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变压器局部放电在线监测
一、综述
局部放电是引起电力设备绝缘劣化的主要原因之一，每次放电，高能量电子或加速电子的冲击，特别是长期局部放电作用都会引起多种形式的物理效应和化学反应，如带电质点撞击气泡外壁时，就可能打断介质的化学键，破坏介质的分子结构，造成绝缘劣化，加速绝缘损坏过程。
严重时有可能导致设备故障，甚至影响到电网的正常运行。
在一个复杂的电工设备中，发生在不同部位的放电，对绝缘的破坏作用是不同的。
对局部放电准确定位从而准确测定放电量、判断其对绝缘的危害对于电力设备维护、改进产品设计与工艺等都具有重要的意义。
在各种电力设备中，变压器的结构和电磁环境尤为复杂，其局放监测问题显得更为突出，经过多年的发展，工程科研人员已提出了一些实用的方法。
二、多端测量定位
由于变压器任何部位的放电都会通过不同的耦合途径向各个部位传递，油箱上各个端子都能接收到它的信号，因而可以依次在各个端子对地注入脉冲电荷以模拟不同端子或部位的放电，此时其它端子也会有各自的响应。
通过若干组模拟可以得到一校正矩阵。
将每个端子实测的放电信号与之比较，它与哪一组校正结果相近即表明放电源与这一对校正端子相关。
1、变电位多端测量
采用不同的试验接地和加压方式改变诸如变压器个别端子的电位、变压器相间和高低压间的电位差、线圈匝间的电位差，结合在各种接线方法下所得到的各线端实测数据变化规律，从而推断放电发生的部位。
变电位多端测量原理简单，试验方便，在故障检测中起到了很大作用。
改变电位、电位差的方法非常之多，要根据具体情况而定。
下面给出三例变电位的方法：
1）对称加压法
图1对称加压电路
图2实测结果
U1（高压）端放电量为600pC,U2（低压）端放电量为1800pC。
测得U1端放电量为200pC，U2端放电量为300pC。
这时发现U2端放电量大大减小，此时可判定局放位置发生在U2端。
2）两相支撑一相法
此方法主要用于判断局部放电部位是线圈对地还是在线圈内部。
图3两相支撑一相法
某变压器U1相试验，当施加电压为1.4Um时，U1端放电量为1000pC。
将V1，W1相接地支撑U1相，U1端电压保持不变，此时结果局部放电量仍为1000pC。
由此可判断局部放电存在于U1相出线端的可能性较大。
3）一相支撑两相法
图4一相支撑两相法
测得V1相局部放电量为2000pC，同时测得W1相局部放电量为3000pC。
此时V1=0.5Um，UW1=0.25Um，V1-W1=0.75Um。
经分析怀疑局部放电源存在于V1，W1相之间，故采取如图4的接线方式，此时发现V1-W1=0,V1=W1=0.8Um，V1，W1相放电量均小于100pC。
试验证实了局部放电源与V1，W1端头电位无关,而与V1，W1之间电位差有关。
检查V1，W1相间,发现W1相围屏上黏附有金属微粒，清除后，故障消失。
变电位多端测量原理简单，试验方便,在故障检测中起到了很大作用。
在试验过程中，用好该方法的关键在于：
1）改变某端子电位往往有多种方法，应视试品的内部绝缘结构，选择一种“副作用”较小的方式；
2）应评价由于加压或接线方式改变而造成的其它相关电位的改变,不可轻易下定论。
可能的情况下,应采取不同的方式进行验证或排除；
3）变电位的方法很多,不可拘泥,其运用的灵活程度取决于实践经验。
2、多端测量－多端校正
变压器内部任何一个部位放电，都会向变压器的所有外部接线的测量端子传送信号，而这些信号在各个测量端子上所显示出的波形都有其独特的波形特征和不同的幅值。
如果将校正脉冲依次添加到某两个端子之间，则校正脉冲同时向各个测量端子传送，在各个测量端子上测出其校正电荷量和观察其波形，并将各端子上的校正电荷值依次作出比值。
若放电的比值序列与校正时某个比值序列相似而波形也相似，则可认为放电点在相应的校正端子的邻近部位上。
图5多端测量－多端校正
3、脉冲极性鉴定法
变压器内部发生局放时在各个检测阻抗上发现的脉冲波都有一定的极性，根据这些脉冲的特征来确定局放发生的位置的方法就是脉冲极性鉴定法。
该方法应用较多，而且直观方便。
图6为脉冲极性法的原理和应用。
图中：
E为假设的放电源。
ZD为测量阻抗；图6（a）为高压和低压绕组之间发生局部放电时测得的脉冲极性．即低压阻抗．高压绕组阻抗测得的极性相同．而高低压绕组测得的极性相反：
图6（b）为高压绕组中发生局部放电时测得的脉冲极性；图6（c）为高压绕组和地之间发生局部放电时测得的脉冲极性。
将实测脉冲与校对脉冲对比，可以大体上确定放电发生的部位。
图6脉冲极性法测试原理图
三、超声波检测法
超声波检测定位法是大型电力变压器局部放电定位的主要方法。
变压器中局部放电故障的产生和发展将伴随着声发射现象，放电源也就是声发射源。
根据声测原理对变压器的内部放电予以定位时，可将若干个超声探头放置在变压器箱壳上相分离的几点上，组成声测阵列，测定出由声源到各探头的直接波传播时间或各探头之间的相对时差，然后将这些时间或相对时差代人满足该声测阵列几何关系的一组方程中求解，即可得到放电源的位置坐标。
1、超声波局部放电测试原理
绝缘介质局部放电有两种类型：
气泡内放电以及介质在高场强下游离击穿。
一些浇注、挤压的绝缘介质容易夹杂着气隙或气泡,空气的介电常数较固体介质小,而场强与介电常数成反比。
介质中的气隙或气泡是第一种局部放电的发源地；当局部电场更高时,在绝缘薄弱环节处将引起介质的游离击穿。
以上两种局部放电,在多数情况下往往同时发生或互相诱发。
变压器在运行中出现局部放电时,伴随产生电脉冲、超声波、光、热和化学变化等现象。
高频的电气扰动向所有与其有连接电气回路传播。
超声波信号以球面波的形式以某一速度通过绝缘纸板、绝缘油等介质向变压器油箱外传播。
超声波穿过绝缘介质到达变压器箱壁上的传感器有两条途径：
一条是直接传播，即超声波的纵向波穿过绝缘介质、变压器油等到油箱内壁,并透过钢板到达传感器；另一条是以纵向波传到油箱内壁,后沿钢板以横向波传播到传感器,此波为复合波。
超声波传播途径如图7所示。
放电源S产生超声波,SA为纵向波,SBA、SCA为复合波。
图7超声波的传播途径
图8超声波的传播波形
2、超声波局部放电检测法优缺点
超声波法是用安装在变压器油箱壁上的超声波探测接收信号,通过信号大小的比较分析,对变压器内部局部放电进行定性测试,还能对放电点所处的空间位置进行确定,并具有在线条件下对变压器内的局部放电进行检测等优点。
它的检测结果给变压器的故障分析及处理提供信息，这一方法可避免现场各种电气信号的干扰。
通过在线超声波局部放电检测，可实时地监视变压器局部放电状态。
超声波局部放电检测是变压器放电性故障测量及带电监测的一种较好的方法。
但该方法有一定的局限性：
当放电源位于变压器绕组表层时测试是有效的，当放电源位于变压器绝缘深处时，信号将难以收到；对于同时出现的多点放电,如何判断超声信号的大小,如何区分其超声信号,仍需要做进一步的工作；此外，此法在具有强电磁干扰的现场定位中准确度不高。
其原因主要有：
变压器内部绝缘结构复杂,各种声介质对声波的衰减及对声速的影响都不一样；目前使用的局部放电监测超声波传感器抗电磁干扰能力较差,灵敏度也不很高；各种计算定位法中的算法也不尽完善。
四、油中气体色谱分析（DGA）
1、概述
变压器油中溶解气体色谱分析的在线监测方法是基于油中溶解气体分析理论，它直接在现场实现油色谱的定时在线智能化监测与故障诊断，不仅可以及时掌握变压器的运行状况，发现和跟踪存在的潜伏性故障，并且可以及时根据专家系统对运行工况自动进行诊断。
2、油中气体组成规律
运行中的变压器在正常情况下，变压器内部的绝缘油和固体绝缘材料由于电和热的作用会逐渐老化和分解，产生少量的各种低分子烃类和H2、CO2和CO,，这些气体大部分溶解在油中，当存在局部过热或局部放电等缺陷时，这些气体的产气速度就会加快，随着故障的发展，分解出的气体形成气泡在油中对流、扩散,不断溶解在油中。
在对变压器故障做诊断时，通过DGA定量测定的主要气体是H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO和CO2。
故障气体的组成和含量与故障的类型、故障的严重程度有密切关系，在正常运行温度下，油和固体绝缘材料在正常老化过程中，产生的气体主要是CO和CO2；在油纸绝缘材料中存在局部放电时，油裂解产生的气体主要是H2和CH4；在故障温度高于正常运行温度不多时，油裂解的产物主要是CH4；随着故障温度的升高,C2H4和C2H6的产生逐渐成为主要特征；在温度高于1000℃时（例如在电弧弧道温度3000℃以上的作用下），油分解产物中含有较多的C2H2；当故障涉及到固体绝缘材料时，会产生较多的CO和CO2。
3、色谱气体检测原理
通过色谱柱中的固定相对不同气体组分的亲和力不同，在载气推动下，经过充分的交换，不同组分得到了分离，经分离后的气体通过检测转换成电信号，经A/D采集后获得气体组分的色谱出峰图。
根据组分峰高或面积进行浓度定量分析。
4、气体色谱分析
为了解释油中溶解气体的分析结果，并以此对产生这些气体的故障原因作出诊断，应用特征气体法可知，局部放电反映的特点是H2含量高、CH4占总烃中的主要部分；过热故障反映的特点是总烃含量高；放电故障（包括电弧放电和火花放电）反映的特点是H2和C2H2含量高。
DGA结果的解释是建立在三比值法（IEC）基础上,IEC法（即基于H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2五种特征气体的最大产气速率的温度的依次增加的假定而提出的）用H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2气体组成三对比值法来判断变压器故障性质。
对相同的比值范围，三对比值以不同的编码表示，并将这些编码组合分析，即可对故障情况按程度进行分类，作出判断。
5、色谱在线监测系统的组成
气相色谱法是目前应用较广的分析方法之一，它在石油、轻工、食物及环保等领域有着广泛的应用，长期的运行实践证明了利用气相色谱法分析变压器内部故障的有效性。
随着自动化技术、选择性检测器的应用、新型色谱柱的研制，气相色谱分析方法正在朝更高灵敏度、更高选择性、更方便快捷的方向发展。
然而，大多应用场合仍需要人工干预，已实现在线色谱检测的领域非常有限，这与气体自动萃取、仪器所使用的恶劣环境影响检测精度等问题有很大的关系。
以变压器色谱在线监测系统为例，为了完全替代常规的人工检测方法，在线监测系统按图9所示的方式构成。
图9色谱在线监测系统构成
由图9可以看出以往需由人工从变压器取油样，并在试验室进行脱气处理的过程可以利用色谱数据采集器中的油气分离装置完成。
色谱数据的处理过程原来是由人工确定基线，现也由数据处理服务器自动完成。
6、色谱在线监测系统的功能
变压器色谱在线监测系统主要具备以下功能：
1）可同时自动定量分析变压器油中溶解的H2、CO、CO2、CH4、C2H4、C2H6、C2H2和H2O以及各自的增长率；
2）可以选择数据报表、趋势图及直方图等多种显示方式；
3）具有设备故障诊断及报警功能；
4）具有故障发展趋势分析功能；
5）具有网络功能。
7、色谱在线监测系统的关键技术
随着在线监测技术的发展，当前的色谱在线监测技术已经日趋成熟。
在线监测的基本原则是：
能够实时、自动、稳定地对变压器油中溶解气体进行监测，不能对变压器的正常运行造成安全隐患，同时要适应环境的变化。
业界对色谱在线监测的关键技术基本上达成以下几点共识：
1）高效、准确的油气分离，以真实的反映油中溶解气体的含量和变化速度；
2）自动、智能的色谱数据处理方法，以获取准确的气体浓度信息；
3）稳定的环境适应能力，以适应室外不同气象条件下的在线监测。
8、色谱在线监测系统工作流程
变压器色谱在线监测系统的工作流程图如图10所示，系统在微处理器控制下进行热油冷却、油中溶解气体萃取、流路切换与清洗、柱箱与检测器温度控制、样气的定量与进样、基线的自动调节、数据采集与处理、定量分析与故障诊断等分析流程。
变压器油在内置一体式油泵作用下进入油气分离装置，分离出变压器油中的溶解气体，经过油气分离后的变压器油流回变压器油箱，萃取出来的气体在内置微型气泵的作用下进入电磁六通阀的定量管中。
定量管中的气体在载气作用下进入色谱柱，然后检测器按气体流出色谱柱的顺序分别将六组分气体变换成电压信号。
色谱数据采集器将采集到的气体浓度电压量通过通讯总线上传给安装在主控室的数据处理服务器，数据处理服务器根据仪器的标定数据进行定量分析，计算出各组分和总烃的含量以及各自的增长率。
油中溶解水分由单独的传感器检测，将数据传至数据处理服务器。
最后由故障诊断专家系统对变压器进行故障分析，从而实现变压器故障的在线监测。
图10变压器在线监测系统工作流程图
五、基于超高频电磁波测量
1、概述
目前，国内外对运行中的变压器的局部放电进行在线监测，大多沿用或借鉴变压器出厂或交接试验中所采用的脉冲电流法。
该方法应用于现场变压器局部放电在线监测所面临的最大困难是现场环境的干扰问题。
变电站属于强电磁干扰环境，现场存在着广泛的电晕放电、开关动作产生的冲击以及相邻高压电气设备内部可能出现的局部放电等，这是变压器局部放电在线监测所面临的主要干扰源。
由于干扰信号的能量和幅值往往很大，传播路径又十分复杂，这些干扰信号不可避免地窜入测量系统中，对局部放电测量结果产生严重影响。
更为严重的是，被测局部放电信号极易被干扰信号所淹没，导致有效信号的识别困难，甚至几乎无法进行测量。
多年来，国内外在局部放电机理及其检测技术方面进行了大量的研究，取得了一些成效。
但由于干扰信号与被测局部放电信号往往具有相同或类似的特征，干扰信号的提取十分困难，致使在线局部放电测量中的抗干扰问题仍未得到圆满的解决。
近年来，超高频局部放电测量技术（UHF法）在GIS局部放电检测中获得了成功应用。
UHF法的显著特点是抗干扰能力强，非常适宜局部放电的在线监测。
研究认为，变压器油及油/纸绝缘中发生的局部放电，其信号的频谱很宽，放电过程可以激发出数百甚至数千兆赫兹的超高频电磁波信号，而变电站现场的干扰信号频谱范围一般在150MHz以下，且在传播过程中衰减很大。
采用基于超高频电磁波测量的局部放电测量技术，检测局部放电产生的数百兆赫兹以上的超高频电磁波信号，可有效地避开各种电晕等干扰信号，有望解决局部放电在线监测中局部放电产生的超高频信号特征，并将UHF法应用于现场变压器的局部放电在线监测。
2、油/纸绝缘中超高频局部放电信号的频谱特征
图11为超高频局部放电模拟试验示意图。
其中，试品（放电模型）和超高频传感器均放入盛满变压器油的油箱内（一台10kV电压等级的变压器油箱），试验电压通过套管施加到试品上，由超高频传感器接收试品局部放电产生的超高频电磁波，由此将局部放电信号转换为超高频脉冲电压信号，并经放大等送入计算机处理。
图11超高频局部放电模拟试验示意图
为了模拟变压器局部放电，设计了五种放电模型，分别模拟油/纸绝缘中尖端放电（油—屏障放电）、沿面放电、气隙（空穴）放电、悬浮放电以及各种油隙放电，如图12所示。
图13（a）-（e）为五种放电模型的超高频局部放电信号频谱图。
图12放电模型
图13（a）尖端放电
图13（b）沿面放电
图13（c）气隙放电
图13（d）油楔放电
图13（e）悬浮电极放电
试验及频谱分析发现，放电信号的频谱特性比较稳定、重复性较好。
随放电信号的增加，频谱幅值亦有所增加，但不明显。
尖端放电的能量主要分布在500MHz-1100MHz频段内，500MHz-600MHz频段的特征峰较高；沿面放电的能量集中在500MHz附近的狭窄频段内，特征峰基本上只有一个；气隙放电的能量主要集中在300MHz-600MHz频段内，且有多个幅值相近的特征峰；油楔放电的能量主要分布在500MHz-900MHz的频段内，特征峰幅值较为接近，密度比气隙放电疏；悬浮电极放电广泛地分布在300MHz-1500MHz的频段内，300MHz的特征峰非常稳定，其余部分的特征峰没有规律，但幅值均比300MHz的特征峰低。
上述五种放电模型基本可以反映变压器局部放电的常见类型，其频谱特征对识别变压器中油/纸绝缘故障类型是有利的。
3、现场变压器局部放电的在线监测
现场局部放电在线测量系统示意图如图14所示。
由超高频传感器接收变压器内局部放电产生的超高频电磁波，并经放大器等电路衰减、放大。
利用数字示波器（或高速A/D采集卡）采集、显示超高频电磁波信号，最终通过计算机对放电信号进行处理和显示。
为了避免空间电磁信号对局部放电测量的影响，对测量系统的各个环节采取了一系列抗干扰措施，如信号接线端、数据采集系统等。
现场实测表明，测量系统基本上未受到现场电磁信号的干扰，测量系统自身的噪声水平<30mA。
图14变压器超高频局部放电在线检测系统
4、讨论
通过试验室及现场超高频局部放电监测可以看出，将超高频传感器置入变压器油箱内并采用UHF法进行局部放电测量，具有足够的测量灵敏度，并可有效地解决在线监测中所遇到的强电磁干扰问题，使测量的有效性大大增加。
目前，变压器超高频局部放电监测技术中放电量标定以及故障诊断的判据等问题需进一步研究。
在超高频检测方法中，被测信号为超高频电磁信号，其幅值与放电脉冲的陡度、放电类型有关。
目前的研究尚未得到超高频信号与实际放电量的对应关系，只能采用超高频信号幅值（mV值）表征局部放电水平。
变压器油/纸绝缘中的局部放电，其超高频信号频谱具有一定的特征，这些特征有利于对变压器中油/纸绝缘故障类型进行识别。
超高频法的特点以及变压器箱体的屏蔽效果，使变压器超高频局部放电测量方法的抗干扰能力优于目前传统局部放电监测方法，这对于实现变压器局部放电的在线监测是非常有利的。
六、变压器局部放电的智能化诊断
1、概述
近年来，采用微机辅助的多功能测试系统，可以利用多种测量方法，对局部放电进行快速的测量、分析、诊断和提出解决方法。
不仅提高了测量的准确率还大大减轻了工作人员的工作量。
上海电力学院成功开发了变压器局部放电诊断专家系统（TFDES）。
该系统由知识库、数据库、解释机制、推理机和人机接口五部分组成,其中知识库是专家系统的核心。
TFDES诊断着重围绕超声波技术、传感技术和气体色谱分析等检测手段获得的数据,建立了系统的知识库,知识库建成模块化机构，如图所示。
TFDES对运行中变压器内部局放故障可作出早期诊断和实时监测,TFDES对现场运行人员可提供“咨询”意见。
目前,TFDES系统安装在有关供电部门,运行情况良好,它有助于电力部门提高智能化诊断水平。
图15TFDES知识库模块图
2、TFDES的特点
1）TFDES的知识表达采用目前专家系统中最广泛使用的产生式系统，知识库为模块式结构。
各模块相互独立，从而有利于知识库的修改、扩充和更新，这给知识库的维护带来很大方便。
2）充分利用了TURBO-PROLOG语言的特点，实现目标驱动的反向推理，并引入了模糊逻辑，成功地处理了某些模糊问题。
3）本系统的数据库由气体分析与绝缘预防数据库和动态数据库两部分组成。
前者可将各种气体数据和绝缘预防数据作为历史资料存档，以便用户随时查询、管理。
最后得出的结论，不但根据当前的输入数据，而且还综合历史变化的趋势进行纵向分析，以及对有关试验数据进行横向分析。
动态数据库是一个上下文树，它存放中间推理结果和最终判断结论，在用户需要解释时，以便由解释机制调用。
3、变压器故障诊断的人工神经网络（TFDANN）
1）TFDANN的结构
TFDANN的实质就是用来模拟人脑的信息处理功能，它具有自组织、自学习的能力，能映射高度非线性的输入、输出关系。
TFDANN工作过程由学习期和工作期两个阶段组成
（1）学习期：
在学习过程中，气体分析数据及其它各种测试数据来源于变压器历史数据的计算后的结果，接着数据集被读入网络，通过反向传播学习计算法，计算权值和阈值。
（2）工作期：
在诊断过程中，计算来自不同变压器的测试样本，从而得到网络的实际输出，最后将这些值与所期望的输出值进行比较。
TFDANN采用神经网络的模块化结构，其各模块样本训练是独立进行的。
结构如图16所示。
图16TFDANN模块化结构图
其中BP1是特征气体法模块，输入特征元素X1~X6分别为H2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6、CO等6种气体在TCG中的含量，其输出Y1~Y4分别对应变压器故障诊断正常，过热、电晕、电弧4种情况，其结构如图17所示。
图16中BP2为三比值法模块，其中X7~X9分别为C2H2/C2H4，CH4/H2，C2H4/C2H6的比值数据特征元素，输出Y5~Y12分别对应变压器的故障性质。
BP3为绝缘油特性试验模块，输入特征元素X10~X15分别对应酸值、电阻率、含水量、表面张力、介损、击穿电压，输出Y13~Y15分别对应绝缘油良好、要注意和不良3种状态。
BP4为变压器外部检查模块，输入特征元素X16~X20分别为变压器运行的油温、油位、各种噪声等数据，其输出Y16、Y17对应变压器外部及内部是否异常。
TFDANN主模块根据各分模块输出的结果进行归纳，最后输出TFDANN诊断结论。
图17BP1模块的神经网络图
2）TFDANN的特点
（1）采用反向传播（BP）网络，具有良好的模式分类能力，引入模糊逻辑理论，较好地处理了一些数据不确定性问题。
（2）将网络的输入/输出分别与故障征状和故障性质相对应，建立了神经网络的模块化结构。
它不但极大地简化了样本训练的过程，使用户输入信息量大为减少，同时，网络的节点、隐层节点和激活函数趋向简单，加快了诊断速度，有利于软件的更新和维护。
4、故障诊断实例
[诊断实例1]上海某厂变压器的气相色谱检测值如表1所示。
表1变压器气相色谱检测值
H2
CH4
C2H6
C2H4
C2H2
CO
CO2
63
7.4
1.8
17
6.2
430
3900
TFDES色谱分析：
C2H2超过正常值，三比值为1、0、2。
故障性质：
高能量放电。
故障部位：
铁心接地不良。
综合分析：
变压器外部正常，绝缘油特性正常。
结论：
内部异常。
建议：
立即停运，进行内部检查。
TFDANN诊断：
BP1模块输出Y4=0.9375,Y3=0.1137，其余Y1、Y2为零，说明属高能量放电的内部故障。
现场专家处理意见：
停机吊心检查。
结果为铁心底部接地片烧断处硅钢片烧毛，经绝缘处理后投入运行。
[诊断实例2]某发电厂变压器额定容量为63MVA，额定电压为110/35/10.5kV。
其采样数据列于表2，绝缘油特性试验数据见表3，绝缘预防性试验数据见表4。
表2采样数据单位μL/L
H2
CH4
C2H6
C2H4
C2H2
CO
CO2
63
7.4
1.8
17
6.2
430
3900
表3绝缘油特性试验数据
酸值
/mgKOH·g-1
电阻率
/Ω·m
含水量
/μL/L
表面张力
/N·m-2
电压等级
/kV
击穿电压
/kV
介质损耗因数
（tanδ·70℃）/%
0.195
1.5x1010
33.5
20x10-3
110
39.5
1.75
表4绝缘预防性试验数据（T=33℃）
测试位置
直流电阻/Ω
绝缘电阻/MΩ
泄漏电流/μA
介质损耗因数tanδ/%
R15
R60
高压侧
AO:
0.3120
200
400
8
0.6
BO:
0.3128
200
205
0.5
CO:
0.31
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