摘要：电力事业快速发展中，为了满足日益增长的社会用电需求，加强电网管理十分关键。作为电力系统中不可或缺的组成部分，电力变压器是否安全运行将直接影响到电力系统的运行安全，其重要性不言而喻。就电力变压器故障问题来看，主要表现为模糊性问题和随机性问题，在不同程度上影响着电力系统的运行安全，这就需要加强电力变压器的故障诊断问题，有针对性解决其中存在的问题，确保电力系统可以正常运行，为用户提供更加优质、稳定的供电服务。本文就电力变压器故障诊断和处理进行分析，确保电力系统可以正常运行。
关键词：电力变压器；故障诊断；人工智能技术
电力变压器是电力系统中重要组成部分，通过电力变压器可以实现电压变化和电能合理分配，确保电力系统安全运行。电力变压器的正常运行直接关乎到电力系统的运行安全，如果电力变压器出现故障问题，将会严重影响到电力系统输电能力，甚至出现严重的经济损失，影响到用户的正常用电。故此，需要针对故障问题寻求合理处理技术，及时有效的解决故障问题，确保电力系统可以正常运行，为用户提供优质、安全供电服务。由此看来，加强电力变压器故障诊断和处理研究，可以推动故障诊断和处理技术创新，有效解决其中故障问题，促使电力系统安全运行。
一、电力变压器故障类型和原因
（一）电力变压器的磁路故障
电力变压器在运行中，磁路故障作为一种常见故障问题，其原因较为多样，主要表现为以下几个方面：（1）穿心螺栓绝缘管破损或移位导致，进而铁芯硅钢片短路产生涡流故障问题。如果有两个以上的穿心螺栓破损出现此类问题，可能形成短路匝，主磁道温度升高，严重情况下可能导致铁芯全部烧毁。如果主磁道过热，绝缘体烧损出现短路问题。（2）铁芯硅钢片的绝缘体磨损或老化，受到多种客观因素影响，都可能形成循环涡流，绝缘体过热对其他的部件安全带来一定威胁。（3）铁芯的铁心柱和铁轭对接中，由于对接不到位同样可能导致涡流问题出现，加剧绝缘磨损、老化，主磁道过热出现短路问题[1]。
（二）电力变压器绝缘故障和漏油故障
电力变压器故障问题较为常见，其中主要表现为绝缘系统故障和漏油故障，其原因很大程度上是由于线路绝缘受潮磨损，变压器运行中称在负荷较大，加之缺乏有效的措施维护和管理，导致绝缘油老化问题愈加严重。如果绝缘油长期附着在线匝上，将会对其带来严重的影响，如果电力变压器生产中由于管理不当，表面被污染，可能在后续放电中污染介质，绝缘件效果无法发挥，游离气体导致介质温度过高，绝缘烧毁出现故障问题。就此类变压器漏油故障问题，可能是由于变压器密封结构设计不合理导致，进而发生系统漏油故障问题[2]。此外，在生产过程中，由于技术人员的疏忽，焊接不到位同样可能导致渗漏油问题出现。
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二、电力变压器故障诊断方法
（一）人工智能技术诊断
在科学技术快速发展背景下，越来越多新技术和新工艺出现，人工智能技术作为一种前沿故障诊断技术，在人工智能理论基础上衍生而来，被广泛应用在电力变压器故障诊断中，为故障诊断工作开展提供技术支持。通过人工智能技术，为后续的电力人员电力变压器故障诊断提供参考，促使专业知识更加系统化，建立完善的电力变压器故障诊断和维修的知识库，积累丰富的工作经验，切实提升电力变压器故障诊断和检修成效[3]。当前人工智能技术实际应用较为广泛，但是由于多种技术限制和影响，其中仍然会存在一定的缺陷和不足，需要充分结合多种人工智能技术，有效弥补其中存在的缺陷和不足，如将人工神经网络和专家系统有机结合在一起，可以大大提升故障诊断和检修效率，及时有效的消除故障问题。信息技术和传感技术在创新中，人工智能技术以其独特优势被广泛应用在电力变压器故障诊断中，促使诊断技术不断成熟发展，可以有效提升故障诊断准确率，为后续维修工作提供参考。
（二）推理技术诊断
一般情况下，电力变压器故障诊断和检修中，相关工作人员应该对电力变压器予以一个充分认知，积累更加丰富的工作经验，能够对电力变压器设计和制造工艺全面认知，在生产运行中可以高效诊断故障问题。电力变压器故障诊断是一项综合性工作，借助推理方法来分析故障信息，具体表现为以下几种：其一，阈值比较法，实际应用中可以避免电力变压器故障诊断标准单一、绝对问题出现；其二，复杂模式识别和诊断，可以精准测量电力变压器故障问题的相关参数，分析数据之间的潜在联系，为后续电力变压器故障诊断提供参考依据，提升故障诊断准确率；其三，综合故障诊断法，充分结合人工神经网络技术和专家诊断技术，为电力变压器故障诊断提供可靠依据，确保电力系统可以安全运行[4]。
除此之外，在电力变压器故障诊断中，应该充分明确故障的类别，外部故障主要包括油箱漏油、冷却系统损坏、继电器火花等等；内部故障则是负荷、温度和压力过高，由于设计不合理导致的设备结构缺陷。故障诊断中，应该尽可能选择前沿的诊断技术，定期检查，做好日志记录工作，避免盲目检查，充分结合实际情况开展故障诊断检查工作，创造更大的经济效益。
结论
综上所述，电力变压器故障诊断和维修合理与否，将直接影响到电力系统安全运行，这就需要充分结合实际情况，针对故障问题寻求合理处理技术，及时有效的解决故障问题，积累丰富的工作经验，确保电力系统可以正常运行，为用户提供优质、安全供电服务。
参考文献：
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[2]邵开丽，王鸿运.基于WSN和数据融合技术的电力变压器故障诊断系统的研究[J].计算机与现代化，2012，34（07）：171-175.
[3]董立新，肖登明，王俏华，吕干云，刘奕路.模糊粗糙集数据挖掘方法在电力变压器故障诊断中的应用研究——基于油中溶解气体的分析诊断[J].电力系统及其自动化学报，2014，21（05）：1-4+19.
[4]李天云，程思勇，童建东，王鹏宇.基于Elman神经网络的油浸式电力变压器故障诊断[J].中国电力，2016，12（11）：55-57.
论文作者:冷日芳1,杨野2
论文发表刊物:《电力设备》2017年第22期
论文发表时间:2017/12/7
标签：电力变压器论文; 故障诊断论文; 故障论文; 电力系统论文; 技术论文; 人工智能论文; 漏油论文; 《电力设备》2017年第22期论文;