胡逸芬 董绍彬
宁波供电公司 315016
摘要：介绍了利用油色谱法进行变压器状态智能诊断的有关问题。本文首先介绍了应用油色谱诊断技术的变压器常见故障的种类，然后结合油色谱法技术对变压器进行了有效的诊断探究。探究结果表明，油色谱分析技术可以有效地满足变压器状态智能诊断的要求，并且在技术上可行，值得在更多地区进一步普及。
关键词：油色谱；分析；变压器故障；智能诊断
变压器是决定电力系统运行质量的关键。自1960年代起，欧洲和美国的一些发达国家开始使用气相色谱仪测定变压器的气体含量，并测定变压器是否发生了故障。有关技术的发展以及油色谱技术的发展，都为变压器状态的智能诊断提供了新的方向，从而大大提高了变压器状态诊断的效率，因为变压器状态诊断的影响是广泛的。
一、基于油色谱诊断技术的变压器故障类型简述
（一）气相色谱法原理
一般情况下，全油电气设备中的绝缘油和有机绝缘材料在热电作用下发生老化，分解，产生少量低分子量的碳氢气体及一氧化碳与二氧化碳气体。如果潜伏故障失败，油纸就会发热分解石油，生成碳氢化合物的气体。根据化学键结构的不同，碳氢化合物的热稳定性也不同，故障点温度升高，绝缘油便裂化成烷烃，烯烃，炔烃。这些气体大多溶解在石油中。因气体种类不同，故障和强度不同，缺陷的种类和浓度也不同，有些气体会体现出变压器的缺陷，这些气体一般被称为特性气体，根据油中气层析法得出油中气的特性，特性气体的浓度可判定变压器的故障状态。因此，在变压器工作过程中，通过定期的油层析分析可以尽快发现设备内部的隐患，以防止设备故障或意外损失。
影响变压器工作的要素较多，而且发生故障的原因也很有着一定的区别。油色谱诊断技术诊断的变压器缺陷主要有以下几种类型：
1、热性故障。变压器在正常工作条件下会不断发热，发热来自变压器内部的铁芯和线圈绕组。随着变压器长时间进行工作，其热量会逐渐增加，但在正常条件下，其温度变化被局限在一定的范围内。在热性故障破坏后，绝缘体加速热化，产生裂变等不良现象。发生热故障时，绝缘油受热分解，产生乙烯气和甲烷等，乙烯气随温度变化而变化，变化呈现正比例变化。
2、电性故障。变压器发生火花放电或电弧放电时，就会显示变压器发生故障的危险。在通常的工作条件下，变压器的部分放电电能不会超出预期界线，但如果超出了这一界线，就会产生较大的放电面积，从而分解绝缘体，造成供电障碍。在受到高压电的影响的同时，变压器也会发生绝缘化，导致内部发生故障，这些内部故障最终会导致电气故障，影响变压器的正常工作。
随着有关技术的发展，油色谱诊断技术在变压器故障诊断中的作用范围也在扩大，从而建立了一套完善的技术体系，大幅提高了变压器故障诊断效率，受到有关人员的重视。?
二、色谱分析诊断的基本程序
1、首先看特征气体的含量。若H2、C2H2、总烃有一项大于规程规定的注意值的20%，应先根据特征气体含量作大致判断，主要的对应关系是：①假如产生乙炔，必须排查电弧或电火花放电；②怀疑有氢气产生，大有可能是渗水；③过多的烷烃和烯烃被加入到因过热而几乎或根本没有烯烃的碳氢化合物中。
2、计算发生率，推定故障发生速度。
3、通过分析气体的含量，计算出故障的类别。
4、确认装备的工作历史，通过其他测试做出综合判断。
三、油色谱技术在变压器状态智能诊断中的应用
（一）油色谱检测数据分析
通过在线评价和开发变压器油色谱技术的智能状态诊断流程，变压器油色谱检测到的数据可以呈现出不同的变化阶段和渐进式跳跃，从而证明变压器自身的故障风险。1、数据是渐变的。
油色谱检测数据的渐变主要分为渐变慢和渐变快两种形式，渐变慢主要指变压器中气体浓度长期呈现变慢的趋势，短时间内数据变化没有太大起伏，没有加速变化趋势。在统计了大量的试验数据后，油色谱试验发现数据变化趋势不明确，变压器运行质量稳定。这种渐进式的快速变化主要是指在检测到的油色谱数据的明显变化，当气体浓度、总速率和其他参数不超出注意值时，速率会快速增加。目前研究普遍认为，气体的急剧变化会导致变压器发生热故障，加速变压器的老化，增加变压器故障的风险。2、数据跳跃。数据跳跃主要分为轻度跳跃和大幅度跳跃两种形式，轻度跳跃主要指前期气体的正常变化趋势，但气体浓度在某一时刻突然增加而不超过注意值。大幅度跳跃是指因气体浓度急剧变化而超过注意值。如果不能有效地处理气体数据跳跃，会产生更多的跳跃情况，最终会影响变压器的正常工作。
（二）油色谱变化与变压器故障之间的关系
在油色谱数据变化过程中，气体的变化速度通常是一个决定性的要素，有关人员可以根据气体变化率状态，推算出其他气体数据的倾角，而油色谱检测数据的平均倾角可以完全推算出起始油色相图，在检测完气体数据参数、时间、油色谱数据浓度检测及其他因素后，评价变压器的运行情况[1]。整个数据分析通常需要三个月的时间，以三个月为限制，当气体相关数据被发现超过特定参数时，证明变压器的故障概率会增加。可见，油色谱切换是检测变压器缺陷的有效方法。
（三）基于油色谱的变压器状态智能诊断
变压器的为了迅速评价变压器的工作情况，应当先分析处于检测率等数据的变化进行分析,实现一元化分析,以此为基础建立数据检测分析模式,检测和判定有关数据，最后确定变压器产生故障的严重性水准，为维修变压器故障提供所需援助。
1、油色谱数据处理。在使用油色谱法检测变压器工作状态的过程中，往往会发现一些重复或不完整的数据，会影响到最终的判断结果。因此，在应用油色谱数据处理技术时，需要先对这些数据进行转换和清洗，以便评价变压器的工作状态。
2、根据数据渐变状态进行检修。在获取变压器气体数据之后，需要先识别不同区段的数据拐点情况，最终判断检测数据的变化速率。这项工作具有一个关键的评估标准：若检测的数据为慢速渐变，并且气体不超标，证明设备至少能够位置半年的正常运行；若检测发现是快速渐变数据，则证明变压器存在潜伏性故障的风险，此时需要通过具体的斜率情况判断故障的潜伏期，斜率越大，则越要尽快安排检修处理工作[2]。
3、对数据跳转进行维护。油色谱数据跳跃是评价变压器工作状态的主要参数，探测数据中有着相当的跳跃,技术员能够用特定的方法来进一步处理相关数据,尽快维修可以排序；突如其来的发生程度的变化,检测出的数据,如果有轻微运营上的危险,为了避免出现危险，应当在三至六个月内进行检测维修。
（四）实例分析
例如，某个变电站变压器2号以B级为主，电压为500kV。在油色谱数据下对变压器状态进行检测的过程中，检测人员需要依靠智能系统对主要气体如CH4、C2H4和H2的变化进行估计。结果显示，H2气体浓度检测数据不高于注意值，总速度不高于注意值。随着长时间进行监测，CH4和H2气体的浓度开始急剧增加，数据出现了转折点。在数据的转折点明显之后，实验进行了一百二十多天，发现CH4和H2气体的试验数据急剧变化。以该油色谱分析结果为基础，技术人员推测说，变压器在今后六个月内可能产生故障错误启动。然后用相关技术对变压器进行分解后，对梯度气体进行评价，最终产生故障原因是因为变压器油和水的杂质增加，从而确认与最初判断结果一致。此后，经过变压器炼油等正常工作，发现CH4和H2逐渐稳定，没有任何变化。后来的研究也证实了在经过上述处理后，变电站在两年内没有发生严重故障情况，证明油油色谱可以有效识别变电站运行障碍的风险和技术上的可行性。
三、结论
油色谱数据分析技术对变压器状态的智能诊断起着重要的作用，使有关人员能够迅速地对变压器的工作状态进行评估，从而认识到并避免变压器工作中的风险。因此，有关人员在以后的工作中，要更深入地了解油色谱数据对变压器工作状态的影响，寻求相关技术方法改进策略，最终加强变压器运行质量。
参考文献：
[1]赖茜.综合利用油化和电气试验数据进行变压器故障诊断[J].科技资讯，2016，14(19):39-40.
[2]张媛，喻广晴，连鸿松.油色谱分析技术在变压器故障分析诊断中的应用[J].能源研究与管理，2016(01):61-64.