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研究概述
为解决油浸式电力变压器中低能放电、高能放电等放电性故障的定位问题,提出了基于油中金属分析(MetalIn-OilAnalysis,MIA)的放电性故障定位方法。通过对变压器内部高故障概率构件进行表面处理,将潜在的故障信息源预置于构件表面,并应用示位金属(MetalforPositionIndication,MPI)进行发生故障构件的确定。在此基础上,结合已有的局部放电、油中溶解气体分析等在线监测系统进行软、硬件的整合,可以实现较为完善的变压器放电性故障的诊断与定位。研究结果表明,该方法在提高放电性故障定位精度的同时,还可以降低对原有某种特定故障定位方法在精度方面的要求,并通过连续监测使运行维护人员对变压器的潜伏性故障信息有更为全面的掌握,为变压器状态检修的实现提供了新的技术支撑。
项目背景
油浸式电力变压器是电力系统中极为重要的变电设备,其运行状况的优劣直接关系到电网的安全、可靠运行与否。一旦变压器因故障退出运行,造成的经济损失难以估量。由于油浸式变压器内部绝缘结构复杂、电磁环境恶劣,使得放电性故障信号的有效提取受到严重的制约,加之故障信号的幅值、相位与频率的时变性,导致有限次数的取样无法反映故障的真实特性。如何有效地利用放电性故障信息对变压器故障进行诊断与定位一直是高压电气设备绝缘监测领域的难题。
近年来很多学者依托人工智能算法,在油浸式变压器放电性故障定位方面取得了显著成果,但从整体上看,这些方法均属于应用人工智能算法对放电性故障信号进行处理与挖掘,因而存在对其他故障信息利用不完全、所需训练样本数量较大以及能检测的放电性故障源数量受限等不足。
本文从油浸式变压器绕组的制造工艺入手,对变压器绕组进行了创新性的电镀设计,将潜在的故障信息,变被动挖掘为主动预置,提出了基于MIA的油浸式电力变压器故障定位方法,并同原有的在线故障监测方法进行了整合,以充分发挥绝缘油“信息载体”的作用。通过示例分析,证明了该方法对放电性故障有较高的诊断、定位精度,可对发生故障的构件进行确定,同时还可提高油浸式变压器的维修效率。
MIA与已有监测系统的整合
目前MIA尚无法在线实现,但针对油浸式变压器油中溶解气体、油中微水、顶层油温等特征量而研发的油浸式变压器在线监测系统已相对成熟,所以,经在线取样、离线分析后所得的MIA结果,可通过通信协议传至状态监测站内数据平台,共同参与变压器故障的诊断与定位过程,如图1所示。
图1MIA与已有监测系统的整合
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