２０１５年５月下 油浸式电力变压器故障诊断的研究 王文昊（国家广电总局东南维护中心，３５０００７） 【摘要】随着社会科技的不断发展，人们对用电量的需求不断的增加，在电力系统中变压器是十分重要的设备，也保证电力系统正常运行的 基础设施。然而对变压器故障的诊断方法也就是尤为重要，是保证电力系统正常运行的主要方法，对于以前传统的变压器的比值进行研究和各 种智能诊断方法的分析，对于诊断的编发和方法不完整，同时在对故障处理的时候系统故障对应太过绝对。本文针对油漫式电力变压器故障诊 断进行研究，通过对传统比值法和各种智能诊断方法编码进行分析，将现代的科学技术运用到诊断中，并找到切实可行的方法，保证诊断结果 的有效性。 【关键词】油浸式变压器；故障诊断；研究 【中图分类号】ＴＭ４０７ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００６—４２２２（２０１５）１０—０１２１—０２ 现场采取的诊断手段不能满足变压器诊断的需求，不能完整 的应用到变压器故障处理中。也就导致智能判断不能进行完 对于变压器在电力系统中分布十分广泛．同时对于变压 器的结构十分复杂，造价也十分昂贵，在电力系统中主要就是 有效的提高电力系统的稳定性．随着电力网络系统量的增加． 对电能的传送和电压的调节作用．能够安全有效的运行可以 善的判断，对于这种情况，我们在对变压器故障诊断中也就应 用了智能算法，也就可以准确的判断故障的原因。 电压器发生故障的频率不断的增加。同时加上变压器本身具 有复杂的结构．在发生问题的时候对其故障的维修也就十分 ２常用变压器故障诊断方法 ２．１基于粗糙集的变压器故障样本的处理 对于变压器故障诊断来说，主要就是通过油中溶解气体 作为分析基础，利用支持的向量计算建立一个模型．对折油的 分析方式主要就是根据这种模型对其中油中溶解的气体进行 分析．输出的量对变压器故障进行分类 同时可以利用粗糙集 的方法对变压器故障的样本进行处理和有效分析．对其油量 中气体的输出进行优化，同时对其技术简约之后的故障样本 困难，因此对变压器故障诊断分析需要从早期变压器故障出 现开始研究。更好的保证电力系统整体的可靠性，对于电力系 统整体的发展也具有重要的意义。对于现在变压器故障检修 中，最有效的方法就是对油中溶解气体的分析，通过油中溶解 的气体进行分析判断变压器故障类型．这种检测方法有以往 的三比值法逐渐的变为智能诊断方法。本文主要就是通过对 油中溶解气体分析变压器故障类型的方法。对变压器故障方 进行模型的处理：①需要利用粗糙集理论的工具Ｒｏｓｅｔｔａ对搜 集到的故障数据样本进行处理；（ 需要我们对收集到的数据 法的研究分析变压器故障诊断的方法的优缺点，从而提出遗 传计算法对支持向量机进行参数寻优．探索了一种新的智能 变压器故障诊断方法 进行有效的处理，采用等频率离散法进行离散处理：（ 需要通 过应用Ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ算法约简离散后的原始决策表来优 化原始决策表的条件属性，做好数据预处理，为诊断变压器故 障创造条件 １变压器故障诊断现状研究 对于油浸式变压器来说．很多变压器都是通过油作为散 热和绝缘材料。在实际的运用中，油和变压器中固体的有机材 料由于发生故障也就会逐渐发生老化和分解．这时候变压器 中油也就会产生少量的各种气泡．由于不同的原因也就会导 致产生气体的比例不一样，同时气体的含量也不相同。所以对 ２．２基于遗传支持向量机在变压器故障诊断中的应用 在对油浸式电力变压器故障诊断处理中，对于遗传支持 向量变化的诊断十分重要，对于一些较小样本处理来说．传统 的变压器智能诊断方法效果不是很好．对于现阶段变压器故 障测试手段还需要进行完善处理，对于无法获取更多的样本 于变压器中利用油中的气体可以进行有效的分析．通过这些 气体也就可以准确的判断故障类型。同时利用这种方法我们 来说也就是对变压器智能故障的诊断。对于这种诊断方法我 们也就需要将支持向量机算法引入变压器故障诊断中．这样 也就需要对油中的气体进行实践的检测．保证油中气体的变 化能够准确测量，这也就能够及时的发现故障．也就可以有效 的避免灾害的出现，对于这种方法，我们可以在变压器带电工 作中进行检测，同时不会受到电磁的影响，在对这种方法的分 可以有效的提升变压器诊断效率。在运用这种诊断中可以有 效的对故障进行全面处理，在对处理技术中可以依赖网络技 术和经验选择进行确定，对于这些方法准确率不高．培韧１的时 析中，油中溶解气体分析主要就是在变压器故障诊断中运用 还有很多的传统方法，在变压器故障诊断的时候最常见的就 是三比值法。 间过长，为了有效的提升诊断的正确效率．我们还需要在支持 向量及参数中寻求优选设如遗传算法 在对变压器传统的故障诊断来说，虽然具有一定的效果． 但是还是存在一些问题．对于传统的故障诊断方法来说。在编 码设定、编码界定范围太过绝对、编码和故障范围没有灵活变 通，对于这些故障诊断方法来说．很多时都不利于变压器故障 ２．３基于粗糙集和遗传支持向量机的变压器故障诊 断模型实现分析 对于油浸式变压器故障诊断中，我们可以利用粗糙集和 遗传支持向量机的模型，我们可以有效的获取变压器的故障 模型，同时在对故障判断中分别运用气体的比值进行．决策属 性可以有效的采用常见的六种方法．对变压器故障类型进行 处理，通过对气体进行连续性的离散处理之后．也就可以构建 诊断。对于人工智能诊断技术的不断的发展．对变压器故障诊 断的研究也就更加深入，同时变压器故障诊断也进入智能诊 断阶段，对于变压器智能诊断来说。很多故障处理模板不断的 促进智能化的发展，但是对于变压器本身复杂的结构，以及在 原始决策表。其中主要规格为３００￣１７．同时我们还要正对原 斓津 ２０１５年５月下 １ ０ｋＶ干式变压器的选择与维护 王宇峰（国家新闻出版广电总局９５３台，吉林省蛟河市１３２５００） 【摘要】变压器在发明之初，都是干式变压器，目前干式变压器应用越来越广泛，其以简单的结构，易于维护，高可靠性及阻燃性等诸多特点 受到青睐，特别是在当前城市供电负载不断增长，住宅密集化，高层建设和地下建筑增多等新形势下，干式变压器以其良好的防水、防爆及环保 性能得到越来越广泛的应用。本文分析了１０ｋＶ干式变压器的选择，并进一步对１０ｋＶ干式变压器的维护工作进行了具体的阐述。 【关键词】１０ｋＶ干式变压器；选择：运行维护 【中图分类号】ＴＭ４１２ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００６—４２２２（２０１５）１０—０１２２—０２ 工艺制作较为复杂，所需设备的模具价格较了昂贵。目前浇筑 由于油浸式电力变压器不能在高层建筑主体内进行布置． 这就加快了干式变压器推广应用的进程。而且与干式变压器性 能及使用规范相关的标准也相继出台。这为干式变压器使用者 提供了全面的指导。但由于干式变压器技术发展速度较快，这 就需要正确对干式变压器进行选型，同时还要做好干式变压器 式结构通常以带填料及不带填实两种形式为主。不带填料式 浇筑材料主要以树脂、固化剂、增韧剂和促进剂色浆为主．带 填料材料是在不带填料材料基础上增加了石英粉，由于填料 的加入，从而导致其他材料的组分比例发生较大变化，有效的 的运行维护工作，确保干式变压器运行的经济性和安全性 降低了材料成本，使线圈内部的导热性能得以改善，具有较好 的散热效果，但在浇筑过程中很难保证填充的效果 在最初１０ｋＶ干式变压器使用时，由于带填料浇筑的产品 １ １０ｋＶ干式变压器的选择 １．１浸渍式 浸渍式是干式变压器使用最早的一种结构形式．其线圈 在绕完线后需要经过绝缘漆进行浸渍处理。浸渍式干式变压 其绝缘结构较厚，通常情况下线圈外层的树脂厚度达到６ｍｍ 以上，而且树脂的热膨胀系数与导线的热膨胀系数存在一定 的差异性，变压器在运行过程中发热是不可避免的现象，这就 器具有较好的散热效果．而且在期满后能够很好的实现回收， 具有非常好的环保性能。但浸渍式干式变压器防潮和防尘的 能力较弱。浸渍式干式变压器线圈结构与油浸变压器非常相 似，以Ｂ级和Ｈ级两种绝缘为主。Ｂ级绝缘线圈是在干式变压 器刚开始使用时较为常用的一种线圈形型．其线圈在浸渍时． 很容易导致环氧树脂浇筑层出现龟裂，从而导致事故发生。针 对这个问题．可以尽量选择与环氧树脂层热膨胀系数相近的 材料作为导线．在实际带填料浇筑式干式变压器线圈浇筑过 程中，会选择铝材导线，从而有效的防止开裂现象的发生．但 利用铝材导线并不能完全避免开裂现象的产生。在具体浇筑 过程中．还需要在线圈内埋设增强玻璃纤维网格布，从而真正 还会涂抹一层耐潮的覆盖漆。由于其制作较为简单．产品防潮 性能较差．导致其绝缘水平无法得到有效的保证 Ｈ级绝缘产 品其线圈绕线的方式通常是圆筒式线圈用包封式。而饼式线 圈采用的敞开式，在匝绝缘和层绝缘上采用了ＮＯＭＥＸ纸．有 的解决环氧树脂开裂的问题。 ｌ－３绕包式 绕包式这是一种在线圈绕线时需要绕线与绕玻璃纤维同 效的提高线圈的电气性能 目前这两种代表性的产品分别以 美国杜邦公司的产品和德国ＭＯＲＡ公司的产品为代表．而且 步进行。而且在玻璃纤维在绕上线圈前需要经过一个树脂槽， Ｈ级绝缘干式变压器都会采用性能优良的无溶剂树脂漆来进 这样玻璃纤维则会带着树脂一起绕到线圈上．当线圈绕好后．行浸渍．有效的提高了产品的防潮性能。 则需要在烘箱内进行加热固化．加热固体过程中需要适当的 １．２浇注式 浇注式线圈是利用模具来将绕完线的线圈套入其中，然 后采用环氧树脂在真空状态下进行浇筑，在高温下进行固化， 从而有效的确保了产品防潮和耐腐能力的提高。但这种线圈 旋转．从而确保线圈表面具有较好的平整性。同时还要进行变 压除气 绕包式干式变压器在线圈绕线过程中不需要专用的 设备和模具．但在树指注入过程中不是在真实状态下进行的， 所以在线圈内部很难避免会有气泡存在，而且产品体积较大， 始决策表中应用Ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ属性约简算法对其进行属性 故障的处理的时候如果出现多种故障，这也就不能很好的进 约简和规则合并。也就可以有效的证明选择方法的优越性，在 行处理．我们还需要不断的创新，更好的对油浸式变压器的故 对粗糙集和遗传支持向量机的变压器故障诊断模型和传统的 障进行诊断。 智能判断方法进行对比．经过多次实验、分析比较．得到了相应 算法的加入，对故障的分类和判断的准确率得到了大幅提高。 参考文献 ［１］李琰琰．油浸式电力变压器故障诊断的研究［Ｊ］．南京理工大学，２０１２ （２８）． ３结束语 通过利用粗糙集和遗传支持向量机的变压器故障诊断模 型对变压器进行故障诊断。也就可以大幅度的提高故障诊断 的准确性，同样的输入条件，诊断结构要优于传统的三比值法 ［２］曾丽平．油浸式电力变压器故障诊断的研究明．中南大学，２０１１（１８）． ［３】王伟．油浸式电力变压器故障诊断技术的研究［Ｊ］．山东大学，２００８ （１２）． 以及智能判断方法。通过对有关部门数据的判断分析得到准 确的判断，对于现在粗糙集与遗传支持向量机的变压器故障 收稿日期：２０１５—５—４ 诊断得到较为理想的效果，但是还是存在一些探讨．对变压器 ｜惫 冬｜
