基于油色谱数据下变压器状态智能诊断方法的研究

基于油色谱数据下变压器状态智能诊断方法的研究

韦雅荣

（广西电网有限责任公司河池供电局广西河池市547000）

摘要：阐述了油色谱数据下变压器状态智能诊断的相关问题，先介绍了油色谱诊断技术下的常见变压器故障类型；再结合油色谱技术，对如何有效的开展变压器状态智能诊断进行研究。本次研究结果显示，油色谱技术能够有效满足变压器状态智能诊断要求，在技术上具有可行性，因此值得在更多地区做进一步推广。

关键词：油色谱数据；变压器状态；智能诊断

前言

变压器是电力系统运行质量的关键，从上世纪六十年代开始，欧美发达国家开始尝试利用气相色谱仪来判断变压器中的气体含量，评估变压器是否存在故障现象。随着相关技术的发展，油色谱技术发展，为变压器状态智能诊断提供了新的方向，显著提高了变压器状态诊断效率，具有深远影响。

一、基于油色谱诊断技术的变压器故障类型简述

影响变压器运行的因素很多，并且引发故障的原因也存在明显差异。通过油色谱诊断技术所诊断的变压器故障主要分为以下几种：

（1）热性故障。变压器在正常运行状态下会持续的发热，其热度来源于变压器内部的铁芯与线圈绕组。随着变压器运行时间的增加，其热量逐渐升高，但是正常状态下的温度变化会被限制在一个范围内。而在热性故障发生后，其绝缘体加速劣化，引发裂变等不良现象。在热性故障下，所产生的热量导致绝缘油分解，出现乙烯气体与甲烷等，并且乙烯气体会随着温度的变化变化，两者之间呈正比例关系。

（2）电性故障。变压器出现火花放电或者电弧放电时，说明变压器存在电性故障的风险。在正常的运行条件下，变压器的局部放电能量不会超过预期范围，但是一旦超过这个范围之后，就会出现大面积的放电现象，击穿绝缘体，引发供电故障。同时受高压电场的影响，电力变压器会出现绝缘恶化问题，进而引发内部故障，这种内部故障最终都会转变成为电性故障，影响变压器的正常运行。

随着相关技术的发展，油色谱诊断技术在变压器故障诊断中的应用范围进一步拓宽，形成了一套完整的技术体系，显著提高了变压器故障诊断效率，因此得到相关人员的关注。

二、油色谱技术在变压器状态智能诊断中的应用

2.1油色谱检测数据分析

通过开展在线油色谱技术变压器状态智能诊断过程进行评估发展，变压器油色谱检测的数据会出现不同程度的渐变、跃变现象，证明变压器本身存在故障风险。（1）数据渐变。油色谱检测的数据渐变主要分为慢速渐变与快速渐变两种形式，其中慢速渐变主要指变压器的气体浓度在长时间呈现缓慢变化趋势，短时间内的数据变化不明显，并且没有加速变化的趋势。在对大量检测数据进行统计之后，发现油色谱检测的数据变化趋势不明显，并且变压器的运行质量稳定。而快速渐变现象主要指所检测的油色谱出现了明显的数据变化情况，虽然气体浓度、绝对速率等参数没有超过注意值，但是增加速度快。当前研究普遍认为，气体的快速变化对导致变压器的热故障产生，不仅加速变压器老化，还会增加运行故障风险。（2）数据跃变。数据跃变主要分为轻度跃变与严重跃变两种形式，其中轻度跃变主要指前期气体的变化趋势正常，但是在某个时刻时，气体的浓度突然增加，但没有超过注意值。而严重跃变是指气体浓度突然间快速变化，并且超过注意值。气体数据跃变如果得不到有效的处理，将会引发更多的跃变现象，最终影响变压器的正常运行。

2.2油色谱变化与变压器故障之间的关系。。在油色谱的数据变化过程中，气体变化速率往往是决定性的因素，相关人员可以根据气体变化速率情况，判断不同气体的数据斜率情况，并且在充分考虑油色谱检测数据平均斜率、起始油色谱检测气体的数据参数、时间、当前油色谱检测数据浓度等要素后，判断变压器的运行情况[1]。整个数据分析一般以三个月为期限，若发现气体的相关数据超过某一个参数时，证明变压器出现故障的概率增加。由此可见，油色谱变化已经成为检验变压器故障的有效手段。

2.3基于油色谱的变压器状态智能诊断。为了能够快速评估变压器的运行状态，需要通过分析检测数据的变化速率情况等进行统一的分析，并且在构建数据检测分析模型的基础上，对相关数据进行识别与判断，最终确定变压器出现故障的严重程度，为后期变压器检修提供必要的支持。

2.3.1油色谱数据处理。在油色谱数据检测变压器运行状态过程中，经常会发现一些反复出现的数据或者不完整的数据，这些数据都会影响最终判断结果。所以在应用油色谱数据处理技术时，需要先对这些数据进行转换与清理，使其成为能够评价变压器运行状态的数据。

2.3.2根据数据渐变状态进行检修。在获取变压器气体数据之后，需要先识别不同区段的数据拐点情况，最终判断检测数据的变化速率。这项工作具有一个关键的评估标准：若检测的数据为慢速渐变，并且气体不超标，证明设备至少能够位置半年的正常运行；若检测发现是快速渐变数据，则证明变压器存在潜伏性故障的风险，此时需要通过具体的斜率情况判断故障的潜伏期，斜率越大，则越要尽快安排检修处理工作[2]。

2.3.3根据数据跃变进行检修。油色谱的数据跃变也是评价变压器运行状态的关键参数，假设检测的数据存在明显的跃变，技术人员可以采用特征气体法对相关数据做进一步处理，尽快安排检修；若所检测的数据为轻度跃变，应该在3-6个月内安排检修处理，达到规避运行风险的目的。

2.4实例分析

某变电站2号主变B相，电压等级为500kV。在给予油色谱数据下的变压器状态检测过程中，技术人员依靠智能系统判断CH4、C2H4、H2等关键气体的变化情况。结果显示，其中的H2气体浓度的检测数据没有超过注意值，并且绝对速率也没有超过注意值。随着监测时间增加，发现CH4、H2两中气体的浓度开始快速增加，数据拐点出现。在数据拐点出现之后，有进行了超过120天的检测，结果发现上述两种气体的检测数据快速渐变。根据这个油色谱分析结果，技术人员判断，该变压器可能在未来半年内出现故障问题。之后，相关技术拆卸了变压器后对渐变气体进行评估，最终确认变压器油水中通的杂质增加，这与最初的判断结果相同。之后，对变压器的油进行过滤等常规操作后，发现CH4、H2逐渐恢复平稳，没有发生变化情况（见图1）。而后期研究也证实，在经过上述处理之后，该变电站在2年内没有出现严重的故障现象，证明油色谱数据分析方法有效识别了该变电器的运行故障风险，在技术上可行性。

图1案例变压器的气体检测数据结果

三、结论

油色谱数据分析技术在变压器状态智能诊断中发挥着重要作用，能够让相关人员快速评估变压器的运行状态情况，做到心中有数，规避变压器运行风险现象发生。因此对相关工作人员而言，在未来工作中必须要进一步了解油色谱数据对变压器运行状态的影响，寻找相关技术手段的改进策略，最终为强化变压器运行质量奠定基础。

参考文献

[1]赖茜.综合利用油化和电气试验数据进行变压器故障诊断[J].科技资讯，2016，14(19):39-40.

[2]张媛，喻广晴，连鸿松.油色谱分析技术在变压器故障分析诊断中的应用[J].能源研究与管理，2016(01):61-64.