智能电网下变压器绕组变形检测技术探究

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1、智能电网下变压器绕组变形检测技术探究　　摘要：结合变压器检修从故障检修、计划检修到状态检修的过渡，全面介绍目前现有变压器绕组变形检测技术的应用及特点；在此基础上重点探讨构建“自愈、坚强”智能电网下，绕组变形在线监测面临的新要求和未来发展方向。关键词：绕组变形；在线监测；状态检修；智能电网中图分类号：O4文献标志码：A文章编号：1673-291X（2013）36-0225-03引言10电力变压器在电能传输中起着枢纽作用，其故障会对电力系统供电可靠性和运行稳定性带来严重影响。历年变压器故障统计资料表明[1～3]，每年绕组故障占变压器故障的绝大部分，而绕组短路强度不

2、够是造成变压器绕组故障的主要原因。绕组短路强度不够时，变压器近区或出口短路电流引起的电动力作用将导致变压器绕组发生变形，变形程度与短路电流大小及作用时间长短有关。另外，变压器在长途运输和维护过程中由于人为因素发生碰撞、误操作等，也可能导致绕组变形。严重变形时将直接造成变压器损坏事故。轻微变形通常对变压器正常运行影响不大，但当再次或多次遭受短路事故冲击时，由于变形的累积效应，变压器也可能在后继的不太大的短路电流或过电压作用下，甚至在正常运行条件下发生损坏事故，导致变压器非正常停运，给变压器正常运行带来极大的安全隐患。10早期，变压器设备检修采用故障检修模式，电力

3、系统虽配置有继电保护装置，能可靠、快速地切除变压器出口或近区短路故障，缩短绕组承受巨大短路电动力作用时间，进而减小由于绕组变形而导致的变压器故障发生率，但仅为一定程度地减小故障发生率，并不能完全避免故障的发生。相应地，对变压器绕组变形的检测也仅在变压器故障停运后的故障检修中进行，是一种故障发生后的被动防御模式，属于离线检测法，不能提早发现变形缺陷。而后发展的变压器计划检修采用定期检修模式，对变压器进行预防性维修，相对故障检修虽有一定的进步，但由于事先变压器状态信息未知，难免出现“检修不足”和“检修过剩”的缺陷，造成大量的人力、物力和财力资源浪费，有时甚至在检修

4、过程中产生新的安全隐患。随着电力系统的发展以及对电力设备不停电要求的逐渐提高，单单依靠故障检修和计划检修，对变压器绕组变形进行被动、盲目地检测已不足以保证变压器的安全运行。随之发展的电力设备状态检修，根据设备的日常检查，定期重点检查在线状态监测和故障诊断所提供的信息，经过分析处理判断设备的健康和设备劣化状况及发展趋势，并在设备故障前和性能降低到不允许极限前有计划安排检修[4]，有效地减小了由于设备亚健康状态积累而造成的发展性故障发生率，并在电力系统中日益普及。其中，为实现变电设备状态检修的绕组变形在线监测与故障诊断技术也迅速成为电力系统研究中的一个重要课题，同

5、时，其发展也推动了变压器绕组变形检测由离线检测向能实时获取变压器绕组状态、及早发现变形隐患的在线监测的转变。同时，中国正构建的智能电网的一个重要特征是“自愈、坚强”，要求电网具有实时、在线连续的自我安全评估和分析能力，强大的亚健康预警控制系统和预防控制能力，自动故障诊断、故障隔离和系统自我恢复的能力[5]。作为实现智能电网的重要组成部分，电气设备状态检修是增强电网自愈能力、减小设备故障发生率的有效方法[6]。而变压器绕组变形在线监测则为变压器的状态检修提供依据，是实现变压器状态检修的前提，也是增强未来智能电网自愈能力的重要手段。本文结合变压器检修从故障检修、计

6、划检修和状态检修的过渡，全面介绍目前现有变压器绕组变形检测技术的应用及特点；在此基础上重点探讨构建“自愈、坚强”智能电网下，为实现电力设备状态检修，绕组变形在线监测所面临的新要求和未来发展方向。一、传统的绕组变形离线检测10变压器绕组在较高频率（≥1KHz）的电压作用下，其铁芯基本上不起作用，绕组可视为一个由线性电阻、电感（互感）、电容等分布参数构成的无源线性双口网络。当绕组发生机械变形时，势必导致变形部分相对空间位置的变化，从而引起变形部分的电感、纵向电容、对地电容和互感等分布参数发生变化，导致网络特性发生改变，同时由于漏磁路径的改变，也使该处的漏磁场尤其是

7、径向漏磁场发生大的变化。目前，基于这一点的变压器绕组变形检测法有频率响应法（FRA）、低压脉冲法（LVI）和短路阻抗法（SCR）。使用以上方法时，变压器均需退出运行，测试环境简单，不受系统运行因素的影响，现场易于实施，多用于变压器出厂试验、故障检修和计划检修中。然而，由于需使变压器退出运行，测试环境与变压器运行环境不同，试验结果并不能准确反映变压器运行时的真实状况。二、绕组变形在线监测10变压器的持续、稳定工作是现代电力系统安全运行的前提，而变压器在运行过程中，不可避免地遭受各种各样的内、外故障电流冲击，使绕组承受短路电动力而永久变形。统计资料表明，源于变形的

8、发展性或突发性故障而导致的变压器非正常