基于振動信號分析方法的電力變壓器狀態監測與研究

【關鍵詞】電力變壓器；故障診斷；振動分析；狀態監測

引言

迄今為止全球發生的影響較大的140次大停電事故中，由關鍵設備故障造成的就有67次，占總事故的47.86%，可見關鍵設備故障對電網安全性與穩定性的影響較大。然而，大型電力變壓器檢修會面臨的高昂費用和漫長的周期，更為嚴重的是，在檢修周期尚未到達之際，存在的問題和隱患頻頻爆發，導致變壓器遭受嚴重損壞。經分析，電力變壓器故障原因中，繞組故障占據了相當大的比例。根據20世紀80年代的統計，有15%的故障由繞組變形引起，前兩年的統計更顯示與繞組有關的電力變壓器故障比例為40%。如果能夠盡早地檢測到繞組結構狀態的輕微變化就可以及早檢修，避免事故發生和更大的損失。因此對變壓器繞組的機械結構狀態進行監測，開展針對變壓器繞組故障尤其是早期輕微結構缺陷的診斷方法研究，是十分必要的。

一、國內外技術發展水平和趨勢

在當前大型電力變壓器各類狀態監測手段中，振動分析技術憑借從振動信號中提取變壓器狀態信息，實現故障診斷的優勢，脫穎而出。因此，油箱表面振動信號與變壓器繞組及鐵芯的機械結構狀態存在密切關聯。箱壁振動信號中的特征（值、矢量或波形），則可以靈敏地反映出變壓器鐵芯和繞組的機械結構狀態的微小改變，從而盡早發現存在的問題。振動信號類型的差異，使得基于振動信號分析的變壓器繞組故障診斷方法可分為兩類：一類是以穩態過程振動信號為基礎的繞組故障診斷算法；另一類是以瞬態過程振動信號為基礎的繞組故障診斷算法。

（一）基于穩態過程振動信號特征提取的繞組故障診斷算法

穩態過程振動是指在變壓器穩定運行過程中所產生的振動信號。這類振動主要通過在線測量運行中的變壓器來獲取，通過長期監測可以積累大量數據樣本，因此在繞組振動分析中，穩態振動數據成為關鍵性數據類型。從20世紀90年代開始，國內外研究人員針對變壓器穩態過程的振動信號的特征提取做了大量的研究，主要通過對比振動信號的頻域、時域和時頻域特征在變壓器出現機械故障前后的變化來展開研究工作。

1．基于振動信號頻域特征的繞組故障檢測方法

一些學者通過對振動信號頻譜進一步的觀察和分析，發現振動信號中基頻成分的奇次、偶次諧波的幅值及其比例關系與變壓器內部機械結構狀態密切相關。GuoShaowei等認為，鐵芯在緊固的狀態下振動信號中包含基頻成分的偶次諧波，而在松動狀態下則會產生奇次諧波。繞組處于松動狀態和正常狀態下時均會產生振動的奇次諧波，但兩種情況下幅值大小會有所不同。Z.Berler等人通過運用快速傅里葉變換方法，分析了變壓器油箱表面振動信號工頻成分中奇次諧波與偶次諧波的幅值，同時探討了在繞組與鐵芯壓緊力松動狀況下，這些諧波成分的變化規律。此外，有研究發現，變壓器機械結構的故障不僅會導致振動基頻成分奇偶次諧波比例關系的改變，還會影響振動能量在各個頻帶上的分布。其中，高頻段能量分布與變壓器機械結構的老化及其他結構缺陷具有顯著的關聯性。

2．基于振動信號時域特征的繞組故障檢測方法

當變壓器機械結構發生故障時，其振動系統會產生非平穩、非線性的動態特征。這類動態特性往往會影響振動信號的時間序列，因此也有部分學者以振動信號的時間序列為研究對象，提取繞組振動的動力學特征。黃春梅對振動信號時間序列進行了高維相空間重構，從而進行繞組松動故障檢測。郭潔等對不同壓緊力狀態下鐵芯振動信號的非線性非平穩特性進行了分析，量化振動信號的非平穩特征，并有效地檢測出變壓器鐵芯的松動故障。

3．基于振動信號時頻特征的繞組故障檢測方法

當變壓器內部機械結構出現故障時，其非平穩性也會隨著時間的推移在頻域上顯現出來，因此，可通過兼具頻率分辨率與時間分辨率的信號處理方法與技術對變壓器振動的平穩性進行評估，從而判斷變壓器內部結構狀態。洪凱星提出了一種可反映不同頻帶能量隨時間變化程度的能量差異率指標，較小的EDR數值說明變壓器振動能量在頻帶上的分布隨著時間變化相對穩定，體現出機械結構有較好的平穩性，而較大的EDR數值則說明振動信號能量分布的平穩性較差，可能存在機械結構故障。汲勝昌等提出了使用小波包分析對變壓器器身振動信號進行特征提取，從而對變壓器繞組和鐵芯的機械狀態進行監測。

（二）基于瞬態過程振動信號分析的繞組故障診斷方法

變壓器在穩定運行狀態下，其振動信號主要包含工頻及其倍頻諧波成分，此類信號難以提供較寬的頻帶，從而無法全面揭示變壓器內部結構，特別是繞組的動態特性和模態特征。相較于穩態振動，瞬態振動具備寬頻帶信息，因此在反映變壓器內部結構機械狀態方面具有優勢，引起了眾多學者的關注。瞬態過程振動是指繞組在受到包含瞬態成分或寬頻特征的信號激勵時所產生的振動。基于瞬態過程振動信號分析的繞組故障診斷方法可分為實驗模態分析法和工況模態分析法。

1．基于實驗模態分析法的繞組故障診斷方法

實驗模態分析法是一種振動信號基礎的模態分析技術，通過電激勵或機械激勵手段，誘發變壓器機械結構的振動模態，進而對激勵與響應的振動信號進行測量。通過計算得出傳遞函數或頻響特性，從而識別出結構模態參數。該方法對微弱故障較為敏感，信噪比高，能直觀反映變壓器機械結構動態特性的變化，受到了學者們的重視。洪凱星使用了經驗小波變換對力錘激勵下振動響應沖擊信號進行了分解，并對分解后的各階經驗模態分量使用Hilbert變換求取其包絡線和衰減率，并據此計算繞組等效模型中的平均阻尼比，以評估相應繞組的結構衰退特性。

2．基于工況模態分析法的繞組故障診斷方法

基于實驗模態分析法的繞組故障診斷方法雖可通過識別振動中與機械結構相關的參數，準確、有效地對變壓器狀態進行評估和診斷，然而該類方法往往需要在變壓器離線狀態下進行，或雖然可以在線運行，但與變壓器有直接的電氣連接。然而，出于電力系統安全性的考慮，現役的變壓器即便在離線狀態下也不能加載較大的外部激勵，在安全性和便捷性上有較大的局限性。研究發現，當繞組發生松動時，最大振幅略有增加，而隨后振動信號幅值相對于正常狀態更快地趨于穩定；當繞組發生變形時上電過程振動信號的最大幅值顯著上升；當鐵芯發生輕微松動時，上電全過程的振動幅值相對于正常狀態，幅值有所增大，而變化規律基本相同；而當鐵芯嚴重松動時，上電初期振動峰值會有所增加，并出現持續時間較長的明顯震蕩過程。

二、關鍵技術與實現

本項目從由振動信號中提取反映變壓器機械結構故障特征的角度出發，對變壓器運行工況下穩態振動和瞬態振動的特征提取與繞組機械故障診斷方法開展深入的討論與研究。本項目基于工況模態分析方法對變壓器斷電過程的瞬態振動信號進行研究，應用流形學習方法提出一種新的變壓器繞組壓緊力松動的狀態評估和故障診斷方法。

（一）項目創新點

1．對變壓器內部繞組到油箱表面的振動傳遞路徑和振動空間差異特性進行研究，提出應用油箱表面空間振動分布特征進行變壓器繞組故障的檢測方法。以一臺110kV實際變壓器進行實驗研究，通過在變壓器繞組上引入不同類型的機械結構故障，包括壓緊力松動，繞組機械結構松動和繞組變形等，測量并研究繞組軸向和油箱表面空間振動的分布特性，針對各類繞組故障以及電流負載對空間振動分布的影響進行研究，旨在驗證利用變壓器油箱表面空間振動分布進行繞組故障診斷的實際可行性。

2．構建空間振動分布的量化準則，提出振動幅值重心與振動重心軌跡兩個空間振動分布特征量，進而結合支持向量機與大量現場實測數據，構建電力變壓器繞組故障診斷模型，該模型以空間振動分布特征為基礎。對實驗變壓器在多種故障類型下的振動信號及大量現場實測數據進行分析。

（二）主要研究開發內容及目標

本項目致力于研究電力變壓器繞組故障診斷，重點關注基于振動分析法的變壓器故障診斷算法中特征提取方法的相關研究。

本項目的主要開發內容包括：

1．探討了在變壓器遭遇不同類型的繞組故障時，繞組各部位的軸向振動以及油箱表面空間振動的分布狀況，并提出了振動分布特征指標，旨在表征繞組在不同機械結構狀態下各測量點處的空間振動分布差異性。

2．采用量化的空間振動分布特征量構建特征矩陣，用以定量描述變壓器油箱表面振動分布狀況，從而反映繞組機械結構狀態，并進行相應分析與診斷。

（三）實施方案與技術路線

本項目重點研究變壓器繞組在不同機械結構狀態下的軸向振動和油箱表面振動的分布特性，以及不同負載電流水平對其的影響。通過對繞組的人為故障引入，包括壓緊力松動、繞組機械結構松動和繞組變形等，并在不同負載電流激勵的穩態工況下，測量繞組軸向振動和變壓器油箱表面多點振動，本研究旨在探討繞組發生機械結構故障時，油箱表面空間振動分布的變化特征。這將為進一步從振動分布中提取能反映繞組機械結構狀態的特征量提供理論依據。

在經典繞組振動力學模型的基礎上，以理論分析和基于數值計算的仿真分析為手段，研究并得出影響變壓器斷電過程中繞組瞬態振動信號能量在頻域分布的主要因素，以及瞬態振動信號頻域特征隨繞組壓緊力松動的變化規律。用高頻率分辨率對振動頻域特征進行提取，作為基于瞬態振動的繞組壓緊力松動故障帶電檢測與狀態評估的基礎。為對繞組壓緊力大小給出量化的估計，本項目測量實驗變壓器絕緣墊塊材料的應力一應變特性曲線，并結合所得到的低維空間流形結構的描述，提出一種基于變壓器斷電過程瞬態振動信號的繞組壓緊力監測方法，為實現電力變壓器繞組松動的監測與診斷提供一種新的、有效和便捷的手段。

（四）技術關鍵

1．空間振動分布特征提取及其繞組故障診斷方法研究

通過在實驗變壓器的繞組上引入多種類型的故障，測量和描述不同繞組機械狀態下繞組表面和油箱表面的空間振動分布情況，證明振動分布中包含能夠反映各類繞組機械結構故障的有效信息。

2．基于瞬態振動特征和流形學習的繞組壓緊力松動診斷方法

本項目對不同壓緊力狀態下的變壓器斷電過程繞組軸向振動特性進行分析與仿真，并對實測數據使用AR譜估計以獲得具有更高頻率分辨率的樣本。然而由于存在斷電瞬態過程初始狀態的隨機性的干擾、AR譜對于指數衰減信號的頻率估計誤差等因素，很難直接使用AR譜的模態固有頻率作為判斷繞組壓緊力水平的依據，需要使用整個AR譜的形態才能更好地描述繞組機械結構狀態信息，以及在壓緊力松動的狀態下的變化情況。但是使用整段AR譜顯著增加樣本的維數，在獲取有效信息的同時也引入大量的冗余信息、干擾量和非敏感特征。因此，本章將從模式識別的角度出發，以流形學習為手段，對不同壓緊力狀態下的斷電過程瞬態振動信號樣本進行維數約簡和有效信息的提取，提煉出繞組壓緊力與斷電過程繞組瞬態振動信號特征之間的對應關系，并在此基礎上實現繞組壓緊力松動的故障診斷與狀態評估。提出一種LLGGLPP流形算法，對振動信號AR譜樣本實現低維空間的映射和流形結構描述。算法的測試結果表明，該算法可基于斷電過程瞬態振動信號有效、準確地評估出繞組壓緊力的狀態。

結束語

隨著我國電力工業發展，一方面電網容量不斷增大，新增變壓器數量快速增多，另一方面大量的運行變壓器逐漸進入老化退役期，對變壓器進行帶電監測與故障診斷的需求越來越迫切，也對引起變壓器嚴重故障的繞組機械結構狀態的監測與診斷提出了更高的要求。本項目通過基于工況模態分析方法對變壓器斷電過程的瞬態振動研究，應用流形學習方法提出了一種全新的變壓器繞組壓緊力松動狀態評估和故障診斷方法。通過此方法可以盡早地檢測到繞組結構狀態的輕微變化，可以及早處理相關問題，對維護社會穩定和安全起了重大的作用，其避免的火災和爆炸對環境保護也具有重大意義。