变压器油色谱异常分析及处理方法研究

变压器油色谱异常分析及处理方法研究

李晓阳

  中天合创能源责任有限公司     内蒙古鄂尔多斯市    017000

摘要：随着电力系统对变压器运行可靠性要求的提高，变压器油色谱分析成为了监测其健康状态的关键技术。本文深入探讨了变压器油色谱异常的原因，包括内部故障、材料老化及外部环境因素，并详细研究了基于油色谱数据的故障诊断技术和处理方法。通过分析溶解气体生成机理、应用先进的数据分析技术和提出有效的故障处理措施，本文旨在提高变压器油的故障诊断准确性和处理效率，从而保障电力系统的稳定运行。

关键词：变压器；油色谱分析；异常诊断；处理方法

引言

变压器作为电力系统中的关键组件，其运行状态直接影响着整个电网的安全与稳定。变压器油色谱分析作为一种重要的诊断手段，可以有效监测和分析变压器内部的潜在问题。本文针对变压器油色谱异常进行深入研究，首先分析了造成异常的各种因素，然后探讨了利用油色谱数据进行故障诊断的技术和方法，最后提出了相应的处理措施和预防策略。通过这项研究，我们旨在为电力系统中变压器的维护和故障处理提供科学、系统的指导和支持。

一、油色谱异常原因分析

1.溶解气体的生成机理

变压器油中溶解气体的生成与变压器内部绝缘系统的故障、油品质量变差以及外界环境条件变化等因素密切相关。当变压器发生局部放电、过热或绝缘老化时，都会导致油中溶解气体浓度异常升高。例如，根据《山东电力高等专科学校学报》2022年报道的一起500kV变电站主变压器色谱异常案例分析，该变压器运行6年后，氢气和一氧化碳浓度出现明显升高。经检查发现变压器绝缘支架破损，高温导致油品气化。即便没有明显故障，长期过载运行也会使绝缘材料老化脆化，出现微小电弧放电，生成大量氢气和乙炔等。此外，恶劣环境条件如雷击变压器，会造成油中溶解气体急剧增加。变压器外部绝缘也可能受污染物侵蚀而老化，油中会检出一氧化碳、二氧化碳较高。所以，综合分析油中溶解气体的成分、分布及变化趋势，可以推断变压器内部绝缘故障的位置和性质，为故障诊断和处理提供依据。

2.变压器内部故障

变压器内部存在多种可能导致油色谱异常的故障，主要包括绝缘故障、过热故障、铁芯接地故障等。例如《变压器》2022年报道的一起500kV主变压器色谱测试中检出明显的氢气和一氧化碳异常峰，经检查发现变压器上部框架之间绝缘支架破损严重，高温使油气化生成大量氢气和CO。故障气体主要分布在该相绝缘子接地端。该故障属于典型的局部放电引起的油中溶解气体异常。还有些故障可能起始隐蔽，需要综合分析判断。比如氮气异常提示有坏灭弧装置发生过热、线圈绝缘老化酸败会释放大量一氧化碳、铜绝缘油泡化会产生较多乙炔等。通过对比气体组分比例变化规律，可以初步判断故障类型，为后期的精确识别故障部位、性质和原因提供依据。这对及时处理故障，避免进一步扩展尤为关键。

3.外部环境因素

除了内部故障引起油色谱异常，外界环境条件变化也是重要影响因素。例如2022年山东某变电站的一起500kV主变压器运行过程中，检测出氢气和一氧化碳含量明显偏高。考虑当地进入夏季高温天气，环境温度较先前月份明显升高，同时负载也有所增加。数据统计分析证实气体异常与气温和负载变化有明显相关性。夏季高温会加速绝缘材料的老化，在变压器长时间过载运行时，绝缘系统损耗加大，也会导致油中溶解气体增加。此外，雷电击中和污染物沉积也会引起油色谱异常。电网遭遇雷击，会产生大量放电和火花，造成油中氢气、乙炔等含量急剧上升。变压器运行过程中，外部绝缘可能遭受污染，沉积的尘埃、盐分等会加速其老化，最终使油中溶解二氧化碳和一氧化碳升高。综上所述，变压器外部环境的温度、湿度、污染等情况变化会通过多种机理影响内部绝缘和油品的安全运行，从而引起溶解气体异常。

二、异常处理方法

1.故障诊断技术

故障诊断技术基于油色谱数据，通过分析变压器油中溶解气体的种类和浓度，判断变压器内部是否发生故障，以及故障的类型和严重程度。常用的诊断技术包括比率法、三比例法以及综合分析法等。比率法是一种简单有效的诊断技术，它通过计算不同气体浓度之间的比例关系来判断故障类型。例如，氢和乙炔的比值可以用来识别放电故障，而甲烷和乙烷的比值则有助于识别热故障。三比例法则是在比率法的基础上发展起来的，它通过计算三种气体组合的比例关系来提高诊断的准确性和可靠性。综合分析法则更为全面，它不仅考虑了气体比例关系，还结合了变压器的运行历史、负载条件以及外部环境等因素。这种方法通过综合分析多种数据，可以更准确地判断故障类型和发展趋势。故障诊断技术的应用对于变压器的维护和故障预防具有重要意义。它不仅可以帮助及时发现和处理潜在的故障，还可以指导变压器的维护计划，减少意外停机和维护成本。

2.数据分析与模型应用

随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的高级分析方法被应用于油色谱数据的处理中。这些方法包括机器学习、模式识别以及人工神经网络等。通过利用这些先进的数据分析技术，可以从大量的油色谱数据中提取有用信息，发现数据之间的潜在关联，从而更准确地判断变压器的运行状态和故障风险。例如，机器学习算法可以通过训练数据集学习油色谱数据的模式，然后用于新数据的故障诊断。这种方法相比传统的故障诊断技术，可以更有效地处理复杂的数据，提高诊断的准确性和效率。人工神经网络则是一种模拟人脑神经网络工作原理的算法，它通过多层网络结构处理和分析数据，具有很强的非线性映射能力。在变压器油色谱分析中，人工神经网络可以识别和分类不同类型的故障模式，即使在数据量大、噪声多的情况下也能保持较高的准确度。数据分析与模型应用技术的引入，不仅提高了变压器油色谱异常处理的效率和准确性，还为变压器的状态监测和健康评估提供了新的可能性。

3.故障处理与预防措施

在变压器油色谱异常处理中，故障处理和预防措施的重要性不容小觑。一旦通过油色谱分析确定了变压器内部的故障，采取适当的措施进行处理是至关重要的。这些措施主要包括故障部件的修复或更换、变压器油的净化或更换以及整体的变压器检修。对于轻微的故障，例如轻度的绝缘老化或微量的气体生成，通常可以通过对变压器油进行净化处理来解决。这一过程涉及去除油中的杂质和气体，恢复油的绝缘性能，从而延长变压器的使用寿命。油的净化不仅可以提高变压器的绝缘性能，还能减少内部组件的磨损和腐蚀。对于更严重的故障，如电弧放电或严重的绝缘损坏，可能需要更换受损的绝缘材料或其他关键部件。在这些情况下，仅仅净化油可能不足以解决问题，需要对变压器进行更深入的检查和维修。更换受损部件不仅可以修复当前的故障，还可以预防未来可能发生的类似问题。此外，基于油色谱分析结果的故障预防措施也同样重要。定期进行油色谱监测和数据分析能够及时发现变压器内部的潜在问题，从而采取预防措施来避免故障的发生。这包括定期的变压器维护检查、负载管理以及环境条件的控制。例如，确保变压器不超载运行、避免在极端环境条件下操作以及定期清洁和检查变压器，都是预防故障的有效方法。

三、结束语

本文深入探讨了变压器油色谱异常的原因和处理方法，强调了准确诊断和有效处理的重要性。通过系统地分析油色谱数据，结合先进的故障诊断技术和综合的预防措施，可以大大提高变压器的运行可靠性和安全性。这项研究不仅对电力系统的稳定运行具有重要意义，也为变压器的维护和管理提供了宝贵的参考，对推动电力行业的发展做出了贡献。

参考文献：

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