吴芳
特变电工康嘉（沈阳）互感器有限责任公司 辽宁省沈阳市 110144
摘要：变压器故障检测是诊断的前提，包括传统的离线检测和现代的在线监测两种方式。其中离线检测是现场使用较多，效果最为明显的方法，也是变压器预防性试验常用的方法。而在线监测可以实时关注变压器的故障情况，做到早发现、早处理，与常规检测方法相比优势突出。国外在线监测技术的研究与国内相比起步较早，而且发展迅速。变压器故障检测技术发展至今已取得很大进步，但是仍不算成熟。故障检测方面对工程的实际应用考虑不周，有些方法理论上可行，操作起来效果并不理想。在线监测时，参数不够全面，部分故障尚未建立有效的在线监测方法。大多数在线监测装置没有考虑自身存在的故障问题。
关键词：变压器故障检测；诊断技术；研究现状
１变压器的故障检修
变压器内部结构复杂，运行环境条件特殊，电力部门对变压器的检修从最初简单易行的事后处理发展到了定期、定向、定人对其进行预防性检修：预防性检修体系依据《变压器运行规程》，为变压器运行异常和故障处理提供了标准化操作依据：但从故障诊断的及时性和可靠性来说，规程仍不能有效解决变压器运行中的内部复杂故障问题。首先预防性试验需要停电操作，不仅增加了工作安排难度，造成不必要的经济损失，而且维修人员容易画蛇添足，使设备越修越坏：其次离线的定期预防性试验缺乏实际运行时电压、温度、电流等因素影响，很可能无法发现绝缘和潜伏性故障，易发生漏报、误报或早报情况。为解决以上问题，变压器故障检测与诊断技术研究人员提出了状态检修的方法。它可以提高设备利用率、降低检修费用、及时反馈信息，使设备运行更加安全、可靠。特别是后来发展起来的在线监测技术，对于故障的发现和预测具有不可替代的指导意义。一方面它可以及时跟踪掌握变压器故障发展情况，并根据需要决定是否检修．做到防微杜渐：另一方面，变压器故障诊断需要在线监测提供依据，它们结合起来才能使变压器处于更佳的运行状态。
2变压器故障诊断技术的发展
故障诊断是根据故障征兆信息，结合设备的结构特性、运行参数、环境条件、历史状况，对可能要发生的或已经发生的故障进行检测、分析和判断，以确定故障的属性、部位和严重程度。
变压器原始的故障诊断开始于２０世纪初，主要是依靠专业人员的感官、经验配合简单的仪表对故障进行判断。这种方法因对操作人员的技术水平要求较高而极易受外界环境条件的干扰，具有很大的不可控因素。２０世纪６０年代，基于传感器与计算机应用的诊断技术开始蓬勃发展。信号检测、数据处理、信号分析的理论和实践逐步构成了这一阶段诊断技术的主要研究和发展内容。不过，因为仍旧需要专家和专业技术人员的指导，所以诊断技术最终决策受诊断领域知识和处理问题的策略影响较大。２０世纪８０年代，人工智能的研究成果开始应用于故障诊断领域中，出现了智能化诊断技术，这期间广泛吸取了相关学科的各种有效方法和手段，尤其是基于知识的智能计算理论，为故障诊断开辟了新的天地。
变压器智能化诊断技术以故障时油中溶解的各组分气体为分析基础，以人工智能技术为核心，模拟人脑的机能，有效的利用故障信息进行识别判定。智能诊断技术充分利用变压器油中溶解气体的组分与含量建立算法模型，在信息智能化处理下通过反复的迭代运算获取最优分类识别专家系统，是变压器故障智能诊断方提出和使用较早的方法。但是故障诊断专家系统因为容错能力较差、知识库维护难度大、推理速度慢等缺陷很难适应大规模的故障诊断，常应用于离线故障分析，后来研究人员在分析现代智能算法的基础上把神经网络引人故障诊断，并以此为基础进行了算法优化研究。在变压器部分故障信息不确定的情况下，灰色系统理论得到了重视，模糊诊断的方法也被应用到变压器的故障诊断。
除了以上常见的典型智能故障诊断算法，还有其他一些新方法在不断发展的理论中得到了尝试和应用，如信息融合、组合决策树、支持向量机、粗糙集理论、人工免疫分类等现代智能算法：同时集成化故障诊断技术、网络化故障诊断技术、基于混沌理论的故障诊断技术也为变压器的故障诊断提供了广阔的发展空间。
3变压器故障诊断技术方法
3.1基于DGA故障诊断方法
主要采用的故障诊断方法是DGA故障诊断方法，其实际的应用原理是，当处于常规的条件下时，变压器内部的有机绝缘材料会受到电和热的双重影响，不断进行老化分解，会产生很多种类的气体。如果变压器出现故障，从变压器中产生气体的速度就会加快，如果故障比较严重，气体在油中产生的气泡扩散的就比较厉害，该种诊断方法的诊断效果就能够达到，借助的是油溶气体含量、组分与变压器严重程度之间的关系对故障进行判断。该种诊断方法能够对变压器中的以下故障进行诊断：如果变压器处于正常运行状态，放出的气体主要是一氧化碳和二氧化碳，如果放出的气体发生改变，出现氢气和甲烷，说明变压器中的油质绝缘材料发生局部放电；若其中的甲烷占比较大，温度升高，在油分解物质中会含有大量的乙块，可以将其判定为电弧故障。
3.2遗传支持向量机加灰色人工免疫算法的诊断
主要是模拟生物的免疫系统实现对分类器的连接，实现对记忆抗体的聚集，能够将变压器存在的故障进行有效区分，可以判断变压器的故障是属于单一故障还是多种故障，同时也会对故障发生的位置进行判定，提供准确的信息，能够针对变压器的多种故障进行有效诊断。对该种诊断方法进行实际应用的过程中，首先需要将正确的样本和故障样本同时输入到支持向量机中，然后两种样本就会建立起各自的SVM函数，将数据样本基于免疫算法建立抗体集，通过向量机对数据样本进行判断，如果是正常结果，就会有结果输出，如果存在故障，则需要对记忆抗体集进行判断，分辨故障存在的类型，就会有比较确切的结果输出。采用该种故障诊断方法，主要分析小样本数据，对样本少的故障数据进行有效识别。
3.3粗糙集诊断法
在有关变压器的故障诊断中应用到神经网络法、决策树法等都获得了比较满意的应用效果，但是这些诊断方法都是应用到信息完整且准确的情况下，但是在现实中的故障诊断过程中，数据信息是不够准确，也不完整的，采用这些方法很难进行诊断，需要借助粗糙集诊断方法进行对故障的具体诊断和分析。该种诊断方法的应用同样是借助模型进行对故障的诊断，首先需要收集大量需要诊断的数据，将数据进行分类，分为确定条件属性集和决策属性集，进行对条件属性的计算，通过最终诊断，在进行验证之后输出结果。该种方法的应用，需要搜集大量的历史数据，而且需要兼顾到电气参数和DGA参数等因素，对故障诊断的准确率是相对比较高的，而且能够确保结果的准确性。
4结束语
变压器故障检测与诊断技术从传统的常规检修发展到现在的状态检修，出现了基于油中溶解气体分析的故障诊断技术智能算法。但是故障诊断方法单一，与传统方法的配合不够紧密，工程实用性不强有些方法虽能对变压器故障做出合理的判断，但是故障识别率不高，不能很好地反映出故障严重程度。故障智能诊断方面还需进一步的研究和完善。
参考文献
[1]董新胜.输变电设备状态检修试验规程解析[J].新疆电力技术，2018（3）：50-79.
[2]张祎玮.电力变压器检修技术及其实验分析[J].工程建设与设计，2018（12）：71-72.
[3]侯卓，屠秉慧.剖析电力变压器检修技术和试验策略[J].通信电源技术，2018，35（6）：242-243.
[4]郭清海，管晓峰．变压器故障案例分析与检测［Ｍ］．北京：中国电力出版社，２００９．