变压器故障诊断小结

前言

无需多言,变压器是电力系统中非常重要的一次设备之一(一次设备是电力里面的术语,自然还有二次设备),因此对于电力系统的平稳运行也至关重要,所以工业界和学术界关于变压器的故障诊断开展了大量研究。关于变压器的故障诊断方法其实有很多论文已经做了综述,我自己从对象、问题到方法做了一个简单的梳理。

什么是变压器

变压器,也就说transformers(跟变形金刚同一个单词),根据维基百科的介绍(其实随便一本教材就能找到),变压器是应用法拉第电磁感应定律而升高或降低电压的装置。变压器通常包含两组或以上的线圈。主要用途是升降交流电的电压、改变阻抗及分隔电路。电路符号常用T当作编号的开头。

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我个人之前接触变压器比较少,一开始就以为是课本里讲的那么简单的结构,就像是一个铁环两侧各套一个线圈,但是实际上变压器的种类多种多样,用途也多种多样。尤其是大容量或者特殊用途的变压器其实际结构十分复杂,这就是导致大家关注变压器故障诊断的一个重要原因(有条件、有需求)。

变压器种类

根据绝缘冷却方式的不同,目前广泛应用的变压器可以分为油浸式变压器和干式变压器,前者采用绝缘油作为主要的绝缘冷却材料(还有绝缘纸等固体绝缘材料),后者则是采用树脂等绝缘材料。

油浸式变压器与干式变压器存在诸多不同,在容量与电压方面,干式变压器适用于低电压、小容量的配电等场景,而油浸式可以满足更加宽泛的容量与电压要求。在我国走在世界前列的特高压工程中所使用的变压器都是油浸式变压器。

油浸式变压器

我们在中学物理课上就学到过,高压直流输电在远距离输电、大功率等方面具有其独特的优势,但是其在输电的两端需要建设换流站,而且成本比交流输电所需的变电站更高。造价高昂的换流站的核心设备之一就是换流变压器

换流变压器是一种将电能从交流系统传输给一个或多个换流桥,或者相反传输的变压器,它的位置通常在换流桥与交流系统之间。采用换流变压器实现换流桥与交流母线的连接,并为换流桥提供一个中性点不接地的三相换相电压。换流变压器与换流桥是构成换流单元的主体。

换流变压器

换流变压器的作用有哪些呢?主要包括(答案见 https://www.vfe.ac.cn/NewsDetail-1580.aspx ):

  1. 传送电力;
  2. 把交流系统电压变换到换流器所需的换相电压;
  3. 利用变压器绕组的不同接法,为串接的两个换流器(星型(Y)接法和三角形( Δ\Delta )接法)提供两组幅值相等、相位相差30°(基波电角度)的三相对称的换相电压以实现十二脉动换流;
  4. 将直流部分与交流系统相互绝缘隔离,以免交流系统中性点接地和直流部分中性点接地造成直接短接,使得换相无法进行;
  5. 换流变压器的漏抗可起到限制故障电流的作用;
  6. 对沿着交流线路侵入到换流站的雷电冲击过电压波起缓冲抑制的作用。
12脉动换流电路示意

12脉动换流

话题有些扯远了,言归正传。

油浸式变压器结构

变压器最核心的部件是铁芯和绕组,除此以外还有其他一些部件。

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油浸式变压器结构

  1. 铁芯
    铁芯是变压器基本的组成部件之一,是变压器的磁路部分,变压器的一、二次绕组都在铁芯上,为提高磁路导磁系数和降低铁芯内涡流损耗,铁芯通常用0.35毫米,表面绝缘的硅钢片制成。铁芯分铁芯柱和铁轭两部分,铁芯柱上套绕组,铁轭将铁芯连接起来,使之形成闭合磁路。

  2. 绕组
    它是变压器的电路部分,一般用绝缘纸包裹的铜线或者铝线绕成。接到高压电网的绕组为高压绕组,接到低压电网的绕组为低压绕组。

  3. 绝缘材料及结构
    变压器的绝缘材料主要是电瓷、电工层压木板及绝缘纸板。变压器绝缘结构分为外绝缘和内绝缘两种:外绝缘指的是油箱外部的绝缘,主要是一次、二次绕组引出线的瓷套管,它构成了相与相之间和相对地的绝缘;内绝缘指的是油箱内部的绝缘,主要是绕组绝缘和内部引线的绝缘以及分接开关的绝缘等。

  4. 分接开关
    变压器的调压方式分无载调压和有载调压两种。需停电后才能调整分接头电压的称无载调压;可以带电调整分接头电压的称有载调压。

  5. 油箱
    油箱是油浸式变压器的外壳,变压器的铁芯和绕组置于油箱内,箱内注满变压器油。

  6. 储油柜
    储油柜也称作油枕,有常规油枕和波纹油枕之分,当变压器油的体积随油温的升降而膨胀或缩小时,油枕就起着储油和补油的作用,以保证油箱内始终充满油。油枕的体积一般为变压器总油量的8%~10%左右。

  7. 呼吸器
    呼吸器又叫吸湿器,由油封、容器、干燥剂组成。容器内装有干燥剂(如硅胶);当油枕内的空气随着变压器油体积膨胀或缩小时,排出或吸入的空气都经过呼吸器,呼吸器内的干燥剂吸收空气中的水分,对空气起过滤作用,从而保障了油枕内的空气干燥而清洁。呼吸器内的干燥剂变色超过二分之一时应及时更换。

  8. 冷却装置
    变压器运行时产生的铜损、铁损等损耗都会转变成热量,使变压器的有关部分温度升高。

  9. 油流继电器
    油流继电器是检测潜油泵工作状态的部件,安装在油泵管路上。当油泵正常工作时,在油流的作用下,继电器安装在管道内部的挡板发生偏转,带动指针指向油流流动侧,同时内部接点闭合,发出运行信号;当油泵发生故障停止或出力不足时,挡板没有偏转或偏转角度不够,指针偏向停止侧,点接通,跳开相应不出力的故障油泵,从而启动备用冷却器,发信号。

  10. 压力释放器(阀)
    压力释放器装于变压器的顶部。变压器一旦出现故障,油箱内压力增加到一定数值时,压力释放器动作,释放油箱内压力,从而保护了油箱本身。在压力释放过程中,微动开关动作,发出报警信号,也可使其接通跳闸回路,跳开变压器电源开关。此时,压力释放器动作,标志杆升起,并突出护盖,表明压力释放器已经动作。当排除故障后,投入运行前,应手动将标志杆和微动开关复归。压力释放器动作压力有15、25、35、55kPa等各种规格,根据变压器设计参数选择。

  11. 电流互感器
    俗称升高座,既支撑和固定套管,内部还装入套管式电流互感器,供继电保护和电气仪表用。

  12. 气体继电器
    气体继电器也称瓦斯继电器,它是变压器的主要保护装置,安装在变压器油箱与储油柜的连接管上。

  13. 温度计
    温度计由温包、导管和压力计组成。将温包插入箱盖上注有油的安装座中,使油的温度能均匀地传到温包,温包中的气体随温度变化而胀缩,产生压力,使压力计指针转动,指示温度。

  14. 绝缘套管
    变压器绕组的引出线从油箱内穿过油箱盖时,必须经过绝缘套管,以使带电的引出线与接地的油箱绝缘。绝缘套管一般是瓷制的,它的结构取决于它的电压等级。

变压器故障概述

对于油浸式变压器故障而言,按照故障发生的部位,可以将变压器的故障分为内部和外部故障,外部故障主要是变压器的外围设备故障,一般损害较小且在日常运维中容易发现。

因此,更加值得关注和研究的是变压器内部故障。内部故障总体可以分为机械故障、热性故障和电性故障三类。

纽约变压器爆炸景象

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机械故障

机械故障主要指在电磁力或机械力作用下,变压器绕组和铁心的机械结构发生不可恢复的改变,包括绕组松动、翘曲、鼓包及错位、铁芯松动、片间磨损等,是变压器安全稳定运行的隐患,且这些改变无法通过油中溶解气体、局部放电等常规的绝缘试验反映出来。

在运输、安装和运行之后,其铁芯和绕组的压紧程度将逐渐降低。另外,随着运行时间的不断变长,绕线的不断老化以及高电压下产生的漏磁现象都会使铁芯和绕组产生振动。而长时间的异常振动有可能使铁芯松动或绕组变形,一旦出现这种情况,将大大降低抗击短路电流的能力。甚至可能会击穿铁芯造成铁芯与绕组的损坏,严重影响变压器的绝缘能力与使用寿命。

热性故障

热性故障是指变压器内部的局部过热使上层油温升高,而不是变压器正常运行时由铜损和铁损转化而来的热量,热应力的作用导致变压器绝缘老化。当变压器内部发生局部过热时,人们可以按温度的升高范围分为四种情况:150℃以下属于轻微过热故障,150~300℃属于低温过热,300~700℃属于中温过热,大于700℃属于高温过热。

热性故障原因

产生热性故障的原因可分为:①接点接触不良,如引线连接不良,分接开关接触不良,导体接头焊接不良等,这种故障约占过热性故障的一半。②磁路故障,由于铁心两点或多点接地造成循环电流发热,如穿心螺丝轭铁夹件或压环压钉碰铁心;油箱及下轭铁等处有铁磁杂物等。③导体故障,部分绕组短路,或不同电压比并列运行引起的循环,电流发热,绝缘导体因超负荷过流发热,绝缘膨胀,注油堵塞而引起的散热不良等。

热性故障危害

热性故障的危害和故障部位有关,如果热点出现在固体绝缘材料中,则将引起材料的热解和劣化,热点范围和温度也会逐渐升高,最终导致电弧性热点而造成设备的损坏。如果热点出现在裸金属部分,则将发生烧坏铁心,螺栓,螺帽垫板等部件,最终也会使设备损坏。同时裸金属过热往往涉及到固体绝缘,造成固体绝缘的劣化和热解,进而损坏了固体绝缘材料的绝缘性能,最后造成更大的损坏后果。

电性故障

电性故障(或称放电性故障)是在高电应力作用造成的变压器内部放电,根据放电能量的不同,可以分为局部放电、(低能)火花放电和(高能)电弧放电三个级别。

以上三种故障类型中,热性故障(变压器过热)的比例最高。此外,从故障的直接原因来看,由于绝缘问题造成的故障比例最高。

变压器故障诊断

为了及时检测并判断变压器是否发生故障、故障的类型和部位,人们在变压器上安装了各类传感器,在此基础上提出了一系列的方法。

检测手段

  • 物理信号,狭义的物理测量信号包括:
    • 振动信号,如利用变压器箱壁的加速度传感器和内部的光纤振动传感器测量获得;
    • 温度,如测量绕组热点温度、顶层油温等;
    • 声音(其实本质也是振动)。
  • 化学信号, 通过色谱分析测量变压器油溶解气体的组分含量,包括:
    • H2H_2
    • COCO
    • CO2CO_2
    • CH4CH_4
    • C2H2C_2H_2
    • C2H4C_2H_4
    • C2H6C_2H_6
  • 电信号,主要包括:
    • 直流电阻;
    • 绝缘电阻;
    • 局部放电;
    • 铁芯接地电流;
    • 负载电流有效值等。

这些变量,有些是可以在运行过程中实时监测的,如振动信号、变压器油色谱等,有些是通过试验获得的,如局部放电试验。

此外,变压器日常的运检记录对于其故障诊断也具有重要意义。

诊断方法

看了一些文献,我自己总结一下变压器故障诊断方法的技术路线,可能与文献中看到的分类规则不太一致,大概总结为基于机理的方法、基于知识的方法和数据驱动的方法。

知网文献情况

基于机理的方法

基于机理的方法针对变压器的运行模型,按照严格的变压器理论基础方程式展开,推导出响应的节点导纳矩阵,从而建立变压器的数学模型。这样做的好处是,各个变量、方程具有明确的物理含义和对应关系。但是,其缺点则是推导过程繁琐,而且无法将变压器的其他元器件特性、物理因素考虑在内,而且不适用于复杂的真实情况。

基于知识的方法

基于知识的方法与基于机理的方法存在许多共通之处,如果知识来源于机理,那么同样可以算作是基于机理的方法。在这里,基于知识的方法,强调对“经验”、“规则”的总结,而非数学建模的运用。

基于知识的方法代表性的有:

  1. 专家系统,通过收集专家学者和资深技术工作者的知识经验,建立知识库及推理规则,模拟人的判断思路;
  2. 特征气体法,根据产生气体的不同来确定故障类型;
  3. 有编码比值法,包括三比值法、改进三比值法、四比值法等,例如三比值法指根据变压器特征气体中选取溶解度、扩散系数相近的气体,分别组成三比值。这些方法都是根据比值的不同进行编码,不同的编码对应不同的故障。
变压器大卫三角形法

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我们可以将特征气体法看做专家系统中一种具体的规则,而有编码比值法则是在特征气体法的基础上进一步的量化。此外,特征气体法也是基于溶解气体分析(Dissolved Gas Aanalysis)的一大分支。

基于数据的方法

由于知识驱动的方法未能将变压器的负荷状态等实时、个性因素考虑在内,往往存在适用性受局限的不足。而近年来,随着数据条件和改善,基于数据的方法越来越多。

实际上,基于数据的方法,其原理类似于基于数据,提炼知识,是一个实现知识自动化的过程。基于数据的方法又可以进一步细分为以下几种:

  1. 基于信号处理的方法,对于采样率较高、存在周期性的信号,例如振动信号、声音等,可以采用时频分析等信号处理的方法进行处理;
  2. 基于机器学习的方法,从传统的神经网络、关联规则学习、SVM到近年来大火的深度学习,这些方法在溶解气体分析、局部放电模式识别等方面都有所尝试。

此外,智能优化算法、粗糙集、模糊理论、证据理论、贝叶斯网络、Petri网等技术也都有不同程度的应用。关于具体的方法和思路,可以查阅相关文献进一步深入了解。

总结

变压器故障诊断是故障诊断研究在变压器这一系统(或者对象)上的具体运用。可以看出来,要想做故障诊断,对象机理、故障类型及其特征、数据资源等条件缺一不可,之后才是考虑用什么样的方法来解决问题。

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参考文献

  1. Zhang, Yuwen, et al. “An artificial neural network approach to transformer fault diagnosis.” IEEE Transactions on Power Delivery 11.4 (1996): 1836-1841.
  2. Lin, Chin E., J-M. Ling, and C-L. Huang. “An expert system for transformer fault diagnosis using dissolved gas analysis.” IEEE transactions on Power Delivery 8.1 (1993): 231-238.
  3. Bacha, Khmais, Seifeddine Souahlia, and Moncef Gossa. “Power transformer fault diagnosis based on dissolved gas analysis by support vector machine.” Electric power systems research 83.1 (2012): 73-79.
  4. Huang, Yann-Chang, and Huo-Ching Sun. “Dissolved gas analysis of mineral oil for power transformer fault diagnosis using fuzzy logic.” IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation 20.3 (2013): 974-981.
  5. Faiz, Jawad, and Milad Soleimani. “Assessment of computational intelligence and conventional dissolved gas analysis methods for transformer fault diagnosis.” IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation 25.5 (2018): 1798-1806.
  6. Gutten, Miroslav, et al. “Frequency and time fault diagnosis methods of power transformers.” Measurement Science Review 18.4 (2018): 162-167.
  7. Jia, Rong, et al. “Power transformer partial discharge fault diagnosis based on multidimensional feature region.” Mathematical Problems in Engineering 2016 (2016).
  8. Mirowski, Piotr, and Yann LeCun. “Statistical machine learning and dissolved gas analysis: a review.” IEEE Transactions on Power Delivery 27.4 (2012): 1791-1799.