摘要：电力变压器发生的故障较为复杂，维修将消耗更多成本，将影响电力系统的安全与稳定。在这种状态下，需要在数据更健全基础上，获得电力变压器正常运行的新指标，确保能对其科学维护。基于此，文章中对电力变压器故障预测和健康管理工作作出研究，保证为我国的电网工作提出合理的执行意见。
关键词：电力变压器；故障预测；健康管理
电力变压器在电力系统中为安全设备，但在总体上也比较复杂。因为在电网中，电力变压器处于中心位置，实际的运行环境更为复杂，经常受到各个情况的冲击，造成大面积的停电等现象。所以，对电力变压器的运行状态实施健康管理，加大力度对其预防，将保证电网的安全稳定运行。
一、电力变压器故障具备的复杂预测
从当前的电力运行系统实际情况进行分析发现，电力变压器的外部短路、绝缘受潮以及开关的接触不良现象，其故障更多。电力变压器各个部件的产生，将无法促进电力变压器的实际运行，因为故障具备相互依存关系，由于其一定原因的影响，自身也会诱发故障，甚至出现多个故障的相同产生。所以，需要对电力变压器故障做出评估，确保对其复杂性作出诊断和预测。同时，由于电力变压器在实际运行期间，也会受到电磁、力、热的影响，无法增强电力变压器的绝缘性能，增加其故障和缺陷，从而影响电力变压器的安全、稳定运行。电力变压器结构具备复杂特征，各个构件之间的关系不明确，受内部外部原因和环境因素的影响，在健康管理工作中也将产生大量不确定因素，对其研究也更好。所以，提出现代科学方法，对数据科学计算，能在整体上详细分析电力变压器的实际状态，为其提出可行性的执行对策，促进解决途径的完善化，这才是本文的研究重点[1]。
二、电力变压器故障的健康管理研究
当前，电力变压器的健康管理还处于初级发展阶段，在对其维护和运行管理工作中，需要掌握相关的理论知识与技术等，以维护电力变压器的安全运行，降低其故障的产生，减少维修的时间。尽管在健康管理工作中已经明确一些思路，但是，在该领域发展中，还需要针对问题的存在提出合理的参考意见[2]。
（一）电力变压器大数据
基于大数据概念的分析，需要对大数据技术面对的挑战、其在电力系统中的应用等做出详细分析，确保将其应用到电力变压器中。近几年，随着传感器监测设备的不断完善化，变压器表面、内部布置等得以应用，促进了电力变压器检测技术的智能化发展。数据具备的特征呈现多种模式，基于数据立方体模式，将电力变压器大数据具备的多维性展现。如：大数据储存管理技术，能够对大量的增长问题优化解决，尤其是针对一些储存硬件结构、文件系统等，需要按照一定的实施计划对其扩展，促进异构数据的优化调整。在智能化电网中，为了对数据的预处理方法予以测试，可以在Hadoop平台上优化处理，以促使其各个能力的提升。如：大数据并行处理技术。在分析与挖掘工作中，需要对较为密集的数据信息进行计算，以促使其计算能力的提升。当前，提出了内存计算系统，加强了对电力变压器数据的监测与诊断。大数据分析技术，能对多源异构数据的深度问题优化解决，通过人工智能系统，在大量的样本数据内训练，提取相关的知识，确保在人机学习模式下，获得良好的训练效果，也能对其优化诊断[3]。
（二）数据质量的提升
当前，电网中的电力变压器运行数据体现在多个方面，主要包括：运行工况、停电试验、带电测试以及故障缺陷等。但是，对数据的储存方式不同，将影响数据的质量。从整体上看，利用人工记录的方式对其存档，还无法识别出数据，给电力变压器数据质量的提升带来有效的实施决策。为了提高数据质量，在对数据实施预处理的时候，需要在智能电网大数据下，深入到获取电力变压器故障特征工作中，对存在的冗余数据加以清理。提高数据质量，是基于非结构化数据模型来展现的，在与其结合下，能促进数据质量的整体提升，也能保证其积极作用的实现[64]。
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（三）解决多源数据的不确定问题
测试手段具备很大限制，掌握的知识不精确，导致获取的电力变压器数据信息更为模糊，具备随机性，增加其故障的产生。同时，电力变压器具备明显的不确定性，尤其是传感器监测数据、退化状态、变压器本体结构等，都会给电力变压器的健康管理准确性造成影响。在该状态下，不仅无法对其评估，在健康管理工作中也将面对很大困难。为了对其解决，可以使用现有的数据融合数据，发挥其优势，充分研究信息，掌握不确定因素，确保在信息真实反应情况下，达到整体的优化处理。
（四）解决长寿命周期数据的获取问题
对于先服役的电力变压器，无法对大数据状态监测信息进行观察，数据的完整性还不适深度学习下的样本需求，所以，在少量数据诊断下，对电力变压器故障进行分析，并利用物理模型和专家经验，能保证统计工作和分析工作作用的实现。如：电力变压器异常，说明输出功能出现变化。因此，在工作中要对电力变压器的功能退化做出监测，构建有效模型，确保提出经济可行的途径。还要根据初始故障、各个故障之间的状态等，对系统的未来发展趋势做出分析[5]。
（五）在线技术
传统方式下，是基于不定期的老化实验，以维护电力变压器的安全性。但是，其存在的局限性更明显。老化实验需要停电后对其操作，并按照规定的周期执行。在该执行下，不仅无法充分研究电力变压器的绝缘缺陷和电力变压器的实际状态，也会导致设备运行环境、参数等方面出现很大差距。因此，在具体执行工作中，可以详细探讨电力变压器运行期间的故障，并利用信息手段做出诊断，理解其存在的关系，这样在整体上不仅能详细掌握出运行状态，也能达到网络的一体化发展，为电力变压器的在线监测提供强大保障。
（六）诊断深度故障
对深度故障做出诊断，是电力变压器中全面研究的重点。对于电力变压器的深度故障，多是因为过热、放电等层次引起的，要给出具体的产生原因。但是，维修人员还无法给出合理的决策手段，对复杂大型的电力变压器，提出的诊断要求不够。因此，在对电力变压器执行深度诊断中，需要定位具体位置，找出根本的原因。并利用训练数据样本的方式给予划分，促进深层次故障的研究[6]。
总结：
基于以上的分析，在电力系统中，对数据信息进行获取是比较完善的。但是，当前的一些行业内还无法满足电力系统可靠性，将降低寿命周期。在该发展背景下，要对电力变压器的实际运行状态予以维护，提出合理的鉴定方法，也能为电力企业的健康发展提供有效的执行思路。
参考文献：
[1] 缪芸,缪翼军,陈红坤, 等.基于模糊层次分析法与支持向量机的变压器风险评估[J].现代电力,2014(6):64-69.
[2] 李刚,于长海,刘云鹏, 等.电力变压器故障预测与健康管理:挑战与展望[J].电力系统自动化,2017(23):156-167.
[3] 王洪授,黄同愿,陈红光, 等.基于聚类主成分分析法的变压器参数关联度评估[J].火力与指挥控制,2017(4):133-137.
[4] 广西电网有限责任公司电力科学研究院.一种对配电变压器进行健康状态评估的方法:CN201610571317.X[P].2016-12-21.
[5] 都匀供电局, 厦门红相电力设备股份有限公司.货币式量化风险的变压器全寿命周期管理辅助决策系统:CN201510323035.3[P].2015-09-02.
[6] 孙健翔.基于运行状态和绝缘寿命的电力变压器经济性寿命研究[D].西南交通大学,2016.
论文作者:冯晓欢
论文发表刊物:《电力设备》2018年第8期
论文发表时间:2018/6/25
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