变压器绝缘老化诊断技术.doc
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摘 要:详细介绍了变压器绝缘老化在线检测分析模型,叙述并分析了人工神经网络(TFDANN)在变压器绝缘老化程度诊断和寿命评估方面应用的可行性和有效性。 关键词:变压器;绝缘老化;诊断技术;寿命评估;人工神经网络 引 言 电力变压器最佳的经济效益越来越依赖于适当的老化状况监测、寿命评估和寿命延长技术。 近年来,国内外专家对变压器绝缘老化、变压器寿命评估这类问题作了大量的调查研究,纷纷开发和推广新技术,采取全面的诊断分析方法,综合考虑这类问题对全局经济的影响,并将其提高到战略高度来加以认识。 1 变压器绝缘老化检测 油浸式电力变压器绝缘采用油纸(板)绝缘结构形式,其中固体绝缘大部分由纤维素构成。促使其最终损坏的主要因素包括维护工作差,运行事故和超负载运行等。由纤维素构成的固体绝缘,其造成变压器老化的原因,通常可归结为热老化和电老化。针对绝缘老化建立的变压器在线分析的模型如图1所示。 来源:输配电设备网 图1中:DGA分析主要用于判断油老化;HPLC分析用于判断纸纤维老化;介质损耗因数分析不仅用于判断纸纤维的老化,而且还可以裂解信息。变压器绝缘在热老化过程中,将产生CO和CO2等气体,由于油和纸在热老化过程中都将分解产生CO和CO2,因此,仅靠DGA分析是不够的。近年来,开始采用高性能液相色谱分析(HPLC)及测定聚合度(DP)、介质损耗tgδ等方法,使绝缘老化的诊断精确度有了很大提高。 1.1 油中气体分析 变压器通过油中气体分析(DGA)定量测定的主要气体是H2,CH4,C2 H6,C2H4,C2 H2,CO,CO2.由DL/TIEC60599《变压器油中溶解气体的分析和判断导则》(以下简称《导则》)推荐的三比值法是建立在DGA数据基础上的,可用来判断变压器内部故障的性质。当变压器故障涉及固体绝缘材料时,就会产生CO和CO2,CO和CO2作为绝缘老化的特征气体,其含量在一定程度上反映了变压器绝缘的状况。《导则》指出:当怀疑设备固体材料老化时,一般CO2或CO的比值大于7;当怀疑故障涉及固体绝缘材料时(大于200℃),CO2或CO的比值可能小于3。 变压器绝缘老化状况的诊断仅仅依靠CO和CO2含量、产气速率、CO2或CO的比值来判断将带有很大的不确定性,在老化分析中的偏差较大,只能将其作为参考,若作为判据则是不灵敏、不确切和不可靠的。 1.2 绝缘纸聚合度的检定 变压器绝缘材料的聚合度(DP)是绝缘老化程度最准确、可靠、有效的判据[1]。 聚合度的测定在取样后,须将纸中的油脂、金属离子及其他充添剂提抽干净,然后粉碎、硝化,使之溶解于乙酸乙酯溶剂中,并利用乌别洛得粘度计测定纸溶液的粘度,求得纸的聚合度(DP)。 聚合度与绝缘纸机械强度间的关系如图2所示.图2中的聚合度的曲线表明,新纸板聚合度一般为1200~1800。 变压器对绝缘纸老化寿命的判断标准大致定为:当平均聚合度下降到500时,变压器整体绝缘处于寿命中期;当平均聚合度下降到250时,可认为变压器绝缘寿命已终止;当聚合度下降到150时,绝缘纸的机械强度几乎为零。变压器取纸样部位的不同,将会导致聚合度数值的不同,由于聚合度具有一定的分散性,因此,要求在多个部位上取纸样,以求得平均聚合度;或者要求每次在代表性部位取纸样。取样数应该统一,以强调其可比性和同比性。 考虑到运行中的变压器如果取样测定、必须停运吊芯所带来的诸多不便,近年来,推广应用一种高性能液相色谱分析(HPLC)方法,此种方法可测出油中糠醛含量(Furan),根据糠醛含量与聚合度的线性关系,可得到聚合度的值。 这样,可从糠醛含量、聚合度的数值变化来判断绝缘老化的程度。 1.3 高性能液相色谱分析 应用高性能液相色谱分析(HPLC)技术确定变压器油中溶解的糠醛(C5H4O2)含量(Furan)是十分迫切和必要的[2]。用糠醛含量来判断变压器老化状态,是目前变压器老化最有效的在线检测手段之一。 由于糠醛作为绝缘纸在热老化过程中分解的特殊产物,成为变压器老化的判据正被越来越广泛地应用,因此,一般认为油中糠醛含量达到0.5mg/L时,变压器整体绝缘水平处于寿命中期;达到1~2mg/L时,绝缘劣化严重;达到4mg/L时,变压器绝缘寿命终止。 糠醛测定法之所以被广泛应用于绝缘老化分析,首先是因为它适合于在线监测,其次是因为糠醛含量与聚合度之间存在对应关系式 来源: 式中:Furan——糠醛含量,mg/L;D聚合度。 二者间相关系数为0.965 7.因此,借助糠醛分析可近似地估算绝缘纸的平均聚合度。 HPLC方法所面临的问题是:当对变压器换油或进行油处理后,由于糠醛含量随油的更换而发生变化,因此,对溶解油中糠醛含量的分析已难以直接得到与聚合度的对应关系。但纸的拉伸强度是不随油的更换而改变的,这就需要对各次测量的数据、换油情况作记录,以便综合分析绝缘实际老化的程度。 1.4 介质损耗因数的分析 变压器在线检测介质损耗因素(tgδ是一种使用较多,对判断绝缘较为有效的方法.目前国内采用的是在工作电压下测量绝缘的tgδ值[3]。此方法采用电桥法,以配套的标准电容分压器(工作电压为10kV)加电压互感器(PT)构成取样测量系统。介质损耗tgδ的试验灵敏度很高,通过测量tgδ值,可以反映出绝缘的一系列缺陷,并可以识别绝缘的状况,因此,tgδ值已成为判断变压器绝缘老化的标志之一。但在运用该种方法时,必须注意与该变压器历年的tgδ相比较,还要与处于同样运行条件下的同类型设备相比较。 在离线状态下检测tgδ与电压的关系,可以反映变压器的绝缘情况,如图3所示。当绝缘老化时,tgδ=f(U)曲线呈明显的转折,这样,从tgδ增加的陡度可显示出其老化的程度。 来源: 来源: 此外,由于DGA数据、糠醛含量与tgδ值存在一定的相关关系,因此,以上几种判断绝缘老化的方法,可以相互印证,从而进一步提高了诊断的准确率。 2 绝缘老化诊断的人工神经网络法 由于引起变压器绝缘老化的原因相当复杂,寿命估计不是要求预报变压器将发生绝缘故障的确切时间,而是预报发生故障可能性的增加和工作可靠性的减少.当可靠性下降到一定值时,变压器老化程度对应的寿命对于一定的应用来说实际上已经终止。 用人工神经网络对运行中变压器老化程度的判断,对剩余寿命的定量估计,是建立在可靠性基础上的。 2.1 TFDANN的结构 变压器绝缘老化诊断的人工神经网络法(TFDANN)实质是用模拟人脑信息处理的功能.神经网络法是一种理想的模式分类器,它具有自组织、自学习的能力,能映射高度非线性的输入、输出关系。 TFDANN用于诊断纤维类绝缘的老化,其模块的神经网络结构如图4所示。 请登陆:输配电设备网 浏览更多信息 来源:输配电设备网 TFDANN输入特征矢量为7个,分别对应特征气体H2,CH4,C2 H2,C2H4,C2H6,CO2/CO的比值和糠醛含量C5H4 O2.模块采用双隐层结构,共设46个隐层节点,上下层节点间充分连接,同层、隔层间节点相互不连接.其输出特征矢量为1个,输出值的范围为0~1。 输出值对应变压器绝缘老化的程度∶趋“0”则表示变压器绝缘状况良好;趋“0.5”则表示变压器绝缘老化处于寿命的中期;变压器绝缘老化寿命终止的可靠性,取决于输出值趋近于“1”的程度。 2.2 TFDANN的工作特点 在TFDANN软件中,输出矢量选取CO2/CO的比值,是由于CO和CO2包含了与纤维素状态有关的信息,而它们的比值在一定程度上能反映变压器内部绝缘的状况。选取糠醛含量作为特征矢量,是考虑到在节点函数中它与变压器绝缘材料聚合度的对应关系和糠醛含量自身与变压器绝缘老化程度的对应关系.TFDANN将特征气体产气速率及变压器长期运行的负荷情况作为诊断老化问题必须考虑的主要因素,是缘于DGA与产气速率之间的密切关系。 表1为TFDANN测试变压器绝缘老化的结果。 来源:输配电设备网 来源: 表1中的结论是TFDANN软件经有限的数据训练后得到的样本测出的结果。表1中的结论表明TFDANN在变压器绝缘老化诊断中具有很高的准确性,其结论与实际故障相吻合。 2.3 TFDANN的成功经验 人工神经网络可以用少而清晰的知识来表示一个非常复杂的系统,可展现出可能连领域专家都不十分了解的复杂机制。在TFDANN开发过程中,从神经网络众多类型中,正确选用了反向传播(BP)网络,吸收了国内外已开发的实用神经网络经验,形成了本软件系统合理的模块结构,能较好地处理变压器绝缘老化诊断中的一些模糊问题。 TFDANN设计、开发,包括输入、输出特征矢量的确定,网络拓扑图、节点权值的定义.网络拓扑结构的选样、完善,即通过样本的训练和预期精确度的比较,使隐层和节点数目逐步确定。 在样本训练中,由于缺乏大量有效数据供TFDANN训练和测试,因而采用了“十次迭代相互验证”法则。这种方法有效地增加了用于样本训练的数据量。 3 结 论 变压器绝缘老化诊断技术的研究是建立在DGA和HPLC等测试数据基础上的,更进一步的研究是必须在发电厂、供电局、变电站等部门建立起联合的数据库,用代码表示相关的信息。这些资源对诊断老化,以及寿命评估的提供是极有价值的财富,并促使诊断技术向数字化、智能化、网络化发展。应用计算机辅助诊断,较长期的目标是建立和发展预测绝缘故障和剩余寿命的分析系统。 来源: 新开发的TFDANN系统是一种尝试性的新技术,目前,TFDANN可对运行中的变压器绝缘老化程度作出诊断,从而为现场工作人员提供变压器绝缘寿命评估的“咨询”服务。 参考文献: [1]路长柏.电力变压器绝缘技术[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,308~310。 [2]MacAlpineJMK,张海潮.糠醛浓度判断变压器绝缘纸寿命的现场测量[J].高电压技术,2001,27(6):46-47。 [3]朱德恒,严 璋.高电压绝缘[M].北京:清华大学出版社,262~284。 [4] 杨启平,薛五德.变压器故障人工智能诊断系统的研究[J].高电压技术,2003,29(3):10~12- 配套讲稿:
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