電力變壓器的失效診斷與預測技術研究

朱海峰

（貴州送變電有限責任公司，貴州 貴陽 550000）

電力變壓器作為電力系統中的核心設備之一，起著電能傳輸、變換和分配的重要作用。然而，由于長期運行、環境因素、負荷波動等原因，電力變壓器存在著失效的風險。為了減少事故發生、確保電力系統的安全穩定運行，對電力變壓器的失效進行準確診斷和預測顯得尤為重要。失效診斷和預測技術的研究旨在通過有效的手段檢測和判斷電力變壓器的工作狀態，提前發現異常問題并采取相應措施，以減少故障率和提高設備可靠性。

1 電力變壓器的重要性

1.1 電能傳輸與分配

電力變壓器是電力系統中不可或缺的重要設備，主要用于將高電壓的電能轉換為低電壓，以滿足各類用電設備的需求。通過變壓器的轉換作用，可以實現電能的有效傳輸和分配。在電力系統中，變壓器扮演著電能調節和平衡負荷的角色，使得電力系統能夠穩定運行。變壓器的工作原理是基于電磁感應的原理。當高電壓電源通過變壓器的高壓繞組時，會在鐵芯和低壓繞組之間產生磁場，從而在低壓繞組上引起感應電動勢，使得電能從高壓繞組傳遞到低壓繞組，實現電壓的降低[1]。反之，當低電壓電源通過變壓器的低壓繞組時，磁場作用在高壓繞組上，實現電壓的升高。電力變壓器具有體積小、效率高、使用壽命長等特點，廣泛應用于發電廠、輸電網、變電站以及各類工業和民用設備中。它保證了電力系統的可靠供應，同時也為工業和民生提供了穩定可靠的電力支持。

1.2 能效提升

電力變壓器通過調整電壓等級來優化電力系統的輸電效率和能源利用率。傳輸電能會有一定的電阻損耗和電纜的電流密度限制，而通過使用變壓器可以實現遠距離的電力輸送時將高電壓轉換成低電壓，從而減少了電能在輸電線路上的電阻損耗和電纜所需的電流密度。高電壓輸電可以使得電流減小，從而減少導線和設備的電阻損耗。通過降低損耗，可以節約大量的電能，并減少碳排放量，通過降低電纜所需的電流密度，還可以減少導線的材料使用和線路的容量要求，節省資源并降低建設成本[2]。這對于可持續發展和環保意義重大。通過使用電力變壓器進行電壓調整，可以有效提高電力系統的輸電效率和能源利用率，減少電能損耗和浪費，為經濟和環境帶來積極的影響。

1.3 電力質量保障

電力變壓器可以穩定輸出電壓。在電力系統中，變壓器可以將電壓從高電壓端調整到需要的低電壓端，確保穩定的供電電壓。通過穩定輸出電壓，可以保證電力設備和終端用戶正常運行，避免電壓過高或過低導致的設備故障。電力系統中存在電壓波動和諧波問題，這些問題會對設備造成影響甚至損壞[3]。通過在電力系統中引入適當的變壓器，可以有效地抑制電壓波動和諧波，保障電力系統的穩定運行，還能提供良好的隔離和阻抗匹配，減少電力系統中的電磁干擾和能量損耗。通過提供隔離功能，變壓器可以有效隔離不同的電源、負載和電網，減少互相之間的干擾，變壓器還可以提供合適的阻抗匹配，確保電能的高效傳輸和利用。

1.4 故障保護與安全性

電力變壓器在電力系統中起到故障保護的重要作用。當電力系統中發生短路故障時，變壓器能夠快速切除故障部分，短路故障可能導致電流突然增大，如果不及時切除故障部分，可能會導致系統的電源過載，使得其他設備無法正常運行甚至受到損壞。通過采用適當的保護裝置和控制策略，電力變壓器能夠檢測短路故障并迅速切除故障部分，避免故障擴大和影響系統的穩定運行。電力變壓器具有絕緣保護功能。絕緣是保障電力系統安全運行的重要環節，電力變壓器通過絕緣設計和絕緣材料的使用，可以有效地防止電氣設備和電源之間的漏電現象，避免電擊事故的發生。電力變壓器能提供過載保護功能。當電力系統負荷過大時，變壓器會根據設計參數和額定容量進行判斷，并通過保護裝置進行響應。例如，通過設定合適的保護裝置，當電力變壓器負荷超過額定容量時，保護裝置會及時切斷電路，防止變壓器過熱，避免設備損壞和故障發生。

2 電力變壓器的失效診斷方法

2.1 油質分析

通過對變壓器絕緣油的采樣和實驗室分析，可以檢測油中的含水量、酸值、氣體含量等指標，以確定變壓器內部是否存在異常情況。檢測絕緣油中的含水量可以判斷變壓器的絕緣性能，水分的存在可能會降低絕緣油的絕緣能力，導致電弧放電或擊穿現象，甚至引發變壓器故障。通過測量絕緣油中的含水量，可以及時判斷變壓器是否存在漏水或密封不良等問題，并及時采取措施進行修復和維護。檢測絕緣油的酸值可以判斷變壓器內部是否存在故障或老化情況，酸值的增加通常是由于變壓器內部絕緣材料的老化、絕緣失效或電弧放電等導致的，通過定期檢測絕緣油的酸值，可以及時發現變壓器內部的異常情況，并采取相應的維修措施，防止故障進一步擴大和損壞其他設備。

2.2 熱像圖像

紅外熱像儀可以測量物體表面的紅外輻射能，并將其轉化為可視化的熱圖，從而呈現出物體表面的溫度分布。在變壓器中，通過對各個部位的紅外熱像拍攝，可以觀察到不同區域的溫度差異，并判斷是否存在異常情況。過熱或不平衡的電氣連接會導致電流過載、設備損壞或火災等風險。通過紅外熱像儀的拍攝，可以在早期階段發現電氣連接存在的過熱問題，如接線端子、電纜導體等部位的高溫異常，這有助于及時調整或更換連接件，避免設備的損毀和安全事故的發生。在變壓器的絕緣系統中，繞組和絕緣材料的運行狀態也很關鍵。通過紅外熱像儀的檢測，可以捕捉到繞組局部過熱或不平衡的情況，這可能是由于繞組斷股、接地、短路等故障引起的，還可以檢測到絕緣材料的局部損壞或老化，如絕緣膠片、墊片等位置溫度異常升高，這些信息能夠幫助工程師及時發現并解決變壓器絕緣故障，保障設備的正常運行和安全。

2.3 繞組電阻測量

定期測量變壓器繞組的直流電阻可以用來檢測繞組接頭是否存在松動、腐蝕或過熱等問題，并且異常的電阻值可能表示存在潮濕、局部短路或絕緣損壞等情況。變壓器繞組是由一系列線圈連接而成的，而線圈之間的連接通常通過接頭完成，這些接頭的質量和穩定性對于變壓器的正常運行非常重要，通過定期對繞組進行直流電阻測量，可以有效地評估繞組接頭的狀態[4]。當接頭松動或發生腐蝕時，可能會導致電阻值的增加。如果繞組接頭存在松動現象，電流在連接處會受到阻礙，并產生電阻，最終導致接頭區域的電阻值升高，類似地，接頭腐蝕也會對電流的流動造成阻礙，使得電阻值異常升高。通過定期測量電阻值，可以監測到這些異常情況，并及時采取措施修復接頭，避免進一步損害和安全隱患。

2.4 機械振動分析

通過監測變壓器的振動情況，可以判斷變壓器內部的絕緣材料狀況、鐵芯緊固度等是否正常。絕緣材料在變壓器中起到隔離和保護電氣元件的作用。如果絕緣材料發生剝落、破損或老化，就會導致絕緣性能下降，這樣的異常情況通常會引起變壓器內部部件之間的摩擦和碰撞，產生較大的振動。通過對振動的監測和分析，可以判斷絕緣材料的狀況是否正常，及時采取措施修復或更換受損的絕緣材料，以維護變壓器的安全運行。鐵芯是變壓器的重要組成部分，用于增加磁耦合系數和導磁性能，鐵芯在正常情況下應該是緊固穩定的，如果鐵芯出現松動，將會引起共振現象和非線性磁化等問題，進而導致變壓器內部的振動增大，通過對變壓器振動的監測可以及時發現鐵芯的松動問題，并采取適當的措施恢復其緊固度，以確保變壓器的正常運行[5]。繞組的不平衡也可能導致變壓器振動異常，當繞組存在不均勻負荷分布或電流不平衡時，會產生不對稱的磁場和力矩，進而引起振動，通過對變壓器振動情況的監測，可以評估繞組的平衡度是否正常，及時調整負荷分配或采取其他措施，以減小振動級別和維護變壓器的穩定運行。

3 電力變壓器的預測技術

3.1 基于物理模型的預測

利用電力變壓器的物理特性和運行參數，建立數學模型進行仿真和分析。電氣特性模型包括繞組電阻、繞組電感、互感、磁性飽和等參數的建模，可以通過電路等效圖或差分方程等方式描述電氣特性，模型應考慮不同軸向的磁阻、磁交聯效應以及非線性特性等因素。熱特性模型包括根據變壓器結構和材料熱傳導方程建立熱仿真模型，考慮繞組和鐵芯的熱傳導、熱損耗等因素，以預測溫度分布和熱量損失。振動特性模型考慮變壓器的機械結構和材料的振動特性，建立機械振動的數學模型，包括鐵芯的振動、繞組振動等，進而分析振動對變壓器性能的影響。動態響應模型通過建立狀態方程或轉移函數等方式，描述變壓器的動態響應特性，以模擬和分析在不同工況下的電壓、電流、頻率響應等情況。

3.2 基于數據分析的預測

通過收集、存儲和分析大量的變壓器運行數據，包括電氣參數、溫度、負荷情況等，并利用數據挖掘和機器學習技術，可以建立基于數據的預測模型，從而預測未來可能發生的變壓器故障風險。在建立預測模型的過程中，需要進行數據清洗和處理，確保數據的準確性和完整性，對于缺失值、異常值和噪聲等問題，需要采取合適的方法進行處理，以保證后續模型訓練和分析的可靠性。通過運用各種機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經網絡（Neural Networks）等，對變壓器運行數據進行訓練和建模，將變壓器的輸入輸出參數作為特征，將故障情況作為標簽，訓練模型以學習輸入輸出參數與故障之間的關系[6]。在訓練完成后，可以使用預測模型對未來的變壓器運行數據進行預測，根據實時監測得到的變壓器輸入輸出參數，將其輸入預測模型中，即可得到關于變壓器故障風險的預測結果。

3.3 聲音和振動分析

通過監測變壓器產生的聲音和振動信號，并利用信號處理和模式識別技術，可以分析其中的特征參數，從而預測可能出現的故障類型和嚴重程度。可以通過安裝傳感器或設備在變壓器上采集變壓器產生的聲音和振動信號數據，在采集到的信號數據中，可以應用信號處理技術來提取相關特征參數，例如頻率、幅度、波形等。使用模式識別技術對提取到的特征參數進行分析和建模，這包括將變壓器正常運行時的聲音和振動信號作為基準，與可能的故障信號進行對比和匹配。通過與已知的故障現象和模式進行比較，可以確定可能出現的故障類型和嚴重程度。在建立模型時，可以運用一系列的算法和方法，如人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）、隱馬爾可夫模型（HMM）等，以訓練模型并進行故障預測。模型的訓練過程需要使用已知的故障樣本和相關特征參數，以使模型能夠學習不同故障類型之間的關聯規律。經過訓練后，可以利用預測模型對實時采集到的聲音和振動信號進行分析，并給出故障類型和嚴重程度的預測結果。

3.4 油質分析

通過對變壓器絕緣油的采樣和實驗室分析，監測油中的化學物質變化和異常指標。按照規定的方法和操作流程，從變壓器絕緣油中采集樣品，并送往專業實驗室進行分析。通常會采取多種分析技術，包括核磁共振（NMR）、紅外光譜（IR）、氣相色譜-質譜聯用（GC-MS）以及電化學分析等，以獲取絕緣油中各種化學物質的含量、結構信息以及電化學指標。將最新分析的結果與歷史數據進行對比分析，通過觀察和監測絕緣油中化學物質的變化趨勢，如硫含量、酸值、水分含量等指標的逐漸增加或減少，可以判斷絕緣老化過程的進展情況，同時，注意異常指標的出現，例如有機溶劑的殘留、金屬顆粒的增加等，這些異常指標可能暗示著潛在的故障情況，如開關擊穿等。根據歷史數據的統計分析結果，結合相關領域的專家經驗和知識，建立預測模型和算法，該模型可以考慮不同變量和指標之間的相互關系，并根據變壓器使用環境和工況條件，預測可能發生的故障情況。

4 總結

電力變壓器的失效診斷與預測技術研究是為了提前發現和準確預測變壓器的故障狀態，從而及時采取維修或替換措施，保障電力系統的可靠運行和供電質量。通過對數據采集、物理模型建立與仿真、機器學習與數據挖掘、聲振診斷技術、紅外熱像技術、油質分析與診斷、多源數據融合與綜合評估等方面的研究，可以實現對變壓器故障進行精確診斷和準確預測。這些研究方向的不斷深入，為電力變壓器的預測與診斷技術提供了全面的支持和發展空間。預測與診斷技術的應用可以有效降低變壓器故障率，提高其可靠性和使用壽命，同時也減少了維修和更換的成本，促進了電力行業的可持續發展。