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引言 在线监测技术是分析目前对电力变压器进行故障诊断最方便.有效的手段之一。在线检测技术极大地提高绝缘诊断的效率和准确性同时还可节约大量的人力和物力的损耗。并且，根据被测设备的当前工作数据，结合过去的经验，用先进的方法及时而全面地进行综合分析判断，为捕捉早期潜伏性故障隐患提供指导。在线监测是保障电力系统正常运行和工作的重要环节之一，它可以为设备的故障提早发出警示，以确保电网的安全运行。
大型变压器一般都为油浸式变压器，采用油纸绝缘结构。油在变压器当中起到绝缘和冷却的作用。变压器在运行过程中，由于热和电的作用，变压器油会逐渐老化并分解产生少量的低分子烃(氢气.甲烷.一氧化碳.二氧化碳.乙烯)等气体，当存在潜伏性故障时，会加快这些气体的产生速度，因此要监视变压器的运行状态，利用离线和在线技术对油中气体的定性定量分析，其意义是十分重要的，实践证明，也是非常有效的手段。
1.变压器油质劣化因素及其对策
1.1变压器油劣化因素
(1)设备条件。变压器设备设计制造采用小间隰，运行中易出现热点，不仅促使固体绝缘材料老化，也加速油的老化。一般温度从60一70℃起，每增加10°C油氧化速度约增加一倍。另外，设备的严密性不够，漏进水分，会促进油的老化，选用固体绝缘材料不当，与油的相溶性不好，也会促进油的老化，所以设备设计和选用绝缘材料都对油的使用寿命有影响。
(2)运行条件。变压器.电抗器等充油电气设备如在正常条件下运行，一般油品都应有一定的氧化安定性，但当设备超负荷运行或出现局部过热，油温增高时，油的老化相应加速。
(3)污染问题。新油注入设备时，都要通过真空精密过滤.脱气.脱水和除去杂质。当清洁干燥油注入设备后，油的介质损耗因数有时会增大，甚至超过运行中规定2％的最低限值。
(4)运行中维护。运行中油的维护很重要，目前变压器大部分不是全密封，如果呼吸器内的干燥剂失效不能及时更换，将潮气带人油内，油内抗吸附剂失效后，未能及时补加，会促使油的氧化变质。
1.2 对策
综上所述。影响变压器油质劣化的因素是多方面的。既有人的因素，也有设备因素，但归根结底是人的因素。只要充分认识油质对设备安全.经济运行的重要关系，增强责任感和事业心，那么不论设备问题，还是管理问题都会迎刃而解，就油质对策，在此不妨提出几点看法：
(1)积极推广应用新技术，彻底改变变压器因密封不严而产生漏油的弊端；
[论文网 www.ap5u.com] (2)加强管理，完善油务监督；
(3)充分发挥油处理设备的作用；
(4)完善新油的入库检验制度和变压器油的保管.发放(领用制度)规定；
(5)加强变压器油务监督管理。
为使变压器油运行良好，这就要求变压器油具有较高的闪点.击穿电压.界面张力.水溶性酸PH值，同时保持较低的水分.介质损耗因数.酸值，同时还要求变压器油透明.无杂质或悬浮物，月前变K器用油的牌号以25号居多，其技术标准和运行要求如下表所示
2 .故障在线检测与诊断
在线监测技术中，由各种传感器所采集的信号，经过必要的转换和处理后，统一送进数据处理系统进行分析，综合分析判断后输出结果。如发现异常，可警
报或进行相应的操作，也可以与上一级检测中心相连[1]，如图1一1所示。
2.1在线检测的原理与方法
由于温度对油中微水含量的变化状态及传感器测量过程的影响，所以为了精确地在线测量由衷的油中的微水含量，需要将温度传感器和温度传感器安装在变压器的油流回路中，同时对温度和温度信号采样，以便真实的反应油中的微水含量。
对变压器中微水含量实施在线监测时，传感器是其中非常关键的部分，用于油中微水含量在线监测的传感器需要承受变压器苛刻的运行环境，这包括100℃的顶层最高温度和140℃的最热点温度，与传统的醋酸纤维系湿敏材料相比，聚酰亚胺是一种耐热性非常好的湿敏材料，由于其具有一个高度芳香化结构，在－200℃～＋400℃都有稳定的物理.化学性质，具有较强的抗化学腐蚀性，能很好地适应变压器的热油环境。聚酰亚胺的分子结构中含有酰亚胺环，具有一定的吸湿性，且吸水后其相对介电常数发生相应变化，利用介电常数与含水量相关的原理可制成电容式湿度传感器。这类聚酰亚胺湿度传感器有较好的长期稳定性，几乎没有湿滞，而且温度系数也很小。
图1-2 HYDRAN201i的在线装置信息流程和原理图
2.1.1油气分离单元
油气分离单元包括：聚四氟乙烯薄膜.脱气的气室.Kopton膜.铜管.三向阀.干燥过滤器.温度控制室.色谱柱.电 [/td][/tr] [/table]
化学检测器.空气泵设备。 2.1.2气体检测单元 气体检测单元包括：分离混合气体的气体离柱及检测气体的传感器，控制气体分离柱工作温度的恒温箱.载气.继电器自动控制以及辅助电路设施。 2.1.3微机控制及诊断单元 微机控制及诊断单元主要由主板.接口板.电源部分以及打印输出.显示属出部分组成。 2.1.4实际应用情况
2011年3.4月对某电厂主变的高压试验及离线油化实验结果表明主变处于正常状态，下表书某电厂主变在2011年3-4月在线检测装置所测得数据：
表2 在线检测所测得实验数据
注：环温：指冷却水入口温度。
从以上数据可以看出，所测结果比较稳定，得出的结论和变压器实际健康状况相符。
下表为某研究院油化取样分析与在线检测装置分析结果的对比：
表3 油化和在线监测实验数据
从上表对比可以看出在线监测所测的数值和研究院油化专业人工取样所测得总烃气体的数据相差不大，比较真实的反应变压器的实际情况。当然通过对数据的对比是远远不够的，并且由于有环境.人工取样手段等的因素影响，数据也不可能完全一样，我们还将通过预防性手段及离线和在线监测数据进行比较，这样对在线检测的判断将更有依据。
3.故障检测技术的发展趋势
3.1基于网络的电力设备故障集散监测与诊断系统
电力系统的日益复杂给电力设备的安全稳定控制提出了新的问题. 一个完善的系统通常都由若干个子系统组成. 系统的分层.分块特性使得需要监测的部位非常多. 以前的方法都是采用局部监测.局部故障诊断, 即只在某些关键的部位进行监测和诊断,各部位.各设备之间互不干扰. 现在随着Internet技术的发展, 这种方式已不适合实际生产: 一方面造成监测设备的重复设置, 另一方面又很难使各监测信号之间形成有效的耦合. 取而代之的是进行全方位的监测, 即对设备.变电站, 甚至整个区域电力系统形成统一的监测诊断网络, 这就是基于网络的电力设备故障集散监测与诊断系统. 集散监测诊断系统是受集散控制系统的影响而产生的. 集散控制系统由于具有可靠性高.性能好.分散控制.集中管理等特点深受用户欢迎, 很快成为控制系统的一个重要发展方向. 集散监测诊断系统的特点是形成分布式的监测网络, 各监测点的数据统一由诊断中心进行处理和诊断. 它可以提供一个统一的开放式框架, 使各监测点易于加入这一系统, 便于管理, 提高确诊率. 由于基于网络的集散监测诊断系统出现时间较晚, 思路较新, 因此体系还没完全形成, 其思想仅散见于几篇文章之中. 杨叔子教授1997年较为明确的提出了集散监测诊断系统概念. 蒋东翔在其学位论文中已体现了这一思想, 并在诊断中运用了基于模糊识别和基于规则推理两种策略用于提高确诊率, 其实质就是进行诊断集成. 这正是集散监测诊断系统的重要内容.图[论文网 www.ap5u.com]1只给出了一个变电站的监测诊断网络构成图, 但它已基本具备集散监测诊断系统的全部特点.由于这是一个开放型系统, 其它变电站的网络也很容易加入, 这样, 网络规模将不断扩大, 可形成跨站,跨地区的监测诊断系统. 从结构上来看, 形成了工作站.分站.总站的分组体系结构.
集散监测诊断系统的目标是非常宏伟的. 从企业管理的角度看, 集散监测诊断系统是设备管理系统的一部分. 随着监测诊断系统向生产系统的逐步介入, 企业的M IS 系统将进一步完善, 集散型监测诊断系统最终会并人企业的M IS系统.
3.2数据挖掘技术的应用
变压器故障诊断是建立在专家知识和经验基础上的决策支持过程. 专家知识能为诊断提供判断依据, 但在其获取和使用过程中也有如下不足:
1) 由于变压器及其故障机理十分复杂, 专家知识难免有所遗漏和偏差.
2) 同时在专家知识的吸收利用过程中, 知识的有效性将被削弱. 首先工程师能否从领域专家那里获得足够和正确的知识; 其次将所有知识以计算机能够理解的形式来表示和存储知识存在一些难点.
3) 各个变压器特性有所差别, 一般化的知识运用于不同的变压器存在不合理性.因此, 在诊断过程中如何有效地获得并使用知识成了当前研究的重要课题; 而数据挖掘技术正是这一领域的重要手段之一.数据挖掘是由数据到知识的融合, 也称作数据库中的知识发现, 是一个从数据库中抽取隐含的.以前未知的.潜在有用信息的过程. 被开采出来的知识, 能够用于信息管理.查询处理.决策支持.过程控制.以及许多其他应用. 数据采掘所要发现的典型知识包括相关规则.分类规则.分簇规则和序列模式等. 在变压器诊断过程中, 能获得大量的变压器状态数据和故障样本, 利用数据挖掘技术将这些数据中的隐含知识进行提取, 反馈利用于诊断中, 将大大提高诊断的确诊率. 因为不但诊断规则得到充实, 而且能更适应变压器个体之间具有实际意义上的差别,因此将数据挖掘技术应用于变压器故障诊断将是未来该领域的重要研究方向.
结束语
在线检测及诊断技术在我国有良好的运用前景。通过使用.总结.提高后，可推广用于高电压电容设备介质损耗的监测，铁芯电流和污水电流的检测，局部放电的监测，逐步取代离线人工监测。为电厂实现以在线监测为基础的状态检修打下良好基础
参考文献:
[1] 雷铭. 电力设备诊断手册[M ]. 北京: 中国电力出版社, 2000.
[2] 赵家礼, 张庆达. 变压器故障诊断与修理[M ] . 北京: 机械工业出版社, 1998.
[3] 胡文平, 尹项根. 变压器故障诊断与多传感器信息融合[ J ]. 高电压技术, 2002, 28( 2 ) : 32-33.
[4] 夏向阳, 罗安.在线监测在电力变压器故障中的应用[ J] .电工技术杂志, 2003, ( 7) : 79-81.
[5] 陈世青. 电力变压器故障与处理[ J] . 变压器, 2000, 37 ( 11) :40-44. [/td][/tr] [/table] |
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