摘 要：伴随电网建设步伐的加快，对变压器综合性能提出更高的要求。然而从当前变压器实际运行情况看，故障问题仍屡见不鲜，要求通过对油中溶解气体的分析，设计相应的模糊专家系统，以此实现气体在线监测以及故障诊断目的。本次研究将对变压器油中气体做简单介绍，分析变压器DGA传统故障诊断方法，并提出变压器DGA智能故障诊断方法。

关键词：变压器；油中气体；在线监测；故障诊断新技术

作为电力系统关键设备之一，变压器如何检修维护是智能电网建设亟待解决的问题。尽管近年来变压器检修方式不断完善，由最初的计划检修逐渐转变为周期性故障维护（TBM）与修正性维护检修（CM），但这些方法应用下均有一定的不足，如无法满足实时检测要求，或断电时间过长等。在此背景下，便考虑引入在线监测与诊断新技术。因此，本文对变压器油中气体在线监测与诊断技术的分析，具有十分重要的意义。

1 变压器油中气体概述

油中溶解气体含量是当前判断充油电器设备运行是否安全的关键措施，所以利用变压器油中气体，对变压器故障分析诊断也可发挥重要作用。具体剖析变压器油的作用，本身为石油分馏产物，以环烷族饱和烴等化合物为主，其作用主要表现为：①绝缘作用，如为降低绝缘材料绝缘强度，通常于油中浸润绝缘材料，以此使绝缘强度提高；②冷却作用，因变压器油有极大的比热，可发挥冷却剂使用效果，变压器设备运行中，油对流将使热量散出；③灭弧作用，主要表现为变压器切换开关触头中极易出现油电弧情况，利用变压器油冷却，可熄灭电弧。从变压器油溶解气体产生原因看，主要归结于绝缘材料老化、外来气体进入以及绝缘材料裂解等，实际做变压器故障诊断中，在结合电气试验结果、变压器运行状况的同时，可结合变压器油溶解气体特征，对故障判断结果准确性的提高效果更加明显[1]。

2 变压器DGA传统诊断方法分析

2.1 产气率判断法

传统变压器故障诊断中，常用的方法以产气率判断法为主，原因在于故障产生很大程度与产气速率相关。实际做产气速率计算中，采用的方法主要包括绝对产气速率与相对产气速率两种。首先在绝对产气速率方面，可被理解为变压器每日产生的气体平均量。假定对绝对产气速率以Yn表示，设备总油量为t，第一次与第二次采集中油中某气体浓度分别为Ci1与Ci2，两次采集设备运行时间为△t，油密度以p表示，有Yn=（Ci2Ci2）/△t×m/p。另外，产气速率计算也可做相对产气速率计算，主要指持续运行一个月后，对某种气体含量检测，将结果与上次结果比值计算，有Yn=（Ci2Ci2）/Ci1×1/△t×100%。

2.2 特征气体法

变压器故障类型判断中，油中溶解特征气体成分在判断变压器运行方面效果极为明显。国内外许多研究中，均提及对变压器油中特征气体分析，可推断具体的故障类型与能量。对于变压器油中特征气体，常见的气体主要以CH4、C2H4、C2H2、H2与总烃。结合近年来大多研究资料显示，在变压器故障出现后，其他比例变化明显，如故障点位置温度过高时，将会降低CH4比例，此时C2H6与C2H2比例增加，若溫度接近电弧温度，特征气体成分则以C2H2为主。一般总炔较高且其中有大量C2H2，故障通常为电弧放电，若总炔较高，C2H2低于10uL/L含量，可能为火花放电情况。同样，其他如严重过热、一般过热、过热与电弧放电同时存在等问题均可通过特征气体含量判断。

2.3 其他方法

传统故障诊断中，也有较多其他方法，如三比值法，将取变压器特征气体五种，对其中扩散系数、溶解度相近两种气体组成一组，共包括三对比值，明确比值编码范围，实现故障的判断。此外，也有其他如无编码比值法、油中微水检测法等应用，在诊断故障方面均有一定效果。

3 变压器DGA智能故障诊断方法

3.1 人工神经网络

智能技术发展背景下，变压器故障诊断中逐渐引入其他较多检测方式，以DGA为基础的检测技术主要包括人工神经网络、模糊专家系统等。以人工神经网络方法为例，实现的原理在于对人类或动物神经网络特征进行模拟，构建数字算法模型，用于复杂问题处理。将该方法引入到变压器故障诊断中，主要被作为模式分类器，在识别电力变压器状态上效果明显。

3.2 模糊专家系统

模糊专家系统的应用是提高变压器故障诊断结果准确性的有效方法。从该系统构成看，主要包括：①输入输出模块，用于信息输入、输出，并利用显示系统将判断结果显示出来；②模糊数据库，功能在于将系统初始输入信息以及其他项目信息存入系统中；③模糊知识库，许多专家相关理论知识与经验均被存放在该知识库中；④推理机，其本身为系统核心部件，利用模糊推理方式可做问题的判断与解决。该系统应用下优势主要表现在结合专家系统的优势，且选择模糊理论做技术支持，对提高故障诊断效果极为明显[2]。

4 结论

变压器故障诊断是当前电力系统建设中亟待解决的问题。实际做故障诊断中，可考虑借助油中气体的在线监测方法，或考虑采取智能故障检测诊断方法，如模糊专家系统的运用，在故障及时诊断与护理下，能够保证电流系统的安全稳定运行。

参考文献：

[1]张炜，邬蓉蓉，吕泽承，等.基于氦等离子体离子化的变压器油中气体检测方法[J].绝缘材料，2017，50（04）：7276.

[2]陈伟根，赵立志，彭尚怡，等.激光拉曼光谱应用于变压器油中溶解气体分析[J].中国电机工程学报，2014，34（15）：24852492.

作者简介：李永超（1984），男，汉族，山东昌邑县人，本科，工学学士，工程师，毕业学校：东北电力大学，研究方向：电气工程及其自动化。