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电力变压器油色谱在线监测装置的故障识别彭波

发表时间：2020/6/30 来源：《电力设备》2020年第5期作者：彭波

[导读] 摘要：为了提升电力变压器油色谱在线监测装置的可靠性及辅助监测人员正确判断故障，降低误报警率，针对目前电力变压器油色谱在线监测装置的故障识别主要依靠人工识别，自动化程度不高的问题进行了研究，在改善变压器油色谱在线监测数据预处理方法基础上，提出了识别油色谱在线监测装置故障的新方法并对在线监测装置故障数据进行了趋势预测，具有一定的理论意义和实用价值。

        （国网四平供电公司吉林四平 136000)
        摘要：为了提升电力变压器油色谱在线监测装置的可靠性及辅助监测人员正确判断故障，降低误报警率，针对目前电力变压器油色谱在线监测装置的故障识别主要依靠人工识别，自动化程度不高的问题进行了研究，在改善变压器油色谱在线监测数据预处理方法基础上，提出了识别油色谱在线监测装置故障的新方法并对在线监测装置故障数据进行了趋势预测，具有一定的理论意义和实用价值。
        关键词：电力变压器；油色谱；在线监测装置；故障识别
        1油色谱在线监测装置研究现状
        油色谱在线监测装置与油色谱监测技术的发展相辅相成，油色谱监测技术的发展为油色谱在线监测装置的发展提供了理论和技术上的支撑，油色谱在线监测装置的需求又推动了油色谱监测技术的发展。油色谱在线监测装置始于20世纪80年代，正是因为色谱分离技术实现了短周期内将反应变压器故障的气体组分（H2、CO、烃类）从油中成功脱出并检测，克服了实验室气相色谱仪实验周期长的不足，检测速度得到很大的提高，基于此技术，国外多家公司成功研制出油色谱在线监测装置并投入使用。20时间90年代，我国也开始引入油色谱在线监测装置，在经过多年的发展与实践，油色谱在线监测装置在电力设备中得到了广泛的应用。随着电力行业的蓬勃发展，电力变压器油色谱在线监测装置在国内外的应用日趋增多，技术也趋于成熟，各种类型的在线监测装置不断涌现，可以检测的气体种类从单组分气体（H2）到多组分气体（H2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6），从多组分气体到全组分气体（H2、CO、CH4、C2H4、C2H2、C2H6、N2、CO2、O2）的检测，最新油色谱检测装置有的还增加了压力检测和微水检测。油色谱在线监测技术也从最早的气相色谱法逐步发展了传感器阵列法、红外光谱法、燃料电池法、光声光谱法，得益于油色谱在线监测技术的不断发展与进步，变压器油色谱在线监测装置的性能达到了更高的水平，油色谱在线监测装置正朝着检测气体种类全面化、监测对象综合化、诊断技术智能化、同其他自动化技术一体化的方向快速发展。随着运行时间的不断累积，在运行过程中，油色谱在线监测装置暴露的问题日益增多，问题主要原因有两方面，一方面由于不同产家的产品质量问题，导致各种软件、硬件故障问题频发；另一方面由于供电局疏于监督和管理，检查和维护不到位而导致故障发生。因此，迫切需要一种能够判断和识别变压器油色谱在线监测装置故障的方法。然而截至目前，对在线监测装置的故障识别研究不多，没有相关的智能化解决方案，为保证异常数据上报的准确性，现今普遍的做法是通过人工排查。当装置监测到异常数据时，人工排查的做法是调取相关的数据进行分析，凭经验判断异常原因，并采取相应的补救措施，如重新检测或设备维修、调校等。这种方式低效、耗时、耗力，大大降低了电力设备在线监测装置（OMDS）的实时性。
        2油色谱在线监测装置故障类型
        2.1载气欠压故障
        （1）产生原因：根据在线监测装置原理可知，经过油气分离模块脱出的油中溶解气体进入气体组分分离模块中的色谱柱后，分离出的各特征气体组分在色谱柱的停留时间与载气的压力有关，而载气压力不足会导致装置无法正常运行或者存在无法正常运行的风险。（2）可能的表现形式：当载气压力不足时，就会使得特征气体数值下降。因而形成载气欠压故障。H2、CH4等气体处于极低的位置。其余气体有值，但都在低位波动，则初步判断是载气欠压问题。
        2.2倒油故障
        （1）产生原因：由于油色谱在线监测装置的检测用油不返回变压器，所以需要将进入在线监测装置检测完毕后的监测用油排入废油箱中，但由于现场条件限制，废油箱不可能无限大。当废油箱满，导致废油无法排入废油箱，就会堵塞出油口，导致装置发生故障。（2）可能的表现形式：常见于H2、CO正常有值，但是数值很低。CH4、C2H4、C2H2、C2H6和总烃值都为0且恒定，则初步判断出现倒油故障。
        2.3色谱电气故障
        （1）产生原因：由于油色谱在线监测装置的电子元件因为短路或者老化都容易发生故障，当它们发生故障时，往往也会造成在线监测装置出现问题。色谱电气故障包含很多种类，比如色谱主板故障、色谱加热棒故障等等，本文为了方便起见概括为色谱电气故障。（2）可能的表现形式：常见于H2、CO正常有值而且数值不低，但CH4、C2H4、C2H2、C2H6和总烃都为0且恒定，则初步判断出现色谱电气故障问题。
        2.4数据中断故障
        （1）产生原因：由于通讯或者网络问题导致油色谱在线监测装置的某些气体组分出现数据中断或者数据异常，也有可能表现为数据死态即数据长时间保持不变。发生这些数据异常或者数据中断的情况统一称之为数据中断故障，数据中断故障占油色谱在线监测装置故障中很大一部分比例。（2）简单表现形式：由于CO数值较大，可能表现为CO数值处在高位，其余气体在较低数值波动，C2H6气体存在过零点。
        3油色谱在线监测装置故障识别
        实际生产采集到的电力变压器油色谱在线监测装置数据具有非线性、长序列、不平衡的特点。其中载气欠压故障占比很高，如果不对数据进行重采样，将会导致小众样本判断准确率低下。同时，选择合适的故障时间序列长度也是算法分类正确率的重要影响因素。因此从两个方面出发，构造适合在线监测装置故障识别的训练集。从电力生产实际出发，以在线监测装置的工作清单作为目录，获取故障发现时间点时间记录。从故障发现时间点到假设故障发生时间点前L天这段时间距离，本章定义为故障时间窗口L。截取包含故障发生时间点和故障时间窗口L内的所有故障工作清单关联的油色谱在线监测装置历史数据，构造在线监测装置故障时间序列样本，并标注故障类标。其中L为算法变量，不同数据集最优取法可能不同。将故障工作清单进行遍历操作，获取全部的在线监测装置故障时间序列，初步构造在线监测装置故障训练集。由于在线监测装置故障训练集存在不平衡数据的问题，因此需要对多数类数据进行重采样操作。本章采用最近邻编辑算法作为采样方法对初步构造的在线监测装置故障训练集进行重采样，最近邻编辑算法思想是以最近邻算法为基础应用相关规则对已分类样本进行决策，重新构筑样本集。首先将输入的训练集x=｛x1，x2，…，xn｝样本根据样本数量和标签划分为多数类和少数类，然后针对样本xi应用最近邻算法计算它的3个最近邻样本，即为欧式距离最短的3个点，可由下式计算得出，其中xi为需要计算的样本，yi为其余样本。再将获得的3个最近邻样本以相关规则进行判断，重新构筑样本集，达到合理平衡多数类样本和少数类样本的目的。最后将生成的在线监测装置故障训练集导入随机森林模型进行故障分类识别。

        4结束语
        变压器油色谱在线监测装置能有效的克服试验周期长的缺点，能够实时的监测变压器的运行状态。变压器油色谱在线监测装置利用变压器内的油纸绝缘材料在电和热的作用下老化分解产生烃类以及一氧化碳、二氧化碳气体溶于油中，根据各特征气体与故障类型的对应关系实时诊断出变压器的运行状况，推进由定期维修到状态检修的转变。此技术为是保证变压器在电网中安全运行有效手段，大幅提高了电力系统的经济效益与社会效益。本文综述了电力变压器油色谱在线监测装置的研究现状，针对电力变压器油色谱在线监测装置的故障识别问题，提出了基于ENN的随机森林故障识别算法。
        参考文献
        [1]王琳.基于变压器油在线监测技术的变压器故障检测[D].山东大学,2015.
        [2]杨英松（DUONGANHTUNG）.变压器绕组热点温度与油色谱在线监测应用研究[D].昆明理工大学,2014.
        [3]蔡昆.基于改良三比值法的变压器油色谱在线监测应用研究[D].华南理工大学,2018.