电力变压器故障自动诊断系统的设计

李海明, 贺 佳

(上海电力学院 计算机科学与技术学院, 上海 200090)

电力变压器故障自动诊断系统的设计

(上海电力学院 计算机科学与技术学院, 上海 200090)

对电力变压器油中的溶解气体进行分析可以及时发现变压器的潜在故障,从而实现对电力变压器故障的诊断.针对常见的电力变压器故障,设计了基于变压器油中溶解气体分析方法和粗糙集方法的故障自动诊断系统,该系统具有直观、方便、可扩展性好的特点,测试结果验证了该系统的有效性.

电力变压器; 自动诊断系统; 油中溶解气体分析法; 粗糙集

可靠、优质、经济供电是电力系统运行的3大要求.电力变压器贯穿电力系统的输电、变电、配电环节,担任输送、变换和分配电力能源的职责,是电力系统中不可缺少的电气设备,一旦发生故障,将会中断电能的传输,人们的生活也必然受到影响.特别是在供电连续性要求非常高的情况下,若电力变压器发生故障,其后果无法想象.因此,研究电力变压器的故障成因,寻找适合新时代电力变压器故障诊断的方法,保证电力系统可靠、持续地提供良好的电能质量就显得尤为重要.

基于变压器自身故障的不可避免性,电力行业普遍对电力变压器实行定期检修(Time Based Maintenance,TBM),即根据设备磨损和老化的统计规律,确定检修等级、检修间隔、检修项目、需用备件及材料等[1].定期检修是一种计划性维修方式,虽然可以有效防止设备事故的发生,但是每次检修都是在离线状态,势必会造成一些误判.

本文设计了一套基于粗糙集理论的电力变压器故障自动诊断系统,经测试表明,该系统对电力变压器的故障诊断具有较高的准确率.

1 电力变压器的主要故障

目前,一般大型电力变压器都是油浸式电力变压器,其结构较为复杂,如图1所示.由于变压器构造复杂,每个构成部分均有出现不正常运行或直接故障停止运行的可能,这些不正常状态或故障会以不同的形式表现出来,比如有的会发出声音,有的会散发味道,还有的是部件呈现不同颜色等.根据这些故障征兆寻找故障原因就是所谓的故障诊断.

图1 油浸式电力变压器结构

油浸电力变压器的故障一般分为内部故障和外部故障[2].操作人员大多关注内部故障,因此故障诊断的重点也是针对内部故障.内部故障就是变压器油箱内发生的各种故障,根据故障性质的不同,分为过热故障和放电故障两类[3].过热故障就是发热引起的故障,发热部位是变压器内部某一部位.放电故障就是由放电引起的故障,同样是在变压器内部.

电力变压器故障涉及范围较大,用一种固定的范畴划分故障类型非常不现实,常见的电力变压器故障分类如图2所示.

图2 电力变压器常见故障分类

2 电力变压器故障诊断原理

2.1 油中溶解气体分析方法

油中溶解气体分析(Dissolved Gases Analysis,DGA)方法的原理是:运用充油电气设备的油中消融进去的气体,对充油电气设备的内部故障进行细致分析和判断.油中溶解气体分析方法所提到的油就是油浸式变压器油箱中充满的变压器油,其作用是作为绝缘介质和散热媒介.不过在长期的接触和摩擦中,这些油会受到环境的影响而发生老化或氧化,进而导致一些气体的产生,如碳氢化合物、氢气、一氧化碳和二氧化碳等.

根据电力变压器油中各种气体的组成成分以及浓度的不同,IEC三比值法是电力变压器内部故障类型诊断的主要方法.该方法[4]主要是采用5种特征气体的三对比值,即φ(C2H2)/φ(C2H4),φ(CH4)/φ(H2),φ(C2H4)/φ(C2H6),用不同的编码表示不同的三对比值范围,来判断电力变压器的故障性质.IEC三比值法也是我国国家标准中推荐使用的判断充油电气设备故障性质的主要方法.其优点是简单、容易理解,但由于影响油中溶解气体含量的因素很多,使得利用油中溶解气体判断故障有很大的不确定性.

2.2 粗糙集理论诊断方法

1982年,波兰学者PAWLAK Z提出了粗糙集理论[5],其主要思想是分类.这里的分类就是将获得的数据集合或信息集合中的对象分成不同的类别,围绕已有对象判断他们之间的关系,然后利用具备的知识去定义和近似描述这些对象.由于无法准确定义所获得的知识,因此利用粗糙集理论来归类.除了粗糙集理论,还有很多可以处理不确定和不精确问题的理论,如模糊集、概率论、证据理论等.粗糙集的优势就在于它可以不借助样本之外的其他信息,只依靠样本进行分类,因此与其他方法相比就客观很多.

在电力变压器故障诊断中采用粗糙集理论构建规则库来匹配规则,进行故障诊断推理[6].在故障分类中,观察或测量到的变压器故障征兆一般被作为条件属性,决策属性即为现实存在的变压器故障.条件属性和决策属性都确定后,就可以构建一个决策表.直接从描述故障状态的原始数据出发作数据预处理,就可以构造故障诊断决策系统.IEC三比值法处理变压器复合故障时存在一些不足之处,而引入粗糙集理论的决策表约简法可以弥补这些不足,从而有效处理含有错误或遗漏的变压器征兆,提高故障诊断准确率.

3 电力变压器故障自动诊断系统的软件开发

3.1 需求分析

需求分析是软件工程中的一个关键环节[7].在这一过程中,系统分析员和软件工程师确认顾客的需求,并确定新系统的目标、领域、定义和性能.

3.1.1 功能需求

电力变压器故障自动诊断系统经过实时监测变压器的运转参数,对变压器可能发生的故障进行预测,对已经发生的故障进行判断,从而实现系统的自动诊断.设计实现自动故障诊断的智能系统,使用户可以通过登录该系统,随时掌握变压器的运行状况.

系统管理员和员工是该系统的最高用户.其中,管理员的权限是能够进行用户的创建、修改和删除等管理工作,需要具有一定的计算机知识和电厂管理知识;员工是一般用户,需具备相应的计算机和电力系统常识.

3.1.2 安全性需求

电力变压器故障自动诊断系统可以实时监测,因此数据量非常庞大.对于整个系统来说,需要完整的权限管制,以避免某些人不怀好意地攻击、篡改原始记载.同时,对于数据库中的数据需要按时备份,防止系统数据的意外丢失.此外,系统要求用户在登陆时进行身份验证.为保证数据的安全性,实行分权限用户登录.

3.1.3 性能需求

对于系统性能的要求,就是对数据进行查询时不能有显著的延迟,且查询的时间保证在3 s之内.在无重大改动的条件下,系统能够正常运行的时间不低于5年.计算机要具有良好的稳定性,整套系统经济优质.员工需受过较好的计算机和电力系统知识的培训.

3.2 系统架构

3.2.1 设计原则

本设计遵循以下原则:统一设计原则;先进性原则;高可靠、高安全性原则;适用性原则;扩展性原则.

3.2.2 开发平台的确定

根据不同的用户类型、需求以及电力变压器的结构特点,设计了电力变压器故障自动诊断系统.本系统由传感器获得需要实时显示的状态数据,存入系统数据库中.然后从数据库中调取要分析的数据,进行智能诊断分析.同时,实时显示电力变压器的状态监测信息.本系统的最高用户是系统管理员和员工,管理员能够对一般用户和变压器等信息进行创建、修改和删除等,员工只能查看变压器的基本信息以及操作个人信息.

本系统后台基于j2ee技术,为了满足系统的性能需求,在构建Web项目时,选择了轻量级的ssh框架作为后台框架,前台页面则采用了bootstrap框架进行开发.为了兼顾数据的安全性和轻量级的开发环境,采用Mysql作为后台数据库.其中,运用数据库MySQL和Java语言编程完成了系统界面的开发及系统状态监测量的显示,如变压器的电气参数等.结合故障诊断方法,实现了变压器故障的自动诊断.从后台到前端再到数据库,该系统都选择了较为轻量级且安全快速的框架,不仅保证了系统的稳定运行,还保证了系统的性能需求.系统架构图如图3所示.

图3 系统架构示意

3.2.3 功能模块结构

根据用户的需求分析,设计了权限管理、历史数据管理、设备故障诊断和知识库管理4个模块.

权限管理模块具有为操作人员(即管理员和一般用户)分配操作权限的功能,保证了系统数据不会被非法操作,也满足了系统设计的安全性原则.本系统的管理员对于所有数据拥有读写权限,一般用户只对部分数据有写的权限,其余数据则仅有只读权限.

历史数据管理模块可以对历史数据进行create,query,delete,update等操作.设备故障诊断模块相对复杂一些,其主要工作是根据变压器的在线监测数据来判断设备的状态.知识库模块存储故障诊断的方法,可进行create,delete,update等操作,从而使系统的知识库不断扩充和修正.

3.2.4 数据库设计

本系统包含用户管理数据库、历史数据、知识库3个数据库.用户管理数据库主要用于存储与用户相关的信息,包括用户个人信息表、变压器基本信息表等.历史数据库主要用于存储变压器诊断的相关历史数据.管理员可以通过点击历史数据查看模块,以及所有的历史检测数据,包括序号、变压器编号、判断编码、故障信息等.管理员还可以根据需求删除不需要的历史数据,但不可以修改历史数据.知识库主要用于存储各种诊断模型的参数(包括三比值法故障诊断规则、三比值法经粗糙集约简后的故障诊断规则等),管理员通过点击知识库管理,可以对知识库中判断故障的方法进行修改、添加和删除,并且加以校正.

3.3 系统运行状态

电力变压器故障自动诊断系统经过调控运行,能够对变压器进行在线监测.变压器运行维护人员登录该系统,可以掌握变压器的运行状态,并进行故障诊断分析.其中,系统的故障诊断功能经过大量实验数据的有效训练,能够对变压器的部分内部故障进行较为准确的判断,未来可以尝试进行现场数据的训练和测试,以达到更准确的诊断效果.

4 结 语

该电力变压器故障自动诊断系统的用户界面友好,使用直观方便,可操作性强,可扩展性好.支持本地登录,未来可以进行远程登录的扩展,便于专家提供远程指导分析.系统使用的故障诊断方法能够有效识别设备中的故障信息,能较好地诊断电力变压器的故障,构建这样一个系统为电力变压器的故障诊断提供了新思路.

[1] 王昌长,李福祺,高胜友.电力设备的在线监测与故障诊断[M].北京:清华大学出版社,2013:2.

[2] 谢盛平.电力变压器常见故障及分析处理浅析[J].科技创新导报,2013(23):66-67.

[3] 高蕊,李芳.浅谈电力变压器状态检修[J].科技致富向导,2012(23):149.

[4] 胡汉梅,肖源,习德强.基于油中溶解气体的变压器故障诊断方法[J].变压器,2006,43(9):45-48.

[5] 孙秋野,黎明.粗糙集理论及其电力行业应用[M].北京:机械工业出版社,2009:1.

[6] 何志强.基于粗糙集理论的变压器故障的诊断方法[J].高电压技术,2006,32(6):28-30.

[7] 萨师煊,王珊.数据库系统概念[M].第4版.北京:电子工业出版社,2005:209.

(编辑 白林雪)

DesignofAutomaticDiagnosisSystemforPowerTransformerFault

LIHaiming,HEJia

(SchoolofComputerScienceandTechnology,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090,China)

Power transformer fault automatic diagnosis technology can help to find the latent fault of power transformer in time,to ensure the safe and stable operation of the transformer.A fault diagnosis system of power transformer based on dissolved gas analysis method and rough set method is designed for power transformer,which is intuitionistic,convenient and scalable.

power transformer; automatic diagnosis system; dissolved gas analysis; rough set

10.3969/j.issn.1006-4729.2017.04.009

2017-03-09

贺佳(1991-),女,在读硕士,陕西榆林人.主要研究方向为电力变压器的故障诊断.E-mail:xaut1213@163.com.

TP273.5;TM407

A

1006-4729(2017)04-0353-04