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基于改进ART2网络的变压器故障诊断方法.pdf

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长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名贺 鬲 日期扣I。年罗月哕El学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口,在 年解密后适用本授权书。2、不保密函。请在以上相应方框内打“4“作者签名 餐 葡导师签名佞讼El期山l口年罗月步E1日期知fo年岁月哆E1第一章绪论1.1变压器故障诊断的研究背景与意义电力变压器是电力系统中最关键的设备之一,它承担着电压变换,电能分配和传输,并提供电力服务。因此,变压器的正常运行是电力系统安全、可靠、优质、经济运行的重要保证,必须最大限度地防止和减少变压器故障和事故的发生。但由于变压器长期运行,故障和事故总不可能完全避免,且引发故障和事故又出于众多方面的原因。如外力的破坏和影响,不可抗拒的自然灾害,安装、检修、维护中存在的问题和制造过程中遗留的设备缺陷等事故隐患,特别是电力变压器长期运行后造成的绝缘老化、材质劣化及预期寿命的影响,已成为故障的主要因素。同时,部分工作人员业务素质不高、技术水平不够等违章作业等,都会造成事故或导致事故扩大,从而危及电力系统的安全运行。随着输变电技术的发展,我国的电力系统正在向超高压、特高压、大电网、大容量、自动化的方向发展,对发、输、供和用电的可靠性要求越来越高,因此减少和预防变压器故障具有非常重要的意义。我国采用的定期计划检修,即电力设备预防性试验制度,根据DL/T5961996电力设备的预防性试验规程的试验项目及其试验顺序,主要包括油中气体的色谱分析、直流电阻检测、绝缘电阻及吸收比、极化指数检测、绝缘介质失角正切检测、油质检测、局部放电检测及绝缘耐压试验等。通过对电力设备进行定期的停电预防性试验,根据试验结果决定电力设备在下一次投运前是否需要进行必要的维修。定期检修是基于时间的检修的一种方法,其检修工作的内容与周期都是预先计划设定好的,不管设备的状态如何,到时间就要修,目的是为了防止或延迟故障的发生,以期望达到最大限度地保证设备运行的可靠性。但这种定期检修的管理制度往往具有很大的盲目性和强制性,在设备尚未发生缺陷且可正常运行的情况下就进行停运检修甚至更换设备,从而造成了不必要的人、财、物的浪费。同时,预防性试验条件与变压器实际运行条件相差甚远,在较低的试验电压下测试出的参量难以发现绝缘潜在的缺陷和故障;另外,绝缘的劣化、缺陷的发展都有一定的潜伏期和发展时间,预防性试验是定期进行的,不能及时准确地发现故障。因此,从以停电进行预防性试验为基础的计划检修逐步过渡到状态维修,已成为电力系统发展的必然趋势【2】。电力变压器可以分为干式和油浸式两类。目前,除部分配电变压器采用干式变压器以外,作为升压变压器、降压变压器、联络变压器和大部分配电变压器都是采用油浸式变压器。油浸式变压器除了与其他设备一样可以通过电气试验等方法检查其性能外,还可以采用油色谱分析来检测变压器内部故障。目前,在变压器故障诊断中,单靠电气试验方法往往很难发现某些局部故障和发热缺陷,而通过变压器油中气体的色谱分析这种化学检测的方法,对发现变压器内部故障的某些潜伏性故障及其发展程度的早期诊断非常灵敏而有效,这已被大量故障诊断的实践所证明。变压器油中溶解气体分析DGA技术,包括从变压器中取出油样,再从油中取溶解气体,用气相色谱分析该气体的成分和含量,判断设备有无内部故障,诊断其故障类型,并推定故障点的温度、故障能量等。这一方法亦称为油中溶解气体分析诊断技术。实践表明,油中溶解气体分析的技术对保证电力系统安全可靠性运行有较大的作用。且分析方法简单,速度快。因此,二十余年来,该方法应用广泛,已累积了许多实践经验,特别是在改进取样、脱气和分析技术的同时,在油中溶解气体分析数据的解释和判断方法方面都取得了很大的进展。国内外许多的资料表明,开展故障诊断的经济效益是明显的,文献【3】指出据日本统计,在采用诊断技术后,事故率减少75%,维修费降低25%一50%,英国对2000个国营工程的调查表明,采用诊断技术后每年节省维修费3亿英镑,用于诊断技术的费用仅为0.5亿英镑,净获利2.5亿英镑。近20年来,我国在变压器故障诊断技术上也有一些发展,不仅每年减少了事故的发生,也节约维修费,效益相当可观。1.2变压器故障诊断的研究现状1.2.1基于人工智能的方法我国于20世纪60年代中期对变压器油中溶解气体分析进行了研究,并取得了一定的成绩。从20世纪70年代初,开始将色相色谱法应用于变压器的潜伏故障检测,迄今为止,已广泛推广应用。随着计算机技术、人工智能技术、神经网络技术的发展,基于DGA技术,融合神经网络和计算机技术的变压器故障诊断方法也成为现在研究的热门之一,并取得了初步的成果1人工神经网络人工智能的方法是利用变压器中各种特征气体到故障类型的非线性映射关系,达到分类的目的。神经网络与常规的预测性试验不同,它不包含具体的诊断规则,它能够实现输入输出的非线性映射关系,但它并不是依赖于具体模型,其输入与输出之间的关联信息分布地存储于连接权中。它通过对己知故障样本的学习,达到对未知故障样本的诊断。ANN的引入为变压器故障诊断开辟了一条新的研究途径,其中研究最多的就是BP网络。由于BP网络连接权的个数很多,个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响,因此BP网络具有较好的容2错性。但是,BP网络存在着收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点,当学习样本数目多、输入输出关系较为复杂时,网络收敛精度不理想,甚至不收敛【纠,BP网络将知识蕴含于全体神经元中难以确定隐层和隐节点的个数等缺点,限制了它的故障诊断能力,且正判率也不高。2专家系统专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,模拟人类专家的决策过程,进行推理和判断,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。专家系统的最大优点【51是能实现对大量试验数据和监测信息进行全面综合分析,结合专家的丰富经验做出全面、准确而快速的诊断,为检修人员提供合理的处理建议及为进一步的维修提供科学的信息。自从l 965年第一个专家系统DENDRAL在美国斯坦福大学问世以来,专家系统经历了三个阶段的发展,目前它已遍布各个研究领域,也成为变压器故障诊断的主要研究方向之一。近年来,国内研究人员在变压器故障诊断专家系统方面进行了大量的研究,综合故障现象、油中气体分析、电气和绝缘试验结果以及范例诊断等比较丰富的知识库,在推理方面结合了人工神经网络、模糊数学等各种技术,开发出了具有一定故障检测和诊断功能的专家系统,并且已经在实践中初步展示了其潜在的实用价值和广阔的应用前景,如文献[6]提出了基于黑板模型的变压器绝缘故障诊断专家系统,其诊断效率和准确率都有一定的保证。但是,专家系统存在两个主要问题影响了故障诊断的准确性其一是上知识获取的“瓶颈”问题;其二是诊断推理不确定性问题。3模式识别模式识别Pattern Recognition,PR是人工智能最早和最重要的研究领域之一。所谓模式识别就是指对表征事物或现象的各种形式的数值的、文字的和逻辑关系的信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。它的一般过程是先采集待识别事物的模式信息,然后对其进行各种变换和预处理,从中抽出有意义的特征或基元,得到待识别事物的模式,然后再与机器中原有的各种标准模式进行比较,完成对待识别事物的分类识别,最后输出识别结果。模式识别技术已经在变压器故障诊断领域中得到了一定的应用研究t·儿s】,特别是局部放电、油中溶解气体分析的模式识别。文献[7】分析了多层前馈网络在变压器故障中的应用,并针对径向基函数神经网络的不足提出自适应k.均值聚类算法。4其它研究方法变压器故障诊断除了上面提到的几大类方法以外,还有遗传算法【7】、小波算法、贝叶斯网络【8】等等,其中贝叶斯网络是通过现有证据计算样本属于某一类的后验概率,具有最大后验概率的类即是该对象所属的类。贝叶斯网络可以直接处理不完备信息,能够获得较高正判率。但是利用贝叶斯分类器进行故障诊断时,在测试样本属性信息缺失较多的情况下,或者几个故障的后验概率相差很小的时候,正判率都很低【s】。遗传算法没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢,要得要较精确的解需要较多的训练时间。算法对初始种群的选择有一定的依赖性,算法的并行机制的潜在能力没有得到充分的利用。1.2.2油中溶解气体在线检测技术充油电气设备油中溶解气体分析的全过程包括1从设备内部取油样,必要时还应从设备上取油样;2从油中脱去溶解气体;3利用气体色相色谱仪分析气体;4数据处理。上述变压器油中溶解气体分析的传统色谱分析法环节较多,操作比较复杂,要求分析人员有熟练的操作技术。因此只有专门实验室和专业操作人员才能进行分析,并且一般取样路程较远,所以除设备运行初期之外,一般分析周期较长,不能连续监测。因此不能捕捉到突发性故障的前驱迹象。为了改变这样的状况,国内外一直在研究直接装在变压器的油中气体自动分析装置,即变压器油中溶解气体在线监测装置,该技术是实验室油中溶解气体分析技术的补充和发展,也是一个新课题。在20世纪70年代,克兹Kurz在实验室研究高分子塑料薄膜渗透脱出油中气体,以色相色谱仪进行测定的装置,并将这种装置安装到变压器上,可对溶解气体的五种组分进行自动分析。到目前为止,人们一直试图研制能分析尽可能多的气体组分来判断内部故障的类型和发展程度的油中溶解气体自动分析装置。但是,在变压器内部不管存在哪种故障,大多H。会产生并增长,正是考虑到这一点,人们研制了用简化装置仅定期分析H。,以监测内部有无故障的自动分析装置。其中之一是利用直接与变压器绝缘油相接触的聚四氟乙烯薄膜透过和脱出油中氢气,使氢气经燃料电池传感器进行定量检测的装置。此外,日本市川还介绍了通过渗透膜脱出的氢气不用与空气混合就能直接测定的装置。加拿大SYPROTEC公司于1974年推出HYDRAN 201R型在线变压器早期故障监测装置。其原理是油中溶解气体有选择性地经渗透膜进入电化学气体传感器,与空气中的氧气发生化学反应产生一个与反应速率成正比的电信号,从而测出浓度。加拿大佳创公司推出的H2、CO、CH4、C2H6、C2H4、C2H2六组分在线检测仪,也是采用渗透膜技术对油气进行分离,以电化学传感器进行监测。法国Micromonitor公司的TGA型在线检测仪可以监测H2、CO、C2H4、C2H2等气体,4该仪器采用极小的半导体传感器装入一坚固的探棒内,可直接插入变压器油中。日本三菱公司的生产的在线检测仪,是一套全自动的油中溶解气体色谱分析系统,它能自动进行在线色相色谱分析H2、CO、CH4、C2H6、C2H4、C2H2六组分。l 984年我国吉林省电研所等七单位应用钯栅场效管为气敏元件和聚酰胺膜为渗透膜,研制成BGY.1型和BGY-2型变压器在线故障检验器,这是一种油中氢气在线检测装置。对于在线监测装置的推广应用,人们存在着一些不同的看法,一种看法是在线监测只监测H2和CO,而不能测定特征气体全组分,不是真正意义上的DGA技术,不能代替实验室的色谱分析。因为后者已在国内广泛应用,即使收到了在线监测的警报,最终还只是依靠试验的DGA分析结果,才能得到可以指导设备维护管理采取相应措施的诊断结论。另一种意见则认为在线监测连续测出H2和CO异常,反映着设备内部油或者固体绝缘油中可能出现故障的先兆,可以超前报警,以便减少事故损失。第三种意见认为,因为实验室DGA技术不能连续监测,而仅测H2和CO的在线监测装置在诊断故障方面又有局限性,因此,开发应用多组甚至全组的在线监测装置才是最适用的。但是根据我国的实际情况,即我国运行的变压器数量巨大,实验室DGA技术已经基本普及,因此,只有在重要变压器上安装在线监测装置,才是最经济的;另外在线监测装置即使检出气体组分较多,对故障诊断有利,但是这种装置的成本和是否满足可靠、简单、寿命长、免维护等要求也是必须考虑的。因此,在开发油中气体在线检测的同时,研制开发便携式油中气体检测装置,实现短周期的巡回监测才是符合我国国情的。1.3 D6A技术存在的不足虽然DGA技术在变压器故障诊断中发挥了很大的作用,但是它也存在不足1变压器油中溶解气体分析的传统色谱分析法环节较多,操作比较复杂,要求分析人员有熟练的操作技术。因此只有专门实验室和专业操作人员才能进行分析,并且一般取样路程较远,所以除设备运行初期之外,一般分析周期较长,不能连续监测。因此不能捕捉到突发性故障的前驱迹象13】。2DGA只有在特征气体超过其“注意值”时,用比值法判断故障才有意义。因此很难在变压器内部气体含量较少时,对变压器故障进行分析和诊断。3DGA对于单故障类型,其识别效果能达到80%,但是当多种故障类型同时出现时,就会出现误判和判断不出的结果。对于受潮原因引起的故障,DGA也判断不出来4DGA技术只考虑了几种主要的特征气体,其实N2、02和糠醛也能反应变压器内部的一定故障,在分析时,也应该加入进去。糠醛C4I-t30CHO即呋喃甲醛是绝缘纸因老化裂解生成的主要特征物质,因此当涉及到变压器固体老化程度时,把糠醛加入进去是有必要的。变压器油中一般会溶解一定量的N2、02,二者在变压器油中的溶解度不同。变压器正常时,02/N2接近O.5,当变压器故障时,由于02被消耗,比值会下降,因此我们也可以根据02/N2在变压器中的比值来判断变压器是否发生故障】。1.4本文研究的主要内容电力变压器故障是变压器本身、运行环境及其人为误操作综合作用的结果,因而变压器故障的类型多种多样,故障类型与故障产生机理间的关系也错综复杂,这就给建立合适的变压器故障诊断模型造成了一定的困难。目前为止,虽然出现了很多种智能的变压器故障诊断的方法,但是它们大都存在一定的问题。本文分析和总结了目前国内外经常使用的变压器故障诊断方法的优缺点,结合几种不同的智能技术取长补短,针对目前出现的方法都需要原型模板训练样本的不足,提出新的变压器绝缘故障诊断方法。主要内容包括1 对油中溶解气体分析技术进行了原理分析。说明了变压器内部故障类型和油中气体含量的关系,介绍了目前出现的电力油浸式变压器故障诊断的主要模型,通过分析指出了它们存在的不足。2 介绍了常规的特征气体法和比值法的具体应用。收集了根据国内部分故障变压器色谱实际统计数据,经过实际检查后故障类型比较确定的有效的变压器油中溶解气体分析样本1 00多例。在此基础上,综合比较了各种比值法总的判断率以及对各种故障类型的判断率,提出了以改良三比值法为主,其它方法为辅的看法。3 深入研究了模糊聚类在变压器故障分类中的应用。针对模糊C一均值聚类性能受中心点初始化影响且计算量大等问题,引入了减法聚类算法,它是一种用来估计一组数据中的聚类个数以及聚类中心位置的单次算法,基于二者的优点将它们融合起来,构建一种新的变压器故障分类模型。4 研究自适应共振网络ART在电气设备故障诊断方面的应用。ART2网络是根据某些特征在全体特征中占的比例不同,可能把它作为关键特征加强,也可能将其作为噪声处理掉来对输入样本进行分类的。在对输入模式处理和比较的基础上, 提出了基于ART2神经网络的变压器绝缘故障诊断模型,通过故障类型比较确定的有效的DGA样本的验证,证明了变压器故障诊断模型的可行性和准确性。针对ART2网络存在“模式漂移”现象,在总结和分析以往提出的改进方法的基础上,提出了利用活跃度九优化参数a、b使网络达到可塑性一稳定性平衡的方法,通过实例仿真,验证了改进ART2网络的优越性。6第二章油中溶解气体的分析和常规的诊断方法2.1产气原理2.1.1绝缘油的分解绝缘油是由许多不同分子量的碳氢化合物分子组成的混合物,一分子中含有CH3、CH2和CH化学基团并由C.C键键合在一起。由于电或热故障,使某些C.H键和C.C键断裂而产生少量活泼的氢原子和不稳定的碳氢化合物的自由基。这些氢原子或自由基通过复杂的化学反应,形成氢气和低分子烃类气体,如甲烷、乙烷、乙烯、乙炔等,也可能生成碳的固体颗粒和碳氢化合物X.蜡。当气体迅速而大量地溶解于油中时则可能聚集成游离气体,碳的固体颗粒及碳氢聚合物X.蜡可沉积在设备油箱的内壁或固体绝缘的表面¨“。由于烃类的碳键断裂和脱氢的反应过程,都需要一定的能量一活化能,不同温度下绝缘油的活化能都不一样。在较高温度下,CC键、CC键、C兰C键的键能分别为607KJ/mol、720 KJ/m01、960KJ/mol。如果这些键重新化合成烃类气体,三种键依次需要越来越高的温度和越来越多的能量,因此烃类裂化产物出现的顺序是烷烃.烯烃。炔烃一焦炭。烃类分解一般分为第一步和第二步两个阶段,在第一步分解中,其生成物由饱和烃为主,第二步分解包括第一步分解的生成物在内,进一步发生热解生成烷烃及其烯属烃或炔烃。其中乙烯是在高于甲烷和乙烷的温度大约为500。C下生成的。乙炔的生成需要在800。C~12009C的温度,而且当温度降低时,反应迅速被抑制。因此,大量乙炔是在电弧的弧道中产生的,当然在较低的温度下也会有小量的乙炔生成。从上面的分析可以看出,随着热裂解温度的变化,烃类气体各组分的相互比例是不同的。每一种气体在某一特定温度下,有一最大产气速率,随着温度的上升,各气体组分最大产气出现的顺序是甲烷、乙烷、乙烯、乙炔。2.1.2固体绝缘材料的分解电力变压器中有大量绝缘纸,而绝缘纸的主要成分是纤维素、半纤维素及木质,这些固体绝缘材料分子内含有大量的无水右旋糖环和弱的C.O键及葡萄糖甙键,它们的热稳定性比油中的碳氢键要弱,并能在较低的温度下重新化合。聚合物裂解的有效温度高于105。C,完全裂解和碳化高于300。C,在生成水的同时生成大量的CO和C02以及大量烃类气体和呋喃化合物,同时有被氧化。CO和C02的形成不仅随温度而且随油中氧的含量和纸的湿度增加而增加。这些老化产物大都对电气设备有害,尤其是酸和水,会使绝缘纸的击穿电压和体积电阻率,7介质损失正切角增大,抗张强度下降,有时还会腐蚀设备中的金属材料。分解出的气体形成气泡在油里经对流、扩散、不断的溶解在油中。这些故障气体的组成和含量与故障的类型及其严重程度有密切关系。因此,分析溶解于油中的气体,就能尽早发现设备内部存在的潜伏性故障并可随时掌握故障的发展情况。2.2故障类型和油中气体含量的关系变压器的内部故障,就其故障现象来看,主要有热性故障和电性故障。至于机械性故障,除因运输不慎受震,使某些紧固件松动,线圈位移或引起损伤外,也可能由于电应力的作用,如过励磁震动而造成,但最终仍将以热性或电性故障形式表现出来。变压器内部进水受潮也是一种内部潜伏性故障,除非发现较早,不然也会转化成电性故障,甚至造成事故。根据文献[1]的不完全统治,在359台故障变压器中,过热性故障为226台,占总故障的63%;高能量放电故障为65台,占故障总台数的l 8.1%;过热兼高能放电故障为36台,占故障总台数的10%;火花放电故障为25台,占故障总数的7%;其余7台为受潮或局部放电故障,占故障总台数的1.9%。正常运行下,充油气体设备内部的绝缘油和有机绝缘材料,在热和电的作用下会逐渐老化和分解产生少量的各种低分子烃类气体及其一氧化碳、二氧化碳等气体,在热和电故障的情况下也会产生这些气体,这两种来源的气体在技术上不能分离,在数值上也没有严格的界限。而且依赖于负荷、温度、油中的含水量、油的保护系统和循环系统,以及取样和测试的许多可变因素有关。因此在设备判断是否有故障及其故障的严重程度时,要根据设备运行的历史状况和设备的特点以及外部环境等因素进行综合判断。有时设备内并不存在故障,而由于其他原因,在油中也会出现特征气体,要注意这些引起误判断的气体来源。此外,还应注意油冷却系统附属设备如潜油泵、油流继电器等的故障产生气体也会进入到变压器本体的油中。概况上述可得,不同的故障类型产生的主要特征气体和次要特征气体可归纳为表2.1。8表2.1不同故障类型产生的气体注进水或油中气泡可能使氢含量升高2.3变压器内部故障诊断2.3.1故障诊断步骤油中溶解气体分析的目的是为了了解设备的状态,分析发生异常和故障的原因,预测设备未来的状态,以便将设备维修方式由传统的定期预测性维修,改革为设备状态检测维修,即预知维修。因此,通过油中溶解气体分析来检测设备内部潜伏性故障,了解故障发生的原因及其故障的发展趋势,提供故障严重程度的信息,及时报警,编制合理维护措施,是油中溶解气体分析的主要任务。根据油中溶解气体分析结果进行变压器故障诊断时,一般按照下面的步骤进行诊断1判定有无故障;2 判断故障类型如过热、电弧、火花放电和局部放电等;3 诊断故障的状况如热点温度、故障功率、严重程度、发展趋势、以及油中气体饱和水平和达到气体继电器报警所需时间等;4 提出相应的对策如能否继续运行,继续运行期间的技术安全措施和监视手段,或是否需要内部检查修理等。基于这个思路,当已经分析得出油中溶解气体含量数据之后,建议按图2.1所示的步骤进行设备内部的诊断。9
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