保护信号法对变压器故障的诊断

目前, 变压器的状态监测和故障诊断是国内外研究最多的对象之一。变压器的故障, 主要是由于变压器内部绝缘老化造成的, 因而对变压器的状态监测和故障诊断, 主要集中在对变压器内部绝缘状态的监测和诊断上。而采用一些新的分析工具和手段, 如神经网络、模糊逻辑等来改进常规的特征分析和判别, 如对振动模式的分类、油中气体的综合判别等, 是变压器状态监测和故障诊断的另一趋势[1]。

1 变压器故障诊断的保护信号方法

1.1 保护信号方法的现状

近年来, 微机保护在电力系统中得到了广泛的应用。目前, 二次谐波制动原理的差动保护仍然是变压器保护的主要形式, 由于变压器本身的复杂性, 该原理的保护在实践中的正确动作率仅为60%~70%。传统的变压器保护算法已无法完全适应电力系统新的要求, 因此有必要对变压器保护展开新的研究工作[2]。

1.2 根据保护信号的变压器故障的快速分类方法[3]

1.2.1 概述

对电力变压器的运行状态的快速估计对变压器的监控非常重要。本节介绍3种方法, 用它们的信号, 可以对变压器保护的故障结果进行分类。第一种是根据模拟的故障和保护动作之间的关系, 它是用函数模型表达的。用pseudoinversion来得到变压器诊断指数。它运用了故障和保护运行时的新的定义函数关系。第二种方法是用巴拿赫空间标准里的大多数可能的结果的测量。利用其空间里的距离的测量来对故障进行分类。第三种方法是根据故障和保护运行时的数据统计开发了Bayes可能性计算。利用不同故障的频率通过的数据和保护正确和不正确运行时的统计结果。

1.2.2 故障分类:基本假设

一般来说, 电力变压器的主保护和后备保护是结合使用的。为了达到测试目的, 我们选择配有5种保护的电力变压器。它安装3个主保护, 如差动 (DIF) , 限制接地故障 (REF) , 和瓦斯 (BU) 和2个中心点过电流 (Inp) 和过电流保护 (I>) 保护[4]。

1.2.3 故障估计方法

变压器触发值为E, 保护媒介为P。它们的函数关系可以表达成非线形函数:

除了正确的动作外, 在每一种故障类型时每一个继电保护可能回误动作。也可能当故障不存在时, 保护会动作。对这些细节进行了分类后, 它可表示在不同的可能性相配合时保护的响应情况。即可以表达成:

其中的M是故障和保护信号动作模型的普遍关系。向量P中的0或者1分别对应于不同继电保护信号的动作和不动作。P的范围由变压器保护的数量决定。向量E的值表示不同的故障的加权值。

1.2.4 标准逼近法

用标准逼近法可以检测到故障的起源。向量Pi包括考虑继电保护时的运行信号, 它是定义在巴拿赫空间里的。根据 (2) 定义的M, 故障和保护的状态可由假设的正确运行的模型和实际动作媒介的标准距离表达。巴拿赫空间里的标准的感应满足公式:

通过计算的距离我们可以得到最有可能的故障d10100=0。在5个主要类型的故障中, 距离和的部分计算可由:

得到:P=[10100]T时的结果见表1。第6列由1.2的比例得到, 因为NF类型故障只有5个单元组成并且其它4种类型的故障包含6个单元。最小值表示最可能发生的故障。

1.2.5 Bayes逼近法

可能的故障分类需要不同故障的频率和它们发生的概率的统计数据以及保护动作和它们动作的概率的统计数据。Bayes方法的运用如下。故障空间S包括5种故障S={E1, E2, E3, E4, E5} (5) 。其中E1表示内部接地故障, E2表示内部短路, E3表示外部接地故障, E4表示外部短路, E5表示故障没发生时出现的不需要的保护动作。

2 三种方法的比较

像前面提到的那样, 由于他它们计算基础的性质不同, 所有的建议的方法的比较是有局限的。因此, 只有主要的故障如IEF, ISC, EEF, ESC和NF才对它们的所有方法进行比较结果见F3d。32种组合中的16种, 就是50%, 用3种方法时的结果只有一种可能的分类, 11种其它的情况用Bayes逼近法时得到了相同的分类, 但是用估算方法或者标准逼近法可以得到一两个其它的故障分类。在剩余的5种情况下, 结果是3种方法中的2种在故障假设时的结论是一样的。在这些情况下, 需要考虑更多的可能性和其它的信息来发现其中的正确的原因。

摘要：本文介绍了怎样利用保护信号变压器故障诊断, 主要使用了三种用于变压器故障发生时的快速估计方法。它们用变压器继电保护的激发的二元信号来对故障进行分类。我们可以将这些方法作为一个操作工具, 用来快速估计变压器在受到扰动时的影响, 然后决定变压器是否能继续运行。

关键词：电力变压器,故障诊断,保护信号法

参考文献

[1] 陈维荣, 宋永华, 孙锦鑫.电力系统设备状态监测的概念及现状[J].电网技术, 2000, 11 (11) .

[2] 刘一平.微机变压器保护的现状及其原理的模糊化分析[J].新疆钢铁, 2003, 1.

[3] T.Babnik, F.Gubina.Fast power trans-former fault clssification methods based on protection signals[J].IEEE Proc-Gener, Transm Distib, 2003, 150 (2) .

[4] Tadeja Babik, Ferdinand Gubina.Fast Transformer Fault Classification by Means of Recorded Protection Signals[J].2001.