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摘要：在我国快速发展过程中，经济在快速发展，社会在不断进步，变压器是电网系统的核心设备之一，它的运行状态对系统安全具有重要影响。随着对变压器运行维护要求的不断提高，变压器故障在线诊断技术的研究工作得到了越来越多的关注。
关键词：光声光谱；气相色谱；变压器；在线监测
引言
随着供电质量需求的不断增加，对于电力变压器的状态监测的要求也有了更高的要求。变压器作为电力系统重要设备之一，其运行可靠性直接影响电网的安全稳定。油中溶解气体分析（DGA）能够有效地诊断变压器的潜伏性故障。在线监测手段的引用，使电力一次设备由周期预试向状态检修推进，是对DGA技术的有效补充。从2007年开始，昆明市供电局已经在5个500kV变电站、6个220kV变电站及2个110kV变电站安装使用了绝缘油色谱在线检测装置75台，来自6个厂家。大部分被监测的主变和高抗重点管控的设备，因为绝缘油色谱超过注意值被列入，能够实时监测到设备的油色谱变化情况十分必要。绝缘油在线检测装置的测试原理主要是气相色谱法，经过长时间的、大量数据的对比分析发现，在线色谱数据与实验室色谱数据误差较大，试验重复性也不甚理想。想要发挥在线油色谱的应有作用，必须提高在线监测的试验可靠性。
1在线监测装置工作原理
油色谱在线监测装置的基本工作原理是变压器油经过油循环模块进入油气分离模块，在真空和超声波的激励下实现油气分离。在冷阱中除去杂质后，从油中脱离的油溶解特征气体被转移到定量室中。在载气的作用下，定量室中从油中分离出来的气体通过色谱柱。不同的特征气体在色谱柱中被分离出来，依次送入气体传感器进行浓度检测。由于不同特征气体在色谱柱中的受到的亲和力不同，因此不同气体在色谱柱内的出峰顺序不同，从而实现了混合气体的检测。气体敏传感器按照出峰顺序对油中脱出的特征气体逐个进行检测，同时气体敏传感器将气体浓度信息转变为电信号输出，采样单元对电信号进行采集并经过控制单元进行AD转换处理、存储，最终分析得到各种气体的浓度。数据采集器嵌入式工控机获取本机日常监测原始数据。数据分析模块运用算法对日常监测的原始数据进行分析和处理，分别计算出各种特征气体的组分和总烃含量。主控计算机的故障诊断模块可以应用智能算法(如大卫三角法、三比值法等)对变压器油色谱在线监测数据进行数据分析和诊断，对变压器状态进行评估、分析报警，为变压器检修提供依据，从而实现电力变压器故障的在线监测和分析。
2提高油色谱在线监测可靠性的创新性研究方案
2.1基于光声光谱法的变压器在线检测系统的结构设计
根据光声光谱法的检测原理，基于光声光谱法的变压器在线监测系统主要由油气分离模块、光声模块、信号处理模块、油路及气路系统、单片机控制模块、计算机通信及故障诊断模块等构成。某文献给出了4种设计方案，这4种系统具有共同的运作流程，即首先从变压器中提取少量油样，流入到油气分离室内，经过油气分离处理后将分离出来的气体导入到光声腔内；同时，在气体循环泵的循环抽动下，使得故障气体在光声腔与油气分离室间循环流动；用微音器监测故障气体里的各种气体成分的含量，微音器监测到的信号首先经过差分放大处理后再输入到锁相放大器里进行锁相放大，从噪声中提取出微弱的有用信号，然后将信号经过数据采集卡输入到计算机中去，进一步对故障的类型进行诊断。
2.2数据预处理思路
现实生产中的在线监测数据不可避免的会存在数据质量较低的问题。
本文所应用的油色谱在线监测数据来源于现实生产数据，常常会因为通讯故障、环境问题或者人为因素而导致数据质量不佳，为此需要对原始数据进行预处理操作，以便让不完整、不准确的数据造成的影响尽可能消除或者减轻，使得后续的故障识别和故障趋势预测能够得到较高质量的结果。本章以应用为导向将油色谱在线监测数据预处理分为三个方面进行介绍，分别为目标故障选择、在线监测装置故障识别数据预处理、在线监测装置故障趋势预测数据预处理。1）目标故障选择:实际生产过程中，存在的变压器油色谱在线监测装置故障种类繁多，形成原因复杂。为了更好的适用于典型故障，提高模型的实用价值和泛化性能。在对预处理数据之前，需要剔除故障样本中数量过少和数据质量不佳的故障类型，着重于样本数量多、特征较为明显、数据质量佳的故障类型，构造有效的样本训练集以便集中分析和训练模型。(2)在线监测装置故障识别数据预处理思路:在线监测装置故障识别的目的是通过油色谱在线监测数据同油色谱在线监测装置工作清单数据匹配，来识别不同的在线监测装置故障类型。故障识别模型对特征量的数值变化、特征的选取较为敏感。因此，本文首先对油色谱在线监测数据进行标准化，避免过大或者过小的数据对模型的影响，再应用基于随机森林的特征选择方法，特征进行重要性排序。(3)在线监测装置故障趋势预测数据预处理思路:故障趋势预测目的是通过油色谱监测故障数据，来预测未来在线监测数据的趋势。时间序列的趋势预测模型着重于对整个油色谱在线监测数据时间序列的趋势特征进行学习。而如果存在缺失值或者噪音，容易缺失重要信息或者趋势特征被噪音所覆盖，致使预测模型拟合预测效果不佳。因此，对于缺失值本文采用LSTM模型预测法对缺失数据进行处理，然后针对油色谱在线监测数据含有的噪音，采用基于阂值的小波去噪方法进行处理，以均方根误差和信噪比衡量去噪效果。
2.3落实色谱分析标定技术
由于在线色谱的特殊工作环境及工作流程，目前所有的在线色谱分析都没有严格按照“色谱分析”的外标分析法对在线色谱系统进行标定，使得整个在线色谱装置从开始安装使用就处于一种未知状态（在线色谱装置在工厂和安装在变压器上运行是不同的工作状态和试验条件）。所以分析结果数据也就处于一种失真状态（数据偏差大），当然这种不真实的多参数非线性的数据结构也就无法真实反映充油变压器当前的运行状态。目前为了解决对色谱在线装置的标定，保证在线色谱分析数据的准确性，国内生产厂家也做了一些研究工作如配置“标准油样”等。在对在线色谱装置标定的这一问题上，笔者认为用标准气按色谱分析的外标法原理更符合色谱分析的定性定量要求。具体方案：在现有的色谱在线装置上加装标准气瓶及相应的切换阀及电子控制部件，以实现真正意义上对在线色谱装置的标定及油中气体的在线的定性定量分析。
结语
光声光谱法是通过检测气体分子对激光光子能量的吸收来定量分析气体浓度的，它属于测量吸收的气体分析方法，如将光声光谱法应用于变压器油中气体含量在线监测，检测灵敏度高，需要的气样极少，从而大大地减少油气分离时间，缩短了测量周期，测量精度更高，无需任何载气，方便设备的维护；同时，无需定期标定，无需预热，检测时间快，稳定性好，使用寿命长。从这些特点看出，光声光谱法更适合应用于变压器油中溶解气体含量在线监测系统。因此，对于基于光声光谱法的变压器油中气体含量在线监测系统的研究，对变压器绝缘故障诊断技术可以提供更可靠的诊断数据。
参考文献
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