基于大卫五角法的变压器自动故障识别方法及应用

汪 鑫，安 杨

(1.国网四川省电力公司检修公司，四川 成都 610031)

0 前言

变压器是最重要的电力设备之一，其运行状态关系着电网的安全与稳定。近年来随着电网发展，变压器的检测监测手段不断丰富，其中最常用的一种方法是油中溶解气体分析(DGA)，即对变压器内部放电和过热产生的气体进行分析。DGA的原理是提取溶解在绝缘油中的主要气体来揭示变压器内部故障，主要气体包括氢气(H2)、甲烷(CH4)、乙炔(C2H2)、乙烯(C2H4)、乙烷(C2H6)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO2)，氧(O2)和氮气(N2)。DGA已是一种经济性较高的变压器在线监测和定期检测的方法〔1〕。

目前已有多种针对DGA检测数据的分析方法〔2-7〕。IEEE、IEC、CIGRE及相关电力标准均对数据的分析方法做了规定，如多宁堡比值法(Dornenburg ratio method)、罗杰斯比值法(Rogers ratio method)、IEC60599编码法、大卫三角法(Duval Triangle method)等。这些方法的基本原理是利用气体比例组合作为特征值来分析变压器故障类型。归纳总结为六类故障：局部放电(PD)、低能放电(D1)、高能放电(D2)、低温过热(T1，<300 ℃)、中温过热(T2，300 ℃～700 ℃)和高温过热(T3，>700 ℃)。为掌握变压器内部故障信息，从而精准制定检修策略，Michel Duval于2008年提出大卫三角四和大卫三角五图示法，用于分析提取更加详细的变压器故障信息和图谱特征。文献〔8〕提供了大卫三角法的自动识别和软件实现。2014年Michel Duval提出了大卫五角法(Duval Pentagon method)，该方法涉及五种气体的比例特征值，能够更深入的分析DGA数据代表的故障类型。且该方法可单独用于对变压器过热故障进行分析，前提是故障气体含量浓度和增长速率超过阈值标准。

本文提出了一种基于大卫五角法的变压器自动故障类型识别方法及步骤。第一部分简要阐述了大卫五角法的原理，第二部分介绍变压器自动故障类型识别的详细方法，并细化考虑大卫五角故障类型判断的边界条件。该方法是大卫五角法由理论到实践应用的转化，可延伸为商业化的故障诊断软件。最后，应用该方法，分析了某换流变的实际故障案例，验证了方法的有效性，并对比分析了该方法与三比值方法的差异性。

1 大卫五角法的原理

大卫五角法是通过计算五种气体浓度(H2，CH4，C2H6，C2H4，C2H2)的百分比作为五角形的五个边，构成大卫五角图谱。各百分比的计算公式如式1所示。

(1)

大卫五角能够识别前文提到的六种故障类型(PD、D1、D2、T1、T2、T3)，其分布如图1所示。此外，大卫五角可用于分析各种过热故障，其分布如图2所示。S为200 ℃以下伴随气体产生的热故障，0为250 ℃以下且无碳化的过热，C为伴随纸板碳化的过热，T3-H为油中的高温热故障。

图1 六种故障类型分布图

图2 过热故障类型分布

2 基于大卫五角法的自动故障识别方法

基于大卫五角法原理，本节将详细描述基于该方法的变压器自动故障识别方法和步骤。图3描述了该方法的详细流程。该方法主要可分为三个步骤，以下将详细描述每个步骤的实现方法。

图3 变压器自动故障识别方法流程图

2.1 步骤一：检测阈值条件

DGA分析的第一步是对油中异常气体进行阈值分析与判断，气体浓度过高或产气速率增加表明变压器内部存在异常，因此检测阈值判断标准很重要。根据文献〔9〕和〔10〕，表1总结了阈值判断标准。

表1 气体浓度和气体速率的阈值条件

表中总烃产气速率raterTCG和C2H2产气速率rateaC2H2分别按式(2)、式(3)进行计算：

(2)

(3)

式中：CTCG,tn、CC2H2,tn分别为第n次总烃含量和C2H2含量，CTCG,tn-1、CC2H2,tn-1分别为第n-1次总烃含量和C2H2含量，单次采样时间间隔应在30天以上，m为油的质量，ρ为油的密度。若测试油样不满足表1的阈值条件，则判断为合格，相反就可以使用大卫五角法进行分析判断。

2.2 步骤二：转换坐标系

第二步是将测试结果转换为图1和图2中所示的五角形坐标系。首先，将式(1)中的五种气体比例通过式(4)和(5)进行计算，换算到平面直角坐标系中。

(4)

(5)

五个参数构成五个边的坐标，五角形中坐标是通过式(6)进行计算。

(6)

大卫五角法是利用坐标位置来判断故障类型或子类型，因此需在平面直角坐标系中绘制五角形区域。根据文献〔1〕中大卫五角的定义，表2给出了10种故障类型及子类型的10个故障区。

表2 故障类型和子类型的坐标边界

2.3 步骤三：自动识别故障类型及子类型

通过前两个步骤实现了大卫五角的基本图谱，下一步是根据DGA数据，用DGA软件自动识别来看故障具体类型。原理是计算出点的坐标具体是位于五角形的哪个区域。将对应故障区多边形的顶点数计为n，也意味着多边形由n条边，点的坐标取为(pi+1x,piy)，即对应到坐标轴为从点开始沿水平方向与多边形的边缘相交位置。在软件识别中，引入参数k，其表达式为(7)。

pix-Cx,i∈[1,n]

(7)

当i=n时，pi+1=p1,此时另一个参数m由表达式(8)计算得出。

m=(pi-1y-Cy)(pi+1y-Cy),i∈[1,n]

(8)

当i=1时，pi+1=p1。

故障区扫描从第一个多边形开始，按照图4的流程进行。图中值f表示表2所示的故障区数，其中参数k和m是用于计算与多边形的交叉次数，见公式(7)和(8)。若交叉次数是奇数，则点位于多边形内，依次进行下个多边形的计算。最终输出f表示已识别的故障类型或子类型。

图4 故障类型和故障子类型的自动识别流程图

3 应用实例及分析

某换流变在定期油色谱检测中发现油中溶解气体超出气体浓度和气体速率的阈值条件(见表1)。因此，对该台设备进行油色谱跟踪检测，检测结果见表3所示。

表3 某换流变油中溶解气体检测数据

通过基于大卫五角法的自动故障识别方法分析，诊断结果如图5所示。三组检测数据分析的故障类型和自故障类型一致，点坐标落在中温过热(T2)区域和涉及纸绝缘碳化(C)区域。因此，经过本方法的分析，诊断出该变压器内部存在中温过热故障，并伴随有纸板碳化的过热。进而推测故障点可能在绕组中。

图5 异常变压器数据案例应用

利用我国应用最为广泛的DL/T 722中的改良三比值法分析以上三组气体，结果也均为中温过热(T2)。结论与本文方法结论一致，但本文方法还自动诊断出涉及纸绝缘碳化的子故障模式，更有利于油中溶解气体检测技术的故障诊断。最终经过厂内解体排查发现，换流变柱2网侧绕组顶部第一饼和第二饼之间纠结位置有黑色炭化痕迹，如图6所示。

图6 内部过热碳化痕迹

4 结语

综上所述，本文研究了一种电力变压器自动故障识别方法的实现过程。该方法考虑了DGA结果异常的阈值条件，同时提出基于大卫五角法的DGA数据自动故障识别方法。在一起换流变色谱异常案例分析中，应用了该方法进行分析，经返厂检修验证，证实了该方法的准确性。本文提出的电力变压器自动故障识别方法，可作为有效的DGA自动分析方法，作为国内通用的三比值法进行比较和参考，进一步改进油中溶解气体检测技术的故障诊断准确性。