李茹
【摘 要】电力变压器的在线监测就是通过对有关参数、信号的采集和分析,检测到内部的故障初期状况并判明故障的发展趋向,以便综合分析,避免恶性事故的发生,将传统的定期维护转为状态维护。本文在变压器故障检测方面进行了调研研究,讨论多传感器信息融合技术在变压器故障诊断中的研究方法和技术手段,以指导变电运维检修工作。
【关键词】故障检测;信息融合;运维检修
【中图分类号】TF576.7【文献标识码】A【文章编号】1672-5158(2013)07-0078-01
一、引言
近年来,国内外专家一直致力于研究电力变压器的在线监测技术,尤其是近年来,随着电力电子技术的飞速发展,光线技术、传感器和新的测量技术的可靠性迅速提高,为实现在线监测创造了良好的条件,新的在线检测方法和仪器不断涌现,丰富了原有的绝缘预防性试验方法。目前,对电力变压器在线监测比较有效的方法有:油中气体含量利用化学方法在线监测如油色谱在线监测等;铁芯多点接地利用电气方法在线监测和变压器局部放电在线监测等;箱体温度分布和接头温度过热利用红外测温方法在线监测等;介质损耗在线监测等。这些实时数据的及时获取极大地提高了诊断的实时性和准确性。
二、变压器故障诊断信息进行分类
在电力变压器诊断过程中,可以利用的变压器信息很多:温度测量;直流及绕组电阻测量;溶解在变压器油中的特征气体含量及产起速率;微水分析法;变压器本身的电压、电流值等电气参数,以及变压器工作噪声也能成为变压器诊断信息。从诊断学上考虑,诊断的各类需求信息具有模糊和不精确性,只有通过多方面的获取多维信息,才可使变压器的监测和诊断更具可靠性和准确性。
三、信息融合技术在变压器故障诊断中的应用
(1)信息融合技术的种类
信息融合技术从所应用的传感器从属范围来分,可分为两类系统:第一类是局部的或是自备式,以收集来自单个平台上多个传感器的数据;第二类称为全局或区域融合,以来自空间和时间上各个不相同的多个平台多个传感器的数据。
(2)信息融合系统的构成和关键技术
基本数据融合系统,主要由多传感器、数据校准、数据相关、模式识别、状态估计等组成。信息融合的关键技术为:
1)数据相关性技术:数据融合过程中,数据相关的核心问题是克服传感器测量的不精确性和干扰引起的相关二义性,保持数据的一致性。
2)数据转换:多传感器输出的数据形式、环境描述等都不一样,数据融合中心处理这些不同来源信息的首要任务,足把这些数据转换成相同的形式和描述,然后进行相关处理。
3)态势数据库:态势数据库分为实时数据库和非实时数据库。
4)融合计算:融合计算是多传感器数据融合系统的核心技术,它涉及对多传感器的相关观测结果的验证、分析、补充、取舍、修改和状态跟踪估计,并能对新发现的不相关观测结果进行分析和综合,生成综合态势及态势决策分析。
(3)基础信息融合的变压器故障诊断模型的构建
变压器故障诊断是一个多源信息融合的过程。一方面,故障诊断的信息来自于传感器的测量的数据结果,测量到的信息存在着相同、相近或不同的差异,分别称为冗余信息、交叉信息和互补信息。另一方面,故障诊断中传感器的信息是最原始的数据信息,利用这些原始信息,可提取一些有关系统故障的特征信息,这里称为故障表征,然后由故障表征及系统信息进行更详细的诊断,判断系统是否有故障及故障源的性质。因此,根据变压器故障诊断的特点与要求,可将信息融合的层次分为数据层、特征层和决策层。
四、应用分析
某厂1台SSPZ-45000/110型变压器的油色谱分析数据如表1所示,同时算出总烃绝对产气速率为24.758mL/h?表明气体含量及增长速率严重超标。
(1)表2所示是经数据融合后的结果。数据融合步骤为:实验标定;确定二维拟合回归方程;方程的系数求得。
根据三比值判断法变压器故障属于1,0,2型,查表是高能量放电故障。特征提取初步判断有内部故障发生,可能是:本体绝缘损坏,如受潮等;铁芯有问题;绕组问题,如相间短路、绕组和引线断线。
(2)油色谱分析法即方法1与局部放电法即方法2对故障的基本概率及其融合信息故障诊断结果见表3。
同时,证据理论定义计算出各种方法的不确定性分别为0.125,0.218和0.063,可以看出油色谱分析法和局部放电法不确定性较高,而融合后的不确定性(0.063)降了一个等级,因此,可得出变压器的冷却油受潮氧化(0.388)。再结合其它信息:铁芯泄漏电流为0.45A,三相电压平衡电流正常等。对以上判断进行分析,可得出结论:故障性质是绝缘损坏导致受潮。再自动调出台帐及历史数据进行纵向分析,根据检修时所得的绝缘电阻及介质损试验数据见表4。
由表4可以看出,介质损大于5%,同时计算出合格度为0.71。合格度<0. 8,表明绝缘有问题。综合以上情况,得出故障诊断结果:变压器受潮产生故障,应密切监视,尽快停机检修。实际检修的情况是变压器因长期运行,密封老化没及时更换,引起变压器进水受潮并引起放电,证明该判断是准确的。