基于電氣自動化的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)設計

宗克柱

（山東電工電氣集團智能電氣有限公司，山東 濟南 250001）

0 引 言

變壓器作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設備，其運行狀態(tài)直接影響系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行。近年來，隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，變壓器故障發(fā)生頻率有所增加，嚴重威脅電網(wǎng)安全運行。為實現(xiàn)變壓器故障的準確識別和快速處理，開展變壓器故障診斷與檢修自動化技術(shù)研究具有重要意義。文章在分析變壓器常見故障機理的基礎上，設計一套基于電氣自動化技術(shù)的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集、智能診斷、預警決策及自動化檢修執(zhí)行等模塊，實現(xiàn)對變壓器運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障的快速定位與處理，能夠有效提高變壓器故障處理的自動化水平，保障電網(wǎng)安全、可靠運行。

1 變壓器故障機理分析

變壓器作為電力系統(tǒng)中的核心組件，其故障模式多樣且復雜，主要包括繞組內(nèi)部缺陷、鐵芯相關(guān)問題以及絕緣材料退化等關(guān)鍵故障類別。在變壓器運行期間，這些故障的發(fā)展往往伴隨著局部放電活動增強、磁場偏移導致的損耗增加以及過載引起的熱點升溫等現(xiàn)象。例如，在220 kV 變壓器長期運行中，高壓繞組與鐵心間可能發(fā)生微小間隙放電現(xiàn)象，產(chǎn)生瞬態(tài)電壓波動，其峰值電壓可高達5 000 V，特別是在帶負荷運行條件下，會進一步加劇鐵心因磁致伸縮效應引發(fā)的振動應力。此類持續(xù)性損傷經(jīng)過一段時間的積累后，會逐漸損害絕緣材料性能，導致絕緣體的電氣絕緣強度下降，直至在諸如雷電沖擊等極端大電流事件作用下，觸發(fā)明顯的故障現(xiàn)象[1]。典型變壓器故障測量指標如表1 所示。

表1 典型變壓器故障測量指標

針對不同故障，可以采用不同數(shù)學模型分析其機理與演進趨勢，為開展故障的預測性監(jiān)測、診斷及檢修提供理論基礎。但由于變壓器實際工作環(huán)境的嚴酷性，模型方法在工程落地中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，還需進一步結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與人工經(jīng)驗進行補充和完善。

2 基于電氣自動化的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測模塊

在文章提出的基于電氣自動化的變壓器故障診斷與維護系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊起著至關(guān)重要的作用。它主要依賴于傳感器網(wǎng)絡、先進的工業(yè)測量設備及計算機技術(shù)，以實現(xiàn)實時、全面地監(jiān)控變壓器運行狀態(tài)。該系統(tǒng)采納了分布式傳感器網(wǎng)絡架構(gòu)，在變壓器主體的高低壓繞組、調(diào)壓部分以及其他重要區(qū)域部署了超過300 個種類豐富的智能傳感器，涵蓋了溫度、振動、油質(zhì)及局部放電等多個監(jiān)測維度，確保實時捕獲各類關(guān)鍵參數(shù)變化情況[2]。這些傳感器所獲取的原始信號經(jīng)由工業(yè)現(xiàn)場總線和數(shù)據(jù)采集卡等硬件設施進行高效數(shù)字化轉(zhuǎn)換，并借助光纖通信技術(shù)傳送至中心數(shù)據(jù)庫服務器。系統(tǒng)在此基礎上構(gòu)建了變壓器多元異構(gòu)的監(jiān)測數(shù)據(jù)模型，進一步運用云計算技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘算法，深度整合與智能分析海量實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，從而準確刻畫出變壓器當前的工作狀態(tài)，為故障預警和狀態(tài)評估提供科學依據(jù)。

系統(tǒng)運用機器學習等方法訓練傳感器數(shù)據(jù)，建立不同部位參數(shù)的精確預測模型。例如，變壓器高壓側(cè)溫度函數(shù)為

式中：a、b、c、w、φ及k為模型參數(shù)；t為時間。當Thp(t)大于閾值時，系統(tǒng)判斷為異常過熱并啟動預警。該函數(shù)充分考慮溫度的周期性、遞增性及隨機性，利用大數(shù)據(jù)訓練可以準確預測溫度變化趨勢。通過類似方法建立振動、氣體含量等參數(shù)模型，實現(xiàn)對變壓器故障的自動預測和早期預警。

2.2 智能故障診斷模塊

智能故障診斷模塊則巧妙結(jié)合了深度學習、專家系統(tǒng)以及云計算等尖端科技手段，致力于實現(xiàn)對變壓器潛在故障的全自動識別與精準定位[3]。該模塊直接對接實時更新的數(shù)據(jù)庫監(jiān)測數(shù)據(jù)流，其工作流程包括應用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)對收集的各項監(jiān)測參數(shù)進行全面深入的特征抽取與綜合集成，進而搭建變壓器的高精度數(shù)字化狀態(tài)評估模型。這一模型能夠有效解析并預測各種故障模式及其演變趨勢，從而為早期預警和及時維修決策提供有力的數(shù)據(jù)支持和技術(shù)保障。例如，輸入原始監(jiān)測數(shù)據(jù)矩陣X∈Rn×m，通過卷積層、池化層等提取高維抽象特征

式中：W和ol為網(wǎng)絡參數(shù)；f為非線性激活函數(shù)；F為經(jīng)過卷積層、池化層等操作后得到的輸出特征映射圖；σ為激活函數(shù)。經(jīng)過訓練，模型f能夠自動學習數(shù)據(jù)中的故障特征，實現(xiàn)對故障模式的識別，如斷股、擊穿等短路故障，或者氣體排放量指標H2超限診斷接地故障。

此外，該系統(tǒng)還集成了一個以大數(shù)據(jù)分析和專業(yè)人員實踐經(jīng)驗構(gòu)筑而成的故障知識庫，用于詳盡記錄過往故障實例及其對應的解決策略。智能故障診斷模塊通過與這一知識庫互動，運用模糊邏輯推理、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等先進方法，強化故障診斷的準確性和決策輔助功能。這一過程最終將生成針對性的故障應對方案和詳細的檢修流程，并將其指令傳遞給執(zhí)行系統(tǒng)實施自動化檢修作業(yè)[4]。憑借云計算強大的計算能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲優(yōu)勢，系統(tǒng)能夠迅速且準確地診斷定位復雜故障，有利于驅(qū)動變壓器維護模式從傳統(tǒng)的“事后維修”向更加高效的“預防性前瞻維修”轉(zhuǎn)型，極大地提升了整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和運行效率。

2.3 預警與決策支持系統(tǒng)

預警與決策支持系統(tǒng)基于變壓器故障預測結(jié)果，對操作人員和設備采取的后續(xù)決策和行動提供智能決策支持。該系統(tǒng)連接智能診斷模塊，接收實時傳感器數(shù)據(jù)和診斷結(jié)果。當監(jiān)測數(shù)據(jù)超過預設閾值或診斷出潛在故障時，系統(tǒng)利用知識庫的大數(shù)據(jù)分析確定設備的重要性和所在區(qū)域的重要性系數(shù)Wi。結(jié)合設備實時狀態(tài)違規(guī)程度參數(shù)Pi，利用加權(quán)融合算法計算預警指標R

式中：N為集合中參與計算的元素的總數(shù)；i為一個變量，用于在求和過程中從1 迭代到N，代表每個具體的元素。

當R超過嚴重閾值時，系統(tǒng)向控制中心發(fā)出紅色最高級預警，指示操作人員高度關(guān)注；當R超過一般閾值時，向本地值班人員發(fā)送黃色預警。

系統(tǒng)利用變壓器數(shù)字孿生系統(tǒng)評估后續(xù)故障可能造成的設備損壞和運行影響，并生成包括臨時切換負載、緊急停運檢修等替代決策方案[5]。系統(tǒng)評估每個方案的成本效益、操作復雜度等，利用模糊綜合評判模型自動篩選出優(yōu)先決策，減少人工判斷失誤風險，指導設備安全運行。

2.4 自動化檢修調(diào)度與執(zhí)行模塊

自動化檢修調(diào)度與執(zhí)行模塊通過集成機器人技術(shù)、云平臺等實現(xiàn)對變壓器故障的精確定位與自動維修。該模塊連接智能決策系統(tǒng)，獲取設備預警級別和故障檢修方案。接收方案后，系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度檢修資源，根據(jù)任務緊迫程度計算檢修隊伍響應時間

式中：s為距離；v為平均速度；ao為加速度；ta為系統(tǒng)分配加速時間。系統(tǒng)計算不同隊伍的t值，選擇t值最小的隊伍執(zhí)行維修任務，從而實現(xiàn)資源優(yōu)化配置。

檢修隊伍進入現(xiàn)場后，系統(tǒng)指導機器人準確定位故障部位。例如，輸入故障代碼“H2F12”代表12號變壓器高壓側(cè)氫氣異常，系統(tǒng)會驅(qū)動機器人移動至對應部位。機器人攜帶多功能檢測與處理工具，根據(jù)預先訓練的模型實現(xiàn)對故障設備的自動超聲波掃描、氣體檢漏等操作。獲取詳細故障特征后，系統(tǒng)自動匹配維修方案模板，機器人選擇相應工具進行精準維修，無須人工參與，避免了人員接觸危險現(xiàn)場。該模塊利用自動化技術(shù)實現(xiàn)變壓器故障的快速響應和精準修復，大幅提高電網(wǎng)設備維護水平，為電力系統(tǒng)安全運行提供保障。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)與實驗驗證

3.1 仿真平臺搭建與實驗設計

為驗證所構(gòu)建變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)的有效性，設計搭建了基于虛擬仿真與物理模擬相結(jié)合的測試平臺。該平臺軟硬件環(huán)境主要包括RT-LAB、WinCC 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系統(tǒng)、NI 數(shù)據(jù)采集卡、可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、物理傳感器、繼電器以及斷路器等實際設備。

在RT-LAB 平臺上利用電力系統(tǒng)組件構(gòu)建包含15 臺220 kV 變壓器的500 kV 變電站虛擬樣機，配置變壓器數(shù)字化建模參數(shù)，并設定不同類型典型故障的仿真場景，如高阻接地、低壓側(cè)缺相等。SCADA 系統(tǒng)配置連接虛擬電站現(xiàn)場控制網(wǎng)關(guān)，實時監(jiān)視仿真過程。同時，利用NI 數(shù)據(jù)采集卡獲取PLC，通過物理傳感器采集溫度、流量等模擬信號，模擬現(xiàn)場設備狀態(tài)，測試系統(tǒng)面對實際噪聲信號的診斷效果。在此基礎上，編制多組變壓器故障仿真試驗方案，考慮不同負載、不同故障組合的場景，全面驗證系統(tǒng)的故障識別能力、定位準確率、預警響應時間等關(guān)鍵指標，并與現(xiàn)有典型方法進行對比。平臺支持針對性調(diào)整診斷規(guī)則和模型參數(shù)，為系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化提供幫助。

3.2 實驗結(jié)果分析

根據(jù)搭建的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)測試平臺，采用隨機抽樣、重復試驗等科學方法，設計了溫度過熱故障、尖端放電故障、低壓繞組斷股故障、鐵心接地故障及絕緣損傷故障等20 組試驗方案，全面驗證分析系統(tǒng)的故障識別準確率、定位精度、最大響應時間等指標，部分實驗統(tǒng)計結(jié)果如表2 所示。

表2 系統(tǒng)故障診斷性能驗證部分試驗結(jié)果

試驗結(jié)果表明，在故障識別中，系統(tǒng)識別準確率最高可達96%以上；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡多源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)較高精度的故障部位自動定位，最大誤差為±2.1 min，滿足精確檢修要求。此外，從采集信號轉(zhuǎn)換及傳輸、智能診斷算法運算等過程，最大響應時間為4.1 s，可實現(xiàn)變壓器故障的實時監(jiān)測與快速預警。

4 結(jié) 論

變壓器作為電網(wǎng)的關(guān)鍵設備，其故障會嚴重威脅電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。為實現(xiàn)變壓器故障的智能化識別與快速響應處理，文章在深入分析典型故障機理的基礎上，設計開發(fā)了一套基于電氣自動化技術(shù)的變壓器故障診斷與檢修系統(tǒng)。本系統(tǒng)成果為電網(wǎng)設備智能化監(jiān)管提供了有效手段，對保障電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運行具有重要意義，值得進一步推廣與應用。未來將持續(xù)完善系統(tǒng)模塊功能，擴大仿真驗證樣本規(guī)模，并聯(lián)合電力企業(yè)開展系統(tǒng)現(xiàn)場試運行，推動系統(tǒng)的工程化落地。