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摘要:为了提高变压器绕组故障定位的准确率,提高电力企业变压器绕组的稳定运行能力,开展考虑暂态声振信号的变压器绕组故障定位方法设计研究,通过变压器绕组均匀传输单元模型,掌握不同单元中振动信号的传输方式,以此为依据,根据正常状态下与故障状态下折射信号的差异,进行故障特征的描述,并对比故障元素向量的位置,检测其周围行波信号是否发生异常,实现对绕组故障的定位。此外,通过实验的方式,进一步证明,提出的故障定位方法,具有更高精度的定位性能,通过该定位方法得出的故障程度表达结果与实际结果适配度较高。
关键词:暂态声振信号;变压器绕组;故障定位
中图分类号:TM406文献标识码:A
0引言
变压器绕组故障是干预电力系统稳定运行的关键要素,要降低变压器在运行过程中发生异常现象的概率,应当根据前端变压器在运行过程中,受到暂态电压冲击影响后信号的状态,进行绕组机械故障的定位。目前,电力单位提出的针对变压器绕组故障定位的方法包括低压脉冲法、超声波反射诊断法与电磁干扰检测法,但提出的方法大多适用于故障检测,无法实现对故障的精准定位[1]。例如,使用脉冲法进行故障定位,其过程极易受到定位信息反馈过程中冗余信号的干扰,多次定位范围的差异较大。还存在一些定位方法对于绕组轻微故障敏感度低、受外界干预严重等问题,这些问题均会在不同程度上对定位结果造成影响。而行波技术是近年来电力产业研发的最新技术,此项技术集成了灵敏度高、操作简单等优势,广泛应用在各类电力设备的异常检测中[2]。因此,本文此次的研究也将尝试以此项技术作为支撑,结合变压器绕组在暂态电压下的振动信号传输特性,进行故障定位方法的设计。
1变压器绕组故障定位方法
1.1构建变压器绕组均匀传输单元模型
考虑到变压器绕组受到的暂态电压大多为设备内部电压,在此种电压下变压器运行产生的行波波头时间较短,可在运行环境下达到μs级别,属于等效电压下产生的最高频率。
在暂态过压状态下的振动信号振幅较高,蕴含能量较大,在电压的冲击下,无故障状态的变压器绕组振动信号传输过程可以被近似作为一个均匀“输线”模型。并且,每一个发生绕组行为的线路均可以被看作为一个信号振动单元,对应的单元由电容设备、电感设备等组件构成[3]。由单元进行暂态振动信号传输的过程,可用如下图1表示。
图1 变压器绕组均匀传输单元模型
图1中:L表示为变压器绕组电感线路;C表示为接地纵向电容;K表示为接地横向电容;u表示为电压;i表示为电流。图1中对应的箭头方向表示信号传输方向,在此种条件下进行输电计算属于单元级联计算。综合变压器绕组产生的行波可知,在传输过程中,振动波形遇到的不连续阻抗,会在线路中受到电容的影响发生折射。而一旦在此过程中出现绕组的变形或其他故障形态,对应的折射参数将发生改变,与之匹配的行波峰值也会发生调整。因此,通过构建单元模型的方式,可以更加直接地掌握不同单元中振动信号的传输方式,有助于对故障的精准识别与定位。
1.2考虑暂态声振信号特征的故障点映射
当变压器绕组发生异常或形变等故障时,行波信号在故障位置发生折射,此时的折射信号与常规的折射信号存在差异,异常值经过反射会直接映射到IMF中(其中IMF表示为分解后的行波信号)[4]。而在此过程中只需要掌握在正常状态下与故障状态下折射信号的差异,便可以进行故障特征的描述。对特征量的描述可用如下计算公式表示:
(1)
公式(1)中: 表示为在暂态过压条件下,变压器绕组在横向与纵向的故障特征; 表示为IMF信号差异; 表示为横向信号分量; 表示为纵向信号分量。通过上述方式,掌握在不同故障时刻,IMF分量的差异,将分量对应的关系数进行映射,得到一个故障特征集合。在此过程中,根暂态振动信号的有效参数范围,选择n个具有典型特征的信号与绕组异常传输信号进行对接,对接后,将训练好的神经网络作为定额电压信号,得到可以定位故障状态的向量[5]。对比故障元素向量的位置,检测其周围行波信号是否发生异常,一旦检测后发现异常,便可以此时的元素向量位置作为绕组故障的发生点。当检测后发现不存在异常现象时,需要进行神经网络信号的跳转,进行下一区段信号的识别,直到发现异常信号为止。按照此种方式,完成对故障点的映射,实现对变压器绕组故障的有效定位。
2实验分析
本文通过上述论述,在充分考虑到变压器绕组设备在故障运行状态下暂态声振信号会出现异常改变的问题,提出了一种全新的故障定位方法。为了进一步验证该方法的应用效果选择将该定位方法应用到某电力企业的变压器绕组故障检测环节当中。为了验证该定位方法的定位精度,人为控制在该变压器绕组当中引入5个异常节点,并将每个异常节点的故障特征矩阵组成训练输入样本。训练输入样本由0和1组成,其中1表示故障节点,0表示为正常运行节点。在改变脉冲信号类型条件下,针对其各个故障节点进行定位。通过改变每组定位中故障节点的个数,改变变压器绕组故障程度。例如当故障节点为1个时,则此时变压器绕组故障程度最弱,当故障节点为5个时,则此时变压器绕组故障程度最强,当故障节点为0时,则此时变压器绕组未出现故障问题,以此实现对其故障程度的量化。
按照上述实验准备,结合本文定位方法对该变压器绕组进行故障点进行定位,并将定位结果绘制成如表1所示。
表1 本文定位方法定位结果记录表
脉冲信号类型 | 实际故障节点个数 | 本文方法定位个数 | 故障程度 |
A | 2.0个 | 2.0个 | 较弱 |
B | 1.0个 | 1.0个 | 最弱 |
C | 3.0个 | 3.0个 | 中等 |
D | 5.0个 | 5.0个 | 最强 |
E | 0个 | 0个 | 正常 |
从表1得出的定位结果可以看出,通过本文故障定位方法对该变压器绕组进行故障定位,得出的定位个数结果与真实故障节点个数一致,并且能够针对不同故障节点个数实现对变压器绕组故障程度的描述。在实验过程中发现,在不同脉冲信号类型下得出的定位结果均正确,说明本文定位方法在实际应用中不会受到脉冲信号类型变化的影响,始终保持良好的定位精度。因此,通过上述实验能够进一步证明,本文提出的故障定位方法具有更高精度的定位性能,可为后续针对变压器绕组故障问题的维护和检修提供重要的参考依据,为提高电力企业变压器绕组的稳定运行提供更加可靠的保障条件。
3结束语
本文对考虑暂态声振信号的变压器绕组故障定位方法展开设计,完成设计后,通过实验进一步证明,本文提出的故障定位方法具有更加高精度的定位性能,同时通过该定位方法得出的故障程度表达结果。
参考文献
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