基于混合神經網絡的礦用干式變壓器故障診斷研究

王 李

（合肥博微田村電氣有限公司，安徽 合肥 230088）

目前我國礦產業對干式變壓器有效監測手段較為缺乏和陳舊，一般是通過定期檢查維修，或者在事故后被動檢修。而礦用干式變壓器的故障類型和故障原因隨著生產升級而變得越來越復雜，傳統的這種滯后的監測手段不能準確、實時反映干式變壓器的狀態。所以，基于混合神經網絡的礦用干式變壓器故障診斷研究具有重要意義[1]。

1 礦用干式變壓器故障分析

礦用干式變壓器常用的電壓等級為10KV和6KV，是典型的氣-固兩相絕緣結構，組件包括高壓負荷開關以及干式變壓器和低壓保護箱、配電箱三部分，主體結構一般有柱形和方形兩大類，一般由聚酰亞胺薄膜、亞胺玻璃布板等聚合物材料作為絕緣材料[2]。基于礦用干式變壓器的結構，干式變壓器的常見故障可分為繞組故障和鐵芯故障。

1.1 繞組故障

繞組故障包括繞組層間短路、局部繞組過熱、繞組變形和斷路等。干式變壓器內部的繞組中存在空氣層，在長期的電壓沖擊下容易形成短路。干式電壓器在長期的運行過程中，固定點長期受到相同機械力的作用，造成匝間組件磨損和損壞，絕緣層被破壞導致形成繞組短路。一般情況，繞組在損壞較輕的時候仍能夠正常工作，但由于絕緣體的磨損會使繞組在發生短路時產生局部放電，對繞組產生不可逆的損壞。另外，變壓器自身部件的在運行中的熱量會升高整個變壓器的溫度，加速繞組的老化。相互交錯的金屬絲、凸起會在摩擦中產生局部放電，如不及時處理會損壞干式變壓器繞組。

1.2 鐵芯故障

干式變壓器的鐵芯的表面有凸起和一些毛刺、金屬絲，容易造成浸漆磨損，進而導致短路。

受到礦井環境的影響，鐵芯部位的殼體會有水汽凝結，導致鐵芯表面生銹腐蝕。鐵芯的接口部分容易接觸不良，從而造成大量發熱。鐵芯的金屬絲會被其它金屬物誤連導致鐵芯多點接地，使得鐵芯對地絕緣電阻為零，過高的溫度會燒毀鐵芯。

2 礦用干式變壓器故障診斷系統的整體設計

2.1 硬件系統結構設計

礦用干式變壓器故障診斷系統的硬件結構主要包括監測裝置、工控機、地面服務器和顯示終端等四個部分，如圖1所示。

圖1 礦用干式變壓器故障診斷系統硬件結構

監測裝置。礦用干式變壓器故障診斷系統的監測主機系統的CPU一般為數字信號處理器（DSP）。設備檢測作為變壓控制中的重要部分，需要進行主控的上位機和進行數據采集的下位機共同完成。以數字信號處理器為核心的礦用干式變壓器故障診斷硬件系統能夠對監測對象進行實時的數據采集、保存和傳輸。

工控機。工控機采用總線結構，是對生產過程及機電設備、工藝裝備進行檢測與控制的工具總稱。在干式變壓器故障診斷系統中應為監測設備配置相應的工控機，從而對監測裝置收集的信息進行分析和匯總，實現故障即時診斷以及數據傳輸和存儲等功能。

2.2 軟件系統結構設計

礦用干式變壓器故障診斷軟件系統由DSP的數據信息收集部分、工控機的數據處理和診斷部分、服務器數據存儲和融合部分以及故障狀態判斷、預警部分等部分構成。具體可分為信號處理、有效信息提取、故障診斷、數據存取、故障預警五個部分。

信號處理。在系統信號處理時，對于低頻信號主要是監測干式變壓器系統的溫度、電壓、電流、電阻等參數，通過帶寬信息進而實現信號處理。對于高頻信號則通過小濾波的途徑來處理，通過收集礦井作業場地的干擾信號，確定信號的頻段和輻射范圍，先將局部的信號以不同頻段來進行分段和分解，然后去掉干擾信號所在頻段范圍，從而確定真實的放電信號。

有效信息提取。有效信息就是可以反映監測對象特征的信息參數。在礦用干式變壓器故障診斷系統中，對于低速的信號有效信息提取是通過數字信號處理器完成的，其中對于交流電提取其頻率周期作為有效數據，對于直流電提取周期平均值作為有效數據；對于高速的信號有效信息提取這是借助工控機上的Labview平臺系統實現的，主要提取的有效信息包括相互關系數、偏斜度、放電量因數、相位不對稱度以及修正后的相互關系數。

故障診斷。干式變壓器故障類型較多，故障成因復雜多變，故障發生前的預兆缺乏規律，因此需要通過RBF神經網絡等智能方法進行診斷。RBF神經網絡具有很強的非線性擬合能力，可映射任意復雜的非線性關系，而且學習規則相對簡單。通常情況下，RBF神經網絡利用的非線性激活函數形式對于網絡性能的影響并非至關重要，其運行的關鍵所在是基函數中心的選取。

3 結語

目前，干式變壓器故障類型和原因越來越復雜多變，建立和完善礦用干式變壓器故障診斷預警系統是大勢所趨。本文提出的故障診斷系統尚且不夠成熟，存在數據庫信息不充足，工控機等下位機的軟件系統無法及時更新，缺少專家系統在線監控。因此應進一步完善礦用干式變壓器故障診斷預警系統，為礦井供電系統的正常運行以及礦產業的安全生產提供保障。