基于DGA数据电力变压器在线状态监测综述及其智能化展望

南方电网超高压输电公司广州局 曾文龙

引言

电力变压器一直是电力电网中最重要的电力设备之一，对电力变压器的状态监测也始终受到国内外电力行业研究员们的重视，但受制于监测技术水平，电力变压器的状态监测在很长一段时间是停留在离线阶段。离线监测方式要求定期对变压器进行停电试验、检修和维护，在变压器绝缘故障诊断上起过有效的作用。但这种到期必修的方法带有很大的盲目性和强制性，易造成“过度检修”，也难以及时检测出潜伏性缺陷。现阶段我国电力行业一般执行离线监测的时间间隔为三个月，也即是说，状态监测数据是三个月一组，这对电力变压器的状态监测始终是很大的局限。

目前变压器的在线监测技术以状态监测中的故障诊断为核心研究内容，包括油色谱分析法、脉冲电流法、局放射频检测法等几种技术方法。其中油色谱分析法发展较为成熟，可靠性和抗干扰能力都较强，一直是故障诊断的重要方法。油色谱分析法的故障判据主要是变压器油样中溶解气体的组分和浓度信息。在判断故障类型时，油色谱法以特征气体的组分含量、组分比值等量值为特征量。这些特征量结合具体理论又可分别扩展为三比值法、人工神经网络、模糊理论、专家系统、灰色系统理论等故障类型诊断方法。但油色谱分析法至今仍沿用以往的离线判据，缺乏一种简单易行的在线判据。

现阶段的变压器在线监测针对其运行状态提供了大量的数据信息，尤其是DGA数据，一般都能达到一天三测。针对这一情况，本文探讨了基于DGA在线数据并应用产气率法的油色谱分析法在线判据，并提出了“基于动态DGA在线数据的电力变压器状态智能监测系统”的构想。

1.基于DGA的在线监测及其现状研究

1.1 变压器故障DGA在线监测装置的应用现状

随着变压器在线监测技术的推广，监测装置的开发也非常快。我们可如表1，从三个方面对现阶段的在线监测装置进行分析比较。

实际上，根据不同的测试需要选择不同的传感器，并组合不同的取气方法和诊断装置，都可以组成功能各异的在线或便携式的油中溶解气体监测装置。例如用高分子分离膜分离气体，红外线气体传感器监测多组分气体含量的在线监测装置就是现今在线监测研究领域的热点。

1.2 变压器故障DGA在线监测理论判据的研究现状

从理论判据的研究来看，现阶段应用于在线监测的故障判断法基本有以下几种：

a.IEC三比值法

三比值法是我国GB／T 7252—2001所推荐使用的变压器故障判断法，在行业也被广泛应用，其不足在于：出现无法在编码中表示出来的故障；多种故障同时发生时无法判断；必须在特征气体超过警戒值才能使用；在编码边区容易引起误判等。

b.人工神经网络

人工神经网络是一种具有自组织、自学习的能力，能映射高度非线性的输入输出关系分析方法。将人工神经网络应用于故障判断始于在线监测的推广，经过大量实验证明，人工神经网络能够准确的判断出各种故障类型，且能根据各台变压器的具体状况进行具体判断。但是，也正由于它的自组织、自学习能力，它需要通过大量的训练数据和训练时间来修正自己的算法。故人工神经网络难以在实际应用中大范围推广，同时也在一定程度上限制了它的发展。

表1 在线监测装置的比较分析

c.模糊理论

模糊理论是将经典集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整的推理体系的智能技术。针对过去故障判断法过于绝对易引起误判的现象，模糊理论通过模糊化数据和专家经验，再结合隶属函数来判断故障类型，但由于现阶段在很多故障中，数据与隶属函数的联系很难确定，故模糊理论至今也只能作为一种构思，具有相对局限性。

以上提到的各种变压器故障判断法在行业中都有相应的应用，特别是IEC三比值法，简单方便，应用很广。但这些方法基本都是基于以往离线监测的环境和条件下提出来的故障判断法，在推广在线监测技术的今天，离线判据并不完全适用于在线监测，例如监测数据注意值都没考虑在线监测和离线监测的误差区别。可是由于没有在线判据的提出，现在行业只能暂时将离线判据应用于在线监测，为此，变压器故障判断也频频出现误判的现象。

2.产气率法在变压器故障在线监测里的应用

油浸电力变压器内部绝缘材料大都是绝缘油、固体绝缘材料如绝缘纸等，这类材料在受热或受高压电时会分解析出相应的气体，而变压器内部故障都伴随着局部过热和局部放电的现象，使油或纸或油和纸分解产生C2H2，C2H4，C2H6，CH4，H2，CO和CO2等气体。随着故障的发展，气体的产生速率也会越来越高，同时，不同的故障产生的特征气体也是不一致的。反过来看，也可以通过不同特征气体的产气率来分析变压器的故障种类。通过产气率来分析故障类型是最直接最简单的变压器故障判别法。

根据我国GB/T 7252—2001产气率可分为绝对产气率和相对产气率两种，GB/T 7252—2001也对这两种产气率的具体算法进行了简单的介绍，在此就不赘述。

根据以往DGA分析经验，变压器内部故障基本可分为热故障和电故障两大类：

2.1 在热故障里的应用探讨

变压器热故障可分为低温过热（低于150℃）、略低温过热（150～300℃）、中温过热（300～700℃）、高温过热（高于700℃）四种。故障点高温只影响到绝缘油的分解而不涉及固体绝缘的裸金属过热故障时，产生的气体主要是低分子烃类气体，其中CH4、C2H4是特征气体，他们一般占总烃的80%以上。当故障点温度较低时，CH4占的比例大；随着故障点温度的升高(500℃以上)，C2H4、H2组分急剧增加，比例增大；当严重过热(800℃以上)时，也会产生少量的C2H2，但其最大含量不超过C2H4量的10%。涉及固体绝缘的过热性故障时，除产生上述低分子烃类气体外，还产生较多的CO、CO2。

2.2 在电故障里的应用探讨

变压器电故障可分为局部放电、低能放电（火花放电）、低能放电兼过热（火花放电兼过热）、电弧放电、电弧放电兼过热这五种，当变压器内部发生局部放电时，放电能量密度较低，油中的气体组分含量中总烃含量不高，主要为H2，其次是CH4，H2、CH4均占总烃的90%以上。当放电能量密度增高时也可出现C2H2，但在总烃中所占比一般不高于2%，这也是局部放电与其他放电故障中区别的主要特征。

当变压器内部发生火花放电时，油中溶解气体的特征气体以H2、C2H2为主，因故障能量较小，一般总烃含量同样不高，但油中溶解的C2H2在总烃中的含量将升高，其所占比例可达25%～90%，C2H4含量约占总烃的20%以下，H2占总烃的30%。

当变压器内部发生电弧放电故障时，因为电弧放电速度发展很快，所以往往气体还来不及溶解于油中就释放到气体继电器内，因此，油中溶解气体组分含量往往与故障点位置、油流速度和故障持续时间有很大关系。在变压器内部发生电弧放电时，H2、C2H2成为油中溶解的主要特征气体，其次是大量的C2H4、CH4。一般C2H2占总烃20%～70%，H2占总烃的30%～90%，绝大多数情况下C2H2高于CH4，在故障涉及固体绝缘时，可燃气体和CO的含量同样占比高。当油中气体组分中C2H2超标且成为主要特征气体时，较大的可能性为变压器绕组短路或分接开关切换产生弧光放电所致；如果其他成分没有超标，而C2H2超标且增长速率较快，则可能是变压器内部存在高能量放电故障。

根据我国现行的《变压器油中溶解气体分析和判断导则》(DL/T722—2000)，将不同故障特征气体以表格形式划分如表2所示：

表2 故障特征气体比对

现阶段我国普遍使用的在线监测一般是一天三测，所测气体为《导则》(DL/T722—2000)所提到的C2H2，C2H4，C2H6，CH4，H2，CO和CO2这七种特征气体，根据这七种气体一天三测的动态在线数据我们可以计算出各特征气体的绝对产气率和相对产气率，跟踪各故障的特征气体的产气率变化即可判断出变压器所发生的故障类型。

3.“基于动态DGA在线数据的电力变压器智能监测系统”构想及其可行性

3.1 电力变压器状态智能监测系统研究背景

自2006年美国IBM公司第一次提出智能电网的概念后，智能电网，也就是“电网2.0”的发展得到了各国政府的高度重视。在智能电网中，最重要的特征就是其自愈能力，最核心的技术是自动控制技术，而电气设备的自愈和自动控制更是其中的重中之重，电力变压器作为最重要的电气设备之一，其智能自控也受到了广泛的关注。

基于动态DGA在线数据的电力变压器状态智能监测系统构想是通过对变压器状态数据尤其是动态DGA在线数据的监测结合负载情况对变压器进行状态分析，同时应用专家系统对变压器现行状态提出调整建议，进而使变压器维持在良好的运行状态。

图1 系统构想结构图

3.2 “基于动态DGA在线数据的电力变压器状态智能监测系统”构想分析

系统主要针对变压器状态数据的分析对变压器状态进行判断，状态数据可分为巡检信息（包括外观、过温过热、呼吸、振动、放电或闪络痕迹）、例行试验信息（包括DGA在线数据、电气试验数据、油化试验信息）、运行工况信息（包括运行环境、过电压、负荷水平、短路情况）、附件运行信息（冷却系统、测试装置、分接开关、保护装置）、检修历史信息（包括该台变压器检修史、同类变压器检修史）这五大类，综合这五大类状态信息，特别关注动态DGA在线数据结合产气率故障在线判据对变压器故障的判断，应用专家系统和负载预判对变压器运行做出调整指导，其中负载预判是指根据该地区的近期历史负载数据对该地区未来一段时间负载情况的预判。指导也应分为两类，一类是对负荷即变压器输入端功率的调解指导，一类是对变压器状态维护的调解指导，具体如图1所示。

3.3 系统可行性分析

系统数据分析中，最主要的是在线数据为DGA在线监测数据和负载数据。在现阶段，这两类在线数据的在线监测都已应用成熟，而电气试验等离线数据是我国电力行业规范里要求监测的数据，因此数据方面是完全可行的，而动态DGA在线数据的故障在线判据也可由产气率法来实现。如上文所述，现阶段专家系统虽说不足以作为独立的故障判据但也已完全满足作为状态评估指导的方法，最后应用通信技术和计算机软件技术将以上各部分连接起来，基于动态DGA在线数据的电力变压器状态智能监测系统的构想就能圆满实现。综上所述，系统构思是可行的。

4.结束语

电力电网的智能化是现今国内外电力行业研究里最热门的议题，电力变压器的智能化控制也受到广泛的关注，通过上文的分析,我们可得出以下几点结论：

a.变压器在线状态监测技术在装置方面已趋于成熟，但可考虑在摆脱色谱柱的方向上继续发展，且可实现搭配不同器件组合出不同功能的监测装置。

b.现阶段的IEC三比值法等离线判据并不适合用于在线监测技术，而基于DGA分析各故障类型特征气体的产气率法能很好的作为在线判据用于在线故障判别。

c.基于一天三测的DGA在线数据已能够将产气率计算出来，故产气率法在线判据是现实可行的。

d.结合现阶段的在线监测技术和以产气率为依据的在线判据，基于动态DGA在线数据的电力变压器状态智能监测系统的构想是可以实现的。

若基于动态DGA在线数据的电力变压器状态智能监测系统的构想能够得以实现并投入使用，那么此构想也同样可应用于其他各种电气设备，进而从设备控制智能化推动电力电网的智能化的进一步发展。