电力变压器故障诊断方法的研究与应用

　　史国君 赵培一 王汶超

　　【摘 要】电力变压器作为电力系统的关键设备，其运行状态直接影响电网的安全稳定。文件首先介绍了变压器的基本结构、工作原理及故障类型，指出绕组短路、绝缘老化等故障对电力系统的严重影响。随后，详细阐述了传统故障诊断方法，如电气试验法、油中溶解气体分析法（DGA），这些方法操作简便但受限于测试条件和精度。现代方法则包括基于人工智能、大数据、物联网的技术，如人工神经网络、深度学习等，能够实现故障的智能分类与定位，提高诊断的准确性和效率。此外，文件还讨论了故障诊断方法在实际应用中的综合运用，强调各种方法相互补充，共同构建完善的故障诊断体系。通过实时监测与预警，能够及时发现并处理故障，为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。

　　【关键词】电力变压器；故障诊断；电气试验法；油中溶解气体分析法；DGA

　　引言

　　电力变压器作为电力系统中能量转换与传输的核心设备，承担着电压变换、电能分配以及系统稳定运行的重要任务，是保障电网安全、经济、高效运行的关键环节。随着电力工业的快速发展和电网规模的持续扩大，电力变压器的数量显著增加，其运行状态的优劣直接影响到整个电力系统的可靠性和稳定性。然而，由于电力变压器长期运行在复杂的电磁环境和多变的物理条件下，不可避免地会面临各种故障风险，如绕组短路、绝缘老化、油位异常、局部放电等。这些故障若不能及时被发现和处理，不仅会加速设备的老化和损坏，还可能引发连锁反应，导致大面积停电事故，造成巨大的经济损失和严重的社会影响。因此，对电力变压器进行高效、准确的故障诊断，不仅是保障电力系统安全稳定运行的重要措施，也是提高电力设备管理水平、延长设备使用寿命、降低运维成本的有效途径。传统的故障诊断方法，如电气试验、油中溶解气体分析、局部放电检测等，虽然在一定程度上能够满足故障诊断的需求，但受限于检测手段的单一性、数据分析能力的不足以及诊断经验的局限性，往往存在诊断周期长、准确率低、误判率高等问题，难以满足现代电力系统对故障诊断的实时性、精准性和智能化要求。近年来，随着人工智能、大数据分析、物联网等新兴技术的快速发展，基于数据驱动的智能故障诊断方法逐渐成为研究热点，为电力变压器的故障诊断提供了新的思路和技术手段。这些方法通过挖掘设备运行数据中的潜在规律和特征，能够实现对故障的早期预警和精准定位，从而显著提高诊断效率和准确性。因此，深入研究电力变压器的智能故障诊断技术，不仅具有重要的理论意义，而且对提升电力系统的运行可靠性和经济性具有重要的现实价值。

　　一、电力变压器基础知识

　　（一）变压器的基本结构与工作原理

　　电力变压器，作为电力系统中不可或缺的电气设备，其核心结构主要包括铁芯、绕组、绝缘材料以及油箱等部分。铁芯，通常由硅钢片叠装而成，是变压器的磁路部分，负责产生磁场；绕组则分为初级绕组和次级绕组，分别连接电源和负载，通过电磁感应原理实现电压的变换和传递。绝缘材料则用于确保各部件之间的电气隔离，防止短路和漏电现象的发生。油箱则用于盛装变压器油，不仅起到冷却作用，还能增强绝缘性能。工作时，当交流电通过初级绕组时，会在铁芯中产生交变磁场，进而在次级绕组中感应出电动势，从而实现电压的升高或降低，完成电能的传输与分配。

　　（二）电力变压器故障类型与成因分析

　　电力变压器在运行过程中，由于多种因素的影响，可能会遭遇各种类型的故障。这些故障大致可以分为内部故障和外部故障两类。内部故障主要包括绕组故障、铁芯故障、绝缘故障以及油位异常等，其中绕组故障最为常见，如绕组短路、断路或匝间短路等，多由于过载、老化或制造缺陷引起。铁芯故障则可能由铁芯多点接地、铁芯松动等造成。绝缘故障则与绝缘材料老化、受潮或机械损伤有关。外部故障则主要涉及变压器套管、引线、分接开关等部件的损坏，多由外力破坏、雷击或操作不当引发。此外，环境温度、湿度、污染等外部因素也会对变压器的运行状态产生影响，加速故障的发生。

　　（三）故障对电力系统的影响

　　电力变压器的故障不仅会影响其自身的正常运行，更会对整个电力系统造成深远的影响。轻微的故障可能导致变压器性能下降，如效率降低、温升增加等，进而影响电能的质量和传输效率。严重的故障则可能引发变压器跳闸，甚至爆炸等严重后果，直接导致供电中断，对工业生产、居民生活以及社会公共秩序造成极大干扰。此外，变压器故障还可能引发连锁反应，如过电压、过电流等，对电网中的其他设备造成损害，进一步扩大故障范围。因此，对电力变压器进行定期检测、及时发现并处理故障，是确保电力系统安全稳定运行的关键。

　　二、传统电力变压器故障诊断方法

　　（一）电气试验法

　　电气试验法是传统电力变压器故障诊断中不可或缺的一部分，它通过一系列电气测试手段，检测变压器的电气性能，从而判断其是否存在故障。常见的电气试验法包括绝缘电阻测试、变压比测试、直流电阻测试、绕组变形测试以及局部放电测试等。绝缘电阻测试通过测量变压器绕组与地之间的绝缘电阻值，判断绝缘状态是否良好。变压比测试则用于检测变压器的电压变换比是否符合设计要求，以及绕组匝间是否存在短路。直流电阻测试通过测量变压器各绕组的直流电阻值，判断绕组是否存在接触不良、短路或断路等故障。绕组变形测试利用频谱分析等方法，检测绕组在机械或电磁应力作用下是否发生变形，以评估其机械强度和稳定性。局部放电测试则通过检测变压器内部的局部放电现象，判断绝缘是否存在缺陷或老化。电气试验法具有操作简便、成本低廉、结果直观等优点，但受限于测试条件和测试精度，有时难以发现一些潜在的故障[1]。

　　（二）油中溶解气体分析法

　　油中溶解气体分析法（Dissolved Gas Analysis，DGA）是另一种广泛应用于电力变压器故障诊断的方法。变压器在运行过程中，由于内部绝缘材料的老化、电弧放电、局部过热等因素，会产生一系列特征气体，如氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔等，这些气体会溶解在变压器油中。DGA技术通过采集变压器油样，利用气相色谱仪等分析仪器，检测油中溶解气体的种类和浓度，进而分析判断变压器内部是否存在故障及其类型和严重程度。例如，氢气含量增加可能表明变压器内部存在受潮或局部放电现象；乙炔含量增加则可能表明存在电弧放电或过热故障。DGA技术具有灵敏度高、诊断准确、能够提前发现潜在故障等优点，已成为电力变压器故障诊断的重要手段之一。然而，DGA技术的准确性受取样、分析过程及环境因素等多种因素影响，因此在应用过程中需要注意操作规范和质量控制。

　　（三）其他传统故障诊断方法

　　除了电气试验法和DGA技术外，还有一些其他传统的电力变压器故障诊断方法。例如，外观检查法通过直接观察变压器的外观和运行状态，如油位、油温、漏油情况、异常声响等，初步判断变压器是否存在故障。红外测温法利用红外热像仪检测变压器表面温度分布，通过温度异常点判断内部是否存在过热故障。振动分析法则通过检测变压器运行时的振动信号，分析振动频谱特征，判断变压器内部是否存在机械故障或松动现象。此外，还有一些基于经验的故障诊断方法，如油位异常判断、声音异常分析等。这些方法虽然相对简单直观，但在实际应用中仍具有一定的参考价值。然而，它们往往受限于诊断人员的经验和技能水平，且难以对故障进行定量分析和精准定位。因此，在实际应用中，通常需要结合多种诊断方法，综合运用，以提高故障诊断的准确性和可靠性[2]。

　　三、现代电力变压器故障诊断方法

　　（一）基于人工智能的故障诊断方法

　　随着人工智能技术的飞速发展，其在电力变压器故障诊断领域的应用也日益广泛。基于人工智能的故障诊断方法，如人工神经网络、支持向量机、遗传算法以及深度学习等，为变压器的精准诊断提供了新途径。人工神经网络通过模拟人脑神经元间的连接与信息传递方式，能够学习并识别变压器的故障特征，实现故障的智能分类与定位。支持向量机则通过构建最优分类超平面，对故障数据进行高效分类，提高诊断的准确性。遗传算法则利用生物进化原理，优化故障诊断模型，寻求最优解。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），能够自动提取故障特征，处理复杂故障模式，进一步提升故障诊断的智能化水平。这些方法不仅能够处理海量数据，还能自我学习与进化，适应不同变压器和运行环境的故障诊断需求，为电力系统的智能化运维提供了有力支持[3]。

　　（二）基于大数据的故障诊断方法

　　在大数据时代，电力变压器运行过程中产生的数据量呈爆炸式增长，这为基于大数据的故障诊断方法提供了丰富的数据资源。通过收集变压器的运行数据、环境数据、检修记录等多源异构数据，构建大数据平台，运用数据挖掘、机器学习等技术，可以深入挖掘数据间的关联规则，揭示故障发生的内在规律。例如，利用关联规则挖掘技术，可以发现故障特征与故障类型之间的对应关系；通过聚类分析，可以将相似故障进行归类，便于故障的快速识别与处理。基于大数据的故障诊断方法能够实现对变压器状态的实时监测与预警，提前发现潜在故障，降低故障发生的概率和影响。同时，大数据技术的应用还能够优化维修策略，实现故障预防与精准维修，提高变压器的可用性和可靠性[4]。

　　（三）其他现代故障诊断方法

　　除了基于人工智能和大数据的故障诊断方法外，还有一些其他现代故障诊断技术也在电力变压器领域得到了应用。例如，基于物联网的故障诊断技术，通过部署传感器、无线通信等技术，实现变压器状态的远程监测与数据传输，为故障诊断提供了实时、准确的数据支持。基于模糊理论的故障诊断方法，利用模糊集合和模糊逻辑处理故障信息的不确定性，提高诊断的鲁棒性和容错性。基于粗糙集理论的故障诊断方法，则通过约简故障特征，提取核心信息，优化故障诊断模型，提高诊断效率。此外，还有一些融合多种技术的混合故障诊断方法，如将人工智能与大数据相结合，或将物联网与模糊理论相融合，以实现更精准、更高效的故障诊断。这些现代故障诊断方法的不断涌现和应用，为电力变压器的安全稳定运行提供了更加全面、可靠的保障[5]。

　　（四）电力变压器故障诊断方法的应用

　　电力变压器故障诊断方法的应用，是电力系统运维管理中至关重要的一环。随着科技的进步，从传统的电气试验法、油中溶解气体分析法，到现代的人工智能、大数据、物联网等技术的应用，故障诊断方法日益丰富，为变压器的安全稳定运行提供了有力保障。

　　在实际应用中，各种故障诊断方法相互补充，共同构建起一个完善的故障诊断体系。电气试验法作为基础手段，定期对变压器进行绝缘电阻、变压比、直流电阻等测试，及时发现并处理明显的电气故障。油中溶解气体分析法则通过定期取样分析，监测变压器油中特征气体的变化，提前预警潜在的过热、放电等故障，为变压器的预防性维修提供科学依据。

　　基于人工智能的故障诊断方法，如人工神经网络、深度学习等，通过大量历史数据的学习与训练，能够自动识别变压器的故障模式，实现故障的快速定位与分类。这些方法不仅提高了故障诊断的准确性和效率，还能够在一定程度上预测故障的发展趋势，为运维人员提供决策支持。在大数据技术的支持下，故障诊断方法进一步升级，通过对变压器运行数据的实时采集与分析，能够及时发现异常状态，实现故障的早期预警与精准维修。

　　物联网技术的应用，使得变压器的远程监测与故障诊断成为可能。通过在变压器上部署传感器，实时监测油温、油位、振动等关键参数，并将数据通过无线网络传输至监控中心，运维人员可以随时随地掌握变压器的运行状态，及时发现并处理故障，大大提高了运维的便捷性和效率。

　　此外，融合多种技术的混合故障诊断方法也在实际应用中展现出巨大潜力。例如，将人工智能与大数据技术相结合，可以实现对变压器状态的深度学习与智能分析，提高故障诊断的精准度；将物联网与模糊理论相融合，可以处理故障信息的不确定性，提高诊断的鲁棒性[6]。

　　结语

　　电力变压器作为电力系统中至关重要的设备，其故障诊断技术对于保障电网的安全稳定运行具有重要意义。传统的故障诊断方法，如电气试验法和油中溶解气体分析法（DGA），虽然在一定程度上能够满足需求，但存在诊断周期长、准确率低等问题。随着科技的进步，现代故障诊断方法，特别是基于人工智能、大数据和物联网的技术，为电力变压器的精准诊断提供了新的途径。这些方法不仅提高了故障诊断的准确性和效率，还能实现对变压器状态的实时监测与预警，提前发现潜在故障，降低故障发生的概率和影响。

　　在实际应用中，各种故障诊断方法相互补充，共同构建一个完善的故障诊断体系。通过综合运用这些方法，运维人员可以更加全面、准确地掌握变压器的运行状态，及时发现并处理故障，确保电力系统的安全稳定运行。未来，随着技术的不断发展，电力变压器故障诊断技术将会更加智能化、精准化，为电力系统的可靠运行提供更加有力的支持。

　　参考文献：

　　[1] 李朋,苏涛,任欢.基于交叉熵理论的电力变压器全周期故障诊断模型[J].电子设计工程,2024,32(22):115-118+123.

　　[2] 张考,何凯琳,杨沛豪.基于模糊强化学习的电力变压器故障诊断算法研究[J].综合智慧能源,2024,46(10):48-55.

　　[3] 李浩,魏繁荣,王浩,等.基于振动信号与深度学习的电力变压器故障诊断方法[J].电工电能新技术,2024,43(10):1-12.

　　[4] 邢致恺,何怡刚,姚其新.基于多模态信息融合的变压器在线故障诊断方法[J].电子测量与仪器学报,2024,38(09):95-103.

　　[5] 伍芳.电力变压器绕组故障智能诊断优化方法研究[J].自动化应用,2024,65(17):179-181.

　　[6] 胡望波.先进电力电子技术在智能电网中的应用[J].电子制作,2016(24):51