变电站主变压器状态检修应用分析

2016-11-24吴枫

工程技术研究 2016年9期

关键词：绝缘体绝缘变压器

吴枫

（佛山供电局，广东佛山 528000）

变电站主变压器状态检修应用分析

吴枫

（佛山供电局，广东佛山 528000）

主变压器是变电站电力系统的核心部分，在变电站承载着输变电工作，因此在变电站电力系统运行中发挥着十分重要的作用。其状态的好坏，将直接影响变电站整体电力系统的安全运行，因此加强主变压器维修技术，能够在一定程度上提高变电站的管理水平。文章将从主变压器存在的问题出发，深入研究变压器状态的检修策略，以供相关从业人员借鉴学习。

状态检修；变电站；主变压器

变电站的安全工作关乎城市电力系统的稳定性，因此加强主变压器的检修工作，是提高变电站电力系统输电能力的关键。随着计算机技术的成熟，自动化技术广泛的应用于各领域工作中，变电站电力设备也逐渐向大机组方向发展，因此维护好这些设备，依靠相关人员较高的技术水平。本文将研究提高维修效率、减少维修成本的方法，从而提高变电站主变压器的安全性能。

1　变电站主变压器存在的问题及成因

1.1绝缘故障

绝缘故障在主变压器故障类型中极为常见。绝缘体需要在合理的温度环境下进行工作，当受热温度超过绝缘体所能接受的范围，则会在一定程度上影响主变压器绝缘体的正常使用［1］。此外，绝缘体也会因为某种机械力的作用而磨损，从而影响绝缘体的强度，满足不了电流阻隔的实际要求。一般来说，导致绝缘故障的原因主要是变压器受潮以及变压器中存留异物。绝缘管的密封程度与变压器的稳定呈现正比关系，一旦变压器内部进水，则会威胁相关电力设备的使用安全，甚至会导致储藏油的装备中积水，最终导致绝缘事故，提升了变电站运行的风险成本。由于绝缘管无法起到较好的阻隔效果，会让积水流经线路的绕组处，导致线路短路与线路断路等问题出现。除此之外，雷击也是导致绝缘故障的重要原因，当接地避雷装置无法满足规定的安全标准，则无法对主变压器形成有效的保护，使雷电击穿电路，导致绝缘体遭到破坏，严重时甚至引起变压器线路的断路情况发生。

1.2温度过高导致变压器故障

变电站主变压器线路的电流是需要控制在合适的范围内的，一旦线路中的电流过大，会让变电站的电力设备短时间内升温，从而影响绝缘体的正常使用，最终出现绝缘故障。容易出现涡流高温的位置位于线路的重叠处，这些地方线路较为复杂，且容易引起线路的连锁效应，导致变电站总线路发生故障，给变电站造成不可挽回的损失。

1.3短路故障

短路现象在变电站的实际工作中极为常见，而且具有强大的破坏性，因此需要投入更多的资金进行检查与维修，在一定程度上提高了变电站主变压器的运行成本。如何针对线路的短路现象进行维护管理，是相关工作人员应该思考的一个问题，同时也是主变压器状态检修应该加强的薄弱环节［2］。

2　变电站主变压器状态检修技术分析

2.1油中溶解气体分析

油中溶解气体分析是主变压器状态监测重要技术，利用气体会随着温度变化的基本原理，来判断变电站主变压器的故障与气体之间的对应关系。主变压器在运行当中会出现一些耗损，因此油中的气体含量，某种程度上反映了主变压器的状态，能够起到良好地监测效果。一般来说，油中溶解气体分析主要用到的工具是油浸纸，这种材料价格低廉，来源广泛，还具有良好的油中溶解气体监测效果，因此在溶解气体监测工作中得到较为广泛地应用。该监测一般是研究变电站主变压器故障与监测油中所含气体的对应关系，从而根据这种关系，发现主变压器中潜伏的故障情况。如表1所示。

表1　主变压器故障与监测油中所含气体的对应关系

2.2变电站主变压器的在线检测技术

油中气体在线检测技术，能够根据变压器中气体的成分，从而反应设备在真实运行的电压下的绝缘性能，这种方法具有时效性等优势，因此能够用主变压器的在线检测技术［3］。通过对比气体含量，能够较为直观的了解变压器内部的密封情况、有无受潮、绝缘是否出现老化的现象。例如当二氧化碳过多，相关研究人员基本能够判断变电站的主变压器温度过高，当变压器中一氧化碳的含量超过标准，则能够判断变压器故障时由于内部的绝缘体因热而分解。当氧气的含量超过标准，则需要相关检修人员检查变压器的密封情况，并争取在短时间内进行维修。油中气体在线监测技术能够缩短相关检修人员的工作时间，一定程度上减少了维修成本，给变电站的运行带来直接的经济效益。而局部放电检测技术，则是利用了费电超声测量法以及光测量法，这两种方法能够补充油中气体检测技术的不足，准确定位变电站主变压器的故障位置，以便相关工作人员开展维修工作。局部放电在线检测拥有极高的灵敏度，能够达到脉冲的标准，因此在定位工作中能够取得良好的的效果。需要相关工作人员注意在布置局部放电在线检测技术的探头时，要根据主变压器的实际情况，进行放置，一方面能够提高该设备的抗干扰能力，另一方面，能够提高电器设备定位的准确性［4］。

2.3人工智能故障诊断技术

人工智能为变电站主变压器状态检修工作带来了新的途径，利用智能化的系统，将技术人员的工作水平提升了一个档次。同时，通过建立知识库，有利于故障诊断知识的累计和扩大。其中、专家系统、神经网络以及遗传算法，在变电站中已经得到充分的检验。专家系统主要依靠知识库的建立，能够凭借曾经的经验，对主变压器的故障情况进行合理化的推理，并且在推理的过程中不断回答问题，在一定程度上提高了主变压器检修工作的可靠性。但专家系统也存在一定的局限性，例如专家系统的学习能力需要长时间的积累，因此在短时间内专家系统很难取得良好的效果，并且要保持数据库的与时俱进，这需要耗费相当大的成本，因此限制了知识库的容量［5］。神经网络系统具有自组织、自适应、自学习能力，甚至能够完成独立的思考，具有一定的联想功能，能够针对变电站主变压器的实际情况，进行故障成因的分析，并且提出解决的有效措施。然而神经网络的技术在我国还不够成熟，可移植性也很差，无法在缺少样本的情况下对故障的原因做出合理的解释，在一定程度上限制了神经网络在主变压器故障的检测。粗糙集是人工智能中最有效的一种方法，能够通过决策表、抽取规则集等成熟的技术，有效地分析主变电站的故障原因，具有较强的容错能力与数据分析能力。