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文档简介
1、摘 要对变压器故障诊断的油色谱分析方法进行了综述,首先分析了变压器的常见故障,给出了变压器运行状态的主要测试与检测手段,然后着重介绍了一种变压器故障的综合检测判断方法油色谱分析法。其中重点讨论了基于专家系统的故障诊断方法和基于神经网络的故障分析方法。并进一步探讨了基于油色谱分析进行变压器故障诊断的前景以及需要解决的问题。本次课题使用VC软件设计实现了通过三比值法实现变压器的油色谱分析。实验结果验证了三比值方法的可行性。关键词:变压器;油色谱分析;故障诊断;神经网络;三比值法绪论变压器是电力系统中的重要电气设备之一,它一旦发生故障,将会带来严重后果。油中溶解气体分析是诊断油浸式大型电力变压器潜伏
2、性故障的最有效的方法之一。采用故障特征气体在线监测手段可以克服传统离线试验周期长,从取样、测结果,提供完整的趋势信息,及时发现潜在故障,确定变压器的维护周期,进行寿命预测,实现状态检修具有决定性性作用。1.1概述变压器油中溶解气体检测包括单组分气体(H2)、总可燃气体(TCG)、多组分气体以及对故障诊断有利的全组分气体的监测。目前采用的全组分在线监测技术主要有在线色谱技术以及傅立叶红外光谱技术。其中,在线色谱技术的发展相对较成熟,实用化程度较高。国外最早在20世纪80年代初由日本关西电力和三菱电机公司采用色谱分离技术研制出“变压器油中气体自动分析装置”,并投入现场使用。我国从20世纪90年代初
3、开始研制在线色谱监测装置,经过多年的探索与实践,已逐步走向应用化阶段。近年来,由于变压器在线监测技术的不断进步和电力行业状态检修的迫切需要,各种变压器油中气体在线色谱监测仪不断涌现,国内关于这方面的报道很多。尽管其可检测的气体种类和体积分数范围参差不齐、检测方法也各有千秋,但其最佳检测指标却不断提高并向实验室气相色谱逼近。在线色谱监测技术涉及方面广,现场条件苛刻,近年来一直处于发展完善之中。电力变压器是电力系统的枢纽设备,在碧娜电站中,主变压器能否安全可靠运行,直接关系到电网的安全运行。要使祝变压器安全运行,提高供电可靠率,除了应选用技术过硬、产品质量过好的变压器以外,关键要不断提高主变压器的
4、运行、维护、检修水平。而故障诊断技术则为此提供了一种有效的手段。采用气相色谱法分析判断变压器故障,是从运行中的变压器中取油样,对油样中所溶解的气体进行分离和分析,根据实验结果来判断变压器的运行状态和故障类别。在变压器全部项预防性试验项目中,首先把油中溶解气体色谱分析放在了第一位。同时在规定判断故障时可供选用的实验项目中,也将油中气体分析判断异常作为首选。而且,在判断故障的六项供选项目中,仅判断绝缘受潮可不考虑油中溶解气体的分析,其余君吧油中溶解气体的分析列入检查故障的实验项目中。由此可见,油中溶解气体色谱分析,在变压器的安全运行和故障判断中占有相当重要的地位。在变压器故障的诊断检测技术中,用油
5、中可燃性特征气体的成分和含量来分析诊断变压器内部故障的方法,由于其灵敏有效,在供电生产实际中愈加受到关注和应用。特别是在变压器运行过程中,采用该方法能够发现其潜伏性的早期故障,可避免和减少变压器损坏故障的发生,是目前所有电气试验项目无法替代的。这是由于有些故障不发展到一定的程度,其电气特性就不会发生任何质的变化,实验项目的电气量也就不能充分体现。但由于变压器油中可燃性特征气体的来源较为复杂,气相色谱法也有一定的局限性,如很难判断故障的准确部位和部件,甚至还会由于误判而造成不必要的检修。因此,气相色谱分析法判断故障,必须和电气试验项目有机结合,进行综合分析判断,才能准确地对故障做定性和定量的识别
6、。1.2常见变压器故障分析1)导电回路过热故障 主要有引线不良(包括将军帽接线装置过热)、线圈导线接头焊接质量差以及虚焊、过负荷运行等都会引起导线回路局部过热。 2)绝缘水平下降 主要有变压器进水受潮(包括将军帽密封不良进水)、变压器油油质差(如介损偏大、有微生物、含水量高等),变压器内部局部过热也会造成绝缘损坏以及绝缘材料的热解。变压器所用的电气材料包括绝缘材料、导体(金属)材料两大类。变压器的绝缘材料主要是绝缘油和绝缘纸,故障下产生的气体也主要来源于油和纸的热分解。绝缘油是由烷烃、环烷烃、芳香烃等碳氢化合物组成的混合物。绝缘纸的成分是纤维素,主要是由糖和多糖类单体构成的高分子碳水化合物。绝
7、缘油热分解时,因分子链的断裂反应产生低分子烃类气体。绝缘油大约在300左右就开始热分解,但如果延长加热时间或存在某些催化剂时,则在120150也会产生热分解。绝缘纸热分解时,因分子链反应将产生二氧化碳、一氧化碳及少量低分子烃类气体。绝缘纸的热分解的温度也是300左右,但如果长时间加热,在120150也会分解而产生碳酸气。其他绝缘物质的热分解物大体和绝缘油相似,但各有特点。金属材料在绝缘物的热分解过程中会起到热分解作用,当有水分存在时,还会产生氢气。3)产气故障 常见的产气故障有过热和放电两种类型。放电故障可分为局部放电和其他形式的放电故障来年各种类型。过热故障的主要原因有:导体故障;磁路故障;
8、接点接触不良。热点温度的高低、产气组分的相对浓度特征有所不同,热点与局部放电,电弧放电时的产气组份浓度特征也不相同。4)调压开关故障 调压开关主触头没有到位,调压开关抽头引线松动,调压开关触头烧毛,调压开关触头压力不够,还有有载调压开关中的切换开关接触不良, 切换开关触头烧毛,过度电阻断线、调压时滑档等,另外还有渗油,即切换开关中油渗到本体中引起本体油色谱异常等。5)变压器绕组变形 由于运输过程中不注意或没有采取安全措施使绕组发生位移。由于抗短路能力差,当发生出口短路时变压器绕组变形或散架,严重时造成变压器烧毁。6)变压器渗油缺陷(包括冷却器渗油)。7)电容套管故障 主要是进水受潮、油介损不好
9、或整体介损不好,制造质量比较差内部存在严重的局部放电(运行中油色谱异常),运行中因接地不良等造成套管绝缘不良或绝缘损坏等事故发生。 以上变压器的常见故障有很多种测试和监视手段,这些手段有的能够测试出部分故障,有的可以综合判断运行状态及故障点、故障原因。1.3变压器运行状态的主要测试与监测手段1)直流电阻的测量、 直流电阻虽然是一个测试方法比较简单的实验,但它能够比较直观地确认绕组、引线、调压开关等导电回路是否正常。它能发现绕组导线的焊接质量,引线接头是否拧紧接触是否良好,调压触头接触是否良好等。2)油色谱分析 通过油色谱分析可以判断变压器内部是否存在着过热性故障(导电回路、铁芯多点接地引起过热
10、等)严重的局部放电、电弧放电故障等,这是一个综合判断变压器运行状态的重要手段之一。3)绝缘性能测试 通过绝缘电阻、吸收比、极化指数、介损、电容量(包括电容套管)、泄露测试等试验可掌握变压器的绕组绝缘水平和铁芯对其绝缘。通过油介损、油简化测试可反映绝缘介质的好坏。4)远红外测温 通过红外线测温可以随时掌握各出线引线接触是否良好。5)有载调压开关特性测试 通过有载调压开关切换时间、周期、切换的波形测量可以掌握变压器的有载调压开关性能是否良好。6)绕组变形测试和低电压短路阻抗的测试 可以掌握变压器出口短路后变压器绕组是否发生变形和位移。 以上方法各有特点,其中油色谱分析师一种综合的判断方法。据统计,
11、我国电网中有50%以上的故障变压器是通过该实验结果检出的。由于这一检测技术能够在无需停电的情况下进行,不受外界电场和磁场因素的影响,因此可以在线对变压器内部绝缘状况进行诊断,有利于状态维护的发展。油色谱分析可以在变压器运行中随时取样分析,也可以采用在线绝缘的油色谱装置(也是有源的)全面分析。这种方法从运行的角度看应该是一种比较理想的主要监测分析方法。第二章 基于油色谱分析方法的变压器故障诊断技术电力变压器运行时,往往会存在一些潜在故障。而如何通过变压器的外部数据来检测并诊断其内部故障将会在本章中介绍。2.1诊断依据 利用气相色谱分析技术,检测绝缘油中气体含量以实现对电力变压器潜在故障的监测诊断
12、,在我国铁路系统已得到广泛应用,并已有多年的实际经验。其原理为:运用中的变压器,正常情况下绝缘油在热和电的作用下,会逐渐老化和分解,产生少量的低分子烃类及一氧化碳、二氧化碳和氢气等气体并多数溶解在油中,一旦变压器产生过热或放电故障时,就会加快这些气体的产气速率,随着故障的发展,气体的数量随温度的上而急剧增加。用一定方式脱出溶解在油中的混合气体,采用色谱分离原理是混合物中各组分在两相之间进行分配,其中一相是不动的,组成固定相,另一相则是推动混合物经过固定相的流体,成为流动相。当流动相中所含有的混合物经过固定相时,就会与固定相发生作用,根据不同组分在固定相中的滞留时间长短,以达到混合物中各组分的分
13、离,进而根据各组分的增长趋势定量分析,已确定变压器工作是否正常。因此,在变压器运行过程中定期分析溶解于油中的气体成分,能够早期发现变压器内部的潜在故障。2.2油中溶解气体的产生 充油变压器的绝缘材料主要是绝缘油、油浸纸,精炼后的新绝缘油中不含低分子烃类气体,绝缘油由于电热分解,会产生可燃和非可燃的各种气体,一般多达20种左右,其中对判断故障有价值的气体有:甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳、二氧化碳、氢气等。变压器新投入运行时,除能检测出大量的氮和氧之外,还有少量的一般在几十(含量110)的一氧化碳和几百(含量110)的二氧化碳,有的还有少量的几个或几十个(含量110)的烃类气体,但没有乙炔。当
14、运行一段时间后由于变压器中的绝缘材料、残存水分与钢材的反应而产生一氧化碳和氢气逐步释放于油中,当这种气体达到一定极限含量之后,还会出现逐步下降的趋势。在正常温度运行下油和固体绝缘正常老化过程中,产生的气体主要是一氧化碳、二氧化碳,在油纸绝缘中存在局部放电时,油裂解产生的气体主要是氢和甲烷,在故障温度略高于正常温度时,油裂解的产物主要是甲烷,随着温度的升高,乙炔和乙烷的产生逐步变成主要特征,在温度高于1000时,或产生电弧(3000以上)的作用下,油分解产物中含有较多的乙炔,如果故障涉及到固体绝缘材料时,会产生较多的一氧化碳和二氧化碳。 这里需要说明的是,有时内部变压器并不存在故障,但由于某种原
15、因可能造成油中溶解气体的升高,造成的原因有的是前次故障排除后油中故障气体没有完全除净,也有的是油箱曾做过带油补焊,致使油中融入气体以及其它等原因,这就要使分析研究人员对该变压器的运用维修状态有一个全面的掌握,不至于错判而造成损失。2.3色谱分析方法研究的重要性进行变压器油中气体分析需要解决一下四个问题。油中气体的分离。在这项工作的研究初期,国内外的有关技术人员大多采用真空法。到20世纪末,国内大多数单位都改为采用振荡脱气法。从理论上来说,真空脱气法影噶是最好的油中气体分离方法,但是在实际操作中却遇到一个难题,那就是如何确定和检测脱气系统的实际真空度、系统漏气的程度,以及如何及时发现系统存在漏气
16、的程度。如果这些问题不能解决,就很难保证分析结果的可靠性。色谱分析方法的研究。即如何将油中混合气体中的乙炔、乙烯、甲烷、氢气、乙烷、一氧化碳和二氧化碳等七种气体分开。这是油中气体分析的最关键、最核心的问题。色谱分析谱图的自动处理和色谱数据和图谱的保存管理。如何利用油中气体色谱分析结果,需回答以下问题:变压器运行状态是否正常?如果不正常,那么存在什么种类故障?故障程度怎样?故障部位大致在哪里?故障发展趋势怎样?故障危险性评估。如何处理?2.4三比值方法“三比值法”是检测变压器运行状态的重要方法。充油的电力设备(如变压器、电抗器、电流互感器、充油套管和充油电缆等)的绝缘主要是由矿物质油和浸在油中的
17、有机绝缘材料(如电缆纸、绝缘纸板等)所组成。其中矿物绝缘油几变压器油,是石油的一种分馏产物,其主要成分是烷烃、环烷族饱和烃、芳香族不饱和烃等化合物。有机绝缘材料主要是由纤维素构成。在正常运行状态下,由于油和固体绝缘会逐渐老化、变质,会分解除少量的气体(主要有氢、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳等七种气体)。当电力设备内部发生过热性故障、放电性故障或受潮情况时,这些气体的产量会迅速增加。 三比值法就是选用以上5种特征气体(氢、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔)构成三对比值,在相同的情况下把这些比值以不同的编码表示,根据测试结果把三对比值换算成对应的编码组,然后查表对应得出故障类型和故障的大体部位
18、的方法。 变压器运行时出现内部故障原因往往不是单一的,一般存在热点的同时还有局部放电,而且故障是在不断发展和转化的。在判断设备有无故障及其严重程度时,要根据设备运行的历史记录和设备特点以及外部环境等因素进行综合判断。故障产气与正常产气在技术上是不可分离的。经验表明,当怀疑设备固体材料老化时,一般CO2 /CO大于7;当怀疑故障涉及到固体材料时,CO2 /CO可能小于3;当怀疑绝缘纸或纸板过度老化时,应适当测试油中糠醛含量,或测试纸样聚合度。在线检测可随时检测油中溶解气体含量,对保证主网安全运行有重大意义。但在线监测仪器出现警报时,必须由实验室色谱仪分析其组分和质量分数,再做进一步判断。有载调压
19、操作产生气体与低能量放电相符,当主油箱C2H2/H2大于23时,可能是有载调压污染主油箱,可利用比较主油箱、有载调压邮箱和储油罐油中溶解气体来确定,或通过油柱静压调实验法和气体试漏法来检漏。对变压器故障部位的准确判断,有赖于对其内部结构和运行状态的全面掌握,并结合历年色谱数据和其他试验(直阻、绝缘、变比、泄露、空载等)进行比较,色谱分析与判断的技术应借鉴新方法结合使用。三比值法基于测量的准确度,是一种比较简便易行的判断方法。日本电气协同研究会提出的电协研发和湖北电力研究所提出的改良电协研发都是对它的补充。2.5基于专家系统的故障诊断方法 人工智能的出现为变压器故障诊断提供了良好的新途径。判断故
20、障类型、故障点、故障状况需要大量的经验,而专家系统正好适合解决这类问题。该领域最早使用的专家系统是Riese的TOGA系统。国内也有根据油色谱分析和电气试验作为主要监测数据来源的一套电力变压器故障诊断专家系统。这方面还有采用正反混合推理的研究及应用系统实例。但是,专家系统所采用的判断规则和专家库中经验的准确度却成为专家系统的“瓶颈”。即专家库需要不断地修正和扩充。许文等将模糊数学理论和专家系统相结合,形成模糊推理知识库,应用于变压器故障诊断。2.6基于神经网络的故障诊断方法 神经网络系统具有自组织、自学习的能力,它不包含具体的诊断规则,而是将诊断规则隐含于权值矩阵中,通过对故障矩阵样本的自学习
21、来自动修正和扩充对故障的判断能力。目前,变压器故障诊断中使用最多的是BP神经网络。Zhang等人为具有单隐层的神经网络分类效果最优,它具有最小运算量,同时完全满足故障现象和故障原因之间的非线性映射。但是BP神经网络容易收敛到局部最优解,为了解决这个问题,已提出了几种结合其他方法的学习算法。其中有结合遗传算法的多层前馈网络,其进行网络训练的初始权值是全解空间中的最优解。而另一种在学习算法中加入随机扰动的方法也是取得了较好的效果。国内也有研究实例,应鸿等就利用BP神经网络建立了油色谱分析故障诊断的模型,对比了用不同激励函数的神经网络的收敛性。并采用基于局部特征量的神经网络方法建立了相应的压缩模型,用以诊断传统的三比值法无法诊断的故障。王财胜提出了以七种气体含量所占的相对百分比和四比值为输入矢量的两种输入方法。钱政等将范例推理引入到电力变压器的故障诊断,修改BP神经网络模型,得出范例检索算法,还在决策树的基础上,建立组合神经网络模型,提出一种基于多元统计分析的训练样本及输入矢量选择方法。Li等提出一种用于信号分类识别的小波神经网络,其网络权值由小波函数集充当。在学习过程
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