倪 麗 宋士賢 盧成光 康文文
(山東棗莊供電公司,山東 棗莊 277100)
電力變壓器作為電力系統的主要設備,其運行狀態好壞直接關系電網運行的安全性和可靠性,如何評估變壓器的運行性能顯得尤為重要[1-3]。
目前,變壓器的狀態評估多是通過安裝大量監測裝置,綜合各種在線、離線信息等方式進行的,量測設備多,數據復雜、冗余,評估成本高[4-9]。電網中大部分變壓器是正常運行的,只有極少數存在潛在故障,所以不需要實時全面評估每臺變壓器。但由于運行人員希望實時把握電網中變壓器的基本運行狀況,因此,如何實時快速評估運行中變壓器的狀態,是本文研究的問題。
變壓器性能劣化是在運行狀態下表現出來的,與電相關。運用變壓器內部電的物理規律,分析與電相關的因素即可獲知變壓器的運行狀態。因此,本文提出以調度平臺 SCADA系統信息為依據,跟蹤估計變壓器內部等效電氣參數以及溫度的變化趨勢,結合模糊理論,對運行中變壓器進行實時快速狀態評估的方法。
繞組和鐵心作為變壓器的最主要部件,其完整程度影響變壓器基本功能的實現。隨著繞組和鐵心不斷老化,表征其性能的等效電氣參數也在變化。因此,利用 SCADA系統提供的電氣量測信息,跟蹤估計變壓器內部等效電氣參數,并對比變壓器出廠試驗值或近期預防試驗值,可以實現其繞組和鐵心的狀態跟蹤。
根據變壓器內部的電磁關系,以雙繞組變壓器為例,建立π型等值電路模型,如圖1所示。圖中,R1、X1與R2、X2分別為高、低壓繞組的等效電阻和電抗;G、B為勵磁支路的等效電導和電納;Um為勵磁支路的電壓幅值。正常運行時,SCADA系統可以提供變壓器高、低壓側的電壓幅值 U1和 U2、電流幅值I1和I2,以及有功功率P1、P2和無功功率Q1、Q2的量測值。

圖1 變壓器π型等值電路
為了估計變壓器的電氣參數,定義估計的擴展狀態變量 x=[I1,I2,Um,R1,X1,R2,X2,G,B,θ1, θ2,]T。其中,設Um的相位角為參考節點相角,θ1、θ2分別為變壓器高、低壓側電流的相位角。
針對某一時間斷面,建立量測方程為

式中,ΔP=P1-P2為有功功率損耗;ΔQ=Q1-Q2為無功功率損耗;v為測量噪聲向量。
假設z為測量向量,v為測量噪聲向量,h(x)為測量函數向量,式(1)可簡化為

由于 h(x)為非線性向量函數,一般無法直接求解。因此,本文采用Gauss-New ton非線性最小二乘算法進行迭代計算[10],從而實現變壓器內部電氣參數的跟蹤估計。其中,該算法狀態量初值的選取好壞直接影響迭代收斂性。考慮變壓器正常運行時,電氣參數是連續變化的,本文選取上一時刻的電氣參數估計值作為狀態量初值。
變壓器在運行中會產生大量的熱,造成內部溫度上升。當變壓器性能發生劣化時,內部溫度能夠快速顯現。因此,可以利用溫度變化來衡量變壓器內部狀態的好壞。依據變壓器產熱和散熱基理,列出變壓器內部的熱平衡方程式[11]為

式中,p為發熱體產生的熱量;m為發熱體的質量;Cp為發熱體對應材料的比熱容;τ為發熱體與冷卻介質之間的溫差;β為散熱系數;S為發熱體的散熱面積。
在已知熱平衡方程系數的情況下,可以根據式(3)計算出當前時刻發熱體的溫升。然而,在SCADA系統信息中,能夠實時監測到變壓器的油溫,但要準確獲取式中各系數值卻比較困難。為了利用油溫來衡量變壓器狀態的好壞,本文采用跟蹤估計油溫的方法預測正常油溫,并將預測值與實際量測油溫值對比來衡量變壓器的劣化程度。在油溫計算方面,IEEE的油溫模型[12]比較成熟且工程利用較多。文獻[13]對IEEE油溫模型進行了簡化變形,具體形式為

式中,θO[k]為對應 k時刻的油溫;I為載荷率;系數 K1反映散熱量;系數 K2反映負載產生的熱量;系數K3反映空載產生的熱量。
在得到一組隨時間變化的溫度序列后,可以根據式(4)連續估計出相應的系數。為了實現系數的跟蹤估計,本文采用漸消記憶遞推最小二乘法[10]。將式(4)簡寫為

即

式中,m為方程組的個數,其值應不小于3;v為隨機誤差向量。針對式(5),采用如下遞推格式:

按照上述步驟不斷估計熱平衡方程的系數,結合下一時刻的載荷,根據式(4)即可實現變壓器油溫的跟蹤估計。
在跟蹤估計變壓器內部電氣參數和溫度的基礎上,考慮各因素對變壓器影響程度的模糊性,本文采用參考文獻[14]中模糊綜合評判法進行變壓器的狀態評估,評價步驟如下:
1)建立評判因素集U。評判因素包括繞組電阻、繞組電抗、勵磁電導、勵磁電納和溫度。
2)建立評價集V。
3)建立模糊評判矩陣R。
4)隸屬函數的確定。
為了得到各指標相對劣化程度,需要明確各評判因素的比較方式:電氣參數比較估計值與標準試驗值的偏差,溫度比較預測值和量測值的偏差。二者均屬于越小越優型,其相對劣化度表示為

5)模糊綜合評價運算。
以某電網 110kV變電站 2#變壓器為例進行分析。變壓器額定容量為63MVA,額定電壓為110±8×1.25%/10.5kV,YN,d11聯接,空載損耗為63.2kW,空載電流百分值為0.62,負載損耗為249kW,短路阻抗百分值為10.45,出廠試驗環境溫度為20℃。
變壓器高、低壓側的線電壓、相電流、有功功率、無功功率及油溫可通過量測得到。本文取2011年 5月 1日 2∶00至 3∶00的量測數據分析,每5m in時間間隔取一組數據。該時段內環境溫度為15℃。
以0時刻的電氣參數估計值作為狀態量初值,連續跟蹤電氣參數估計值,如表1所示。

表1 電氣參數跟蹤估計值
在電氣參數跟蹤估計基礎上,綜合利用估計出的電流值以及實測的溫度值,根據式(3)至式(7)對溫度進行連續估計。其中,取m=3,ρ=0.5,得到如表2所示數據。

表2 溫度跟蹤估計值
考慮測量誤差等因素,規定各評判因素閾值范圍如下:阻抗變化范圍允許值為3%,極限值為10%;勵磁導納允許超過5%,極限值為20%;溫度偏差允許值為0.1℃,極限值為 0.5℃。綜合表 1、表 2的估計信息,得到變壓器評判因素的相對劣化度,見表3。

表3 評判因素相對劣化度
依據各評判因素的相對重要程度,賦予各指標的權值為:電氣參數為0.6,溫度為0.4;電氣參數間分別為 0.25。然后,根據式(10)對變壓器各時刻運行狀態進行綜合評判,從而實現變壓器運行狀態的連續評估,評判結果如表4所示。

表4 運行狀態評判結果
根據上述評判結果可以得出如下結論:變壓器在評估的1h內處于良好運行狀態。
本文依據變壓器內部電的物理規律,借助SCADA系統信息,跟蹤估計變壓器的電氣參數和溫度。然后,結合模糊理論,實現對變壓器運
行狀態的實時跟蹤??偨Y該方法有以下幾處優點:
1)不需增設新的監測裝置,在原有SCADA系統平臺基礎上完成變壓器狀態評估。
2)深究反映變壓器內部性能的因素,定性給出變壓器的運行狀態,實現了運行中變壓器的實時狀態跟蹤。
3)受測量誤差影響,該算法可能存在誤判或漏判,但對于實時快速評估電網中少數劣化變壓器,省時省力省費用,適合現場運用。
[1]趙文清,朱永利.電力變壓器狀態評估綜述[J].變壓器,2007,44(11):9-12.
[2]程文清,李新葉.基于條件信息熵與貝葉斯網絡的變壓器故障診斷研究[J].高壓電器,2009,45(6):120-123.
[3]趙文清,朱永利,王曉輝.基于組合貝葉斯網絡的電力變壓器故障診斷[J].電力自動化設備,2009,29(11): 6-9.
[4]謝紅玲,律方成.基于信息融合的變壓器狀態評估方法研究[J].華北電力大學學報,2006,33(2):8-11.
[5]田質廣,張慧芬.基于遺傳聚類算法的油中溶解氣體分析電力變壓器故障診斷[J].電力自動化設備,2008,28(2):15-18.
[6]李建坡,趙繼印等.基于灰靶理論的電力變壓器狀態評估新方法[J].吉林大學學報(工學版),2008,38(1):201-205.
[7]朱承治,郭創新等.基于改進證據推理的變壓器狀態評估研究[J].高電壓技術,2008,34(11):2332-2337.
[8]KANG, P.; BIRTWHISTLE, D..Condition Assessment of Power Transformer on-Load Tap-Changers Using Wavelet Analysis IEEE Power Engineering Review.2001:64-64
[9]Hong-Tzer Yang; Chiung-Chou Liao; Jeng-Hong Chou;.Fuzzy learning vector quantization networks for power transformer condition assessment .IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation.2001:143-149
[10]劉欽圣.最小二乘問題計算方法[M].北京:北京工業大學出版社, 1989.
[11]張宜倜.變壓器溫升計算原理分析[J].變壓器,2009,46(9):6-10.
[12]IEEE Guide for Loading M ineral Oil Immersed Transformers, IEEE Std. C57.91-1995,1996.
[13]Lesieutre,B.C.;Hagman,W.H.An Improved Transformer Top Oil Temperature Model for Use in An On-Line Monitoring and Diagnostic System.IEEE Transactions on Power Delivery, 1997,12(1):249 - 256 .
[14]陳偉根,魏延芹,廖瑞金.高壓斷路器運行狀態的變權模糊綜合評判方法[J].高壓電器,2009,45(3): 73-77.