基于神经网络的变压器故障诊断

学号：

常州大学

毕业设计（论文）

（2012届）

题目基于神经网络的变压器故障诊断

学生

学院专业班级

校内指导教师专业技术职务

校外指导老师专业技术职务

二○一二年六月

摘要

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。

概率神经网络（probabilistic neural networks）结构简单、训练简洁，利用概率神经网络模型的强大的非线性分类能力，将故障样本空间映射到故障模式空间中，可形成一个具有较强容错能力和结构自适应能力的诊断网络系统，从而提高故障诊断的准确率。本文在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。然后，选取23组变压器故障原始样本数据对概率神经网络模型进行“学习”训练，获得了具有预测诊断功能的网络模型；选取10组变压器在线监测数据作为测试数据，并查看了训练数据网络的分类效果图和预测数据网络的分类效果图，结果只有两个样本判断错误，即只有两种变压器的故障类型判断错误，验证了基于概率神经网络在变压器故障预测诊断处理中的有效性。

关键词故障诊断概率神经网络变压器油中溶解气体分析

THE STUDY OF POWER TRANSFORMER FAULT DIAGNOSIS BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Abstract

With the technical level of modern facility improves continually, the fault probability increases greatly. Power transformer has a very significant influence to power system, enterprise s production and people s life. How to forecast transformer s fault ahead and find the fault reason quickly after the fault is a good way to increase work efficiency and lighten the economy losing.

Probabilistic neural network has the advantages of simple structure, simple training, the use of a probabilistic neural network model for strong nonlinear classification, fault sample space is mapped to a fault in the pattern space, can form a strong fault tolerant ability and structure of adaptive diagnosis system, so as to improve the accuracy of fault diagnosis. Based on the dissolved gas in oil analysis in-depth analysis, in order to improve the ratio of three as the basis, establish the fault diagnosis based on probabilistic neural network model. Then, select 23 group of transformer fault original sample data on the probabilistic neural network model of" learning" training, obtain the predictive diagnosis of functional network model; select 10 group of transformer on-line monitoring data as test data, and show the training data network classification effect diagram and the predicted data network classification effect chart, only the results of a sample of two errors of judgment, that only two transformer fault type judgement error, verification based on probabilistic neural network in transformer fault forecast and diagnosis treatment effectiveness.

Keywords fault diagnosis, probability neural networks（PNN）,power transformer,Dissolved Oas Analysis（DGA）

摘要 (1)

目录 (3)

1 绪论 (4)

1.1 国内外发展状况 (4)

1.2 研究目的和意义 (4)

1.3 论文工作介绍 (5)

2 变压器故障诊断 (6)

2.1 诊断工程概述 (6)

2.2 故障诊断运作机理研究 (6)

2.3 变压器故障诊断系统相关背景 (7)

2.4 变压器故障诊断方法 (8)

3 神经网络 (12)

3.1 神经网络概述 (12)

3.2神经网络的应用 (12)

3.3神经网络的发展方向 (13)

3.4 神经网络的结构 (14)

3.5 概率神经网络概述 (16)

3.6 概率神经网络与BP网络的比较选择 (17)

4 基于概率神经网络的变压器故障诊断研究 (19)

4.1 仿真环境简介 (19)

4.2故障诊断模型建立 (20)

4.3 基于概率神经网络的变压器故障诊断实现 (21)

4.4 仿真结果及讨论 (22)

5 总结 (25)

参考文献 (26)

致谢 (27)

故障诊断（FD，Fault Diagnosis）始于机械设备故障诊断。现代设备技术水平和复杂度不断提高，设备故障对生产的影响也显著增加，因此要保证设备可靠、有效地运行，充分发挥其效益，必须发展故障诊断技术。

故障诊断技术借助于现代测试、监控和计算机分析等手段研究设备在运行中或相对静止条件下的状态信息，分析设备的技术状态，诊断其故障的性质和起因，并预测故障趋势，进而确定必要的对策。利用故障诊断技术可以早发现故障征兆和原因，有利于及早排除故障和安全隐患，避免不必要的损失，因而具有很高的经济和社会效益[1]。

1.1 国内外发展状况

诊断理论作为状态识别方法的基础，在工程与技术、生物与医学以及经济与社会领域内都得到了广泛的应用。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的许多权威机构，如美国机械工程师协会（ASME），美国宇航局（NASA）等都参与了这一领域的研究，投入了大量的资金，不少具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断工程，在宇航、军事、化工等方面具有广泛的应用。其他的一些国家，诊断技术的发展也各有特色，如英国在摩擦诊断方面，丹麦在振声诊断方面，日本在诊断技术应用方面都具有优势[2]。

我过诊断技术的发展始于70年代末，岁起步较晚，但经过追赶，特别是近几年的努力，已基本跟上了国外在此方面的步伐，在某些理论研究方面已和国外不相上下。目前，我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。如西安交通大学的“大型旋转机械计算机状态监测与故障诊断系统”，哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”等。纵观我国的设备诊断技术现状，其应用范围集中在化工、电力、冶金等行业，科研则主要集中在高校进行，许多高校都成立了颇具实力的诊断工程中心。目前，全国性的设备诊断会议仅中国振动工程学会故障诊断学会已举办过多次，各国国际会议也举办过数次。这对我国诊断技术的发展起到巨大的推动作用。

1.2 研究目的和意义

随着市场经济的发展，长期以来形成的定期检修已不能满足供电企业的生产目标（用最低的成本，建设具有足够可靠水平的输送电能的电力网络）。面对激烈的市场竞争，如何提高供电可靠性、有效控制检修成本、合理延长设备使用寿命等都成为电力企业必须要解决的问题，因此开展状态监测和故障诊断就成为必然。众所周知，变压器是整个电力系统最关键的设备，它的运行状态直接关系到电力系统的安全运行。变压器也是最复杂的设备，必须顶起、实时地对变压器的几十种性能参数监测、分析、判断，使其工作在良好的状态。国内外对变压器故障诊断技术的研究一直十分重视，并已经取得了大量的经验、形成了各种诊断方法。电力设备故障诊断系统在国内的应用始于80年代末，众多专业院校和科研及后对此进行了大量的理论研究和开发设想，其中多数采用

基于神经网络的故障诊断

神经网络工具箱应用于故障诊断 1.问题描述电力系统的安全运行具有十分重要的意义。当高压变压器或其他类似设备在运行中出现局部过热、不完全放电或电弧放电等故障时，其内部绝缘油、绝缘纸等绝缘材料将分解产生多种气体，包括短链烃类气体（C2H2、CH4等）和H2、CO2等，这些气体称作特征气体。而特征气体的含量与故障的严重程度有着很密切的关系，如下图1所示。将BP神经网络应用于变压器故障诊断对大型变压器的运行有着非常重要的意义。 2.神经网络设计 (1)输入特征向量的确定变压器的故障主要与甲烷（CH4）、氢气（H2）、总烃（C1＋C2）以及乙炔（C2H2）4 种气体的浓度有关，据此可以设定特征向量由这 4 种气体的浓度组成，即CH4、H2、C1＋C2（总烃）和C2H2，同时也设定了网络输入层的节点数为4个。 (2) 输出特征向量的确定输出量代表系统要实现的功能目标，其选择确定相对容易一些。只要问题确定了，一般输出量也就确定了。在故障诊断问题中，输出量就代表可能的故障类型。变压器的典型故障类型有：一般过热故障、严重过热故障、局部放电故障、火花放电故障以及电弧放电故障等5种类型，因此这里选择 5 个向量作为网络的输出向量，即网络输出节点确定为 5 个。根据Sigmoid 函数输出值在0 到1 之间的特点，这里设定以0 到1 之间的数值大小表示对应的故障程度，也可以理解为发生此类故障的概率，数值越接近 1 表示发生此类故障的几率越大或说对应的故障程度越大。针对本系统，

设定输出值大于等于0．5 时认为有此类故障，小于0．5 时认为无此类故障。 (3)样本的收集输入、输出向量确定好以后就可以进行样本的收集。数据归一化处理时，注意：在归一化处理的时候，因考虑到各气体浓度值相差较大，如总烃的浓度比H2的浓度值高出几个数量级，因此在归一化处理的时候，分别对各个气体浓度值进行处理，即最大值和最小值取的是各气体的最值，而不是所有样本值中的最值。在本实例中采用：MATLAB利用归一化公式 u=(x-min(min(x)))./(max(max(x))-min(min(x))) （1）在公式1中x表示所需归一化处理的数据，u表示归一化后的结果处理结果如下：

基于信息融合技术变压器的故障检测

基于信息融合技术变压器的故障检测摘要:电力变压器故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性构成了故障诊断技术上的难点,仅靠单一的故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务。把信息融合引入变压器故障诊断中,将油色谱分析与电气试验等其他信息相结合,建立基于信息融合技术的变压器故障诊断模型。对变压器故障进行分层决策,不仅能判定故障性质,还能初步判定故障部位,提高故障诊断结果的准确性,最大限度地减小不确定性。关键词:信息融合;变压器;故障诊断 Abstract:As the faultinformation of power transformers has characteristics such as complementarities,redundancy and uncertainty,the diagnosis task can t be finished by the simple fault characteristic vector and the diagnosis method.The basic ideas of information fusion are introduced and DGA(Dissolved Gas Analysis)is combined tightly with other information such as the results of conventional electrical test of power transformer.The power transformerfault diagnosismodel based on information fusion is built.The models can diagnose both fault property and fault spot,so as to improve reliability and lower uncertainty in fault diagnosis. Key words:information fusion;power transformer;fault diagnosis

变压器故障检测系统毕业论文

变压器故障检测系统摘要大型电力变压器是电力系统中重要的和昂贵的设备之一，其运行状态直接影响系统的安全性。目前，电力系统的检修体制正由定期检修向状态检修转变，而状态检修是以了解设备的运行状态为基础的。要了解设备状态，就需要对设备信息进行分析诊断。本文的工作就是在这一背景下开展的，其意义在于为电力变压器的检修提供技术支持。本文是从变压器的故障原因、类型以及分析入手，介绍了现今国外主要研究的基于变压器油中气体的故障诊断方法。在系统的硬件部分，本文以ATmega8单片机为核心，将采集来的电压、电流、温度和气体等模拟量信号经过A/D转换器转换为数字量信号后送入单片机系统中进行处理，通过处理的结果来判断变压器是否含有故障以及故障的类型等。同时本系统也设置了电流保护、差动保护和气体保护等继电保护来防止因短路故障或不正常运行状态照成变压器的损坏，提高供电可靠性。在系统的软件部分，本文运用C语言编写软件程序，使之能够识别并处理从传感器传来的电信号，然后通过人机交互界面显示出来，近而使人能够很轻易判断故障类型。关键词：变压器故障油气体分析单片机继电保护

Transformer malfunction detection system Abstract In the electrical power system, the large-scale power transformer is one of the important and expensive equipment, it’s running status direct influence system security. At present, the electrical power system overhaul system is transforming by the preventive maintenance to the condition overhaul, but the condition overhaul is take understands the equipment the running status as the foundation.Must understand the equipment condition, needs to carry on the analysis diagnosis to the equipment information. This article work is develops under this background, its significance lies in for the power transformer condition overhaul provides the technical support.This article is from the transformer breakdown reason, the type and the analysis obtains, introduced the nowadays domestic and foreign main research based on the transformer oil in the gas breakdown diagnosis method. Are partial in the system hardware, this article take the ATmega8 MCU as a core, use the gather simulation signal likes voltage, electric current, temperature, gas and so on, to transform after ADC for the digital quantity, and then signal sends in the MCU system to process,

电力变压器的故障诊断分析

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学号________________ 密级________________ 大学本科毕业论文电力变压器的故障诊断分析院（系）名称：专业名称：学生姓名：指导教师：二○一一年十月

郑重申明本人呈交的学位论文，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，所有数据、图片资料真实可靠。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确的方式标明。本学位论文的知识产权归属于培养单位。本人签名：日期：

BACHELOR'S DEGREE THESIS OF WUHAN UNIVERSITY Power transformer fault diagnosis and analysis College ： Subject ： Name ： Director ： Oct 2011

目录摘要 (7) 第一章电力变压器故障检测绪论 (9) 1.1造成变压器故障的原因 .................... 7错误!未定义书签。 1.2变压器故障的种类 (8) 第二章电力变压器故障检测的现状 (9) 第三章目前电力变压器故障检测存在的问题. (11) 第四章电力变压器故障诊断的方法 (12) 4.1油中溶解气体分析法 (12) 4.1.1单项成分超标分析法 (13) 4.1.2特征气体色谱的分析和判断 (13) 4.2 在线检测技术 (14) 4.2.1 局部放电在线监测 (15) 4.2.1油中气体含量的在线监测 (16) 4.4.3绕组故障的在线监测 (17) 4.3 建立完备的变压器历史资料库 (18) 结束语 (20) 参考文献 (21) 致谢 (22)

变压器状态维修及故障诊断

编订：__________________ 审核：__________________ 单位：__________________ 变压器状态维修及故障诊断 Deploy The Objectives, Requirements And Methods To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. Word格式 / 完整 / 可编辑

文件编号：KG-AO-8920-97 变压器状态维修及故障诊断使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对目的、要求、方式、方法、进度等进行具体的部署，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。随着科学技术和经济的飞速发展，以及电力市场体制机制的不断完善，变压器的重要性也越来越显现出来，电力系统中最重要的配件之一就是变压器，因为重要，所以发生故障的概率较高，需要经常进行故障诊断和维修，而变压器的运行状态是否安全关系到电网的安全运行。因此，对于变压器状态的随时检测，应引起很高的重视，制定出一套合理的状态维修机制，是一项具有科学实用价值和重大理论的研究内容。本文主要对变压器一些主要或典型的故障进行研究，从而对如何进行维修来深入探讨。状态维修是在根据变压器的状态和其在运行时参数变化的分析之后，找出存在的问题的检修方式，看这些问题是否需要维修，如果需要，就对这些问题进行维修，有很强的针对性和时效性。状态维修的目的

电力变压器故障诊断方法

电力变压器故障诊断方法概述传统的电力变压器故障诊断方法存在各自的局限性：中性点电流法所依据的参数模型理论是一种理想情况，实际试验中，冲击电压发生器放电离散性(导致冲击波波形和持续时间差异性)、变压器复杂的内部结构(表现为绕组间的局部放电)、电磁和噪声强干扰都严重影响示伤电流波形；传递函数法虽然解决了上述问题，但其单一的频域判断技术在很大程度依赖试验人员的经验，对于细微的差别，是变压器内部绕组的局部放电还是击穿会有不同解释，更无法实现故障的识别。本文提出了一种新的基于联合时频分析的故障判别方法，其判别步骤是： 1)根据试验数据，计算在50％冲击电压下变压器的传递函数，即建立该被试变压器在冲击电压下的输入输出模型； 2)基于该模型计算100％冲击电压下基准示伤电流，这是一个理论值； 3)计算基准示伤电流与实测示伤电流的差异示伤电流信号； 4)应用联合时频理论分析差异示伤电流信号，得到与故障类型对应的三维时频分布图，试验人员可查询时频分布图对故障类型作识别或者由计算机自动识别。图1反映了上述三种方法的不同框架。 2 基于联合时频技术的电力变压器诊断方法理论分析传统的信号分析方法一般从时域或频域分析中确定或随机信号的参数，这些参数没有充分的描述信号的物理情况，如信号的频谱含量在时间上的演变。联合时频分析正是这种描述并研究信号的时变频谱的分析理论，可以从信号对应的时频分布图中捕获常规分析方法中不能发现的特征。联合时频分析算法的任务是对信号ε(t)构造一个联合时频函数，能够同时在时域和频域上描述信号的各类密度，如能量密度。为了实现上述目标，首先寻找一个联合密度函数P(t，f)来表示信号在时间t和频率f上的强度，在理想的情况下它应该满足时间与频率的边缘条件：上式表明把某一特定时间的所有频率的能量分布加起来，可以得到瞬时能量；如果把某一特定频率的能量分布在全部时间加起来，得到能量密度频谱。由此可以满足总能量要求：

人工神经网络在设备故障诊断中的应用

人工神经网络在设备故障诊断中的应用程瑞琪 (西南交通大学　成都　610031) 摘　要　介绍了神经网络技术在设备故障诊断中应用的2个主要方向———故障模式识别和诊断专家系统,对应用的方法、特点及存在的问题也作了概略分析。关键词　神经网络　故障诊断　模式识别　专家系统中图分类号　TP 18 近年来人工神经网络(Artificial neural network -ANN )的研究发展迅速,ANN 以其诸多优点在设备状态监测与故障诊断中受到了愈来愈广泛的重视,为设备故障诊断的研究开辟了一条新途径。 ANN 具有以下主要特征:①实现了并行处理机制,可提供高速的信息处理能力;②分布式信息存储,可提供联想与全息记忆的能力;③网络的拓扑结构具有非常大的可塑性,使系统有很高的自适应和自学习能力;④具有超巨量的联接关系,形成高度冗余,使系统具有很强的容错能力;⑤是一类大规模非线性系统,提供了系统自组织与协同的潜力。本文作者仅就ANN 用于故障模式识别及诊断专家系统这两个方面应用的主要方法、特点及存在的问题作概括介绍。 1　神经网络与故障模式识别模式识别是ANN 应用的一个较成功的领域,诊断问题实质上就是一种模式分类,是将系统的状态区分为正常状态或某一种故障状态的问题。通常故障模式的分布是非常不规则的,故要求所用模式分类方法能在模式空间里形成各种非线性分割平面,ANN 的特性使其可以作为一类性能良好的非线性分类器。1.1　方法及特点 ANN 故障模式识别可用图1所示BP 模型来说明。图1　BP 网模型其中网络输入节点对应故障征兆,输出节点对应故障原因。进行故障模式识别时,先用一批故障样本对模型进行训练,以确定网络结构(隐层及其节点数)和参数(节点间的联接权);网络训练好后,故障的模式分类就是根据给定的一组征兆,实现征兆集到故障集之间非线性映射的过程。用ANN 作故障模式识别的特点有:①可用于系统模型未知或系统模型较复杂及非线性系统的故障模式识别;②兼有故障信号的模式变换与特征提取功能;③对系统含有不确定因素、噪声及输入模式不完备的情况不太敏感;④可用于复杂多模式的故障诊断;⑤可用于离线诊断,也能适应实时监测的要求。1.2　模型用于故障模式识别的ANN 模型按学习方式可分有监督学习模型和无监督学习模型两大类,前者主要包括B P 网和径向基函数(RB F )网;后者主要包括自适应共振(ART )网和自组织特征映射(SOM )网。1.2.1　有监督学习模型 BP 网是目前故障诊断中应用最多且较成熟的一种模型,其神经元的非线性映射函数采用Sigmoid 函数,网络训练采用误差反向传播(Back pr opagation )学习算法。BP 网的结构及学习算法简单,但应用中还存在2个问题:一是关于网络的学习,因BP 算法是自适应最小均方(LMS )算法的推广,故网络的学习速度较慢,且可能陷入局部极小值点,针对这一问题已有许多改进的BP 算法;二是关于网络的结构设计,即如何选取隐层及隐层节点数,目前尚无确定的理论和方法。根据Hecht -Nilson 的映射定理:对任何闭区间上的一个连续函数,总可以用含一层隐单元的感知器网来映射;目前应用中多采用含一层隐单元的BP 网。关于隐层节点下限的确定已有一些研究结果,鉴于问题的复杂性,此处不作说明。选择较多的隐层及隐层节点虽可加快学习速度,但使网络的结构变得复杂,网络的推广能力也会变差。实际应用中,通常用对测试样本与学习样本的误差进行交叉评价的试错法来选择隐层及隐层节点数。 RB F 网是一种较新颖的ANN 模型,只有一层隐含层,输出节点是线性的,隐单元采用对称的高斯基 · 13·第12卷第1期《机械研究与应用》 ME CHANICAL RESE ARCH &APPLICATION Vol 12No .1　1999

变压器故障诊断常识及方法

电力变压器常见故障分析及处理一、常见故障分析 1、内部声音异常正常运行的变压器，会发出均匀的电磁交流声，在变压器运行不正常时，有时会出现声音异常或声音不均匀。造成该现象的主要原因：变压器过负荷运行时，内部会发出很沉重的声音，在内部零件发生松动的情况下，会有不均匀的强烈噪声发出。假如未夹紧铁芯最外层硅钢片，则会在运行时产生震动，发出噪音。此外，变压器发出异响还有可能是由于变压器顶盖螺丝松动所致。变压器内部过电压时，会导致铁芯接地线断路，或一二次绕组对外壳闪络，在外壳及铁芯感应出高电压，使变压器内部发出噪音。假如变压器内部发生击穿或者接触不良，会由于放电而发出吱吱的声音。若发生短路或接地，将有较大的短路电流出现在变压器绕组中，使其发出大且异常的声音。若设备有可能产生谐波，或将大容量的用电设备接在变压器负载上，则易产生较大的启动电流会使变压器发出异常噪音。 2、瓦斯保护故障一种情况是发生了瓦斯保护信号动作。瓦斯保护其动作灵敏可靠，变压器内部大部分故障都可被瓦斯保护有效监视。在瓦斯保护信号动作发生后，即可恢复到正常音响信号，对变压器的运行情况严密监视。一般来讲，有几种原因可以引起瓦斯保护动作：一是在变压器进行滤油或加油时，没有及时排出带入变压器内部的空气，变压器运行时油温升高，逐渐排出内部空气，引发瓦斯保护动作；二是变压器发生穿越性短路，或者由于内部故障产生气体而引发瓦斯保护动作。当发生瓦斯保护信号动作时，若检查中未发现异常，就要立刻对瓦斯继电器中的气体进行收集，并分析试验。假如气体不燃烧且无色无味，则可认为变压器内部被空气侵入，这种情况下，变压器是正常运行的，只需立即将瓦斯继电器中的气体放出即可，同时注意观察信号动作时间间隔是否越来越长，直至不久消失。假如气体是可燃的，则可证明变压器发生了内部故障，应将变压器立刻停止运行，并进行电气试验，查找事故原因，送去检修。另一种情况是发生了瓦斯保护动作与跳闸。发生此情况的原因有以下几种：首先是有严重故障发生在变压器内部；此外还有保护装置二次回路发生了故障；假如变压器是大修后或者新近安装投入运行的，有可能因为变压器油中含有的空气过快分离而造成保护动作与跳闸；还有一种原因是由于变压器内的油位下降速度过快而引起。在发生瓦斯保护动作与跳闸后，值班人员应立即解除工作变压器，对其外部实施检查。检查其防爆门是否完整、是否有绝缘油喷溅现象、外壳是否鼓起、油位是否正常等。然后分析收集的气体，对变压器内部故障的性质进行鉴定，检修完毕，并经试验合格后，方可再次投运。 3、自动跳闸故障发生自动跳闸故障时，应进行外部检查，查明保护动作情况。假如在检查之后，确认是由于人员误动作或者外部故障，而不是内部故障引起的，则可越过内

电力变压器故障诊断及检修张伟

电力变压器故障诊断及检修张伟发表时间：2019-06-18T16:08:10.563Z 来源：《基层建设》2019年第8期作者：张伟[导读] 摘要：近年来随着我国社会主义市场经济的不断发展和城市化建设进程的不断加快，电力变压器作为电力系统的重要输变电设备，其运行状态受到了社会各界及人们的广泛关注和高度重视，但是实际应用过程中，各类变压器故障屡见不鲜，故此为有效地提高电力企业的经济效益和社会效益，电力企业需全面了解和掌握变压器的故障形态，并且当变压器出现故障时，检修人员在判断变压器故障的过程中，能对故障进行全面分析，以便制定出最为合理科学国网长子县供电公司山西长子 046600摘要：近年来随着我国社会主义市场经济的不断发展和城市化建设进程的不断加快，电力变压器作为电力系统的重要输变电设备，其运行状态受到了社会各界及人们的广泛关注和高度重视，但是实际应用过程中，各类变压器故障屡见不鲜，故此为有效地提高电力企业的经济效益和社会效益，电力企业需全面了解和掌握变压器的故障形态，并且当变压器出现故障时，检修人员在判断变压器故障的过程中，能对故障进行全面分析，以便制定出最为合理科学的应对方案，从而保证电力系统的正常运行。关键词：电力变压器；故障诊断；检修 1引起变压器出现故障的原因 1.1短路故障电力变压器短路故障的发生主要是因为电力系统在运行过程中，变压器温度过高所引起的，而对于电力变压器来讲，短路故障主要包含了绝缘过热故障和绕组变形故障两种情况。当发生绝缘过热故障时，电力系统会出现极高的电流，进而产生极高的热量，故此由于受到高温的影响，将导致电力变压器短路故障的出现，降低电力企业经济效益的同时，倘若变压器本身不能承受短路电流的容量，变压器的绝缘材料将会受到严重破坏，火灾或人员伤亡问题的发生频率急剧增加；当发生绕组变形故障时，在短路的冲击下小短路电流不会影响继电保护装置的正常动作，变压器的绕组变形现象也不明显，但也会给社会经济带来重大损失。 1.2线路出现过热故障电力变压器在使用中，最常出现的问题便是线路过热，具体原因是在电运行时，电流出现异常引起电路过热导致故障，例如环流、涡流。在电路回路的过程中，若电阻不断增大也将导致电路出现过热问题，如果电路不能及时散热，电路的整体温度将会急速升高。在工作人员计算变压器抗短路能力时，没有充分考虑到电磁线的抗弯能力和抗压能力，此类变压器中的电磁线虽具有一定的抗短路能力，但其处于变压器内部后，一旦进行通电，电磁线的抗弯能力和抗拉能力将会由于电磁线温度的上升而随之降低，从而导致电力变压器出现故障。 1.3自动跳闸故障电力变压器在使用过程中，人为因素或电力变压器内部破坏是造成跳闸故障发生的两大主要原因，因此为有效地降低故障所带来的损失程度，电力企业的工作人员需及时安排专业人员进行故障分析，并采取科学合理的检修策略，以保障电力系统的安全正常运转。一般来说，倘若是因为人为因素导致电力变压器的跳闸故障，当检修工作人员排除故障后，可讲电力变压器继续投入使用，无须对变压器内部进行检查，可当是由于另一种原因导致的电力变压器跳闸故障，电力企业的工作人员不仅要对电力变压器保护范围内的全部设备进行详细的检查，逐一排除故障，同时还要采取恰当的检修技术，及时地对诱导处进行修理，以避免电力变压器爆炸现象的发生。 2电力变压器的检修 2.1监察巡视相关工作人员在电力变压器处于运行状态时，应定时对其进行检查和巡视，以保证电力变压器可以一直处于安全稳定的工作状态。工作人员在电力检查时，理应着重对电力变压器的辅助设备、温度、油箱以及油料质量等予以检查。现阶段技术水平发展较快，红外成像仪的出现节省了许多工作人员的检测时间，较以往检查方式而言能够有效提高检测准确率。红外成像仪多用于电力变压器的巡视中，工作人员利用红外成像仪的传感器来测试电力变压器的信号强弱，以此对电力变压器在运行时内部的使用情况作出判断，同时还可对电力变压器内部是否存在过热问题进行观察。 2.2安装检测设备部分电力变压器的体型过于庞大并且内部的结构又十分复杂，一定程度上加大相关工作人员在检修过程中的难度，安装检测设备将有效降低工作人员的工作负担，而且检测系统能够更细致的检测出变压器内部出现了何种故障，减小故障发生的概率。在技术人员对中型电力变压器进行检修的过程中，常出现绕组变形的情况，针对此情况技术人员应及时采用吊罩检查方法，将有效避免绕组出现变形。而面对体积相对庞大的电力变压器，其本身的结构较为复杂，技术人员在检查过程中，应将其内部储存的油排出，而后再进行变压器罩内的检查工作。此类检测设备的安装能够保障在人力难以检查的条件下电力变压器能够较长阶段地处于稳定运行状态中，实现自动化检测。 2.3变压器红外诊断所谓的红外诊断其实简单来说，主要指的是在进行电力变压器的故障诊断过程中，一种相关工作人员非接触变压器而进行的检测及诊断技术，即与变压器油中溶解气体的分析技术相比，此项技术的应用范围较广，且它主要是通过研究和分析变压器温度分布场，定位出缺陷部位，准确找到故障点，与其它技术相比，红外诊断技术不会受到外界高压电场的影响，在检测时变压器依然能够正常运行，不用停机，具有安全、经济和高可靠性的特点。 2.4不断提高检修人员的技术水平变压器在使用过程中出现任何问题，都需要及时对其进行检修。检修过程对工作人员的操作技术要求较高，只有不断提高检测技术才能提高维修时的效率。电力企业若想持续稳定发展，应针对检修人员的技术水平进行不断提高，定期对检修人员培训关于检测方面的技术。在电力企业中，建立起一支综合素质强的优秀人才队伍，此队伍的工作人员必须具备良好的职业道德作风以及较高的专业技术水平。电力企业可向企业外部扩招，招聘掌握高新技术且具备高学历的人才，对选拔出的人才进行实地考核，通过考核后才可上岗工作。与此同时，检修部门应积极组织工作人员进行检修工作经验的分享，积极交流与切磋，传递实际经验，通过经验探讨总结出更适用于现代电力变压器的故障诊断以及检修工作。电力企业领导应及时建立相应的奖惩制度，针对能较高并且工作态度积极的员工予以奖励，对工作态度消极、工作不到位的员工予以处罚，进而打造出积极进取的电力企业工作氛围，奖惩有度的手段能够使员工切实感受到单位所给予的机会，从而更为努力地投入到工作中去。

变压器内部故障类型及判断方法

变压器内部故障类型及判断方法发表时间：2018-06-25T15:58:05.013Z 来源：《电力设备》2018年第8期作者：李鹏姚松涛 [导读] 摘要：在社会快速发展的背景下，使得社会各界加强了对电力能源的需求，从而提升了电力变压器的工作量，再加上电力变压器的运行环境较为恶劣，导致其常常出现各种类型的故障，最终影响了整个电力系统正常的运行，无法为社会提供充足的电力能力。国网莱芜供电公司山东省莱芜市 271100 摘要：在社会快速发展的背景下，使得社会各界加强了对电力能源的需求，从而提升了电力变压器的工作量，再加上电力变压器的运行环境较为恶劣，导致其常常出现各种类型的故障，最终影响了整个电力系统正常的运行，无法为社会提供充足的电力能力。所以，为了确保电力系统能够安全、稳定的运行，必须在整个运行的过程中，持续不断的对电力变压器进行维修与维护，通过维修与维护第一时间将故障挖掘出来，并采用合理的方式进行处理。本文对变压器内部故障类型及判断方法进行了相关的分析。关键词：变压器内部；故障类型；判断方法 1变压器内部的故障类型及主要原因电力变压器的主要故障类型及造成该故障的原因一般有:（1）电力变压器在生产、出厂时就没有控制好质量。（2）使用不合理导致的电力变压器加速老化。变压器的平均使用寿命在18年左右，远低于变压器的标准年份(35-40年)。（3）线路设置不当产生的干扰。线路干扰是导致变压器故障的主要原因，其中以天气造成的故障是最为常见的。（4）超负荷运行。变压器在长时间内以远远高于正常电压的功率持续运行导致的变压器寿命降低、变压器元器件老化速度加快。（5）没有定期对变压器开展运行维护管理工作。（6）变压器周围环境的影响。 2变压器内部故障诊断变压器的类型包含了油浸式变压器等，在电力工业系统中被广泛应用，主要构造包括了油箱、冷却装置等，由于结构较为复杂，因此出现故障的概率较大，一旦发生故障，可以通过对声音、气味和检测实验数据进行维修方式的判别。（1）油浸式变压器的故障，可以分为主体结构的故障（绕组、铁芯、油质、附件）、回路故障（电路、磁路、油路）等。其中铁芯、分接开关、绕组等故障属于一般常见故障。变压器的内部故障还可以按照出现的原因分为电气回路缺陷，绝缘损伤等潜伏性故障。变压器的最危险，故障率也最高的当属变压器的出口短路的故障，一旦发生会出现变压器的渗漏、保护误动等。不同类型的故障，产生的危害也不同，有的是过热，有的是渗漏，有的是放电。（2）出口短路故障位于变压器的出口部位，受到短路故障的影响，变压器的热量导致绝缘的发热损害。受到短路冲击的时候，由于电流过小，保护技术动作带来了绕组的变形，变压器如果继续运行，就会发生故障和事故。绕组故障位于变压器的核心部位，变压器的输入和输出，带来了电气回路的故障模式，如绝缘老化、绕组受潮，短路、短路的情况发生，绕组的松动和变形发生，相间的变形短路情况的发生等等。变压器的绕组发生了松动和变形，导致了绝缘在损伤的情况下，虽然还能够运行，但是实质上却已经出现出现了内部的损伤，导线被损伤，抗短路的冲击能力被降低。铁芯的故障，主要是铁芯的质量的问题造成的。故障的模式包括铁芯的多点接地，接地不良、芯片的短路等等，故障发生的原因主要是由于铁质的夹件发生了松动，铁芯被碰接，出现了松动后，接地不良，绝缘老化，安装不正等，最终导致铁芯发热，损伤增大。铁芯故障以短路和多点接地为主，在多点接地中，铁芯的局部会发热，过热导致了铁芯接地引线的烧断，强磁场中形成的涡流使得铁芯的局部过热，呈现介质损坏和超标的情况，局部的过热烧坏了铁芯的绝缘，出现铁芯的故障。分接头开关的故障是绝缘的距离不足导致的材料上堆积了油泥受潮引起的。触头的接触不良使得电阻增大，带来过电压下的相间短路，使得绝缘支架的紧固金属出现了悬浮放电的故障。由于油浸式变压器的内部结构较为复杂，因此当故障出现的时候，因密封不严导致的绝缘性能降低，使得电阻在切换的时候容易出现击穿或者烧断的情况，因为滚轮卡死造成过渡位置短路的情况更是时有发生。绝缘故障一般发生在大型的强迫油循环冷却的大型变压器中，由于变压器经过油泵的加速传递到冷却油道，在油与固体的绝缘界面形成了静电电荷的分离，积累起正负电荷，电荷在积累到一定的场强的时候，会发生放电，导致固体的绝缘受到损伤。 3变压器内部故障的诊断技术改进策略针对变压器的常见故障类型，结合先进科学技术的应用，通过改进变压器故障诊断技术，有助于准确判断变压器出现的故障类型及其原因，并及时排除变压器故障，对保障电力系统及变压器的安全、稳定运行具有重要意义。 3.1红外诊断技术科技水平的不断提高，对电力故障诊断及检修技术的创新具有重要的推动作用。基于电力变压器故障诊断的需求，作为一种先进的故障诊断技术，变压器红外诊断技术在电力领域得到广泛应用。从技术原理分析，变压器故障红外诊断技术主要是遵循红外线的相关原理。在采用变压器故障红外诊断技术对电力变压器出现的故障进行检测和判断时，需要借助专业的红外检测仪器对出现故障的变压器内部进行探测，依据探测出的红外波长，判断变压器各部位或元件的温度，综合分析变压器出现的故障现象、元件温度和内部探测结果，以便实现对变压器故障类型及原因的准确判断，为变压器维修方案的制定提供科学依据。。利用红外诊断技术判断变压器故障的方法包括多种，如图像特征分析法、温差判断法等，主要适应于探测变压器出现的外部热故障和内部热故障。当变压器出现热故障时，可利用红外诊断技术对变压器进行探测，借助红外热成像判断变压器外部出现的热故障及其原因，如漏磁引起涡流造成的故障、绝缘层损与外部接头接触不良等引发的故障等，通过分析探测结果，制定相应的解决或维修方案，有助于及时、准确排除变压器出现的故障。对变压器内部出现的热故障，可利用红外热成像初步判断变压器内部出现故障的位置，结合对变压器所出现故障现象的分析，以及常见变压器内部故障部位的判断，找出变压器内部出现故障的类型及原因，科学设计维修方案，促使变压器故障能够及时解决，从而保障电力系统的安全、稳定运行。 3.2变压器油中溶解气体分析不同类型变压器油中溶解气体的数值有一个限定标准，如果变压器油中溶解气体的数值超过设定值，则表示变压器内部出现问题。因此，可将变压器油中溶解气体的实际数值作为判断依据，判断变压器内部出现的故障，并为故障排除提供保障，促使变压器能够正常安全的运行。在诊断变压器内部故障时，可依据变压器油中溶解气体的相关特征，结合故障现象分析，对变压器故障部位的能量密度、烃类气体大小等变化情况进行判定，据此判断变压器内部出现的故障及其原因。如果开放状态下变压器内部烃类气体总和的产生速率超过 0.25ml/h，或是封闭状态下烃类气体总和的产生速率超过0.5ml/h，则表示变压器内部出现故障，可采用三比值法对故障原因进行判断，制

电力变压器故障诊断及检修

电力变压器故障诊断及检修发表时间：2019-03-26T10:51:04.910Z 来源：《电力设备》2018年第30期作者：李博 [导读] 摘要：随着国家经济的快速发展，各领域的不断改革和提高，电力变压器作为电力系统重要的输变电设备之一，是输变电系统运转过程中的关键环节，因此其健康状态和运行状况不仅对整个电力系统运行的安全性与否具有直接影响，同时还与周遭居民的生命安全息息相关，但在当下快速化发展的时代背景下，电力变压器在运转过程中各类故障问题屡见不鲜，给居民经济和电力系统带来重大损失的同时也影响着人们日常学习、生产、生活等方方面面，故（国网山西省电力公司太原供电公司山西省太原市 030012）摘要：随着国家经济的快速发展，各领域的不断改革和提高，电力变压器作为电力系统重要的输变电设备之一，是输变电系统运转过程中的关键环节，因此其健康状态和运行状况不仅对整个电力系统运行的安全性与否具有直接影响，同时还与周遭居民的生命安全息息相关，但在当下快速化发展的时代背景下，电力变压器在运转过程中各类故障问题屡见不鲜，给居民经济和电力系统带来重大损失的同时也影响着人们日常学习、生产、生活等方方面面，故而提高变压器运行维护和技术管理水平，减少电力变压器故障的发生，是现阶段电力企业的核心发展方向。关键词：电力变压器；故障诊断；检修引言通过不断的实践应用与研究调查发现，当代我国电网系统中应用最为广泛的设备即电力变压器。作为基本设施，此设备出现于基建设施中的次数较多，我国电力企业中，电力变压器的作用是为通电设备进行供电，换言之，电力变压器是电网运行的基本构成。一旦出现变压器的故障问题，会直接影响企业正常供电、人们日常的生活和工作。因此，及时解决电力变压器存在的故障问题并予以解决，为电力企业今后发展的目标。 1引起变压器出现故障的原因 1.1短路故障根据相关数据调查显示，电力变压器短路故障的发生主要是因为电力系统在运行过程中，变压器温度过高所引起的，而对于电力变压器来讲，短路故障主要包含了绝缘过热故障和绕组变形故障两种情况。当发生绝缘过热故障时，电力系统会出现极高的电流，进而产生极高的热量，故此由于受到高温的影响，将导致电力变压器短路故障的出现，降低电力企业经济效益和社会效益的同时，倘若变压器本身不能承受短路电流的容量，变压器的绝缘材料将会受到严重破坏，火灾或人员伤亡问题的发生频率急剧增加；当发生绕组变形故障时，在短路的冲击下小短路电流不会影响继电保护装置的正常动作，变压器的绕组变形现象也不明显，但也会给社会经济带来重大损失。 1.2绝缘故障与短路故障的诱导因素不同，导致电力变压器发生绝缘故障的原因较多，总的来说可分为与以下几种，即电力变压器内部掺杂极少量的金属杂质、电力系统运行过程中选用的是薄绝缘且油道较小的电力变压器、绝缘成型件在制造过程中其表面或者是内部受到了导电质的污染、电力变压器的各相之间绝缘裕度不能满足变压器的运转条件、在设计电力变压器油道时设计不科学不合理等，在一定程度上都会导致绝缘故障的发生，进而对电力企业的整体发展带来严重的不良影响。 1.3自动跳闸故障根据相关数据调查显示，电力变压器在使用过程中，人为因素或电力变压器内部破坏是造成跳闸故障发生的两大主要原因，因此为有效地降低故障所带来的损失程度，电力企业的工作人员需及时安排专业人员进行故障分析，并采取科学合理的检修策略，以保障电力系统的安全正常运转。一般来说，倘若是因为人为因素导致电力变压器的跳闸故障，当检修工作人员排除故障后，可讲电力变压器继续投入使用，无须对变压器内部进行检查，可当是由于另一种原因导致的电力变压器跳闸故障，电力企业的工作人员不仅要对电力变压器保护范围内的全部设备进行详细的检查，逐一排除故障，同时还要采取恰当的检修技术，及时地对诱导处进行修理，以避免电力变压器爆炸现象的发生。 2电力变压器的检修 2.1监察巡视相关工作人员在电力变压器处于运行状态时，应定时对其进行检查和巡视，以保证电力变压器可以一直处于安全稳定的工作状态。工作人员在电力检查时，理应着重对电力变压器的辅助设备、温度、油箱以及油料质量等予以检查。现阶段技术水平发展较快，红外成像仪的出现节省了许多工作人员的检测时间，较以往检查方式而言能够有效提高检测准确率。红外成像仪多用于电力变压器的巡视中，工作人员利用红外成像仪的传感器来测试电力变压器的信号强弱，以此对电力变压器在运行时内部的使用情况作出判断，同时还可对电力变压器内部是否存在过热问题进行观察。 2.2定期予以试验检查在使用电力变压器时，应对变压器的实时情况及时检查，并且此过程必须根据变压器的有关程序予以进行。电力变压器的试验不比一般实验，其试验步骤相对复杂，工作人员应根据变压器每一时期的不同情况灵活运用试验方法，与此同时对变压器的周期予以完善。在对变压器进行日常检查的过程中，应按照规定说明步骤进行。在工作人员对变压器进行第一次试验检测时，常出现因为变压器问题小被工作人员忽略的情况，需工作人员进行多次检查才能发现故障所在，在故障发生前，做好防范措施并及时提出相应解决方案，将有效避免变压器出现故障。 2.3实时监测在电力变压器处于工作状态时，需做好在线检测技术。此类在线检测技术可以及时了解电力变压器的电压、油箱和电流的实时运作情况。与此同时，工作人员在进行变压器的日常巡视中，应针对变压器的变化状态做好相应记录，例如电力变压器的声响强度和振动的频率等，若将这些数据完善，将使变压器的检测结果更具备全面性。在检测变压器的油箱气体工作中，应通过相应的在线监测技术，对问题做到及时发现及时解决，有效降低变压器出现故障的风险，最终达到提高变压器工作效率的目的。 2.4加强对电力变压器维修人员的培训电力变压器维修人员是保证电力变压器维修质量的基础，对电力变压器的正常使用具有重要意义。通常情况下，加强对电力变压器维

神经网络的电网故障诊断资料

基于新型神经网络的电网故障诊断方法 1引言快速事故后恢复系统正常运行是减少电能中断时间和增强供电可靠性的必要条件。作为事故恢复的第一步,应实现快速、准确的故障诊断以隔离故障元件并采取相应措施以恢复电能供应。然而在线快速、准确地故障诊断仍是一个悬而未决的难题,尤其在保护和断路器不正常动作或多重故障的情况下,故障诊断更为困难。故障诊断一般基于SCADA系统所提供的保护和断路器信息来判别电力系统中的故障元件。多种人工智能技术已用于解决此问题,如专家系统[1~4],随机优化技术[5~10]和人工神经网络[11~14]等等。其中基于专家系统的方法得到了广泛的注意和研究。这种方法能够提供强有力的推理并具解释能力,然而专家系统中知识的获取、组织、校核和维护等都非常困难,并成为其应用的瓶颈。而且,专家系统必须搜索庞大的知识库以得到最终的诊断结论,这使得它不能满足故障诊断实时的要求。另外,当系统中存在保护和断路器不正常动作时,专家系统可能会因缺乏识别错误信息的能力而导致错误的诊断结论。用于故障诊断的另一种较有潜力的方法是基于工程随机优化的方法。这种方法的主要原则是将故障诊断表述为一个整数优化问题,随后使用全局优化方法,如波尔兹曼机[5]、遗传算法[6~8]、仿蚂蚁系统[9]或tabu搜索[10]等,去求解该优化问题。这种方法在实际应用过程中也出现了一些问题:如何确定这些随机优化方法的参数以实现快速正确的故障诊断;如何使这些方法适用于保护和断路器不正常动作的情况等等。近年来,人工神经网络[11~14]引起了研究工作者的兴趣,因为它具有学习、泛化和容错能力。并且神经元的计算是并行的,这有利于实现实时应用。在神经网络的各种模型中,应用得最为广泛的模型就是BP(Back-Propagation)神经网络。标准的BP模型使用梯度下降算法训练,因此BP神经网络的结构必须是事先已知的,而且该学习算法收敛速度很慢,并有可能收敛于局部最小点。这些不利因素限制了BP模型在故障诊断中的应用。本文提出使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络[15~16]解决电力系统中的故障诊断问题。理论上讲RBF神经网络具有任意函数逼近能力[17]。

变压器故障诊断技术

变压器故障诊断技术发表时间：2018-12-04T16:36:02.270Z 来源：《防护工程》2018年第25期作者：邹敏[导读] 要求管理人员加强对变压器的管理，保障电力系统的稳定运行。基于此，本文从变压器的故障分类及内部故障诊断原理入手，对变压器故障诊断技术进行了分析，主要介绍了三比值法、BP神经网络以及PNN神经网络这三种故障诊断技术，以期为电力企业的运维人员进行变压器的故障管理提供帮助邹敏国网四川省电力公司凉山供电公司四川西昌 615000摘要：作为电力系统的重要电气设备，变压器发挥着至关重要的作用，要求管理人员加强对变压器的管理，保障电力系统的稳定运行。基于此，本文从变压器的故障分类及内部故障诊断原理入手，对变压器故障诊断技术进行了分析，主要介绍了三比值法、BP神经网络以及PNN神经网络这三种故障诊断技术，以期为电力企业的运维人员进行变压器的故障管理提供帮助关键词：三比值法；PNN神经网络；BP神经网络前言变压器的运行状况不仅会对用户的供电状况造成影响，还会对电力企业的生产规划造成影响。所以电气企业需要事先预判变压器可能会出现的故障，通过有效的变压器故障诊断技术，提高变压器管理的水平，保障变压器的正常运行。在实际的变压器故障诊断中，主要通过变压器内部油的气体含量判断变压器出现的故障。但是气体含量分析方法的准确性比较低，难以诊断多种类型的变压器故障。因此，对于变压器故障诊断技术的研究是很有必要的。 1变压器故障分析 1.1变压器的故障分类 1.1.1根据发生故障的部位分类第一，绕组故障，主要是指绕组间的相间短路以及线匝间的匝间短路出现的故障；第二，引线故障，主要是指各个引线间出现的相间故障；第三，套管故障，主要是指绝缘套管老化现象，由裂缝及闪络导致的短路故障。 1.1.2根据故障现象分类根据故障现象，变压器故障可以分为热故障及电故障这两类。其中，热故障主要根据具体的温度数值进行变压器故障的诊断。通常来说，温度低于150℃属于轻度过热故障；温度处于150℃-300℃范围内属于低温过热；温度处于300℃-700℃范围内属于中温过热；温度高于700℃属于高温过热。电故障主要根据能量密度强度进行分类，主要包括以下几种故障：局部放电，在变压器正常运行时，产生的气体大都为氢气，然后是甲烷。当电能密度处于10-7-10-6之间时，一定量的氢气会转变为少量乙炔。在电压的作用下，会变压器内部的边缘位置会出现放电击穿现象。比如，当变压器内部的油或者固体材料中出现了气泡或者空隙，气泡或者空隙两边将会出现放电现象。火花放电，当变压器的电位变化幅度较大，或者变压器的油中含有杂质时，则会导致火花放电。一般来说，技术人员可以在电能密度超过10-6时，根据氢气与乙炔气体的总含量判断变压器是否出现火花放电故障。电弧放电，当变压器的电能过高时，则会出现电弧放电故障，该故障出现的伴随现象为氢气与乙炔气体的含量过高。电弧放电故障具备一定的突发性，会导致变压器的引线出现断裂，会对变压器造成严重的危害[1]。 1.2变压器的内部故障分析变压器的内部故障会出现相应的现象，主要体现在产气速度及气体比重的变化。这是因为变压器在长期运行的过程中，固体材料或者绝缘油会出现老化与变质现象，从而导致气体的产生。一般来说，变压器的故障类型和产生的气体成分有直接的关系，所以大部分故障诊断技术都是通过分析气体成分，实现变压器故障类型的诊断。比如，当温度较高的状况下，变压器内部容易产生乙烯气体；当出现放电状况时，变压器内部容易产生氢气；当出现电弧放电时，变压器内部容易产生乙炔。与此同时，变压器内部故障的严重程度可以通过产生气体的速度及气体总量来体现，产生气体的速度越快，气体总量越大，就表明变压器内部故障越严重。因此，变压器中各个气体成分均有相应的限值，只要气体含量维持在这一范围内，就表明变压器不存在故障。具体的气体含量限值如表1所示：表1 变压器油中的气体含量限值 2 变压器故障诊断技术分析 2.1三比值法大量实践研究表明，变压器故障诊断不可以只根据变压器油中的溢出气体量进行直接判断，这种诊断方法会使得输入量增多。因此，在进行变压器故障诊断时，技术人员需要采取相应的措施减少输入量，常用的措施为通过气体之间的相对比值进行变压器故障诊断，该诊断技术被称作三比值法。在变压器实际的运行过程中，故障出现的同时会使一氧化碳、氢气、氧气、甲烷、乙烷、乙烯及乙炔等气体从变压器油中溢出。三比值法主要是应用甲烷、乙烷、乙烯、乙炔和氢气这五种气体，根据其溶液特性，使其组成甲烷/氢气、乙炔/乙烯、乙烯/乙烷这三对比值，不同的比值范围对应不同的编码（如表2所示），技术人员可以根据输入量找出相应的编码，从而诊断出变压器的故障类型。编码对应的变压器故障类型如表3所示。