摘要：变压器是一种运用电磁感应,把不同电压等级的交流电能相互转换的静态电器。变压器是电厂正常运行最关键的构成之一,一旦发生故障将给工业生产和人民生活带来严重影响。所以,在变压器发生严重故障导致触发保护装置动作前,具有前瞻性的变压器诊断及预防尤为重要。基于此，论文分析了当前电力变压器运行过程中的常见故障，并提出相应的故障检测技术，以期为电力企业的进一步发展打下坚实基础。
关键词：电厂变压器；故障检测；诊断
中图分类号：TM41 文献标识码：A 文章编号
前言：
电力变压器故障诊断技术能够检测出变压器运行中发生的故障，并对故障类型做出准确判断。绝缘油试验就是一种很重要的故障诊断方法，该方法能够有效排查变压器的潜在故障，保障变压器的正常运行。我国对变压器设备的维护主要实行定期检修制度，依靠人工巡检的方法周期性的检验和维护电力设备，即对设备进行预防性试验。目前实际工程中常用的变压器故障诊断试验项目包含：电气试验、油色谱分析、油化试验、局部放电试验、红外测温和绕组变形试验六类，这些检测项目对不同故障类型具有不同的灵敏度和有效性。如何科学合理地利用变压器的故障信息,准确判别变压器的故障类型和严重程度，是电力变压器状态检测和维修的关键。
1现阶段电力变压器的常见故障
1.1电路故障
通常来讲，在电力系统运行过程中，倘若电力变压器出现了电路故障，则主要指的是该设备在进行运作的过程中，发生了出口短路以及内部短路的问题，而这两种短路虽说同属于变压器电路故障的范畴，但两者发生短路的位置却不尽相同，经大量科研数据分析可知，电路故障是电力变压器诸多故障问题中最常见也是最普遍的一种故障问题，故而当遇到这类故障问题时，如果故障范围较小，工作人员只需更换发生故障处的绕组即可，反之，如果整个电路故障产生的范围比较广，相关工作人员需对所有绕组进行更换，从而在降低安全事故发生频率的基础上，保障周边人员的生命财产安全。
1.2绕组故障
相较于电路故障来说，绕组故障的产生原因和故障类型相对复杂，主要包含了相间短路接头、匝间出现短路、绕组接地故障等，而根据相关调查探究发现，导致绕组故障出现的主要原因是因为在电力系统运行过程中，一方面是因为电力变压器绕组处有杂质混入，从而加速了绝缘体的老化，而另一方面则是因为绕组长时间作业后，其温度就会升高，而此时变压器会出现一定的形变问题，影响其安全性能的同时，极大地降低了工作效率。
1.3接头过热故障
接头过热故障其实简单来讲，就是在电力变压器运行过程中，随着变压器的长时间运作，其接头处温度急剧上升而引发的一种常见的变压器故障，在一定程度上其故障的发生不仅会对电力系统的稳定性造成直接影响，同时也极大地降低了电力企业的经济效益和社会效益，进而给社会的整体发展带来了极为不利的影响。
2电厂变压器故障检测原理
2.1故障检测技术发展
我国现行的GB/T7252-2001中明确规定,变压器油中溶解气体分析(DGA),以变压器油里面溶解的CH4、C2 H6、C2 H4、C2 H2以及CO、CO2、H2的组成,产生的量及生成气体的速度,去判别变压器损坏程度和部位。使用色谱法分析变压器油中溶解气体成分,可判别变压器的早期隐蔽故障,其优点是辨别准确率高、速率快、测试反应时间少和测试用量少等。经过多年的实验研究表明,此种检测方法能有效、快捷地发现电力变压器的故障类型,如是否有绝缘缺陷或者其他类型的损坏,并且它不受电场变动的影响。
数据表明,我国电力变压器故障有五成以上都是使用这种测试方法检测出的。
世界各国在判别变压器故障时,基本都使用DGA法,包括Rogers法,Doermenburg法、德国所研究的四比值判别法、日本所研制的电协研法和IEC所研制的三比值法等。最基本的DGA判别法只能鉴别单个故障和缓慢发生的某些故障,判别结论是否准确依靠人们经验的积累,变压器油中溶解的气体成分及其对应故障之间的关系需要大量实验才能得出。电力变压器某些突然发生的故障,其实是有一定预兆的,有可能是电力变压器的内部先出现故障但没有被发现,或者有某些微弱的信号而没有被足够重视。传统三比值法和日本的改良方法判别精度都不高。而人工神经网络(ANN)可使用非线性函数,有很强的自学能力和联想记忆功能,还能很好地应对错误,能准确地反映输入和输出的对应关系。因此,ANN可以判别出电力变压器中溶解的气体成分及其对应的故障,而且可以准确地判断出多过程的故障模式,具有很大的发展空间。
2.2油中溶解气体检测
油中溶解气体的主要成分可以分为两种情形:正常工作时以及发生故障时。如果变压器没有发生故障,当前工作的温度及电弧放电等现象,会使变压器中的绝缘油发生裂解或者碳化反应,产生少量的H 2、碳氧化合物以及低分子烃类,含量最高的是CO2和CO。在这种情况下,这些气体的含量都在规定安全值以下,可以判断目前处于正常的工作条件下。如果变压器处于发生故障的运行条件下,绝缘油会发生化学反应,产生大量低分子烃类气体。发生故障的种类不同,产生气体的含量和速率也截然不同:
(1)受热条件下,当温度在300℃以下时,只会有很少量的CO2;当温度在400℃以下时,除了CO2还有小部分的CH 4;当温度在500℃以上时,除了CO2、CH 4,绝缘油还会产生H 2、C2 H 6、C3 H 8、C2 H 2、C2 H 4等。
(2)当发生漏电事故时,主要成分是氢气,还有少量的乙炔和甲烷。
(3)如果发生了电火花事故,那么气体主要成分是氢气、甲烷和乙炔。
综上所述,用来分析特征气体的主要成分包括CO、CO2、H 2以及各种的低烃类化合物,可以通过分析这些特征气体来诊断变压器的故障。
3电力变压器故障检测的发展
科技不断进步，变压器故障检测技术也不断更新。为了保证检测技术的安全性、便捷性及准确性，变压器故障检测会逐渐实现智能化和自动化。人工智能的研究主要是通过计算机技术的应用，替代传统需要人工操作的工作。人工智能的发展有利于社会发展状态的转变以及人们生活方式、工作方式的创新，使传统机械化的工作模式被人工智能模式取代。目前，国内外对人工智能应用的研究有了进一步的发展，所以变压器故障检测也会逐渐向人工智能方面发展，如专家系统或者神经网络等。例如，专家系统是人工智能中应用比较广泛的一种技术形式。通过专家经验对故障情况进行诊断和分析，并对故障以及原因间的规则进行判断，以确定故障出现的具体位置和原因。通过专家系统的应用，提升了电力变压器的检测效果，同时节省人力、物力，但是如果变压器的故障不在专家系统的经验范围内，那么智能技术将无法解决故障，还是需要依赖于人工。
虽然智能技术本身具有非常强的优势，在一定程度上可以替代人工，但是任何一种技术都不是万能的，都存在一定的限制，必须要对这些方式进行优化，通过取长补短的方式结合应用或者选择性的应用，才能够保证变压器故障的有效检测。
4结束语
综上所述，电力变压器对电厂的安全、稳定运行具有非常重要的作用，而电厂又是各个行业发展的动力源，因此电力变压器的运行情况影响面非常广。特别是随着网络时代的到来，用电量、用电范围以及用电质量等各个方面的要求都有所提升。电厂必须要加强对变压器故障检测技术的研究和优化，降低故障发生率，提升变压器的使用效率。
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