胡文锦
广东电网中山供电局 广东 中山 528400
摘要：变电站铁芯泄漏电流的测量是监测变压器健康状况的必要手段，本文以变电站主变铁芯泄漏电流的测量数据为样本，基于编程工具python对数据样本进行了统计分析，可自动筛选出泄漏电流的异常数据，掌握铁芯泄漏电流数据变化趋势，为铁芯泄漏电流数据的统计分析、获知数据的趋势变化带来较大便利，为分析主变健康状况打下坚实基础。
关键词：python；数据分析；铁芯泄漏电流
0 引言
电力变压器作为变电站的重要设备之一，运行中一旦出现故障，将会对电网的安全稳定运行带来较大的风险和威胁。正常运行的变压器铁芯、夹件与箱体及其他接地部件之间是绝缘的，铁芯、夹件是单点接地的，如有两点或两点以上同时接地，则铁芯与大地之间会形成电流回路，此时泄漏电流增大，可能会造成铁芯局部过热甚至烧毁[1]。基于变压器铁芯运行状况的重要性，有必要定期对变压器实施铁芯、夹件泄漏电流测量，以便及时监测变压器的绝缘状态，发现变压器潜伏性的绝缘缺陷，这是保证变压器安全运行和正常维护的必要手段[2][3]。
1 变压器铁芯泄漏电流数据分析的必要性
铁芯作为变压器的重要组件之一，由硅钢片叠加组合而成，为减小涡流，片间有数值为几欧姆至几十欧姆不等的绝缘电阻，由于片间电容极大，在交变电场中可视为通路，因而铁芯中只需一点接地即可将整叠的铁芯叠片电位箝制在地电位[4]。
市场上已有一些公司开发了在线监测铁芯接地电流的电力装置来自动监测记录并判断铁芯接地电流，一般是利用信号采集器和智能集中器来进行数据采集、自动分析并实时传输，给铁芯测量带来便利的同时也存在稳定性不足和成本过高的问题。
目前笔者所在的单位统一使用钳形电流表，定期到变电站现场测量变压器铁芯夹件的接地泄漏电流，并将各台主变的电流值数据记录于标准化的《铁芯夹件泄漏电流测量表》中。通过在变压器铁芯外引接地线上测量引线中泄漏电流的大小，根据电流的数值来判断变压器铁芯是否存在多点接地现象。主变正常运行时，电流回路不会在铁芯内形成，接地线上电流很小，为毫安级，根据笔者所在的运维班组所负责运维的变电站的现场测量统计数据，泄漏电流的数值一般在8至50mA以内，而根据南方电网公司2017版的《电力设备检修试验规程》，对运行中的变压器的铁芯接地电流要求一般不应大于100mA。当存在多点接地时，铁芯主磁通周围相当于有短路匝存在，匝内流过环流，其值取决于故障点和正常接地点的相对位置，即短路匝中包围磁通的多少[5]。利用测量接地引线中电流的大小可以较为快速、直观地判断铁芯有无发生多点接地故障，为后续的故障确认和排除提供数据支撑和决策参考。
2 python应用于主变铁芯泄漏电流的数据分析介绍
Python 作为面向对象的编程语言,数据结构高效，可扩展性强,语法简洁，开发效率高，提供有丰富的模块和扩展包供安装和调用，随着NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas等众多程序库的完善和充实，越来越受到广大工程人员和科研人员的欢迎并应用于项目的研究和数据统计，为工作带来极大便利[6]。本文使用python对《铁芯夹件泄漏电流测量表》里的数据进行python编程，通过对表格里的数据自动读取并生成图表，通过数据自动筛选环节提取出异常数据加以提醒，有助于运维人员提升工作效率，及时掌握泄漏电流的变化趋势，掌握变压器绝缘状况。
Python应用于主变铁芯泄漏电流数据分析的基本思路如下：在数据读入预处理环节，使用xlrd包用于excel数据文件的读入；在绘图环节，调用其matplotlib扩展包用于绘图，以便直观观察运维变电站的铁芯泄漏电流数值变化趋势；在数据筛选环节，用def命令定义一个大于等于100mA的函数，用loc函数调用def命令定义的函数，筛选出大于100mA的数值和测量日期（次数），提醒运行人员复测以便确认泄漏电流的数值增大是否属实。
3 python应用于主变铁芯泄漏电流的数据分析实例
为便于制图观察分析，以笔者所在的运维班组所管辖的两个变电站的现场实测数据为数据样本（简称变电站A，变电站B），变电站A和变电站B均有两台主变，取这两个变电站的4台主变所属的《铁芯夹件泄漏电流测量表》最近6次的测量数据为数据样本（说明：每3个月测量一次，第6次为最近的一次即2020年6月，第5次为2020年3月，以此类推），利用python编写的程序，第一次的程序自动筛选的运行结果如图1。
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从图1可知，导入《铁芯夹件泄漏电流测量表》的excel数据后，经程序自动筛选，异常数据为变电站A主变1的第6次（最近一次）测量数据，数值为121mA。对应的主变铁芯泄漏电流趋势变化图见图2。
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如图2所示，变电站A主变1的第6次（最近一次）测量数据出现了跳变，可以直观地观察到数据趋势的异常，但是这种数据异常是由于铁芯真的发生了绝缘异常还是测量过程出现了问题，还需要进行现场复测和确认环节。经提醒运行人员到现场核实，原因为数据测量点选取有误，经对正确的测量点进行复测后数据正常，低于100mA，复测数据修正后，变电站A和变电站B的四台主变测量数据形成如图3所示的复测后的主变铁芯泄漏电流趋势变化图。
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从图3可以看出，两个变电站共4台主变最近6次的铁芯泄漏电流测量值均小于100mA，测量数据的变化趋势无陡然增大的情况，经程序自动筛选，亦无出现超过100mA的异常数据，从测量数据及趋势判断铁芯的绝缘状况良好。
4 结论
本文通过使用python对铁芯夹件泄漏电流的测量数据进行编程，自动读取并处理数据，生成图表，筛选出异常数据，有助于提高现场工作效率，帮助运维人员及时掌握泄漏电流变化趋势，对异常数据对应的主变进行复测，以便进一步作出判断，掌握变压器绝缘状况，对变压器早期故障作出及时反映，做到早发现早排查，避免变压器故障扩大和转化，保障设备及电网的安全稳定运行。
参考文献
[1]雷战斐等. 一起换流变压器铁芯泄漏电流异常分析及处理[J]. 宁夏电力， 2019, 2(1): 46-48.
[2]杨烽等.840MVA变压器铁芯夹件对地电流大的原因分析及处理[J].电力设备，2013，12(6):50-51.
[3]曾竣波.一起变压器铁芯夹件接地电流过大的分析及处理[J]. 电工电气， 2018, 9(1): 73-74.
[4]周礼.浅析几起变压器夹件接地故障及其处理[J]. 变压器， 2007, 44(3): 49-50.
[5]查军.变压器铁芯故障的分析及处理[J]. 高电压技术， 2002, 1(3): 53-54.
[6]张良均等.Python数据分析与挖掘实战[M].北京：机械工业出版社,2019:144-145.
作者简介：
胡文锦，男，1982年生，工程师，从事电网运行维护和管理工作。邮箱：153895043@qq.com。