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摘要：电力变压器作为电力传输的重要设备，在保用企业和居民用电上起着至关重要的作用。电力变压器的功能是多方面的：它具有调节电压的功能，它可以根据用电需要，通过增加电压将电力传递到用电区域。如果变压器在运行中出现故障，不仅会对电力公司产生影响而且还会对生产生活造成极大的损失和影响。在此基础上，本文将对电力变压器的维护和故障诊断方法进行研究。
关键词：电力变压器；故障诊断
引言
长期以来，电气设备故障是危害电网安全的主要因素之一，据统计，变压器内部绝缘故障率居电气设备故障之首。因此，对变压器发生的故障进行探索研究，对变压器故障的科学诊断具有实际意义。目前，电力系统中变压器设备故障预测主要依靠人工判断，主要以检修人员和设备专职凭借自身工作经验判断为主。通过对设备本体外观及运行声音等进行直接观察，结合设备试验数据对设备健康状态进行人工判断。但随着计算机的应用普及及电力系统自动化的发展，设备运行数据量与日俱增，仅仅依靠人工判断设备运行状况，不仅工作量大，信息提取不充分，人工分析判断结果的时效性及准确性明显达不到实际应用需求。想要在操作上达到对设备故障科学、智能及有效的诊断，需要以理论研究为主，并向模式识别、智能预测及大数据应用方向转变，才能推动变压器故障诊断技术朝着更全面、更智能的方向发展。
1变压器自身环境下变压器发生故障诊断方法
1.1灰靶模型
变压器自身内部环境中的绝缘性材料主要为绝缘油与绝缘纸，每当发生故障，变压器内部绝缘性材料在热与电共同的作用下，分解速率在短时间内会迅速变快，从而产生H2、CO、CO2、C2H2、CH4、C2H6、C2H4等气体，其中H2、C2H2、CH4、C2H6、C2H4被称为特征气体，且大部分会溶解于变压器油中。电力变压器自身环境下对变压器发生故障的判断及识别研究，可以转化为对变压器油溶解的各种气体含量及比例的探索。
在变压器的故障诊断过程中，由单一要素直接造成变压器发生故障的机理尚缺乏完备性，变压器油中所溶解的各种气体之间彼此约束或催化的关系比较模糊，没有确定关系，对于何种故障导致何种气体的产生的描述尚不明确。因此，电力系统中变压器的故障识别、判断是一个“信息部分已知，部分未知”的“样本量小、信息贫匮、不确定性”的灰色系统。
1.2变压器渗油
变压器油泄漏不仅会给电力公司带来巨大的经济损失、破坏环境，影响设备的正常运行，造成停电甚至损坏变压器，给生产用户造成经济损失，给居民的生活带来不便。因此，有必要解决变压器油的泄漏问题。油箱平面的漏油可以直接进行焊接修复。对于拐角及加强筋处的渗漏情况，其漏点一般很难发现，或者在维修后的焊接点质量较差再次泄漏。对于这种泄漏，铁板可用于修复焊接。两面连接处可以使用椭圆形铁板可用于焊缝修复。在三面的交界处，铁板可以转换成三角形用于修复，或根据修理焊接的实际位置进行焊接。
1.3在线故障诊断方法
油浸式电力变压器在线故障检测，可以提高变压器状态检测的有效性，因此，在线检测故障诊断中，应该结合故障的类型，进行检测方法的构建。第一，电检测法。在油浸式电力变压器运行中，通过放电波形、无线电干扰程度的分析，进行电检测方法的技术的运用，提高在线故障检测的有效性。第二，超声波检测法。结合油浸式电力变压器的使用状况，为了提高在线故障检测的有效性，通过超声波检测方法的利用，可以将检测到的超声波转化为电信号，通过信息资源的处理及记载，提高检测的有效性，而且，在超声波检测技术运用中，可以有效避免电磁干扰，提高在线检测的有效性，但是在该种检测方法使用中，存在着检测灵敏度较低的问题，无法实现故障检修的有效性。第三，红外成像检测技术。对于红外成像检测技术，可以运用在设备正常运行的检测之中，通过系统性的检测，可以对电气设备的带电状况进行检测分析，及时发现油浸式电力变压器运行中存在的隐藏故障，通过及时的处理提高油浸式电力变压器故障检测的有效性。第四，脉冲带电流检验方法。油浸式电力变压器在线检测中，通过脉冲电流检测方法的构建，可以结合系统运行的状况，进行脉冲电流信号的检测以及信息的提取，当系统具有较大的电容时，会限制检测的灵敏性。第五，光检测技术。对于光检测技术而言，主要是通过局放产生光辐射进行检测，但是由于检测技术的复杂性、灵敏度较低，在实际检测中并没有得到运用。第六，超高频检测技术。通过油浸式电力变压器在线故障检测技术的分析，通过超高频检测技术的运用，可以有效提高局部放电测量的频率，而且，在测试系统安装中，也可以提高设备故障检修的及时性。但是，在超高频检测技术运用中，存在着变压器内部结构相对复杂的问题，若缺少有效的控制策略，会影响检测的有效性。因此，在油浸式电力变压器在线故障检测中，应该通过故障发生原因的分析，构建针对性的解决策略，以保证故障检修的整体质量。
2电力网络环境下故障发生诊断方法
2.1潮流计算
由于电力系统在运作时，在电源的电势作用下，电流或功率会从电源源头出发，经由系统中的各元件流入负荷，最终分布在电力网络各处。当某支路或某节点发生过载或故障时，必将造成电力系统中潮流的重新分布，其影响是全局的，会带来严重的系统后果，可能造成其余支路的电力变压器发生越限，甚至设备故障。
2.2随机矩阵
由于输变电设备的状态指标繁多，指标值的变化、气象环境及电网运行等因素密切相关，依照实际需求采用大数据分析技术从大量相关数据中挖掘分析、提取有效信息，从而提高评估输变电设备状态的及时性和准确性。传统的多数分析方法是采用物理原理，基于一定的假设构建数学模型，进行相关数值计算，一般只适用于简单的现象研究。电网的动态运行特点表征其属于非线性动态网络，且各元件间及元件与影响因素间存在耦合关联性。电网属于复杂现象的范畴，仍然采用物理模型，应用效果较差。
3解决对策
3.1多维度信息融合
因为变压器本身构造和周围环境因素的复杂性，只有依赖于大量信息的融合才能实现对变压器故障诊断的高效判断。多维信息融合技术是在空间和时间上对各维度的海量信息进行统一处理，最终形成整体指标，辅助决策和控制。重点在于处理好多维度信息，通过技术处理找到信息间的协同、互补、竞争及冗余关系。融合计算各维度数据，将会大大提高诊断结果的准确性。
3.2数据高效存储与快速处理
随着电网的智能化发展，电力系统设备在线状态监测的数据量快速增长，输变电设备状态监测数据的高频率采样与快速插入，高效、可靠存储以时间序列数据为主的多源异构数据要求，实现海量状态监测数据快速查询操作等需求，都是变压器故障诊断中遇到的挑战。
结语
变压器作为电力传输和转换的重要设备，必须要降低故障发生率，提高运行稳定性，并要做到早期检测和故障诊断，对确保整个电力网络系统的正常运行有重要的意义。
参考文献
[1]张真.电力变压器状态检修及故障诊断方法分析[J].中国新技术新产品,2015，(24):72.
[2]金文.电力变压器中的状态检修和故障诊断方法运用[J].产业与科技论坛,2015，(5):75-76.
[3]张继芳.改进型灰色关联算法在变压器故障诊断中的应用研究[J].变压器,2017,54(10):33-36.
[4]刘毅.神经网络在变压器故障诊断中的比较研究[J].计算机技术与自动化,2006,25(4）：311-314.