淺析變壓器的狀態維修

摘 要:狀態維修作為一種新的電力系統的維修模式，受到越來越多人的關注。狀態維修從設備的實際運行狀況出發，根據各種檢測結果來覺得是否需要維修，具有極強的針對性、實用性和經濟性，本文以變壓器為例簡單介紹了狀態維修的原理及實施。

關鍵詞:變壓器狀態維修故障診斷

中圖分類號:TM4文獻標識碼:A文章編號:1674-098X(2011)07(a)-0061-01

引言

變壓器在長期的運行過程中，受到電磁振動、機械磨損、化學作用、大氣腐蝕、電腐蝕等影響，其健康狀態逐漸變化，以致影響到變壓器的安全可靠性。同時又鑒于變壓器在整個電網系統中的重要性，對變壓器進行正確的評估診斷和預測具有積極重要的意義。因此，狀態維修作為一種新的維修模式應運而生。

1 狀態維修的內涵及意義

傳統的計劃維修遵循的是“到期必修，修必修好”的原則，容易造成維修過剩或維修不足的后果。狀態維修是從變壓器的實際工況出發，利用在線或離線檢測技術，根據各種特性參數的變化，通過分析比較信號來確定其是否需要退出運行進行必要的維修，以及維修的項目和內容，是否需要延長維修周期，從而避免盲目維修，節省人力物力，具有極強的針對性、實用性和經濟性。

2 故障診斷

故障診斷是狀態維修的核心。故障診斷一般分為靜態診斷和動態診斷兩類。靜態診斷就是通過常規或離線探察掌握設備的狀態，動態診斷是指依靠狀態監測與故障診斷技術在線探察設備的性能及健康狀況。靜態診斷和動態診斷的目的都是為了給電力設備狀態維修決策提供依據。

因此，在實施狀態維修前，必修對變壓器的故障類型及相應的指標參數進行系統的總結分類。變壓器的故障模式主要有機械、熱和電三種類型:機械故障常以熱或電故障的形式表現出來，過熱性故障和高能放電故障時運行中變壓故障的主要類型，其次是過熱兼高能放電故障、火花放電故障和受潮或局部放電故障。變壓器中的油和絕緣材料在熱和電的作用下，會分解產生各種氣體，如CH4、C2H6、C2H4、C2H2、H2、CO和CO2。另外一些常見規律如:不管是過熱性還是放電性故障，一般都會產生CO和CO2;過熱性故障的產氣速率一般小于放電性產氣速率等。

檢測指標與故障類型的關聯性是實現狀態檢測的前提。目前常采用的方法是預防性試驗，即在變壓器出現問題時，迅速進行相關試驗，以確定故障性質，故障部位、嚴重程度、引發原因、發展趨勢與檢驗指標之間的關系，同時必須結合變壓器的運行狀況、歷史數據、故障特征等，做出綜合性的分析判斷。

3 故障的預測方法

近年來，對變壓器的狀態診斷不斷向著智能化方向發展，基于這一思想，根據在線監測數據、變壓器的運行歷史數據以及變壓器的背景資料，各種各樣的智能算法相繼出現，如人工神經網絡、專家系統、模糊數學、灰色系統理論、遺傳算法等等。但這類算法都具有各自的局限性，所以，應該加強對各自優勢和不足的認識，在應用過程中，取長補短，實現狀態維修效果的最大化。

4 狀態維修的模型構建

在眾多智能算法中，決策樹方法以其速度快、精度高、生成模式簡單，本文以貝葉斯決策樹算法為例來說明模型的建立，即是收集各種故障與檢測指標的關系，構造出決策樹;首先計算初始熵;其次選擇一個屬性作為決策樹的根節點;第三步由屬性將產生N個葉節點，并將樣本集分成N個子集，對每個葉節點上的樣本子集依次利用上面的方法選擇一個屬性Ay作為決策樹的下一級，使在該葉節點能得到最大的熵降低;最后按照步驟三不斷構造決策樹的下一級直至所有的樣本子集只有一個類別，這時表明系統的熵為零，決策樹構造過程完畢。

5 維修實例

例一:某變電站主變，檢測出總烴增高，尤其是所帶負荷越大時，總烴增長越快。經油色譜分析檢測，氣體成分主要是CH4和C2H4。通過決策樹模型診斷，即可判斷出故障類型為裸金屬過熱。后經變壓器檢查，故障為拉板與連接螺栓過熱，屬于裸金屬過熱的范疇。算法診斷結果與實際情況相吻合。

例二:某電廠主變故障后油色譜分析CO，CH4含量少;介質損耗無異常;鐵芯接地線無電流;鐵芯段間絕緣電阻正常。經判決樹判定為變壓器油流受阻過熱故障。實際情況的檢查結果為雜物堵塞底部油路，導致過熱，與診斷結果相符。

6 結論

狀態維修以其在電力系統維修中的針對性，實用性和經濟性受到越來越多的關注，隨著對其研究的深入，其必將作為一種主要的維修模式而取代傳統的計劃維修模式。

參考文獻

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