基于油气分析电力变压器故障诊断

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1、第46卷第10期Vol．46No．102009年10月TRANSFORMEROctober2009基于油气分析的电力变压器故障诊断林朝晖，张彼德，李彦瑞（西华大学电气信息学院，四川成都610039）摘要：提出了基于油气分析的故障诊断模型，并用实例证实了其可行性。关键词：电力变压器；油中溶解气体；故障诊断中图分类号：TM406文献标识码：B文章编号：1001－8425（2009）10－0054－03PowerTransformerFaultDiagnosisBasedonOilandGasAnalysisLINZhao-hui

2、,ZHANGBi-de,LIYan-rui（XihuaUniversity,Chengdu610039,China）Abstract：Thefaultdiagnosismodelbasedonoilandgasanalysisispresented.Thefea-sibilityisprovedbyexamples.Keywords：Powertransformer；Gassesdissolvedinoil；Faultdiagnosis障类型判断方法如表2所示。1引言3油气分析模型的故障诊断油浸电力变压器是电力系统中主要的设

3、备之一，其运行状况直接关系到发、供电的安全可靠性，因为油中溶解的CO和CO2的气体分散性大，因此保证其安全可靠运行，具有十分重要的意义。目且仅与变压器固体绝缘材料老化有关，所以笔者只前我国主要采用的是改良三比值法（原改良电协研考虑油中溶解的C2H2、C2H4、H2、CH4和C2H6五种气法）来监测其运行状态。实践中仍出现查不到相应比体。值范围的故障类型的现象或者临界值判据缺损的问笔者针对已收集到的278台变压器故障诊断实题。本文中笔者通过统计分析变压器实际故障以及例并引入SPSS数理统计分析软件中二维Logistic在分析色

4、谱数据的基础上，建立起了油中特征气体回归进行油中溶解的五种气体与对应的变压器实际分析模型，实例表明该模型建立简单，能够准确有效故障类别进行分析。Logistic回归分析的自变量是连地给出故障诊断的结果。续的或者计数变量，因变量的预测值在0～1之间，回归曲线如图1所示。2改良三比值法（1）设Pi为对应出现第i种故障的概率，i取值目前我国推荐采用的设备内部故障诊断主要方表1编码规则法是使用C2H2/C2H4、CH4/H2和C2H4/C2H6这三个比Table1Coderule值大小来判断油浸式变压器存在的故障情况。比值范围的编码

5、气体的比值改良三比值法的原理是，长期运行过程中变压范围C2H2CH4C2H4器油和固体绝缘材料均会受到电场、温度、湿度、热C2H4H2C2H6和氧等影响，会逐渐老化、分解，产生少量的氢、低分＜0.1010≥0.1＜1100子的烃类气体、CO和CO2等，且大部分溶解于油≥1～3121中。因此可以根据油中气体的成分、含量和产气速率≥3222来进行变压器故障诊断。其编码规则如表1所示，故第10期林朝晖、张彼德、李彦瑞：基于油气分析的电力变压器故障诊断55表2故障类型判断的系数如表3所示。Table2Diagnosisoffault

6、types表3bn、a各自对应的系数编码组合Table3RelativecoefficientsofbandanC2H2CH4C2H4故障类型诊断C2H4H2C2H6系数b1b2b3b4b5a10局部放电Y1599.61537.32393.1200-548.4201低温过热（低于150℃）Y200718.87-167.75-1.506020低温过热（150℃～300℃）Y3010.6605.830-6.44222中温过热（300℃～700℃）Y40010.81-8.8136.44-2.2560，1，22高温过热（高于700℃

7、）Y56.68009.2314.44-8.8830，10，1，2低能（火花）放电Y600005.14-5.935220，1，2低能（火花）放电兼过热Y76.170004.40-3.3490，10，1，2电弧放电Y805.1408.892.85-3.241120，1，2电弧放电兼过热油气分析模型对8个故障分类迭代判断的准确y率均在92.5%以上。4实例分析某110kV变压器发生故障，由色谱分析法测得：溶解气体H2、CH4、C2H4、C2H6和C2H2的浓度分别为：93μL/L、58μL/L、37μL/L、43μL/L和0；由改

8、良三0x比值法和IEC分别得出的比值代码为“000”，确定为没有故障。由本法计算P2为最大值，即对应的图1Logistic回归曲线故障类型为低温故障，实际检查的结果为上轭铁两Fig.1Logisticregressioncurve点接地，中温过热，温度为510℃。范围为1～8，依次对应的故