发电厂变压器励磁涌流识别方法

陕西能源赵石畔煤电有限公司 邵治涛

1 引言

变压器是发电厂电力系统中的主要设备，此设备在运行中的安全性或稳定性不仅关系到发电厂的输电质量与输电效率，还会对供电过程的可靠性与动作执行准确性具有较为直接的影响[1]。然而，在深入变压器运行的研究中发现，大部分变压器在运行中都存在动作执行准确率低的问题。根据我国电力市场不完全统计可知，2019年变压器执行保护动作的准确率仅为72%，而输电线路执行保护动作的准确率却可以达到99%以上。因此，有必要采取对应的措施进行变压器在运行中进行保护性能的优化。在常规条件下，只要励磁电流可以达到一个较小的数值，便可以通过整定的方式，进行励磁电流影响的规避。但在变压器的空投运行状态极易引发较大的励磁涌流，涌流可以达到变压器额定电流的5～9 倍，此种涌流现象便造成变压器运行出现错误的差动保护行为[2]。发电站与电力单位会采用二次谐波的方式，进行差动保护行为的闭锁处理，但随着发电厂相关作业工作的优化，变电器中的铁芯材料持续发生改进，涌流中携带的二次谐波呈现下降趋势，此种现象会加剧差动保护的错误行为[3]。为解决上述问题，本文将以ABB 发电厂提供的UNTROL6800 变压器励磁系统为例，设计一种针对励磁涌流的全新识别方法，通过此种方式，提高差动保护行为的准确率。

2 提取发电厂变压器励磁涌流峭度

为实现对变压器励磁涌流的识别，应该将变压器在运行中的励磁涌流峭度作为识别标准，进行变压器运行电流的识别。在此过程中可将励磁涌流峭度作为反映变压器运行电流随机分布特性的关键统计量[4]。结合不同情况，不同变量分布下的变压器励磁涌流峭度曲线如图1所示。

图1 不同变量分布下的变压器励磁涌流峭度曲线

在图1中：1表示为K>0的峭度曲线；2表示为K=0 的峭度曲线；3 表示为K<0 的峭度曲线。其中曲线1符合高斯分布特征；曲线2符合超高斯分布特征；曲线3符合亚高斯分布特征[5]。

3 励磁涌流信号分解小波熵值计算

定义变压器励磁涌流信号表示为X，将X与时刻点进行匹配，对应的信号表示为X(t)。使用Mallat算法对支路信号进行分解，通过此种方式，可以掌握发电厂变压器在运行中产生励磁涌流电流信号的能量熵。

假设重构后的信号存在M个流通支路，可以采用在操作界面建立一个滑动窗口的方式，进行信号支路信息的提取。同时，根据窗口中的数据，对M支路中的重构信号进行能量值提取，提取过程如下计算公式（1）:

式（1）中：d为重构信号能量值；w为滑动窗口宽度；m为M支路中的分支路；δ为窗口滑动步长；k为信号尺度；j为信号在空间中的维度。

结合上述方式，进行窗口的滑动，确保在指定宽度内的窗口数据完全被提取后，进行信号的小波熵值计算,计算公式（2）：

式（2）中：E为分解信号的小波熵值。

在此基础上，将窗口进行上移滑动，重复上述步骤，进行不同窗口数据的归一化处理，整定所有归一化数值，将其作为励磁涌流的判别依据。

4 基于基波能量的变压器励磁涌流辨识

在上述设计内容的基础上，引进基波能量理论，进行变压器励磁涌流的辨识设计。在此过程中，应该明确发电厂变电站在发生励磁涌流现象时，电流产生的基波与变压器运行产生的二次谐波能量差异较小。当变压器在运行中出现内部其他故障时，电流产生的基波与变压器运行产生的二次谐波能量差异较大。可以通过提取能量的方式，进行涌流的识别，对能量的提取过程可用计算公式（3）：

式（3）中：A1为变压器在运行中基波能量；r为能量覆盖范围；s为均方根函数；x'为动态可调参数；n为数据拟合行为发生次数。

按照上述计算公式可知，励磁涌流能量的大小与多个参数变量有关。为更加直观地识别励磁涌流，可设定一个门限参数，将其作为识别门槛。按照上述方式，实现基于基波能量的励磁涌流辨识，完成对励磁涌流识别方法的设计。

5 对比试验

本文从三个方面完成UNTROL6800 变压器励磁涌流识别方法的设计，为检验此方法的可行性，开展实例应用试验。此次选用的励磁系统由调节柜、交、直流励磁共箱母线、整流柜等构成，为满足试验需求，为此励磁系统配备两套呈现独立状态的励磁调节装置，将其表示为CH1 与CH2，配置一套独立的备用控制器BU（备用控制器BU仅具有手动励磁电流调节功能）。

励磁系统配置四面三相可控硅整流柜，通过调节硅通角度，进行变压器励磁电流的调整，四面整流柜设置有智能均流装置，提高了整流柜运行中的均流度。试验前，设计励磁系统技术规范如表1所示。

表1 励磁系统技术规范

在此基础上，设计发电厂变压器，此变压器为单相双线圈无载调压强油循环风冷装置，发电厂变压器技术参数如表2所示。

表2 发电厂变压器技术参数

分别利用本文提出的识别方法和传统识别方法完成对发电厂中变压器励磁涌流问题的识别，传统识别方法为基于矩阵束的识别方法。在已知此变压器在运行中存在2 处励磁涌流现象后，输出本文识别方法识别结果如图2所示。

图2中虚线代表变压器额定电流允许波动范围，从图2可以看出，利用本文识别方法共找出该变压器励磁涌流异常问题发生的两个节点，针对电流正常波动和涌流现象可实现准确识别。再将传统识别方法得到的结果进行绘制，得到基于矩阵束的识别方法识别结果如图3所示。

图2 本文识别方法识别结果

图3 基于矩阵束的识别方法识别结果

由图3可知，基于矩阵束的识别方法针对该变压器共找出6 处异常涌流节点。这一识别方法将变压器的正常电流波动问题也识别归类为异常涌流，未实现对涌流的准确识别。根据试验结果，证明本文提出的识别方法在实际应用中可以实现对变压器励磁涌流的正确识别，并通过额定电流的变化情况实现对异常涌流和正常波动的区分，为发电厂变压器的运行维护提供更有利的技术条件。结合本文识别方法得出的识别结果，可为变压器励磁涌流治理方案的提出提供更精准的数据支持。

6 结语

差动保护是励磁保护中的主要保护行为，相比其他保护措施，差动保护具有更高的速率与更强的灵活性。但变压器的差动保护属于一种基于霍夫电流定律的保护模式，由于变压器的纯电联系较差，保护联系中存在大量的电磁联系。因此，变压器中的励磁支路无法满足基尔霍夫电流定律，而在此种条件下便会出现励磁系统涌流的问题。为避免由于励磁涌流造成的变压器错误保护动作，本文从提取发电厂变压器励磁涌流峭度、发励磁涌流信号分解小波熵值计算、基于基波能量的变压器励磁涌流辨识三个方面，完成发电厂变压器励磁涌流识别方法的设计研究。并在此基础上，通过对比试验证明本文设计的识别方法在实际应用中具有可行性，但需要进一步实现对本文设计内容的优化，还应该结合实际情况，设计更多的试验指标，通过此种方式，对设计的方法进行全面优化，实现对设计方法综合性能的完善，为发电厂变压器的稳定、持续、安全运行提供进一步的指导与帮助。