电力变压器的失效诊断与预测技术研究

朱海峰

（贵州送变电有限责任公司，贵州 贵阳 550000）

电力变压器作为电力系统中的核心设备之一，起着电能传输、变换和分配的重要作用。然而，由于长期运行、环境因素、负荷波动等原因，电力变压器存在着失效的风险。为了减少事故发生、确保电力系统的安全稳定运行，对电力变压器的失效进行准确诊断和预测显得尤为重要。失效诊断和预测技术的研究旨在通过有效的手段检测和判断电力变压器的工作状态，提前发现异常问题并采取相应措施，以减少故障率和提高设备可靠性。

1 电力变压器的重要性

1.1 电能传输与分配

电力变压器是电力系统中不可或缺的重要设备，主要用于将高电压的电能转换为低电压，以满足各类用电设备的需求。通过变压器的转换作用，可以实现电能的有效传输和分配。在电力系统中，变压器扮演着电能调节和平衡负荷的角色，使得电力系统能够稳定运行。变压器的工作原理是基于电磁感应的原理。当高电压电源通过变压器的高压绕组时，会在铁芯和低压绕组之间产生磁场，从而在低压绕组上引起感应电动势，使得电能从高压绕组传递到低压绕组，实现电压的降低[1]。反之，当低电压电源通过变压器的低压绕组时，磁场作用在高压绕组上，实现电压的升高。电力变压器具有体积小、效率高、使用寿命长等特点，广泛应用于发电厂、输电网、变电站以及各类工业和民用设备中。它保证了电力系统的可靠供应，同时也为工业和民生提供了稳定可靠的电力支持。

1.2 能效提升

电力变压器通过调整电压等级来优化电力系统的输电效率和能源利用率。传输电能会有一定的电阻损耗和电缆的电流密度限制，而通过使用变压器可以实现远距离的电力输送时将高电压转换成低电压，从而减少了电能在输电线路上的电阻损耗和电缆所需的电流密度。高电压输电可以使得电流减小，从而减少导线和设备的电阻损耗。通过降低损耗，可以节约大量的电能，并减少碳排放量，通过降低电缆所需的电流密度，还可以减少导线的材料使用和线路的容量要求，节省资源并降低建设成本[2]。这对于可持续发展和环保意义重大。通过使用电力变压器进行电压调整，可以有效提高电力系统的输电效率和能源利用率，减少电能损耗和浪费，为经济和环境带来积极的影响。

1.3 电力质量保障

电力变压器可以稳定输出电压。在电力系统中，变压器可以将电压从高电压端调整到需要的低电压端，确保稳定的供电电压。通过稳定输出电压，可以保证电力设备和终端用户正常运行，避免电压过高或过低导致的设备故障。电力系统中存在电压波动和谐波问题，这些问题会对设备造成影响甚至损坏[3]。通过在电力系统中引入适当的变压器，可以有效地抑制电压波动和谐波，保障电力系统的稳定运行，还能提供良好的隔离和阻抗匹配，减少电力系统中的电磁干扰和能量损耗。通过提供隔离功能，变压器可以有效隔离不同的电源、负载和电网，减少互相之间的干扰，变压器还可以提供合适的阻抗匹配，确保电能的高效传输和利用。

1.4 故障保护与安全性

电力变压器在电力系统中起到故障保护的重要作用。当电力系统中发生短路故障时，变压器能够快速切除故障部分，短路故障可能导致电流突然增大，如果不及时切除故障部分，可能会导致系统的电源过载，使得其他设备无法正常运行甚至受到损坏。通过采用适当的保护装置和控制策略，电力变压器能够检测短路故障并迅速切除故障部分，避免故障扩大和影响系统的稳定运行。电力变压器具有绝缘保护功能。绝缘是保障电力系统安全运行的重要环节，电力变压器通过绝缘设计和绝缘材料的使用，可以有效地防止电气设备和电源之间的漏电现象，避免电击事故的发生。电力变压器能提供过载保护功能。当电力系统负荷过大时，变压器会根据设计参数和额定容量进行判断，并通过保护装置进行响应。例如，通过设定合适的保护装置，当电力变压器负荷超过额定容量时，保护装置会及时切断电路，防止变压器过热，避免设备损坏和故障发生。

2 电力变压器的失效诊断方法

2.1 油质分析

通过对变压器绝缘油的采样和实验室分析，可以检测油中的含水量、酸值、气体含量等指标，以确定变压器内部是否存在异常情况。检测绝缘油中的含水量可以判断变压器的绝缘性能，水分的存在可能会降低绝缘油的绝缘能力，导致电弧放电或击穿现象，甚至引发变压器故障。通过测量绝缘油中的含水量，可以及时判断变压器是否存在漏水或密封不良等问题，并及时采取措施进行修复和维护。检测绝缘油的酸值可以判断变压器内部是否存在故障或老化情况，酸值的增加通常是由于变压器内部绝缘材料的老化、绝缘失效或电弧放电等导致的，通过定期检测绝缘油的酸值，可以及时发现变压器内部的异常情况，并采取相应的维修措施，防止故障进一步扩大和损坏其他设备。

2.2 热像图像

红外热像仪可以测量物体表面的红外辐射能，并将其转化为可视化的热图，从而呈现出物体表面的温度分布。在变压器中，通过对各个部位的红外热像拍摄，可以观察到不同区域的温度差异，并判断是否存在异常情况。过热或不平衡的电气连接会导致电流过载、设备损坏或火灾等风险。通过红外热像仪的拍摄，可以在早期阶段发现电气连接存在的过热问题，如接线端子、电缆导体等部位的高温异常，这有助于及时调整或更换连接件，避免设备的损毁和安全事故的发生。在变压器的绝缘系统中，绕组和绝缘材料的运行状态也很关键。通过红外热像仪的检测，可以捕捉到绕组局部过热或不平衡的情况，这可能是由于绕组断股、接地、短路等故障引起的，还可以检测到绝缘材料的局部损坏或老化，如绝缘胶片、垫片等位置温度异常升高，这些信息能够帮助工程师及时发现并解决变压器绝缘故障，保障设备的正常运行和安全。

2.3 绕组电阻测量

定期测量变压器绕组的直流电阻可以用来检测绕组接头是否存在松动、腐蚀或过热等问题，并且异常的电阻值可能表示存在潮湿、局部短路或绝缘损坏等情况。变压器绕组是由一系列线圈连接而成的，而线圈之间的连接通常通过接头完成，这些接头的质量和稳定性对于变压器的正常运行非常重要，通过定期对绕组进行直流电阻测量，可以有效地评估绕组接头的状态[4]。当接头松动或发生腐蚀时，可能会导致电阻值的增加。如果绕组接头存在松动现象，电流在连接处会受到阻碍，并产生电阻，最终导致接头区域的电阻值升高，类似地，接头腐蚀也会对电流的流动造成阻碍，使得电阻值异常升高。通过定期测量电阻值，可以监测到这些异常情况，并及时采取措施修复接头，避免进一步损害和安全隐患。

2.4 机械振动分析

通过监测变压器的振动情况，可以判断变压器内部的绝缘材料状况、铁芯紧固度等是否正常。绝缘材料在变压器中起到隔离和保护电气元件的作用。如果绝缘材料发生剥落、破损或老化，就会导致绝缘性能下降，这样的异常情况通常会引起变压器内部部件之间的摩擦和碰撞，产生较大的振动。通过对振动的监测和分析，可以判断绝缘材料的状况是否正常，及时采取措施修复或更换受损的绝缘材料，以维护变压器的安全运行。铁芯是变压器的重要组成部分，用于增加磁耦合系数和导磁性能，铁芯在正常情况下应该是紧固稳定的，如果铁芯出现松动，将会引起共振现象和非线性磁化等问题，进而导致变压器内部的振动增大，通过对变压器振动的监测可以及时发现铁芯的松动问题，并采取适当的措施恢复其紧固度，以确保变压器的正常运行[5]。绕组的不平衡也可能导致变压器振动异常，当绕组存在不均匀负荷分布或电流不平衡时，会产生不对称的磁场和力矩，进而引起振动，通过对变压器振动情况的监测，可以评估绕组的平衡度是否正常，及时调整负荷分配或采取其他措施，以减小振动级别和维护变压器的稳定运行。

3 电力变压器的预测技术

3.1 基于物理模型的预测

利用电力变压器的物理特性和运行参数，建立数学模型进行仿真和分析。电气特性模型包括绕组电阻、绕组电感、互感、磁性饱和等参数的建模，可以通过电路等效图或差分方程等方式描述电气特性，模型应考虑不同轴向的磁阻、磁交联效应以及非线性特性等因素。热特性模型包括根据变压器结构和材料热传导方程建立热仿真模型，考虑绕组和铁芯的热传导、热损耗等因素，以预测温度分布和热量损失。振动特性模型考虑变压器的机械结构和材料的振动特性，建立机械振动的数学模型，包括铁芯的振动、绕组振动等，进而分析振动对变压器性能的影响。动态响应模型通过建立状态方程或转移函数等方式，描述变压器的动态响应特性，以模拟和分析在不同工况下的电压、电流、频率响应等情况。

3.2 基于数据分析的预测

通过收集、存储和分析大量的变压器运行数据，包括电气参数、温度、负荷情况等，并利用数据挖掘和机器学习技术，可以建立基于数据的预测模型，从而预测未来可能发生的变压器故障风险。在建立预测模型的过程中，需要进行数据清洗和处理，确保数据的准确性和完整性，对于缺失值、异常值和噪声等问题，需要采取合适的方法进行处理，以保证后续模型训练和分析的可靠性。通过运用各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Networks）等，对变压器运行数据进行训练和建模，将变压器的输入输出参数作为特征，将故障情况作为标签，训练模型以学习输入输出参数与故障之间的关系[6]。在训练完成后，可以使用预测模型对未来的变压器运行数据进行预测，根据实时监测得到的变压器输入输出参数，将其输入预测模型中，即可得到关于变压器故障风险的预测结果。

3.3 声音和振动分析

通过监测变压器产生的声音和振动信号，并利用信号处理和模式识别技术，可以分析其中的特征参数，从而预测可能出现的故障类型和严重程度。可以通过安装传感器或设备在变压器上采集变压器产生的声音和振动信号数据，在采集到的信号数据中，可以应用信号处理技术来提取相关特征参数，例如频率、幅度、波形等。使用模式识别技术对提取到的特征参数进行分析和建模，这包括将变压器正常运行时的声音和振动信号作为基准，与可能的故障信号进行对比和匹配。通过与已知的故障现象和模式进行比较，可以确定可能出现的故障类型和严重程度。在建立模型时，可以运用一系列的算法和方法，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）等，以训练模型并进行故障预测。模型的训练过程需要使用已知的故障样本和相关特征参数，以使模型能够学习不同故障类型之间的关联规律。经过训练后，可以利用预测模型对实时采集到的声音和振动信号进行分析，并给出故障类型和严重程度的预测结果。

3.4 油质分析

通过对变压器绝缘油的采样和实验室分析，监测油中的化学物质变化和异常指标。按照规定的方法和操作流程，从变压器绝缘油中采集样品，并送往专业实验室进行分析。通常会采取多种分析技术，包括核磁共振（NMR）、红外光谱（IR）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）以及电化学分析等，以获取绝缘油中各种化学物质的含量、结构信息以及电化学指标。将最新分析的结果与历史数据进行对比分析，通过观察和监测绝缘油中化学物质的变化趋势，如硫含量、酸值、水分含量等指标的逐渐增加或减少，可以判断绝缘老化过程的进展情况，同时，注意异常指标的出现，例如有机溶剂的残留、金属颗粒的增加等，这些异常指标可能暗示着潜在的故障情况，如开关击穿等。根据历史数据的统计分析结果，结合相关领域的专家经验和知识，建立预测模型和算法，该模型可以考虑不同变量和指标之间的相互关系，并根据变压器使用环境和工况条件，预测可能发生的故障情况。

4 总结

电力变压器的失效诊断与预测技术研究是为了提前发现和准确预测变压器的故障状态，从而及时采取维修或替换措施，保障电力系统的可靠运行和供电质量。通过对数据采集、物理模型建立与仿真、机器学习与数据挖掘、声振诊断技术、红外热像技术、油质分析与诊断、多源数据融合与综合评估等方面的研究，可以实现对变压器故障进行精确诊断和准确预测。这些研究方向的不断深入，为电力变压器的预测与诊断技术提供了全面的支持和发展空间。预测与诊断技术的应用可以有效降低变压器故障率，提高其可靠性和使用寿命，同时也减少了维修和更换的成本，促进了电力行业的可持续发展。