中的用电量也逐渐增加，这就给电力系统提出了更高的要求。变压器是电力系统中非常关键的一项设备，也是电力系统正常稳定运行的重要保障。由于变压器在运行中经常会发生一些故障，严重影响了电力系统的安全、稳定运行，因此变压器故障诊断成为了一项重要工作。变压器的种类有很多，每种可能出现的故障也都非常复杂，本文主要对油浸式变压器的常见故障以及诊断方法进行了具体的分析，希望可以给变压器故障诊断工作提供参考。
关键词：油浸式变压器；常见故障；诊断方法
电力系统中变压器的分布非常广泛，而且变压器的结构十分复杂，造价也十分昂贵，在电力系统中主要就是对电能的传送和电压的调节作用，能够安全有效的运行可以有效的提高电力系统的稳定性，随着电力网络系统量的增加，电压器发生故障的频率不断的增加。同时加上变压器本身具有复杂的结构，在发生问题的时候对其故障的维修也就十分困难，因此对变压器故障诊断分析需要从早期变压器故障出现开始研究，更好的保证电力系统整体的可靠性，对于电力系统整体的发展也具有重要的意义。
1、油浸式变压器故障诊断现状研究
对油浸式变压器来说，现状都是用油作为散热和绝缘材料，在运行中，油与中间的固体有机材料因故障会逐渐老化和分解，同时油中会产生少量的各种气体。因为不同故障，产生的气体比例、含量不同，所以就可以利用对油中气体的分析，来判断故障类型。利用这种方法对油中溶解气体进行实时监测，就可以及时发现故障信息，避免灾难性隐患的出现。这种方法，能在变压器带电工作时进行监测，不受电磁干扰的影响。基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断有一些传统方法，最常见的是三比值法。传统方法对故障诊断有一定效果，但也有一些问题，比如编码的设定、编码范围边界的区分太过绝对、编码与故障类型的对应太刻板，反而不利于故障诊断。随着人工智能的发展，对变压器故障诊断的研究也进入了智能诊断阶段。对于智能诊断方法来说，需要大量的样本信息来保证模型的建立[1]。但是变压器因为自身的复杂性，以及现场采集手段单一而导致变压器试验样本信息不完备、试验样本少，导致了智能判断不能进行完善的判断。鉴于此，我单位在故障诊断中适当应用了智能算法，以确保故障诊断准确无误。
2、油浸式变压器常见的故障表现分析
2.1异常响声
油浸式正常运行时会有一定的声音，但当声音很大并且嘈杂时，就有可能是油浸式的铁芯出了问题。比如，紧固铁芯的螺钉偶尔会出现松动，这时检测表的显示没有问题，绝缘油的各种状态也基本没有变化，但继续通电下去会对铁芯及绕组造成伤害，所以应该立刻对变压器断电，查找松动位置，紧固部件。声音中偶尔包含有爆炸音，声音较大而且时断时续，则应该是绝缘油由于杂质、气泡等原因被导通，油浸式的绝缘发生了击穿现象。运行中夹有咕嘟咕嘟的水沸腾的声音，可能是绕组出现了重大的故障，绕组持续高热进而引起了变压器油发生气化。分接触头的触电连接不利，区域严重发热或者变压器匝间短路，皆可引起此类杂音。为了避免事故扩大，要立刻停运变压器，开展排查检修。
2.2温度异常
当变压器负载和散热条件一定时，环境温度是恒定的，与相同条件下的温度相比较高，并有增加的趋势，而且变压器的温度异常，和超极限温度上升也是一个变压器故障的表现。
2.3喷油爆炸
油浸式变压器发生短路会引起发热和电弧击穿，电弧高热会使绝缘油迅速老化，如果二次保护不能迅速关断故障电源，故障持续发展会引起油箱内部气化压力不断增加，压力过大进而破坏了箱体使得油气从故障处喷出，进而引起喷油爆炸。
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2.4严重漏油
绝缘油的渗漏在变电所日常工作中属于常见现象，但是只要箱体内的绝缘油保持在规定油位之上，就可以继续保持正常工作，等待检修期过滤补油。如果变压器受到外力或老化严重，渗漏油不断加重，油箱油位不断降低，就会使铁芯、绕组暴露在空气中，油箱内温度升高；调压触头和引线暴露油位之外，减弱了绝缘水平，导致电弧击穿放电，严重的话甚至会引起高温爆炸。因此，应该立刻对变压器断电，进行加油和对漏油点的维护。引起变压器漏油的原因有：焊接处密封不严；运行中受到震动；外力冲撞；油箱锈蚀严重而破损等。
2.5套管闪络
变压器的外壳、套管长时间运行，会受到环境制约，形成积垢，使绝缘性能大大减弱，空气湿度较大时，尤其是雾天或雨天的时候会形成污闪放电，进而引起油浸式高压侧接地或相间短路。此外，变压器套管受外力、电动力、热应力等影响受损也能导致闪络。异物掉落在外壳上，比如树枝风筝线等落在箱盖上也会引起击穿放电或相间短路。
3、常用变压器故障诊断方法及维护
3.1基于粗糙集的变压器故障样本的处理
对于变压器故障诊断来说，主要就是通过油中溶解气体作为分析基础，利用支持的向量计算建立一个模型，对折油的分析方式主要就是根据这种模型对其中油中溶解的气体进行分析，输出的量对变压器故障进行分类。同时可以利用粗糙集的方法对变压器故障的样本进行处理和有效分析，对其油量中气体的输出进行优化，同时对其技术简约之后的故障样本进行模型的处理：①需要利用粗糙集理论的工具Rosetta对搜集到的故障数据样本进行处理；②需要我们对收集到的数据进行有效的处理，采用等频率离散法进行离散处理；③需要通过应用Geneticalgorithm算法约简离散后的原始决策表来优化原始决策表的条件属性，做好数据预处理，为诊断变压器故障创造条件[2]。
3.2基于遗传支持向量机在变压器故障诊断中的应用
在对油浸式电力变压器故障诊断处理中，对于遗传支持向量变化的诊断十分重要，对于一些较小样本处理来说，传统的变压器智能诊断方法效果不是很好，对于现阶段变压器故障测试手段还需要进行完善处理，对于无法获取更多的样本来说也就是对变压器智能故障的诊断。对于这种诊断方法我们也就需要将支持向量机算法引入变压器故障诊断中，这样可以有效的提升变压器诊断效率。在运用这种诊断中可以有效的对故障进行全面处理，在对处理技术中可以依赖网络技术和经验选择进行确定，对于这些方法准确率不高，培训的时间过长，为了有效的提升诊断的正确效率，我们还需要在支持向量及参数中寻求优选设如遗传算法。
3.3基于粗糙集和遗传支持向量机的变压器故障诊断模型实现及结果对比分析
利用建立的基于粗糙集和遗传支持向量机的模型，对获取的300个变压器原始故障样本，在条件属性中加入了16个气体比值，决策属性采用六种常见的变压器故障类型，通过连续气体比值等频离散化后，构建原始决策表，规格为300*17。另一方面，针对原始决策表，应用Geneticalgorithm属性约简算法对其进行属性约简和规则合并。同时为了证明所选方法的优越性，将基于粗糙集和遗传支持向量机的变压器故障诊断模型和传统的智能判断方法进行对比，经过多次实验、分析比较，得到了随着本文算法的加入，对故障的分类和判断的准确率得到了大幅提高。
结语：
随着我国电力建设的不断增多，电网电压也在不断地升级中，同时电压器中出现的故障也越来越多。油浸式变压器是电力系统最常见的设备之一，它的故障诊断和维护非常复杂，电力工作人员要加强对油浸式变压器故障诊断的研究，从实践工作中积累总结经验，认真分析变压器的潜在故障并采取有效的措施进行诊断和维护，以提高电力系统的稳定性和安全性。
参考文献
[1]董璠. 解析油浸式电力变压器故障诊断技术[J]. 科技资讯,2015,26:29-30.
[2]张建强. 油浸式变压器故障诊断方法综述[J]. 天津建设科技,2014,01:69-72.
论文作者:纳尊
论文发表刊物:《电力技术》2016年第5期
论文发表时间:2016/10/15
标签：变压器论文; 故障论文; 故障诊断论文; 向量论文; 方法论文; 电力系统论文; 样本论文; 《电力技术》2016年第5期论文;