基于快速異常檢出的變壓器狀態(tài)精準(zhǔn)評估與故障智能診斷研究一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今的電力系統(tǒng)中，變壓器是極為關(guān)鍵的設(shè)備，它承擔(dān)著電壓變換、電能分配和傳輸?shù)闹匾蝿?wù)，堪稱電力系統(tǒng)的核心樞紐。隨著社會經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展以及人們生活水平的不斷提高，各行各業(yè)對電力的依賴程度日益加深，電力需求持續(xù)攀升。在這樣的背景下，變壓器的性能和運(yùn)行狀態(tài)直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定與可靠運(yùn)行。從電力傳輸?shù)慕嵌葋砜?，變壓器能夠?qū)l(fā)電廠產(chǎn)生的低電壓電能轉(zhuǎn)換為高電壓，以減少輸電過程中的能量損耗，實(shí)現(xiàn)電能的高效遠(yuǎn)距離傳輸；在配電環(huán)節(jié)，又將高電壓轉(zhuǎn)換為適合用戶使用的低電壓，滿足各類用電設(shè)備的需求。可以說，沒有變壓器的高效運(yùn)作，電力系統(tǒng)就無法實(shí)現(xiàn)電能的合理分配和有效利用，整個(gè)社會的生產(chǎn)生活都將陷入混亂。然而，由于變壓器長期處于復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境中，受到電、熱、機(jī)械應(yīng)力以及環(huán)境因素等多種因素的綜合影響，不可避免地會出現(xiàn)各種故障和異常情況。變壓器故障不僅會導(dǎo)致自身設(shè)備的損壞，還可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，造成大面積停電事故，給電力系統(tǒng)帶來嚴(yán)重的沖擊，甚至可能導(dǎo)致整個(gè)電網(wǎng)的癱瘓。這不僅會給電力企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失，包括設(shè)備維修、更換成本以及停電期間的電量損失等，還會對社會生產(chǎn)和人們的日常生活產(chǎn)生極為不利的影響。例如，在工業(yè)生產(chǎn)中，停電可能導(dǎo)致生產(chǎn)線中斷，造成產(chǎn)品報(bào)廢、設(shè)備損壞，企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃被打亂，經(jīng)濟(jì)損失難以估量；在商業(yè)領(lǐng)域，停電會影響商場、超市等場所的正常營業(yè)，導(dǎo)致營業(yè)額下降；在居民生活方面，停電會給人們的日常生活帶來諸多不便，如照明中斷、電器無法使用、電梯停運(yùn)等，嚴(yán)重影響居民的生活質(zhì)量。2020年，美國得克薩斯州因極端天氣導(dǎo)致電網(wǎng)故障，大量變壓器受損，造成大面積停電，不僅導(dǎo)致眾多企業(yè)停產(chǎn)，還使居民生活陷入困境，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)十億美元。快速異常檢出對于變壓器的狀態(tài)評估和故障診斷具有至關(guān)重要的意義，是保障變壓器可靠運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。一方面，通過快速準(zhǔn)確地檢測出變壓器運(yùn)行中的異常情況，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，在故障尚未發(fā)展到嚴(yán)重程度之前采取有效的措施進(jìn)行處理，避免故障的進(jìn)一步擴(kuò)大，從而降低設(shè)備損壞的風(fēng)險(xiǎn)和維修成本，提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。另一方面，快速異常檢出有助于實(shí)現(xiàn)變壓器的狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)防性維護(hù)。傳統(tǒng)的變壓器維護(hù)方式主要是定期檢修，這種方式往往具有盲目性和強(qiáng)制性，容易導(dǎo)致過修或失修的問題。而過修不僅會浪費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力，還可能對設(shè)備造成不必要的損傷；失修則可能使設(shè)備在出現(xiàn)故障時(shí)無法及時(shí)被發(fā)現(xiàn)和修復(fù)，增加了設(shè)備故障的風(fēng)險(xiǎn)。相比之下，基于快速異常檢出的狀態(tài)評估和故障診斷技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行情況制定個(gè)性化的維護(hù)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)從定期檢修向預(yù)防性維護(hù)的轉(zhuǎn)變，大大提高了維護(hù)的針對性和有效性，延長了設(shè)備的使用壽命。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在變壓器狀態(tài)評估領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者開展了廣泛而深入的研究，取得了一系列具有重要價(jià)值的成果。國外方面，一些研究聚焦于變壓器的關(guān)鍵部件，如對繞組和鐵芯進(jìn)行深入分析。通過建立精確的數(shù)學(xué)模型，模擬其在不同運(yùn)行條件下的物理特性變化，以此來評估變壓器的健康狀態(tài)。例如，美國的研究團(tuán)隊(duì)利用先進(jìn)的有限元分析方法，對變壓器繞組的電磁特性進(jìn)行建模，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測繞組在短路等故障情況下的受力情況，從而評估其潛在的損壞風(fēng)險(xiǎn)，為變壓器狀態(tài)評估提供了重要的參考依據(jù)。國內(nèi)在變壓器狀態(tài)評估方面也取得了顯著進(jìn)展。不少學(xué)者綜合考慮多個(gè)影響因素，采用多指標(biāo)融合的方式來構(gòu)建評估體系。他們從變壓器的電氣性能、油中溶解氣體含量、絕緣性能等多個(gè)維度入手，全面分析變壓器的運(yùn)行狀態(tài)。同時(shí)，結(jié)合模糊綜合評價(jià)法、層次分析法等數(shù)學(xué)方法，對各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行量化處理，從而更加準(zhǔn)確地評估變壓器的健康狀況。例如，有研究通過分析變壓器油中溶解氣體的成分和含量，結(jié)合電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用模糊綜合評價(jià)法對變壓器的絕緣狀態(tài)進(jìn)行評估，取得了較好的效果。在故障診斷方面，國外很早就開始運(yùn)用智能算法進(jìn)行研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法憑借其強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和模式識別能力，被廣泛應(yīng)用于變壓器故障診斷領(lǐng)域。通過對大量故障樣本數(shù)據(jù)的學(xué)****神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地識別出變壓器的故障類型和故障位置。此外，專家系統(tǒng)也得到了深入的研究和應(yīng)用。專家系統(tǒng)基于領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和知識，建立起故障診斷規(guī)則庫，能夠快速地對變壓器故障進(jìn)行診斷和分析。比如，德國的某電力公司采用專家系統(tǒng)對變壓器故障進(jìn)行診斷，大大提高了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。國內(nèi)在故障診斷技術(shù)上也不斷創(chuàng)新。除了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等智能算法外，還結(jié)合變壓器的運(yùn)行特點(diǎn)和實(shí)際需求，提出了一些新的診斷方法。例如，基于振動信號分析的故障診斷方法，通過監(jiān)測變壓器運(yùn)行時(shí)的振動信號，提取其特征參數(shù)，進(jìn)而判斷變壓器是否存在故障以及故障的類型。這種方法具有非侵入性、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，為變壓器故障診斷提供了新的思路和方法。對于快速異常檢出技術(shù)，國外主要運(yùn)用先進(jìn)的傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)處理算法。通過安裝高精度的傳感器，實(shí)時(shí)采集變壓器的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如油溫、繞組溫度、局部放電信號等，并利用快速傅里葉變換、小波變換等數(shù)據(jù)處理算法，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，快速準(zhǔn)確地檢測出變壓器運(yùn)行中的異常情況。例如，日本的某研究機(jī)構(gòu)采用光纖傳感器監(jiān)測變壓器的局部放電信號，結(jié)合小波變換算法進(jìn)行信號處理，能夠在短時(shí)間內(nèi)檢測到局部放電的發(fā)生，并確定其位置和強(qiáng)度。國內(nèi)則側(cè)重于多源數(shù)據(jù)融合和深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用。通過融合變壓器的電氣量數(shù)據(jù)、非電氣量數(shù)據(jù)以及歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)等多源信息，利用深度學(xué)習(xí)算法強(qiáng)大的特征提取和模式識別能力，實(shí)現(xiàn)對變壓器異常情況的快速準(zhǔn)確檢測。例如，有研究采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對變壓器的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)****和分析，能夠有效地識別出變壓器的異常運(yùn)行狀態(tài)，并且在檢測速度和準(zhǔn)確性方面都取得了較好的效果。盡管國內(nèi)外在變壓器狀態(tài)評估、故障診斷及快速異常檢出技術(shù)方面已經(jīng)取得了豐碩的成果，但仍然存在一些不足之處。現(xiàn)有研究在數(shù)據(jù)融合方面還不夠完善，不同類型數(shù)據(jù)之間的融合方式和權(quán)重分配缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致評估和診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性受到一定影響。部分智能算法對大量樣本數(shù)據(jù)的依賴程度較高，而在實(shí)際應(yīng)用中，獲取足夠數(shù)量的高質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)往往存在困難，這限制了智能算法的應(yīng)用效果。此外，對于一些新型故障和復(fù)雜故障，現(xiàn)有的診斷方法還存在一定的局限性，難以快速準(zhǔn)確地進(jìn)行診斷和定位。在未來的研究中，需要進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究，探索更加科學(xué)合理的融合方式和權(quán)重分配方法；同時(shí)，要不斷改進(jìn)和優(yōu)化智能算法，降低其對樣本數(shù)據(jù)的依賴程度，提高算法的適應(yīng)性和泛化能力；此外，還需要針對新型故障和復(fù)雜故障，開展深入的研究，提出更加有效的診斷方法和技術(shù)，以進(jìn)一步提高變壓器狀態(tài)評估和故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在通過引入快速異常檢出技術(shù)，攻克變壓器狀態(tài)評估和故障診斷中的難題，全面提升評估的準(zhǔn)確性和診斷的效率，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行筑牢堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。具體而言，研究內(nèi)容主要涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：首先，深入挖掘變壓器運(yùn)行過程中的多源數(shù)據(jù)，包括電氣量數(shù)據(jù)（如電壓、電流、功率等）、非電氣量數(shù)據(jù)（如油溫、繞組溫度、局部放電信號等）以及設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)等。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位的分析，深入研究不同數(shù)據(jù)類型之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和變化規(guī)律，構(gòu)建科學(xué)合理的數(shù)據(jù)融合模型，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的高效融合，為后續(xù)的狀態(tài)評估和故障診斷提供全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。其次，深入研究快速異常檢出算法，結(jié)合變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和故障特征，從眾多算法中篩選出最適合的算法，并對其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。通過引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，增強(qiáng)算法對異常數(shù)據(jù)的敏感度和識別能力，提高異常檢出的速度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，建立異常數(shù)據(jù)的特征庫，對不同類型的異常情況進(jìn)行特征提取和分類，為故障診斷提供有力的依據(jù)。再者，基于快速異常檢出結(jié)果，構(gòu)建高精度的變壓器狀態(tài)評估模型。綜合考慮變壓器的運(yùn)行歷史、設(shè)備健康狀況、環(huán)境因素等多方面因素，運(yùn)用層次分析法、模糊綜合評價(jià)法等數(shù)學(xué)方法，對變壓器的狀態(tài)進(jìn)行全面、客觀的評估。確定變壓器的健康等級，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，并對其發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，為制定合理的維護(hù)策略提供科學(xué)依據(jù)。最后，開展變壓器故障診斷方法的研究。當(dāng)檢測到變壓器出現(xiàn)異常情況時(shí)，利用快速異常檢出得到的結(jié)果和狀態(tài)評估模型的分析，結(jié)合故障特征庫，運(yùn)用故障樹分析法、專家系統(tǒng)等技術(shù)，快速準(zhǔn)確地判斷故障的類型、位置和嚴(yán)重程度。提出針對性的故障處理措施，為變壓器的故障修復(fù)提供指導(dǎo)，減少故障對電力系統(tǒng)的影響。1.4研究方法與技術(shù)路線在本研究中，綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的全面性、科學(xué)性和有效性。首先是文獻(xiàn)研究法，廣泛搜集國內(nèi)外關(guān)于變壓器狀態(tài)評估、故障診斷以及快速異常檢出技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)資料，涵蓋學(xué)術(shù)期刊論文、會議論文、研究報(bào)告、專利等多種類型。對這些文獻(xiàn)進(jìn)行深入的梳理和分析，全面了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，從而為本研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和豐富的研究思路。通過對文獻(xiàn)的研究，明確了現(xiàn)有研究在數(shù)據(jù)融合、智能算法應(yīng)用以及新型故障診斷等方面的不足之處，為后續(xù)研究內(nèi)容的確定和研究方法的選擇指明了方向。實(shí)驗(yàn)分析法也是重要的研究方法之一。搭建變壓器實(shí)驗(yàn)平臺，模擬變壓器在不同運(yùn)行條件下的工作狀態(tài)，包括正常運(yùn)行、不同類型的故障運(yùn)行以及受到各種干擾因素影響的運(yùn)行狀態(tài)等。利用高精度的傳感器實(shí)時(shí)采集變壓器的電氣量數(shù)據(jù)、非電氣量數(shù)據(jù)等多源信息，并運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備和技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，研究變壓器在不同運(yùn)行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)特征和變化規(guī)律，為算法的驗(yàn)證和模型的優(yōu)化提供實(shí)際的數(shù)據(jù)支持。例如，通過實(shí)驗(yàn)分析不同故障類型下變壓器油中溶解氣體含量的變化規(guī)律，為基于油中溶解氣體分析的故障診斷方法提供了實(shí)驗(yàn)依據(jù)。案例研究法同樣不可或缺。收集實(shí)際電力系統(tǒng)中變壓器運(yùn)行的大量案例，包括故障案例和正常運(yùn)行案例。對這些案例進(jìn)行詳細(xì)的分析，深入了解變壓器在實(shí)際運(yùn)行中出現(xiàn)的各種問題以及故障發(fā)生的原因、發(fā)展過程和處理措施。通過案例研究，能夠?qū)⒗碚撗芯颗c實(shí)際應(yīng)用緊密結(jié)合，驗(yàn)證研究成果的可行性和有效性，同時(shí)也能夠從實(shí)際案例中發(fā)現(xiàn)新的問題和研究方向。例如，對某變電站中一臺變壓器發(fā)生的繞組短路故障案例進(jìn)行研究，通過分析該案例中變壓器的運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障特征以及處理過程，進(jìn)一步完善了基于快速異常檢出的故障診斷方法。模型構(gòu)建法是本研究的核心方法之一。根據(jù)變壓器的工作原理、物理特性以及運(yùn)行數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，構(gòu)建快速異常檢出模型、狀態(tài)評估模型和故障診斷模型。在模型構(gòu)建過程中，充分考慮多源數(shù)據(jù)的融合、智能算法的應(yīng)用以及模型的準(zhǔn)確性和可靠性。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的性能和泛化能力。例如，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建快速異常檢出模型，通過對大量正常運(yùn)行數(shù)據(jù)和異常運(yùn)行數(shù)據(jù)的學(xué)****使模型能夠準(zhǔn)確地識別出變壓器運(yùn)行中的異常情況。在技術(shù)路線方面，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。利用傳感器網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)時(shí)獲取變壓器的多源運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波、歸一化等預(yù)處理操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。接著，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，運(yùn)用快速異常檢出算法對變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)和異常趨勢。一旦檢測到異常情況，立即啟動狀態(tài)評估模型，綜合考慮變壓器的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備健康狀況、環(huán)境因素等多方面因素，對變壓器的狀態(tài)進(jìn)行全面評估，確定其健康等級和潛在故障隱患。根據(jù)狀態(tài)評估結(jié)果，利用故障診斷模型進(jìn)一步分析故障的類型、位置和嚴(yán)重程度，并提出針對性的故障處理措施。將模型應(yīng)用于實(shí)際電力系統(tǒng)中，對變壓器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)警，同時(shí)不斷收集實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行優(yōu)化和更新，以提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，實(shí)現(xiàn)變壓器狀態(tài)評估和故障診斷的智能化、自動化和精準(zhǔn)化。二、變壓器工作原理、結(jié)構(gòu)及故障類型分析2.1變壓器工作原理與基本結(jié)構(gòu)變壓器作為電力系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)電壓轉(zhuǎn)換的核心設(shè)備，其運(yùn)行依賴于電磁感應(yīng)原理。根據(jù)這一原理，當(dāng)交流電通過變壓器的初級線圈時(shí)，會在鐵芯中產(chǎn)生交變磁通，該磁通的大小和方向隨時(shí)間呈正弦規(guī)律變化。由于鐵芯具有良好的導(dǎo)磁性能，交變磁通能夠高效地穿過鐵芯，并與次級線圈相互交鏈。根據(jù)法拉第電磁感應(yīng)定律，在次級線圈中就會感應(yīng)出電動勢，其大小與初級線圈和次級線圈的匝數(shù)比以及交變磁通的變化率成正比。這種通過電磁感應(yīng)實(shí)現(xiàn)電能從初級線圈向次級線圈傳遞，并同時(shí)完成電壓變換的過程，是變壓器工作的基礎(chǔ)。從結(jié)構(gòu)組成來看，變壓器主要由初級線圈、次級線圈和鐵芯三個(gè)關(guān)鍵部分構(gòu)成。初級線圈是變壓器與電源相連的部分，其作用是接收輸入的交流電，并將電能轉(zhuǎn)化為磁場能，為電磁感應(yīng)過程提供能量來源。初級線圈的匝數(shù)和線徑根據(jù)變壓器的額定電壓和容量進(jìn)行設(shè)計(jì)，以確保其能夠承受輸入電壓和電流，并產(chǎn)生合適的交變磁通。次級線圈則是與負(fù)載相連的部分，它通過電磁感應(yīng)接收初級線圈傳遞過來的磁場能，并將其重新轉(zhuǎn)化為電能輸出給負(fù)載。次級線圈的匝數(shù)決定了輸出電壓的大小，通過調(diào)整初級線圈和次級線圈的匝數(shù)比，可以實(shí)現(xiàn)不同電壓等級之間的轉(zhuǎn)換，滿足各種用電設(shè)備的需求。例如，在電力傳輸中，通過將初級線圈匝數(shù)設(shè)置較多，次級線圈匝數(shù)設(shè)置較少，可實(shí)現(xiàn)降壓變壓器的功能，將高電壓轉(zhuǎn)換為適合用戶使用的低電壓；反之，則可實(shí)現(xiàn)升壓變壓器的功能，將低電壓轉(zhuǎn)換為高電壓，以減少輸電過程中的能量損耗。鐵芯作為變壓器的磁路部分，起到了引導(dǎo)和集中磁通的關(guān)鍵作用。它通常由高導(dǎo)磁率的硅鋼片疊壓而成，這種結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可以有效降低鐵芯在交變磁通作用下產(chǎn)生的磁滯和渦流損耗。磁滯損耗是由于鐵芯材料在交變磁場的反復(fù)磁化過程中，內(nèi)部磁疇的轉(zhuǎn)向需要克服阻力而消耗的能量；渦流損耗則是由于交變磁通在鐵芯中產(chǎn)生感應(yīng)電動勢，進(jìn)而在鐵芯內(nèi)部形成閉合電流（即渦流），渦流在鐵芯電阻上產(chǎn)生的焦耳熱損耗。采用硅鋼片疊壓結(jié)構(gòu)，并在硅鋼片表面涂覆絕緣漆，可以減小渦流的流通路徑，從而降低渦流損耗。同時(shí)，硅鋼片的高導(dǎo)磁率特性使得磁通能夠更加集中地通過鐵芯，提高了電磁感應(yīng)的效率，減少了能量損失，確保變壓器能夠高效穩(wěn)定地運(yùn)行。2.2變壓器常見故障類型及原因2.2.1短路故障變壓器短路故障主要包括繞組間短路、匝間短路以及引線短路等，這些故障對變壓器的正常運(yùn)行構(gòu)成嚴(yán)重威脅。繞組間短路是指不同繞組之間的絕緣損壞，導(dǎo)致電流直接在繞組間流通，破壞了正常的電磁轉(zhuǎn)換過程。匝間短路則是同一繞組內(nèi)的相鄰線匝之間的絕緣失效，使電流在局部形成短路環(huán)流，引發(fā)局部過熱和絕緣進(jìn)一步損壞。引線短路通常是由于引線的絕緣受損，導(dǎo)致不同電位的引線之間發(fā)生電氣連接，產(chǎn)生異常電流通路。絕緣老化是導(dǎo)致短路故障的重要原因之一。變壓器長期運(yùn)行過程中，絕緣材料在電、熱、機(jī)械應(yīng)力以及環(huán)境因素的綜合作用下，會逐漸失去原有的性能。絕緣材料中的有機(jī)成分會發(fā)生分解、碳化，導(dǎo)致絕緣電阻下降，無法有效隔離不同電位的部件。隨著運(yùn)行時(shí)間的增長，絕緣材料會逐漸變脆、開裂，失去對繞組和引線的保護(hù)作用，從而增加了短路故障的發(fā)生概率。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)行10年以上的變壓器，由于絕緣老化導(dǎo)致的短路故障占比顯著增加。機(jī)械損傷也是引發(fā)短路故障的常見因素。在變壓器的運(yùn)輸、安裝和運(yùn)行過程中，可能會受到各種機(jī)械力的作用，如振動、沖擊、碰撞等。這些機(jī)械力可能會使繞組發(fā)生位移、變形，導(dǎo)致繞組間或匝間的絕緣距離減小，甚至直接破壞絕緣層。在變壓器遭受外部短路電流沖擊時(shí)，強(qiáng)大的電動力會使繞組受到巨大的電磁力作用，導(dǎo)致繞組扭曲、變形，進(jìn)而引發(fā)短路故障。據(jù)研究，在變壓器出口短路事故中，約有70%的案例會導(dǎo)致繞組不同程度的變形，其中部分變形嚴(yán)重的情況會直接引發(fā)短路故障。此外，制造工藝缺陷也可能為短路故障埋下隱患。在變壓器的制造過程中，如果繞組繞制不緊密、絕緣包扎不均勻、引線連接不可靠等，都可能導(dǎo)致絕緣薄弱點(diǎn)的出現(xiàn)。這些薄弱點(diǎn)在變壓器運(yùn)行過程中，容易在電、熱等應(yīng)力的作用下發(fā)生擊穿，從而引發(fā)短路故障。例如，某變壓器在制造過程中，由于繞組繞制時(shí)張力不均勻，導(dǎo)致部分線匝之間的絕緣間隙過小，在運(yùn)行一段時(shí)間后，這些部位發(fā)生了匝間短路故障。短路故障對變壓器的危害極為嚴(yán)重。短路電流通常會比正常工作電流大很多倍，會在繞組中產(chǎn)生大量的熱量，導(dǎo)致繞組溫度急劇升高。過高的溫度會進(jìn)一步加速絕緣材料的老化和損壞，形成惡性循環(huán)，最終可能導(dǎo)致繞組燒毀。短路故障還會使變壓器產(chǎn)生強(qiáng)烈的電磁振動和噪聲，影響其正常運(yùn)行。嚴(yán)重的短路故障可能會導(dǎo)致變壓器油箱變形、破裂，引發(fā)噴油、起火等事故，不僅會造成變壓器本身的損壞，還可能對周圍設(shè)備和人員安全構(gòu)成威脅。2.2.2放電故障變壓器的放電故障主要包括局部放電、火花放電和高能量放電三種類型，每種類型都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和產(chǎn)生原因，且都會對變壓器的絕緣性能造成不同程度的破壞。局部放電是指在電壓作用下，絕緣結(jié)構(gòu)內(nèi)部的氣隙、油膜或?qū)w的邊緣發(fā)生的非貫穿性放電現(xiàn)象。這種放電通常是一種低能量的放電，起始階段不易被察覺，但如果持續(xù)發(fā)展，會對絕緣造成嚴(yán)重?fù)p害。局部放電剛開始時(shí)，放電能量較小，一般表現(xiàn)為微弱的電信號和超聲波信號。局部放電的產(chǎn)生原因較為復(fù)雜，當(dāng)油中存在氣泡或固體絕緣材料中存在空穴或空腔時(shí)，由于氣體的介電常數(shù)小，在交流電壓下所承受的場強(qiáng)高，但其耐壓強(qiáng)度卻低于油和紙絕緣材料，因此在氣隙中容易首先引起放電。外界環(huán)境條件的變化，如油處理不徹底、氣溫下降使油中析出氣泡等，也會引發(fā)局部放電。制造質(zhì)量不良，如某些部位有尖角、帶進(jìn)氣泡、雜物和水分，或因外界氣溫漆瘤等，以及金屬部件或?qū)щ婓w之間接觸不良，都可能導(dǎo)致局部放電的發(fā)生?；鸹ǚ烹娡ǔＪ怯蓱腋‰娢灰鸬摹Ｔ诟邏弘娏υO(shè)備中，某金屬部件由于結(jié)構(gòu)上的原因或運(yùn)輸過程和運(yùn)行中造成接觸不良而斷開，處于高壓與低壓電極間并按其阻抗形成分壓，從而在這一金屬部件上產(chǎn)生懸浮電位。具有懸浮電位的物體附近場強(qiáng)較集中，往往會逐漸燒壞周圍固體介質(zhì)或使之炭化，也會使絕緣油在懸浮電位作用下分解出大量特征氣體，導(dǎo)致絕緣油色譜分析結(jié)果超標(biāo)。懸浮放電可能發(fā)生于變壓器內(nèi)處于高電位的金屬部件，如調(diào)壓繞組，當(dāng)有載分接開關(guān)轉(zhuǎn)換極性時(shí)的短暫電位懸??；套管均壓球和無載分接開關(guān)撥釵等電位懸浮。處于地電位的部件，如硅鋼片磁屏蔽和各種緊固用金屬螺栓等，與地的連接松動脫落，也會導(dǎo)致懸浮電位放電。變壓器高壓套管端部接觸不良，同樣會形成懸浮電位而引起火花放電。高能量放電，如電弧放電，是一種能量密度極高的放電形式。這種放電通常是由于絕緣嚴(yán)重?fù)p壞，導(dǎo)致兩極之間的空氣被擊穿，形成導(dǎo)電的等離子通道，產(chǎn)生強(qiáng)烈的電弧。電弧放電會產(chǎn)生高溫、強(qiáng)光和巨大的能量，對變壓器的絕緣和結(jié)構(gòu)造成毀滅性的破壞。高能量放電往往是由于變壓器內(nèi)部的絕緣缺陷長期積累，在高電壓作用下突然爆發(fā)所致。當(dāng)變壓器遭受過電壓沖擊，如雷電過電壓、操作過電壓等，而絕緣又無法承受時(shí)，就可能引發(fā)高能量放電。放電故障對變壓器絕緣的破壞主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。一方面，放電質(zhì)點(diǎn)直接轟擊絕緣，使局部絕緣受到破壞并逐步擴(kuò)大，最終導(dǎo)致絕緣擊穿。另一方面，放電產(chǎn)生的熱、臭氧、氧化氮等活性氣體的化學(xué)作用，會使局部絕緣受到腐蝕，介質(zhì)損耗增大，最后導(dǎo)致熱擊穿。據(jù)統(tǒng)計(jì)，因放電故障導(dǎo)致的變壓器絕緣損壞事故占總事故的30%以上，嚴(yán)重影響了變壓器的安全運(yùn)行和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。2.2.3絕緣故障變壓器的絕緣性能對其正常運(yùn)行至關(guān)重要，而絕緣故障是變壓器常見的故障類型之一，主要由溫度、濕度、過電壓等多種因素引起，這些因素會導(dǎo)致絕緣老化、損壞，進(jìn)而引發(fā)故障。溫度是影響變壓器絕緣性能的關(guān)鍵因素之一。變壓器在運(yùn)行過程中，由于繞組和鐵芯的損耗會產(chǎn)生熱量，導(dǎo)致變壓器內(nèi)部溫度升高。當(dāng)溫度過高時(shí)，絕緣材料的性能會發(fā)生劣化。對于油浸式變壓器，其絕緣材料主要是油紙絕緣。在高溫下，絕緣紙中的纖維素會發(fā)生解環(huán)、斷鏈反應(yīng)，產(chǎn)生氣體，同時(shí)絕緣紙的機(jī)械強(qiáng)度和電氣性能會下降。國際電工委員會（IEC）認(rèn)為A級絕緣的變壓器在80-140℃溫度范圍內(nèi)，溫度每增加6℃，變壓器絕緣有效壽命降低的速度就會增加一倍，這就是著名的“6℃法則”。這表明溫度對變壓器絕緣壽命的影響非常顯著，長期在高溫環(huán)境下運(yùn)行，會大大縮短變壓器的使用壽命，增加絕緣故障的發(fā)生概率。濕度對變壓器絕緣性能也有重要影響。水分的存在會加速紙纖維素的降解，從而影響絕緣性能。當(dāng)濕度一定時(shí)，絕緣紙含水量越高，分解出的CO?越多；含水量越低，分解出的CO就越多。絕緣油中的微量水分是影響絕緣特性的重要因素之一，它會導(dǎo)致絕緣油的火花放電電壓降低，介質(zhì)損耗因數(shù)tgδ增大，促進(jìn)絕緣油老化，使絕緣性能劣化。設(shè)備受潮還可能導(dǎo)致電力設(shè)備的運(yùn)行可靠性和壽命降低，甚至引發(fā)設(shè)備損壞和危及人身安全的事故。某變電站的一臺變壓器，由于密封不良，導(dǎo)致水分進(jìn)入變壓器內(nèi)部，使絕緣油的微水含量超標(biāo)，最終引發(fā)了絕緣故障，造成了大面積停電事故。過電壓也是導(dǎo)致變壓器絕緣故障的重要原因。過電壓包括暫態(tài)過電壓、雷電過電壓和操作過電壓等。暫態(tài)過電壓通常是由于系統(tǒng)故障、負(fù)荷突變等原因引起的，會使變壓器主絕緣承受的電壓升高。例如，三相變壓器正常運(yùn)行時(shí)相、地間電壓是相間電壓的58%，但發(fā)生單相故障時(shí)，對中性點(diǎn)接地系統(tǒng)，主絕緣的電壓將增加30%，對中性點(diǎn)不接地系統(tǒng)，將增加73%，這可能會損傷絕緣。雷電過電壓具有波頭陡的特點(diǎn)，會引起縱絕緣（匝間、并間、絕緣）上電壓分布很不均勻，可能在絕緣上留下放電痕跡，從而破壞固體絕緣。操作過電壓的波頭相當(dāng)平緩，電壓分布近似線性，當(dāng)操作過電壓波由一個(gè)繞組轉(zhuǎn)移到另一個(gè)繞組上時(shí)，約與這兩個(gè)繞組間的匝數(shù)成正比，容易造成主絕緣或相間絕緣的劣化和損壞。當(dāng)絕緣老化、損壞后，會導(dǎo)致變壓器的絕緣電阻下降，泄漏電流增大，從而引發(fā)各種故障。絕緣故障可能表現(xiàn)為繞組短路、接地故障等，嚴(yán)重時(shí)會導(dǎo)致變壓器燒毀，對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成嚴(yán)重影響。據(jù)統(tǒng)計(jì)，因絕緣故障導(dǎo)致的變壓器事故約占全部變壓器事故的85%以上，因此，有效控制影響絕緣性能的因素，預(yù)防絕緣故障的發(fā)生，對于保障變壓器的可靠運(yùn)行具有重要意義。2.2.4鐵芯故障變壓器的鐵芯故障主要包括鐵芯多點(diǎn)接地和局部過熱等問題，這些故障會對變壓器的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性產(chǎn)生顯著影響。鐵芯多點(diǎn)接地是一種較為常見的鐵芯故障。正常情況下，變壓器鐵芯應(yīng)是一點(diǎn)接地，以保證鐵芯處于等電位，避免產(chǎn)生懸浮電位引發(fā)放電等問題。但在實(shí)際運(yùn)行中，由于多種原因可能導(dǎo)致鐵芯出現(xiàn)多點(diǎn)接地。例如，變壓器在制造或檢修過程中，可能會有金屬異物遺留在鐵芯與夾件之間，使鐵芯與夾件之間形成多點(diǎn)電氣連接，從而導(dǎo)致多點(diǎn)接地。鐵芯的絕緣材料在長期運(yùn)行過程中，受到電、熱、機(jī)械應(yīng)力等因素的作用，可能會發(fā)生老化、損壞，使鐵芯的絕緣性能下降，也容易引發(fā)多點(diǎn)接地故障。此外，變壓器的振動、沖擊等機(jī)械作用，可能會使鐵芯的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，導(dǎo)致鐵芯與其他部件之間的絕緣距離減小，進(jìn)而造成多點(diǎn)接地。鐵芯局部過熱也是常見的故障之一。鐵芯局部過熱通常是由于鐵芯中的磁通分布不均勻，導(dǎo)致局部區(qū)域的磁密過高，從而產(chǎn)生過多的磁滯損耗和渦流損耗，使鐵芯局部溫度升高。鐵芯的制造工藝缺陷，如硅鋼片的平整度不好、疊片之間的絕緣不良等，會導(dǎo)致鐵芯的磁導(dǎo)率不均勻，進(jìn)而引起磁通分布異常，導(dǎo)致局部過熱。當(dāng)變壓器運(yùn)行過程中出現(xiàn)過勵磁現(xiàn)象時(shí)，鐵芯會進(jìn)入飽和狀態(tài)，磁通密度急劇增加，也會導(dǎo)致鐵芯局部過熱。此外，鐵芯與繞組之間的漏磁也可能會在鐵芯中產(chǎn)生額外的損耗，引起局部過熱。鐵芯故障對變壓器運(yùn)行效率和穩(wěn)定性的影響不容忽視。鐵芯多點(diǎn)接地會在鐵芯中形成環(huán)流，增加鐵芯的損耗，導(dǎo)致變壓器的效率降低。環(huán)流還可能會引起鐵芯局部過熱，進(jìn)一步損壞鐵芯的絕緣，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致鐵芯燒毀。鐵芯局部過熱會使鐵芯的性能劣化，磁導(dǎo)率下降，從而影響變壓器的電磁轉(zhuǎn)換效率。過熱還會使鐵芯周圍的絕緣材料受到高溫影響，加速絕緣老化，降低絕緣性能，增加變壓器發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)。如果鐵芯故障得不到及時(shí)處理，可能會引發(fā)繞組短路、放電等更為嚴(yán)重的故障，導(dǎo)致變壓器無法正常運(yùn)行，甚至對整個(gè)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成威脅。2.3變壓器故障對電力系統(tǒng)的影響變壓器故障會導(dǎo)致停電范圍擴(kuò)大，對社會生產(chǎn)和居民生活產(chǎn)生嚴(yán)重影響。在工業(yè)領(lǐng)域，許多企業(yè)依賴連續(xù)穩(wěn)定的電力供應(yīng)來維持生產(chǎn)線的正常運(yùn)行。一旦因變壓器故障導(dǎo)致停電，生產(chǎn)線被迫中斷，不僅會造成正在生產(chǎn)的產(chǎn)品報(bào)廢，還可能對生產(chǎn)設(shè)備造成損壞。例如，鋼鐵企業(yè)的高爐煉鐵生產(chǎn)線，在停電時(shí)若不能及時(shí)采取措施，爐內(nèi)的鐵水可能會凝固，導(dǎo)致高爐損壞，修復(fù)成本極高，且恢復(fù)生產(chǎn)需要較長時(shí)間，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)統(tǒng)計(jì)，一些大型鋼鐵企業(yè)因停電一小時(shí)造成的直接經(jīng)濟(jì)損失可達(dá)數(shù)百萬元。在商業(yè)領(lǐng)域，商場、超市等場所停電會導(dǎo)致營業(yè)中斷，顧客流失，營業(yè)額大幅下降。例如，在節(jié)假日等消費(fèi)高峰期，商場突然停電，顧客無法正常購物，商家不僅當(dāng)天的銷售額會受到嚴(yán)重影響，還可能因顧客體驗(yàn)不佳而導(dǎo)致長期的客戶流失，對商業(yè)品牌形象造成損害。對于居民生活而言，停電會給居民帶來諸多不便，如照明中斷、電器無法使用、電梯停運(yùn)等。在炎熱的夏季，停電會使空調(diào)無法運(yùn)行，給居民的生活帶來極大的不適，甚至可能影響居民的身體健康。在一些高層住宅小區(qū)，電梯停運(yùn)還會給居民的出行帶來困難，尤其是對老年人、殘疾人等特殊群體。變壓器故障還會造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，包括設(shè)備維修和更換成本以及停電期間的電量損失。變壓器故障后，維修或更換設(shè)備需要投入大量的資金。對于大型電力變壓器，其價(jià)格昂貴，維修所需的零部件和人工費(fèi)用也很高。例如，一臺110kV的大型電力變壓器，購買價(jià)格可能高達(dá)數(shù)百萬元，若發(fā)生嚴(yán)重故障需要更換關(guān)鍵部件，費(fèi)用可能數(shù)十萬元甚至更高。停電期間的電量損失也是不可忽視的經(jīng)濟(jì)成本。電力企業(yè)無法正常供電，會導(dǎo)致售電收入減少。根據(jù)電力市場的供需關(guān)系和電價(jià)水平，停電期間的電量損失換算成經(jīng)濟(jì)損失數(shù)額巨大。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在一些經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，因變壓器故障導(dǎo)致的大面積停電，每停電一小時(shí)，電力企業(yè)的電量損失可能達(dá)到數(shù)十萬元，加上設(shè)備維修等費(fèi)用，總的經(jīng)濟(jì)損失更為可觀。對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的破壞也是變壓器故障的重要影響之一。變壓器是電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)設(shè)備，其故障可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，破壞電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。當(dāng)一臺重要的變壓器發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)的潮流分布會發(fā)生改變，可能導(dǎo)致其他設(shè)備過載運(yùn)行。例如，在某區(qū)域電網(wǎng)中，一臺主變壓器發(fā)生故障后，原本由該變壓器供電的負(fù)荷會轉(zhuǎn)移到其他相鄰的變壓器上，若這些變壓器的容量有限，無法承受突然增加的負(fù)荷，就會出現(xiàn)過載現(xiàn)象。過載運(yùn)行會使變壓器的溫度升高，加速絕緣老化，增加故障發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步威脅電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。變壓器故障還可能引發(fā)電壓波動和頻率不穩(wěn)定等問題。當(dāng)變壓器故障導(dǎo)致系統(tǒng)無功功率不足時(shí)，會引起電壓下降，影響電力系統(tǒng)中其他設(shè)備的正常運(yùn)行。電壓過低可能導(dǎo)致電動機(jī)啟動困難、轉(zhuǎn)速下降，甚至燒毀電動機(jī)；還會影響照明設(shè)備的亮度和壽命。頻率不穩(wěn)定也是變壓器故障可能引發(fā)的問題之一。電力系統(tǒng)的頻率與有功功率的平衡密切相關(guān)，變壓器故障可能導(dǎo)致有功功率的供需失衡，從而引起頻率波動。頻率過高或過低都會對電力系統(tǒng)中的設(shè)備造成損害，影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。例如，當(dāng)頻率過低時(shí)，會使汽輪機(jī)葉片受損，影響發(fā)電效率；頻率過高則可能導(dǎo)致電氣設(shè)備的絕緣性能下降，增加設(shè)備故障的概率。2003年，美國東北部和加拿大東部發(fā)生的大面積停電事故，就是由于一臺變壓器故障引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致電網(wǎng)電壓崩潰、頻率大幅波動，最終造成了大面積停電，給當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)和社會生活帶來了極其嚴(yán)重的影響。三、快速異常檢出技術(shù)原理與方法3.1快速異常檢出技術(shù)概述快速異常檢出技術(shù)是一種能夠在短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確識別出數(shù)據(jù)中異常點(diǎn)或異常模式的先進(jìn)技術(shù)。在變壓器狀態(tài)評估和故障診斷的情境下，它通過對變壓器運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和高效分析，快速判斷變壓器的運(yùn)行狀態(tài)是否正常，一旦發(fā)現(xiàn)異常，能夠迅速定位異常源并發(fā)出預(yù)警信號。其核心目標(biāo)是在變壓器出現(xiàn)潛在故障之前，及時(shí)捕捉到異常跡象，為后續(xù)的狀態(tài)評估和故障診斷提供關(guān)鍵依據(jù)，從而有效避免故障的發(fā)生或降低故障造成的損失。在變壓器狀態(tài)評估方面，快速異常檢出技術(shù)具有不可替代的重要作用。變壓器的運(yùn)行狀態(tài)受到多種因素的影響，如負(fù)載變化、環(huán)境溫度、濕度等，這些因素會導(dǎo)致變壓器的運(yùn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出復(fù)雜的變化趨勢。通過快速異常檢出技術(shù)，可以對變壓器的油溫、繞組溫度、電壓、電流、局部放電信號等大量運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常波動和變化趨勢，從而準(zhǔn)確評估變壓器的健康狀態(tài)。當(dāng)檢測到油溫異常升高時(shí)，可能意味著變壓器內(nèi)部存在散熱問題或局部過熱故障；當(dāng)發(fā)現(xiàn)電壓、電流出現(xiàn)異常波動時(shí)，可能暗示著變壓器繞組存在短路或接觸不良等故障。通過快速異常檢出技術(shù)對這些異常情況的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和準(zhǔn)確評估，能夠?yàn)樽儔浩鞯木S護(hù)和檢修提供科學(xué)依據(jù)，確保變壓器的安全穩(wěn)定運(yùn)行。對于變壓器故障診斷，快速異常檢出技術(shù)同樣是關(guān)鍵的前置環(huán)節(jié)。一旦檢測到變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，快速異常檢出技術(shù)能夠迅速對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，提取異常特征，為后續(xù)的故障診斷提供重要線索。通過對局部放電信號的快速異常檢出，可以判斷變壓器內(nèi)部是否存在放電故障，并進(jìn)一步分析放電的類型、位置和嚴(yán)重程度。這有助于維修人員快速準(zhǔn)確地定位故障點(diǎn)，制定合理的維修方案，提高故障修復(fù)的效率，減少停電時(shí)間，降低故障對電力系統(tǒng)的影響。與傳統(tǒng)的變壓器檢測技術(shù)相比，快速異常檢出技術(shù)具有顯著的優(yōu)勢。在檢測速度上，傳統(tǒng)檢測技術(shù)往往需要較長的時(shí)間來收集和分析數(shù)據(jù)，難以滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測的需求。而快速異常檢出技術(shù)借助先進(jìn)的傳感器技術(shù)和高效的數(shù)據(jù)處理算法，能夠?qū)崟r(shí)采集和分析變壓器的運(yùn)行數(shù)據(jù)，在短時(shí)間內(nèi)完成異常檢測，大大提高了檢測效率。在準(zhǔn)確性方面，傳統(tǒng)檢測技術(shù)可能由于檢測手段的局限性或數(shù)據(jù)處理方法的不完善，容易出現(xiàn)誤判或漏判的情況。快速異常檢出技術(shù)則通過綜合運(yùn)用多種數(shù)據(jù)處理方法和智能算法，能夠更加準(zhǔn)確地識別出異常數(shù)據(jù)，提高了檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。傳統(tǒng)檢測技術(shù)大多只能對單一類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，難以全面反映變壓器的運(yùn)行狀態(tài)。快速異常檢出技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合分析，將電氣量數(shù)據(jù)、非電氣量數(shù)據(jù)以及設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合分析，從而更全面、準(zhǔn)確地評估變壓器的狀態(tài)，為故障診斷提供更豐富的信息。3.2常見快速異常檢出方法及原理3.2.1基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法主要借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從大量的變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)正常運(yùn)行模式和特征，進(jìn)而識別出異常數(shù)據(jù)。其中，孤立森林（IsolationForest）和One-ClassSVM是兩種典型且應(yīng)用廣泛的算法。孤立森林算法基于這樣一個(gè)假設(shè)：異常點(diǎn)在數(shù)據(jù)空間中通常是稀疏分布的，它們更容易被孤立出來。該算法通過構(gòu)建多棵決策樹來對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。在構(gòu)建決策樹的過程中，隨機(jī)選擇一個(gè)特征和該特征上的一個(gè)分裂點(diǎn)，將數(shù)據(jù)空間一分為二。對于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算其在所有決策樹中的路徑長度，路徑長度越短，說明該數(shù)據(jù)點(diǎn)越容易被孤立，也就越有可能是異常點(diǎn)。最終，根據(jù)所有決策樹的路徑長度計(jì)算出每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越高表示該數(shù)據(jù)點(diǎn)越異常。在變壓器數(shù)據(jù)處理中，孤立森林算法能夠快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，且對高維數(shù)據(jù)具有良好的適應(yīng)性。由于變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)包含多個(gè)維度的信息，如電壓、電流、油溫等，孤立森林算法可以充分利用這些多維度數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地識別出異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，而無需事先了解數(shù)據(jù)的分布情況。One-ClassSVM則是一種單類分類算法，它的目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)超平面，將正常數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)分開。在訓(xùn)練過程中，僅使用正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建一個(gè)能夠包含所有正常數(shù)據(jù)的最小體積的超球體。對于新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過判斷其是否在超球體內(nèi)部來確定是否為異常數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)點(diǎn)在超球體外部，則被判定為異常。One-ClassSVM在變壓器數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢在于對小樣本數(shù)據(jù)的處理能力較強(qiáng)。在實(shí)際的變壓器運(yùn)行監(jiān)測中，異常數(shù)據(jù)樣本往往較少，而正常數(shù)據(jù)樣本相對較多，One-ClassSVM能夠有效地利用有限的正常數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，準(zhǔn)確地識別出異常數(shù)據(jù)，具有較高的準(zhǔn)確率和泛化能力。它還能夠處理非線性數(shù)據(jù)分布的情況，通過核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而找到更合適的超平面來區(qū)分正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，這對于具有復(fù)雜非線性特征的變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)來說尤為重要。3.2.2基于模型驅(qū)動的方法基于模型驅(qū)動的方法主要利用變壓器的物理模型來進(jìn)行異常檢測。變壓器的等效電路模型是基于其電磁感應(yīng)原理建立的，它將變壓器的各個(gè)部分，如繞組、鐵芯等，用等效的電阻、電感、電容等電路元件來表示，從而可以通過電路分析的方法來描述變壓器的電氣特性。在正常運(yùn)行情況下，根據(jù)等效電路模型計(jì)算得到的電氣參數(shù)，如電壓、電流、阻抗等，與實(shí)際測量值應(yīng)該是相符的。當(dāng)變壓器出現(xiàn)故障時(shí)，例如繞組短路、鐵芯多點(diǎn)接地等，其內(nèi)部的電磁結(jié)構(gòu)會發(fā)生變化，導(dǎo)致等效電路模型中的參數(shù)發(fā)生改變，進(jìn)而使得計(jì)算得到的電氣參數(shù)與實(shí)際測量值之間出現(xiàn)偏差。通過監(jiān)測這些偏差，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器的異常情況。在繞組短路故障時(shí)，短路部分的電阻會減小，根據(jù)等效電路模型計(jì)算得到的電流會比正常情況下增大，通過比較計(jì)算電流與實(shí)際測量電流，就可以判斷是否存在繞組短路故障。變壓器的熱模型則是基于熱傳遞原理建立的，用于描述變壓器在運(yùn)行過程中的溫度分布和變化規(guī)律。變壓器在運(yùn)行時(shí)，由于繞組和鐵芯的損耗會產(chǎn)生熱量，這些熱量會通過傳導(dǎo)、對流和輻射等方式傳遞到周圍環(huán)境中。熱模型考慮了變壓器的結(jié)構(gòu)、材料特性、散熱條件以及負(fù)載情況等因素，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測變壓器各個(gè)部位的溫度。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，根據(jù)熱模型計(jì)算得到的溫度與實(shí)際測量的溫度應(yīng)該相近。當(dāng)變壓器出現(xiàn)散熱不良、局部過熱等故障時(shí)，熱模型計(jì)算的溫度與實(shí)際溫度之間會出現(xiàn)明顯差異。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測這種差異，就可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器的熱故障隱患。如果變壓器的冷卻系統(tǒng)出現(xiàn)故障，導(dǎo)致散熱能力下降，根據(jù)熱模型計(jì)算得到的油溫會比實(shí)際油溫低，通過對比兩者的差異，就可以判斷冷卻系統(tǒng)是否存在問題。在不同的故障場景下，這兩種物理模型各有其適用性。對于電氣故障，如繞組短路、斷路等，等效電路模型能夠更準(zhǔn)確地反映故障對電氣參數(shù)的影響，從而有效地檢測出故障。因?yàn)檫@些故障主要影響變壓器的電氣特性，通過分析等效電路模型中的電氣參數(shù)變化可以直接判斷故障的發(fā)生。而對于熱故障，如局部過熱、散熱不良等，熱模型則更具優(yōu)勢，它能夠直接從溫度變化的角度來檢測故障。熱故障主要表現(xiàn)為溫度的異常升高，熱模型能夠準(zhǔn)確地描述溫度的分布和變化情況，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)熱故障。在一些復(fù)雜的故障場景中，可能同時(shí)存在電氣故障和熱故障，此時(shí)可以結(jié)合等效電路模型和熱模型進(jìn)行綜合分析，以提高異常檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。3.2.3基于信號處理的方法基于信號處理的方法主要運(yùn)用小波變換、傅里葉變換等技術(shù)，對變壓器運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各類信號進(jìn)行分析和處理，從而提取出異常特征，實(shí)現(xiàn)對變壓器早期故障的診斷。傅里葉變換是一種將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號的數(shù)學(xué)方法，它基于任何周期函數(shù)都可以表示為不同頻率的正弦和余弦函數(shù)的疊加這一原理。在變壓器運(yùn)行中，其產(chǎn)生的電壓、電流等信號在正常狀態(tài)下具有特定的頻率成分和幅值分布。通過傅里葉變換，可以將這些時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，清晰地展示出信號中包含的各種頻率成分及其對應(yīng)的幅值。當(dāng)變壓器出現(xiàn)故障時(shí)，例如鐵芯飽和、繞組短路等，會導(dǎo)致信號的頻率成分發(fā)生變化。鐵芯飽和時(shí)，會產(chǎn)生高次諧波，使得信號中原本不存在或幅值較小的高次諧波頻率成分的幅值顯著增加。通過分析傅里葉變換后的頻域信號，觀察高次諧波的變化情況，就可以判斷變壓器是否存在鐵芯飽和故障。傅里葉變換在處理具有周期性變化的信號時(shí)具有良好的效果，能夠快速準(zhǔn)確地分析出信號的頻率特性，但對于非平穩(wěn)信號，其分析能力存在一定的局限性。小波變換則是一種時(shí)頻分析方法，它能夠在不同的時(shí)間尺度上對信號進(jìn)行分析，有效地克服了傅里葉變換在處理非平穩(wěn)信號時(shí)的不足。小波變換通過構(gòu)造一系列不同尺度和頻率的小波函數(shù)，對信號進(jìn)行分解，將信號在時(shí)域和頻域上同時(shí)進(jìn)行局部化分析。在變壓器故障診斷中，小波變換可以對局部放電信號、振動信號等非平穩(wěn)信號進(jìn)行處理。局部放電信號通常具有突發(fā)性和短暫性的特點(diǎn)，是一種典型的非平穩(wěn)信號。通過小波變換，可以將局部放電信號分解為不同頻率和時(shí)間尺度的分量，提取出其特征信息，如放電的起始時(shí)間、持續(xù)時(shí)間、能量分布等。這些特征信息對于判斷局部放電的類型、位置和嚴(yán)重程度具有重要意義。在檢測到變壓器的局部放電信號后，利用小波變換對其進(jìn)行分析，能夠準(zhǔn)確地確定局部放電的相關(guān)參數(shù)，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部的絕緣缺陷，實(shí)現(xiàn)早期故障診斷。小波變換和傅里葉變換等信號處理技術(shù)在變壓器早期故障診斷中起著至關(guān)重要的作用。通過對變壓器運(yùn)行信號的分析，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)信號中的異常特征，為故障診斷提供重要依據(jù)。在變壓器出現(xiàn)早期故障時(shí)，信號的變化往往比較微弱，傳統(tǒng)的檢測方法可能難以察覺。而信號處理技術(shù)能夠?qū)π盘栠M(jìn)行精細(xì)分析，捕捉到這些細(xì)微的變化，從而在故障初期就能夠發(fā)現(xiàn)問題，為采取有效的維修措施爭取時(shí)間，避免故障的進(jìn)一步發(fā)展，保障變壓器的安全穩(wěn)定運(yùn)行。3.3快速異常檢出技術(shù)的性能指標(biāo)與評價(jià)在變壓器故障診斷場景下，明確并合理運(yùn)用性能指標(biāo)對于評估快速異常檢出技術(shù)的效果至關(guān)重要。準(zhǔn)確率是指被正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，即預(yù)測正確的樣本（包括正確識別為正常和正確識別為異常的樣本）與所有樣本的比值。在變壓器故障診斷中，準(zhǔn)確率高意味著快速異常檢出技術(shù)能夠準(zhǔn)確地判斷變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，將正常運(yùn)行狀態(tài)和異常運(yùn)行狀態(tài)正確區(qū)分開來，減少誤判的情況。如果在100次檢測中，有95次正確判斷了變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，那么準(zhǔn)確率就是95%。召回率，也稱為查全率，是指實(shí)際為異常的樣本中被正確識別為異常的比例。對于變壓器故障診斷來說，召回率高表明該技術(shù)能夠盡可能多地檢測出實(shí)際存在的故障，不會遺漏重要的故障信息。若實(shí)際有10個(gè)變壓器存在故障，快速異常檢出技術(shù)成功檢測出了8個(gè)，那么召回率就是80%。在變壓器故障診斷中，召回率至關(guān)重要，因?yàn)檫z漏故障可能會導(dǎo)致嚴(yán)重的后果，如設(shè)備損壞、停電事故等，所以需要盡可能提高召回率，確保所有潛在的故障都能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，計(jì)算公式為F1=2×(準(zhǔn)確率×召回率)/(準(zhǔn)確率+召回率)。F1值能夠更全面地反映快速異常檢出技術(shù)的性能，當(dāng)準(zhǔn)確率和召回率都較高時(shí)，F(xiàn)1值也會較高。在變壓器故障診斷中，追求高F1值意味著在保證準(zhǔn)確判斷的同時(shí)，也能最大限度地檢測出故障，實(shí)現(xiàn)兩者的平衡。在選擇和優(yōu)化這些指標(biāo)時(shí)，需要充分考慮變壓器故障診斷的實(shí)際需求。如果對誤報(bào)的容忍度較低，更注重判斷的準(zhǔn)確性，那么在優(yōu)化快速異常檢出技術(shù)時(shí)，應(yīng)著重提高準(zhǔn)確率。可以通過調(diào)整算法的參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性等方式來實(shí)現(xiàn)。通過對孤立森林算法的參數(shù)進(jìn)行精細(xì)調(diào)整，使其在變壓器故障診斷中能夠更準(zhǔn)確地識別異常數(shù)據(jù)，從而提高準(zhǔn)確率。若更關(guān)注能否檢測到所有潛在的故障，對召回率的要求較高，那么可以采用一些能夠增強(qiáng)對異常數(shù)據(jù)敏感度的方法，如改進(jìn)數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，突出異常數(shù)據(jù)的特征；或者結(jié)合多種檢測方法，互相補(bǔ)充，提高召回率。在基于信號處理的方法中，可以同時(shí)運(yùn)用小波變換和傅里葉變換對變壓器運(yùn)行信號進(jìn)行分析，綜合兩者的結(jié)果來提高對故障的檢測能力，進(jìn)而提高召回率。還可以通過交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等方法對模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以達(dá)到最佳的性能指標(biāo)組合，滿足變壓器故障診斷的實(shí)際需求，提高電力系統(tǒng)的安全性和可靠性。四、基于快速異常檢出的變壓器狀態(tài)評估模型構(gòu)建4.1變壓器狀態(tài)評估指標(biāo)體系的建立變壓器狀態(tài)評估指標(biāo)體系的建立是準(zhǔn)確評估變壓器運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它涵蓋了電氣性能、熱性能以及油中溶解氣體等多個(gè)關(guān)鍵方面的指標(biāo)，這些指標(biāo)從不同角度反映了變壓器的運(yùn)行狀況，為全面、準(zhǔn)確地評估變壓器狀態(tài)提供了重要依據(jù)。4.1.1電氣性能指標(biāo)繞組直流電阻是一項(xiàng)重要的電氣性能指標(biāo)，它能夠直接反映繞組的健康狀況。通過測量繞組直流電阻，可以有效地檢測出繞組是否存在短路、斷路以及接頭接觸不良等問題。當(dāng)繞組發(fā)生短路時(shí)，部分導(dǎo)線被短接，導(dǎo)致電阻值減??；而斷路則會使電阻值無窮大；接頭接觸不良會增加接觸電阻，使測量得到的繞組直流電阻值增大。在某變壓器的定期檢測中，發(fā)現(xiàn)其高壓繞組的直流電阻值比上次測量值增大了10%，經(jīng)過進(jìn)一步檢查，確定是由于繞組接頭處氧化，導(dǎo)致接觸電阻增大，及時(shí)處理后，確保了變壓器的正常運(yùn)行。因此，定期測量繞組直流電阻，并與歷史數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對比分析，對于及時(shí)發(fā)現(xiàn)繞組潛在故障具有重要意義。絕緣電阻同樣是評估變壓器絕緣性能的關(guān)鍵指標(biāo)，它能夠直觀地反映變壓器絕緣的好壞。絕緣電阻過低表明絕緣存在缺陷或老化，可能會導(dǎo)致漏電、放電等故障，嚴(yán)重威脅變壓器的安全運(yùn)行。當(dāng)變壓器內(nèi)部絕緣受潮時(shí)，水分會降低絕緣材料的電阻值，使絕緣電阻下降；絕緣老化則會導(dǎo)致絕緣材料的結(jié)構(gòu)和性能發(fā)生變化，同樣會使絕緣電阻降低。某變電站的一臺變壓器在巡檢中發(fā)現(xiàn)絕緣電阻值大幅下降，經(jīng)過檢測，是由于變壓器密封不良，導(dǎo)致水分進(jìn)入內(nèi)部，使絕緣受潮。及時(shí)進(jìn)行干燥處理和密封修復(fù)后，變壓器的絕緣電阻恢復(fù)正常，避免了潛在的絕緣故障。因此，定期檢測絕緣電阻是保障變壓器絕緣性能的重要措施。變比是變壓器的一個(gè)重要參數(shù)，它反映了變壓器輸入電壓與輸出電壓之間的比例關(guān)系。準(zhǔn)確的變比對于變壓器的正常運(yùn)行和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定至關(guān)重要。通過測量變比，可以判斷變壓器是否存在匝間短路、繞組匝數(shù)錯(cuò)誤等問題。當(dāng)變壓器發(fā)生匝間短路時(shí)，部分繞組被短接，導(dǎo)致匝數(shù)減少，變比發(fā)生變化；繞組匝數(shù)錯(cuò)誤也會直接影響變比的準(zhǔn)確性。在變壓器的安裝和檢修過程中，都需要對變比進(jìn)行嚴(yán)格測量和校驗(yàn)，以確保變壓器的變比符合設(shè)計(jì)要求。某新建變電站在變壓器投運(yùn)前，對變比進(jìn)行測量時(shí)發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)值存在偏差，經(jīng)過仔細(xì)檢查，是由于繞組匝數(shù)繞制錯(cuò)誤，及時(shí)進(jìn)行了整改，保證了變壓器的正常投運(yùn)和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。4.1.2熱性能指標(biāo)油溫是反映變壓器熱狀態(tài)的重要指標(biāo)之一，它與變壓器的負(fù)載、散熱條件等密切相關(guān)。正常運(yùn)行情況下，變壓器的油溫應(yīng)在規(guī)定的范圍內(nèi)波動。當(dāng)油溫異常升高時(shí)，可能暗示著變壓器內(nèi)部存在散熱不良、過載運(yùn)行或局部過熱等故障。變壓器的冷卻系統(tǒng)出現(xiàn)故障，如冷卻風(fēng)扇損壞、冷卻管道堵塞等，會導(dǎo)致散熱能力下降，油溫升高；長期過載運(yùn)行會使變壓器的負(fù)載電流過大，產(chǎn)生過多的熱量，導(dǎo)致油溫上升；變壓器內(nèi)部的局部過熱，如鐵芯多點(diǎn)接地、繞組短路等，也會使油溫異常升高。某變壓器在運(yùn)行過程中，油溫突然升高并超過了報(bào)警值，經(jīng)過檢查，發(fā)現(xiàn)是冷卻風(fēng)扇電機(jī)燒毀，及時(shí)更換電機(jī)后，油溫恢復(fù)正常。因此，實(shí)時(shí)監(jiān)測油溫并設(shè)置合理的報(bào)警閾值，對于及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器的熱故障隱患至關(guān)重要。繞組溫度也是評估變壓器熱性能的關(guān)鍵指標(biāo)，它直接關(guān)系到繞組的絕緣壽命和變壓器的安全運(yùn)行。繞組溫度過高會加速絕緣老化，降低絕緣性能，增加故障發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。繞組溫度受到負(fù)載電流、環(huán)境溫度以及散熱條件等多種因素的影響。當(dāng)負(fù)載電流增大時(shí)，繞組的銅損增加，產(chǎn)生的熱量增多，導(dǎo)致繞組溫度升高；環(huán)境溫度過高會使變壓器的散熱條件變差，繞組溫度也會相應(yīng)升高。為了確保繞組溫度在安全范圍內(nèi)，通常會采用溫度傳感器對繞組溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并采取有效的散熱措施，如加強(qiáng)通風(fēng)冷卻、安裝冷卻器等。某大型變壓器在夏季高溫期間，由于負(fù)載較重且環(huán)境溫度較高，繞組溫度接近報(bào)警值，通過增加臨時(shí)冷卻設(shè)備，加強(qiáng)散熱，使繞組溫度保持在安全范圍內(nèi)，保障了變壓器的正常運(yùn)行。溫度異常與變壓器故障之間存在著密切的關(guān)聯(lián)。長期的高溫運(yùn)行會使變壓器的絕緣材料逐漸老化、變脆，失去原有的絕緣性能，從而容易引發(fā)絕緣故障，如繞組短路、放電等。溫度異常還可能導(dǎo)致變壓器內(nèi)部的零部件熱脹冷縮不均勻，產(chǎn)生機(jī)械應(yīng)力，進(jìn)而引發(fā)機(jī)械故障，如鐵芯松動、繞組變形等。因此，對油溫、繞組溫度等熱性能指標(biāo)的監(jiān)測和分析，是評估變壓器狀態(tài)、預(yù)防故障發(fā)生的重要手段。通過建立溫度趨勢分析模型，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)溫度異常變化，預(yù)測潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)，為變壓器的維護(hù)和檢修提供科學(xué)依據(jù)。4.1.3油中溶解氣體指標(biāo)氫氣是變壓器油中常見的溶解氣體之一，它的產(chǎn)生與變壓器內(nèi)部的多種故障密切相關(guān)。當(dāng)變壓器內(nèi)部存在局部放電、過熱等故障時(shí)，絕緣油和絕緣材料會發(fā)生分解，產(chǎn)生氫氣。局部放電會使絕緣油中的分子鍵斷裂，產(chǎn)生氫氣；過熱則會使絕緣材料分解，也會產(chǎn)生氫氣。氫氣含量的異常升高往往是變壓器內(nèi)部出現(xiàn)故障的早期信號。在某變壓器的在線監(jiān)測中，發(fā)現(xiàn)氫氣含量逐漸上升，經(jīng)過進(jìn)一步檢測，確定是由于變壓器內(nèi)部存在輕微的局部放電現(xiàn)象，及時(shí)進(jìn)行處理后，避免了故障的進(jìn)一步發(fā)展。甲烷和乙炔也是油中溶解氣體的重要成分，它們與變壓器的故障類型有著特定的對應(yīng)關(guān)系。甲烷通常在較低溫度下的熱分解過程中產(chǎn)生，當(dāng)變壓器內(nèi)部存在低溫過熱故障時(shí)，絕緣油和絕緣材料會分解產(chǎn)生甲烷。而乙炔則是在高溫、高能量放電的情況下產(chǎn)生，如電弧放電。當(dāng)變壓器內(nèi)部發(fā)生嚴(yán)重的放電故障時(shí)，會產(chǎn)生大量的乙炔。通過分析甲烷和乙炔的含量及其變化趨勢，可以初步判斷變壓器內(nèi)部故障的類型和嚴(yán)重程度。某變壓器在運(yùn)行中，乙炔含量突然大幅升高，結(jié)合其他檢測數(shù)據(jù)，判斷變壓器內(nèi)部發(fā)生了電弧放電故障，及時(shí)采取停電檢修措施，避免了設(shè)備的嚴(yán)重?fù)p壞。在變壓器狀態(tài)評估中，油中溶解氣體指標(biāo)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。通過氣相色譜分析等技術(shù)，可以準(zhǔn)確測量油中溶解氣體的含量和成分。根據(jù)不同氣體的含量和比例關(guān)系，運(yùn)用相關(guān)的故障診斷方法，如改良三比值法等，可以判斷變壓器內(nèi)部是否存在故障以及故障的類型和嚴(yán)重程度。還可以通過監(jiān)測油中溶解氣體含量的變化趨勢，預(yù)測故障的發(fā)展情況，為制定合理的維護(hù)策略提供依據(jù)。對油中溶解氣體指標(biāo)的監(jiān)測和分析，能夠在變壓器故障發(fā)生的早期階段及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，為變壓器的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障。4.2數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理在變壓器狀態(tài)評估與故障診斷的研究中，數(shù)據(jù)采集是獲取關(guān)鍵信息的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。本研究選用了多種高精度傳感器，以全面采集變壓器運(yùn)行過程中的各類數(shù)據(jù)。對于電氣量數(shù)據(jù)的采集，采用了羅氏線圈電流傳感器和電容分壓式電壓傳感器。羅氏線圈電流傳感器具有測量精度高、響應(yīng)速度快、線性度好等優(yōu)點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確測量變壓器的電流信號。其工作原理是基于電磁感應(yīng)定律，當(dāng)被測電流通過羅氏線圈時(shí)，會在羅氏線圈中產(chǎn)生感應(yīng)電動勢，通過對感應(yīng)電動勢的測量和處理，即可得到被測電流的大小。電容分壓式電壓傳感器則利用電容的分壓原理，將高電壓按一定比例轉(zhuǎn)換為低電壓進(jìn)行測量，具有測量范圍寬、精度高、穩(wěn)定性好等特點(diǎn)，能夠滿足變壓器電壓測量的需求。這些傳感器被安裝在變壓器的進(jìn)線側(cè)和出線側(cè)，以實(shí)時(shí)監(jiān)測變壓器的輸入和輸出電流、電壓信號。在非電氣量數(shù)據(jù)采集方面，采用了光纖光柵溫度傳感器和特高頻局部放電傳感器。光纖光柵溫度傳感器利用光纖光柵的溫度敏感特性，通過測量光纖光柵反射光的波長變化來獲取溫度信息。其具有抗電磁干擾能力強(qiáng)、測量精度高、可實(shí)現(xiàn)分布式測量等優(yōu)點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確測量變壓器的油溫、繞組溫度等熱狀態(tài)參數(shù)。將其安裝在變壓器的油箱壁和繞組內(nèi)部，可實(shí)時(shí)監(jiān)測油溫的變化以及繞組各部位的溫度分布情況。特高頻局部放電傳感器則用于檢測變壓器內(nèi)部的局部放電信號，其工作原理是基于局部放電產(chǎn)生的特高頻電磁波信號的傳播特性，通過接收和分析這些信號來判斷局部放電的發(fā)生和位置。該傳感器安裝在變壓器的油箱壁上，能夠有效捕捉到內(nèi)部局部放電產(chǎn)生的特高頻信號。數(shù)據(jù)采集頻率的設(shè)置對數(shù)據(jù)的有效性和分析結(jié)果的準(zhǔn)確性有著重要影響。對于變壓器的運(yùn)行數(shù)據(jù)，設(shè)定電氣量數(shù)據(jù)（如電流、電壓）的采集頻率為100Hz，這是因?yàn)殡姎饬啃盘栕兓^為頻繁，較高的采集頻率能夠準(zhǔn)確捕捉其動態(tài)變化特征。非電氣量數(shù)據(jù)中，油溫、繞組溫度等熱狀態(tài)參數(shù)的變化相對較慢，采集頻率設(shè)置為1Hz，既能滿足對溫度變化趨勢的監(jiān)測需求，又不會產(chǎn)生過多的數(shù)據(jù)冗余。局部放電信號具有突發(fā)性和間歇性的特點(diǎn)，采用事件觸發(fā)式采集方式，當(dāng)檢測到局部放電信號時(shí)，立即啟動高速采集，采集頻率可達(dá)到1MHz，以確保能夠完整地記錄局部放電信號的特征信息。數(shù)據(jù)采集完成后，需要進(jìn)行預(yù)處理以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析和模型構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，通過設(shè)定合理的閾值來檢測和剔除異常值。對于電流、電壓數(shù)據(jù)，根據(jù)變壓器的額定參數(shù)和正常運(yùn)行范圍，設(shè)定閾值范圍。當(dāng)采集到的電流值超過額定電流的1.5倍或低于額定電流的0.5倍時(shí)，判斷該數(shù)據(jù)為異常值并進(jìn)行剔除。對于溫度數(shù)據(jù)，根據(jù)變壓器的絕緣耐熱等級和正常運(yùn)行溫度范圍，設(shè)定油溫的正常范圍為40℃-80℃，繞組溫度的正常范圍為50℃-90℃，超出此范圍的數(shù)據(jù)視為異常值進(jìn)行處理。采用中值濾波法對噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，取其前后若干個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)組成數(shù)據(jù)窗口，用窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的中值代替該數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，從而有效去除噪聲干擾，平滑數(shù)據(jù)曲線。歸一化處理也是重要的預(yù)處理步驟，采用最小-最大歸一化方法，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間。對于某一數(shù)據(jù)特征x，其歸一化公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x_{min}和x_{max}分別為該特征數(shù)據(jù)的最小值和最大值。通過歸一化處理，消除了不同數(shù)據(jù)特征之間量綱和數(shù)量級的差異，使數(shù)據(jù)具有可比性，有利于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練，能夠提高模型的收斂速度和準(zhǔn)確性。4.3基于快速異常檢出的狀態(tài)評估模型選擇與構(gòu)建4.3.1模型選擇依據(jù)在變壓器狀態(tài)評估領(lǐng)域，常用的模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)，它們在處理變壓器狀態(tài)評估問題時(shí)各有優(yōu)劣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的非線性映射能力。它能夠自動從大量的變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征和模式，對于高度非線性的變壓器狀態(tài)評估問題具有很好的適應(yīng)性。通過對大量包含正常運(yùn)行狀態(tài)和各種故障狀態(tài)下的變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立起輸入數(shù)據(jù)（如電氣性能指標(biāo)、熱性能指標(biāo)、油中溶解氣體指標(biāo)等）與變壓器狀態(tài)之間的復(fù)雜映射關(guān)系，從而準(zhǔn)確地評估變壓器的狀態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有良好的泛化能力，在訓(xùn)練完成后，能夠?qū)ξ匆娺^的新數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的狀態(tài)評估，即使數(shù)據(jù)存在一定的噪聲或干擾，也能保持較好的性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程通常需要大量的樣本數(shù)據(jù)和較長的計(jì)算時(shí)間，對計(jì)算資源的要求較高。訓(xùn)練過程中還容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，即模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集或?qū)嶋H應(yīng)用中性能下降。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)則以概率推理為基礎(chǔ)，能夠很好地處理不確定性信息。在變壓器狀態(tài)評估中，由于受到測量誤差、環(huán)境因素等多種不確定性因素的影響，狀態(tài)評估存在一定的不確定性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以通過建立變量之間的概率關(guān)系，將這些不確定性因素納入評估過程中，從而得到更加合理和可靠的評估結(jié)果。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠直觀地展示各個(gè)因素之間的因果關(guān)系，便于理解和解釋評估結(jié)果。通過分析貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系，可以清晰地了解不同因素對變壓器狀態(tài)的影響程度。構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)需要先驗(yàn)知識和大量的樣本數(shù)據(jù)來確定節(jié)點(diǎn)之間的概率關(guān)系，這在實(shí)際應(yīng)用中可能存在一定的困難。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜時(shí)，推理計(jì)算的復(fù)雜度會顯著增加，計(jì)算效率較低。支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類模型，它通過尋找一個(gè)最優(yōu)超平面來實(shí)現(xiàn)對不同類別數(shù)據(jù)的分類。在變壓器狀態(tài)評估中，支持向量機(jī)可以將正常運(yùn)行狀態(tài)和各種故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而判斷變壓器的當(dāng)前狀態(tài)。支持向量機(jī)在小樣本情況下具有較好的性能，能夠有效地利用有限的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的分類。它還具有較好的泛化能力和魯棒性，對噪聲和異常值具有一定的容忍度。支持向量機(jī)的性能高度依賴于核函數(shù)的選擇和參數(shù)的設(shè)置，不同的核函數(shù)和參數(shù)會導(dǎo)致不同的分類效果，需要通過大量的實(shí)驗(yàn)來確定最優(yōu)的參數(shù)組合。對于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，支持向量機(jī)的計(jì)算效率相對較低。綜合考慮變壓器狀態(tài)評估問題的特點(diǎn)以及各模型的優(yōu)缺點(diǎn)，本研究選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為構(gòu)建狀態(tài)評估模型的基礎(chǔ)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力和泛化能力，使其能夠更好地處理變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，準(zhǔn)確地評估變壓器的狀態(tài)。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在訓(xùn)練時(shí)間長和可能過擬合的問題，但通過合理的數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以及采用有效的訓(xùn)練算法和正則化方法，可以在一定程度上緩解這些問題，充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器狀態(tài)評估中的優(yōu)勢。4.3.2模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)本研究構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收經(jīng)過預(yù)處理的變壓器狀態(tài)評估指標(biāo)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了前文所述的電氣性能指標(biāo)（如繞組直流電阻、絕緣電阻、變比等）、熱性能指標(biāo)（如油溫、繞組溫度等）以及油中溶解氣體指標(biāo)（如氫氣、甲烷、乙炔等），共計(jì)12個(gè)指標(biāo)，因此輸入層設(shè)置12個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)評估指標(biāo)。隱藏層在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起著關(guān)鍵的特征提取和非線性變換作用。通過大量的實(shí)驗(yàn)和分析，確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為20。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇是一個(gè)關(guān)鍵問題，節(jié)點(diǎn)數(shù)過少可能導(dǎo)致模型無法充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征，從而影響評估的準(zhǔn)確性；節(jié)點(diǎn)數(shù)過多則可能使模型過于復(fù)雜，增加計(jì)算量和過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)過多次試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)設(shè)置20個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，模型在準(zhǔn)確性和計(jì)算效率之間能夠取得較好的平衡。隱藏層采用ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函數(shù)，其表達(dá)式為f(x)=max(0,x)。ReLU函數(shù)具有計(jì)算簡單、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，能夠有效地解決梯度消失問題，提高模型的訓(xùn)練效率和性能。輸出層用于輸出變壓器的狀態(tài)評估結(jié)果。本研究將變壓器的狀態(tài)分為正常、注意、異常三個(gè)等級，因此輸出層設(shè)置3個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)狀態(tài)等級。輸出層采用Softmax激活函數(shù)，它將隱藏層的輸出轉(zhuǎn)化為各個(gè)狀態(tài)等級的概率分布。Softmax函數(shù)的表達(dá)式為\sigma(z)_j=\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{K}e^{z_k}}，其中z_j是輸入向量z的第j個(gè)元素，K是輸出類別數(shù)。通過Softmax函數(shù)，模型可以輸出變壓器處于每個(gè)狀態(tài)等級的概率，概率最高的狀態(tài)等級即為模型預(yù)測的變壓器當(dāng)前狀態(tài)。例如，若輸出層三個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率分別為[0.1,0.2,0.7]，則模型預(yù)測變壓器當(dāng)前狀態(tài)為異常，因?yàn)榈谌齻€(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)異常狀態(tài)，其概率最高。這種結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地對變壓器的狀態(tài)進(jìn)行評估，通過對大量樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化模型的參數(shù)，提高評估的準(zhǔn)確性和可靠性。4.3.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化在模型訓(xùn)練過程中，首先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行合理劃分。將收集到的變壓器運(yùn)行數(shù)據(jù)按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于模型的參數(shù)學(xué)習(xí)，通過不斷調(diào)整模型的權(quán)重和偏差，使模型能夠準(zhǔn)確地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。驗(yàn)證集則用于在訓(xùn)練過程中監(jiān)控模型的性能，防止過擬合。在訓(xùn)練的每一個(gè)epoch（一個(gè)epoch表示將整個(gè)訓(xùn)練集都訓(xùn)練一遍）結(jié)束后，使用驗(yàn)證集對模型進(jìn)行評估，若發(fā)現(xiàn)模型在驗(yàn)證集上的性能開始下降（如準(zhǔn)確率不再提升，損失函數(shù)不再減小），則說明模型可能出現(xiàn)了過擬合，此時(shí)可以采取相應(yīng)的措施，如提前終止訓(xùn)練、增加正則化項(xiàng)等。測試集用于評估模型訓(xùn)練完成后的最終性能，通過在測試集上的表現(xiàn)來判斷模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。采用隨機(jī)梯度下降（SGD）算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。SGD算法是一種迭代的優(yōu)化算法，它每次從訓(xùn)練集中隨機(jī)選擇一個(gè)小批量的數(shù)據(jù)樣本，計(jì)算這些樣本上的損失函數(shù)的梯度，并根據(jù)梯度來更新模型的參數(shù)。其參數(shù)更新公式為\theta=\theta-\eta\nablaJ(\theta)，其中\(zhòng)theta是模型的參數(shù)（如權(quán)重和偏差），\eta是學(xué)習(xí)率，\nablaJ(\theta)是損失函數(shù)J關(guān)于參數(shù)\theta的梯度。在訓(xùn)練過程中，學(xué)習(xí)率的設(shè)置對模型的收斂速度和性能有重要影響。如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，模型在訓(xùn)練過程中可能會跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致無法收斂；如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過小，模型的收斂速度會非常緩慢，需要更多的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源。因此，通過多次試驗(yàn)，確定學(xué)習(xí)率為0.01，在這個(gè)學(xué)習(xí)率下，模型能夠在保證收斂速度的同時(shí)，有效地避免跳過最優(yōu)解的問題，從而使模型能夠快速且穩(wěn)定地收斂到較優(yōu)的參數(shù)值。為了進(jìn)一步優(yōu)化模型性能，采用交叉驗(yàn)證方法對模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。交叉驗(yàn)證是一種評估模型性能和選擇最優(yōu)參數(shù)的有效方法，它將數(shù)據(jù)集多次劃分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證，然后綜合多次的結(jié)果來評估模型的性能。本研究采用五折交叉驗(yàn)證，即將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成五份，每次選擇其中四份作為訓(xùn)練集，一份作為驗(yàn)證集，進(jìn)行五次訓(xùn)練和驗(yàn)證，最后將五次驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能評估指標(biāo)。通過五折交叉驗(yàn)證，可以更全面地評估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能，減少因數(shù)據(jù)集劃分方式帶來的偏差，從而選擇出最優(yōu)的模型參數(shù)，提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性，使模型在實(shí)際應(yīng)用中能夠更準(zhǔn)確地評估變壓器的狀態(tài)。五、基于快速異常檢出的變壓器故障診斷方法研究5.1故障診斷流程設(shè)計(jì)本研究設(shè)計(jì)的基于快速異常檢出的變壓器故障診斷流程，從異常信號檢測出發(fā)，逐步深入分析，最終準(zhǔn)確判斷故障類型，每個(gè)環(huán)節(jié)緊密相連，共同保障故障診斷的高效性和準(zhǔn)確性。在異常信號檢測環(huán)節(jié)，運(yùn)用前文所述的快速異常檢出技術(shù)，對變壓器運(yùn)行過程中的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析。通過傳感器實(shí)時(shí)采集變壓器的電氣量數(shù)據(jù)（如電壓、電流、功率等）、非電氣量數(shù)據(jù)（如油溫、繞組溫度、局部放電信號等），這些數(shù)據(jù)被快速傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心。采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的孤立森林算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，該算法能夠快速識別出數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。通過實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)在決策樹中的路徑長度，判斷其是否為異常點(diǎn)。一旦檢測到異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，系統(tǒng)立即發(fā)出異常信號，啟動后續(xù)的故障診斷流程。數(shù)據(jù)特征提取與分析環(huán)節(jié)至關(guān)重要。當(dāng)接收到異常信號后，對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的特征提取和分析。對于電氣量數(shù)據(jù)，采用傅里葉變換將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，分析信號的頻率成分和幅值變化，提取與故障相關(guān)的頻率特征。對于局部放電信號，利用小波變換進(jìn)行時(shí)頻分析，提取放電的起始時(shí)間、持續(xù)時(shí)間、能量分布等特征。通過這些特征提取方法，能夠?qū)?fù)雜的異常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有明確物理意義的特征向量，為后續(xù)的故障類型判斷提供關(guān)鍵依據(jù)。故障類型判斷是整個(gè)診斷流程的核心環(huán)節(jié)。基于提取的特征向量，運(yùn)用故障診斷模型進(jìn)行故障類型的判斷。本研究采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型，該模型已經(jīng)通過大量的故障樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)了不同故障類型對應(yīng)的特征模式。將提取的特征向量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，模型通過前向傳播計(jì)算，輸出各個(gè)故障類型的概率值。根據(jù)概率值的大小，判斷變壓器最可能出現(xiàn)的故障類型。如果模型輸出繞組短路故障的概率最高，達(dá)到0.8，而其他故障類型的概率均低于0.2，則判斷變壓器可能發(fā)生了繞組短路故障。為了確保診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，還設(shè)置了診斷結(jié)果驗(yàn)證環(huán)節(jié)。采用多種方法對診斷結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，將診斷結(jié)果與變壓器的歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，查看是否存在類似的故障案例及處理結(jié)果；結(jié)合變壓器的運(yùn)行歷史、維護(hù)記錄以及現(xiàn)場檢查情況，綜合判斷診斷結(jié)果的合理性。若診斷結(jié)果與實(shí)際情況不符，則返回異常信號檢測環(huán)節(jié)，重新對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和診斷，直至得到準(zhǔn)確可靠的診斷結(jié)果。通過這樣嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓收显\斷流程設(shè)計(jì)，能夠快速、準(zhǔn)確地判斷變壓器的故障類型，為及時(shí)采取有效的維修措施提供有力支持，保障變壓器的安全穩(wěn)定運(yùn)行和電力系統(tǒng)的可靠性。5.2故障特征提取與選擇利用快速異常檢出技術(shù)提取變壓器故障特征時(shí)，主要從電氣量、非電氣量以及油中溶解氣體等數(shù)據(jù)入手。在電氣量數(shù)據(jù)方面，對于電壓、電流信號，運(yùn)用快速傅里葉變換（FFT）將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，能夠獲取信號中的基波和各次諧波分量的幅值和相位信息。當(dāng)變壓器發(fā)生鐵芯飽和故障時(shí)，會產(chǎn)生大量的高次諧波，通過分析FFT變換后信號中高次諧波的含量和變化趨勢，就可以提取出與鐵芯飽和相關(guān)的故障特征。在某變壓器鐵芯飽和故障案例中，通過FFT分析發(fā)現(xiàn)其電流信號中5次、7次諧波幅值明顯增大，這為故障診斷提供了關(guān)鍵線索。小波變換也是常用的信號處理方法，它在分析局部放電信號時(shí)具有獨(dú)特優(yōu)勢。局部放電信號通常具有突發(fā)性和非平穩(wěn)性，小波變換能夠在不同的時(shí)間尺度上對信號進(jìn)行分析，準(zhǔn)確地提取出局部放電信號的起始時(shí)間、持續(xù)時(shí)間、峰值等特征。在檢測到變壓器局部放電信號后，利用小波變換進(jìn)行分析，能夠確定放電的具體時(shí)刻和持續(xù)時(shí)長，以及放電信號的能量分布情況，這些特征對于判斷局部放電的類型和嚴(yán)重程度至關(guān)重要。在非電氣量數(shù)據(jù)中，油溫、繞組溫度等熱狀態(tài)參數(shù)的變化與變壓器故障密切相關(guān)。通過對油溫、繞組溫度的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析，可以提取出溫度變化率、溫度峰值等特征。當(dāng)變壓器發(fā)生散熱不良故障時(shí)，油溫會持續(xù)上升，溫度變化率增大，通過提取這些特征，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)散熱問題。在某變壓器散熱不良故障中，油溫在短時(shí)間內(nèi)快速上升，溫度變化率達(dá)到正常情況的3倍，這一異常特征為故障診斷提供了重要依據(jù)。振動信號也是非電氣量數(shù)據(jù)的重要組成部分，變壓器正常運(yùn)行時(shí)，振動信號具有相對穩(wěn)定的頻率和幅值特征。當(dāng)變壓器內(nèi)部出現(xiàn)鐵芯松動、繞組變形等故障時(shí)，振動信號的頻率和幅值會發(fā)生改變。通過對振動信號進(jìn)行頻譜分析，提取出故障特征頻率及其對應(yīng)的幅值變化，能夠判斷故障的類型和位置。例如，當(dāng)檢測到振動信號中出現(xiàn)100Hz的特征頻率且幅值明顯增大時(shí)，可能暗示著變壓器鐵芯存在松動故障。對于油中溶解氣體數(shù)據(jù)，氫氣、甲烷、乙炔等氣體的含量變化是重要的故障特征。通過氣相色譜分析等技術(shù)準(zhǔn)確測量這些氣體的含量后，采用改良三比值法等方法進(jìn)行分析。改良三比值法通過計(jì)算不同氣體含量的比值，如C2H2/C2H4、CH4/H2、C2H4/C2H6的比值，根據(jù)比值范圍來判斷變壓器的故障類型。當(dāng)C2H2/C2H4比值大于3時(shí)，可能表示變壓器內(nèi)部存在電弧放電故障；當(dāng)CH4/H2比值在0.1-1之間，且C2H4/C2H6比值在1-3之間時(shí)，可能暗示著存在低溫過熱故障。通過這種方式，能夠從油中溶解氣體數(shù)據(jù)中提取出與不同故障類型相關(guān)的特征，為故障診斷提供有力支持。不同特征對故障診斷的貢獻(xiàn)各不相同。電氣量特征能夠直接反映變壓器的電氣性能變化，對于判斷電氣故障，如繞組短路、鐵芯飽和等具有重要意義。在繞組短路故障中，電流、電壓的異常變化是關(guān)鍵特征，能夠快速準(zhǔn)確地指示故障的發(fā)生。非電氣量特征則從熱狀態(tài)和機(jī)械狀態(tài)等方面提供信息，對于檢測散熱故障、機(jī)械故障等具有重要作用。油溫、繞組溫度的異常升高是散熱故障的重要特征，而振動信號的變化則能有效反映機(jī)械故障。油中溶解氣體特征對于識別變壓器內(nèi)部的絕緣故障和過熱故障具有獨(dú)特優(yōu)勢，通過分析氣體成分和含量的變化，可以深入了解變壓器內(nèi)部的故障機(jī)理和發(fā)展程度。在特征選擇方面，采用主成分分析（PCA）和互信息法相結(jié)合的方法。PCA是一種常用的降維技術(shù)，它通過線性變換將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，在保留數(shù)據(jù)主要特征的同時(shí)，減少數(shù)據(jù)的維度，降低計(jì)算復(fù)雜度。在變壓器故障特征選擇中，PCA能夠去除特征之間的相關(guān)性，提取出最能代表數(shù)據(jù)變化的主成分。通過對電氣量、非電氣量和油中溶解氣體等多個(gè)特征組成的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分析，將原始的多個(gè)特征轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)主成分，這些主成分包含了原始數(shù)據(jù)的大部分信息?；バ畔⒎ㄓ糜诤饬刻卣髋c故障類型之間的相關(guān)性，它能夠計(jì)算每個(gè)特征與故障類型之間的互信息值，互信息值越大，說明該特征與故障類型的相關(guān)性越強(qiáng)。在選擇特征時(shí)，優(yōu)先選擇互信息值較大的特征，這些特征對于故障診斷具有更高的價(jià)值。通過將PCA和互信息法相結(jié)合，首先利用PCA對原始特征進(jìn)行降維，然后在降維后的特征中，運(yùn)用互信息法選擇與故障類型相關(guān)性強(qiáng)的特征，從而得到一組最優(yōu)的故障特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。5.3故障診斷模型與算法5.3.1基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷算法決策樹算法在變壓器故障診斷中有著廣泛的應(yīng)用。它通過構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)來進(jìn)行決策，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測試，分支表示測試輸出，葉節(jié)點(diǎn)表示類別或值。在變壓器故障診斷中，決策樹可以根據(jù)變壓器的各種特征參數(shù)，如電氣性能指標(biāo)、油中溶解氣體含量等，逐步判斷故障類型。以油中溶解氣體含量為例，若甲烷含量超過某一閾值，且氫氣含量也超出正常范圍，決策樹可以根據(jù)這些條件分支，判斷可能存在的故障類型。決策樹算法的優(yōu)點(diǎn)是易于理解和解釋，能夠直觀地展示故障診斷的決策過程。它的診斷速度相對較快，在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。決策樹也存在一些局限性，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，尤其是在數(shù)據(jù)特征較多時(shí)，決策樹可能會過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在測試集上的泛化能力較差。隨機(jī)森林算法是基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，它通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并通過投票或平均來進(jìn)行預(yù)測。在變壓器故障診斷中，隨機(jī)森林能夠處理大量的輸入特征和樣本數(shù)據(jù)，并且能夠有效地處理特征之間的相關(guān)性和噪聲問題。它從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中通過有放回抽樣的方式構(gòu)建多個(gè)子數(shù)據(jù)集，然后在每個(gè)子數(shù)據(jù)集上分別訓(xùn)練一棵決策樹，最終通過多數(shù)投票的方式確定故障類型。由于隨機(jī)森林是多個(gè)決策樹的集成，它能夠降低單一決策樹的過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的泛化能力。通過對大量變壓器故障樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，隨機(jī)森林模型在判斷繞組短路、鐵芯多點(diǎn)接地等故障類型時(shí)，能夠準(zhǔn)確地識別故障特征，提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。K近鄰（KNN）算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法。在變壓器故障診斷中，KNN算法通過計(jì)算測試樣本與訓(xùn)練集中所有樣本之間的距離，找到距離最近的K個(gè)樣本，然后根據(jù)這K個(gè)樣本的類別來判斷測試樣本的類別。當(dāng)檢測到一個(gè)新的變壓器故障數(shù)據(jù)時(shí)，KNN算法會計(jì)算該數(shù)據(jù)與訓(xùn)練集中所有數(shù)據(jù)的距離，如歐氏距離、曼哈頓距離等，選擇距離最近的K個(gè)數(shù)據(jù)樣本，根據(jù)這K