變壓器油色譜在線監測數據波動特征量的分析與應用

馬榕嶸， 曾慶輝， 徐 鑫

（佛山供電局，廣東佛山 528000）

0 引言

變壓器在線監測數據的大小受到油中氣體含量、裝置廠家型號、運行狀況以及數據采集軟件等多種因素的影響。在長期的監測中，盡管主設備沒有發生故障，在線監測數據和離線試驗數據同樣都會在一定范圍內波動。因此，對在線監測數據的波動進行分析，提取出波動的特征量，并用特征量來判斷新出現的數據是否真實可靠，從而判斷在線監測裝置本身性能是否正常，是否能夠履行準確預警職責[1-4]。

1 波動特征量猜想

1.1 突變度

在主設備發生故障時，油中氣體含量會發生巨大變化；但在主設備沒有故障而是在線監測裝置發生故障時，在線監測數據也會出現異常，出現數據突變等情況。結合在線監測裝置的工作特點，將在線監測數據的突變度定義為，相鄰兩個時段的數據差與前一個數據的比值百分比，可用式（1）計算。

式中：Xn為當前監測數據；Xn-1為前一監測數據。

以某220 kV 變電站#1 主變油色譜在線監測裝置（簡稱1 號變電站#1 裝置）2021 年1 月至7 月監測的氫氣數據為例，通過統計發現，氫氣數據的變化幅值大致介于8 μL/L 至10 μL/L。根據式（1），對該時間段的氫氣在線監測數據的突變度進行計算，由計算結果來看，1 號變電站#1 裝置數據的突變度在0%～20%之間，最大值為20%。該組數據產生于1月～7 月，主變負荷、環境溫度等影響因素都經歷了從冬天到夏天的半個變化周期，因此認為數據具有代表性，可以取20%作為該油色譜裝置氫氣在主設備無異常運行情況下的突變度上限值，即突變度特征量。對1 號變電站#1 裝置的其他組分以及其他8臺試點主變裝置各組分的突變度進行分析，得到突變度上限值。

1.2 穩定度

在主設備和在線監測設備沒有故障或其他異常的情況下，在線監測數據應該是在均值上下波動的離散值。為了表征這種離散值的大小，提出穩定度特征量的猜想。在線監測裝置的穩定度（S）可由式（2）計算。

其中，xn為統計時段內第n個數據。

以1 號變電站#1 裝置2021 年1 月至7 月監測的氫氣數據為例，根據式（2）對這七個月的氫氣數值進行穩定度計算，1 號變電站#1 裝置氫氣的穩定度是介于1%～8%的波動數值，其中最大值為7.54%。對1 號變電站#1 裝置的其他組分以及其他8 臺試點主變裝置各組分的穩定度進行分析，得到穩定度上限值。

1.3 相關性

油中溶解氣體主要有3 個來源，即變壓器油的分解、固體絕緣材料的分解以及其他來源。在電或熱故障下，某些C-H 鍵和C-C 鍵斷裂，生成H2和低分子烴類氣體，如CH4、C2H6、C2H4、C2H2等。如果主設備正常運行，未發生故障，則油中各氣體組分的來源會比較穩定，各組分的含量可能存在一定的相關性，據此，提出油中溶解氣體中各組分的相關性猜想，即推測某些組分之間的數據變化趨勢具有一致性。相關性可由式（3）計算。

其中：xn、yn分別是用于計算相關性的兩種組分在試點時段內的第n個數據，xˉ、yˉ分別為兩種組分在試點時段內的數據平均值。

以1 號變電站#1 裝置2021 年1 月至7 月監測的數據為例，通過統計各組分的數據，并計算其相關性。除甲烷和總烴之外，各氣體組分之間并無明顯的相關性。甲烷和總烴之間相關性系數達到0.93，是因為甲烷含量明顯高于其他烴類氣體，故在總烴計算中占據主要因素。因此，1 號變電站#1 裝置在線監測所得各組分含量的變化無明顯相關性。同樣計算可得，其他8 臺裝置在線監測所得各組分含量的變化也無明顯相關性。

2 波動性猜想驗證

2.1 突變度猜想驗證

以1 號變電站#1 裝置2021 年8 月至10 月監測的氫氣數據為例，統計三個月的數據后發現，其幅值大致介于8 μL/L 至10 μL/L，與1 月～7 月的變化幅值一致。對該時段的在線監測數據的突變度進行計算。8 月～10 月裝置數據的突變度是0%～20.3%，最大值為20.3%，與1 月～7 月份的最大值20%比較接近。同樣，對8 月～10 月1 號變電站#1裝置的其他組分以及其他8臺試點主變裝置各組分的突變度進行分析，得到突變度上限值。計算1 月～7月和8月～10月的突變度差異，如表1所示。

表1 兩個時間段突變度變化表

如表1 所示，1 號變電站、5 號變電站、6 號變電站的油色譜裝置突變度較穩定，大部分變化在3%以內。其他的站突變度變化幅度較大，查看1月～7月的運行日志發現，突變度變化大的站在1月～7月間開展了油色譜的校驗，使數據偏離較大。

2.2 穩定度猜想驗證

以1 號變電站#1 裝置2021 年8 月至10 月監測的氫氣數據為例，對數值進行穩定度計算,可以看到，裝置氫氣的穩定度是介于2%和9%之間的波動數值，其中最大值為8.23%。對8月～10月1號變壓器裝置的其他組分以及其他8臺試點主變裝置各組分的穩定度進行分析，得到穩定度上限值。計算1月～7月和8月～10月的突變度差異，如表2所示。

表2 兩個時間段穩定度變化表

表2 中，仙溪和旭升6 臺裝置穩定度較穩定，大部分變化在1%以內。紫洞3 臺裝置穩定度變化幅值較大，源于1 月～7 月份紫洞站開展了油色譜校驗，數據偏離較大。考慮裝置運行的特點，可以提出一套基于穩定度的數據診斷機制，比如近一年的長期穩定度和近一周的短期穩定度，用以判斷將要出現的下一組數據是否存在異常，從而決定是否發出警報。

3 結論

通過穩定度、突變度、相關性三個數據波動特征量的猜想，發現在同一廠家的油色譜在線監測裝置上，穩定度和突變度都有一定的波動范圍。因此，可以通過對穩定度、突變度的長期監測分析，對裝置的運行狀態診斷有一定的參考意義。而且，通過油色譜在線監測數據的細化管理，可以優化絕緣油預試工作，找到精簡工作量的運維策略。