基于振动频谱分析和总谐波畸变率的电力变压器故障诊断方法研究

利用振动法对电力变压器进行监测是国内外研究的热点。目前,人们常采用振动信号的基频幅值作为诊断变压器特征指标,而变电站现场基频幅值受多种因素影响,这种状况导致了振动法较少应用于变电站现场。该文对实验室和变电站变压器振动信号进行频谱分析,采用总谐波畸变率作为特征指标诊断变压器运行状态。实验结果表明,空载时铁芯和箱体振动信号基频幅值与电压平方近似呈线性,短路时绕组和箱体振动信号基频幅值与电流平方近似呈线性。绕组变形和铁芯松动时,基频幅值和谐波含量显著增加。变压器运行年限越长,总谐波畸变率越大,当总谐波畸变率超过20时,变压器存在绕组或铁芯故障。     

变压器负载条件下提取铁心振动信号基频成分方法的研究

振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段,不仅能够检测出故障绕组,还能检测铁心的状况,对其进行充分的研究有良好的应用前景。本文介绍了变压器铁心振动的起因,提出了一种不必空载运行变压器即可取得变压器铁心振动信号基频成分的方法。通过设计的测试系统,本文模拟变压器实际运行时的情况,测量了不同负载电流及空载情况下变压器本体的振动加速度信号。通过拟合的负载电流与振动加速度信号基频成分的关系曲线,得到了负载电流为零时变压器振动信号基频成分的幅值,这个值与空载情况测得的振动信号基频成分相当,说明了利用这种方法可以提取出变压器铁心振动信号的基频成分用于铁心的在线监测。     

负载电流法在基于振动信号分析法监测变压器铁心状况中的应用

振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段，不仅能够检测出故障绕组，还能检测铁心的状况，对其进行充分的研究有良好的应用前景。文中提出了一种不空载运行变压器取得变压器铁心振动信号基频成分的负载电流法。模拟变压器实际运行时的情况，测量了不同负载电流及空载情况下变压器本体的振动加速度信号。通过拟合的负载电流与振动加速度信号基频成分的关系曲线，得到了负载电流为零时变压器振动信号基频成分的幅值，这个值与空载情况测得的振动信号基频成分相当，说明了利用这种方法可以提取出变压器铁心振动信号的基频成分。文中最后利用负载电流法对于铁心故障进行了监测，并与小波包分析法进行比较，结果证明了这种方法可初步判定铁心的状况。     

振动频谱特征值在诊断变压器故障中的应用研究

<正>常运行中的电力变压器的振动主要来自于变压器铁心和绕组的振动,振动信号中包含了丰富的能够表征变压器状态的信息。文章在1台10/0.4 k V三相双绕组电力变压器中设铁心松动、绕组松动、绕组幅向错位故障,利用基频、幅值、主频率、频率比重以及频谱复杂度等振动特征量,研究了变压器绕组在上述故障条件下油箱表面的振动变化规律。研究结果表明,三种故障条件下的频谱复杂度均会降低,绕组松动和铁心松动中的振动基频会升高,绕组错位中的基频振动会降低。文中的结论对基于振动信号分析法的电力变压器诊断具有借鉴意义。     

基于振动的电力变压器铁心松动故障诊断研究

电力变压器发生铁心松动故障后,虽然振动信号中基频分量(100 Hz)会发生变化,但影响振动基频信号的因素众多,很难据此准确诊断铁心松动故障。研究发现,变压器铁心松动后,50 Hz分量及其部分倍频分量、基频的倍频分量等新特征频率能够反映故障。根据特征频率之间的关系提出基于振动的变压器铁心故障诊断方法,不仅能够诊断出变压器铁心内部有无故障,还能判断其故障类型。为了验证提出的模型和方法,文中对实际变压器设置铁心松动故障,采集其监测点处的振动信号,经过消噪、折算处理,采用提出的诊断方法对实际变压器进行故障诊断,其诊断结果与实际故障一致,验证了提出的诊断方法准确、可行。根据所提出的诊断方法研制出基于振动的电力变压器故障诊断系统,并应用于实际变电站。     

电力变压器振动频谱特征值在绕组变形检测中的应用

变压器油箱表面的振动信号与铁心和绕组的机械状况有着密切的关系,通过在2台10/0.4kV单相双绕组电力变压器中设置绕组鼓包以及绕组翘曲故障,利用基频、幅值、频率比重以及频谱复杂度等振动频谱特征量,研究了变压器绕组在上述两种故障条件下,油箱表面的振动信号的变化规律。研究表明在绕组鼓包和翘曲故障下,振动信号的基频及其比重均会下降,而频谱复杂度则会上升。     

基于典型振动规律的干式变压器机械状态诊断

干式变压器在运行中受到电、热、机械等应力的共同作用,可能导致铁心松动和绕组变形等异常故障。振动分析法可以灵敏地反映铁心和绕组的机械状态,适用于干式变压器机械故障的检测。文中构建了干式变压器的有限元模型,仿真探究了干式变压器的振动机理与振动特性,发现干式变压器的绕组振动远小于铁心振动,正常运行状态下振动主要来源于铁心的磁致伸缩效应。文中搭建了干式变压器实验平台,采集并对比分析了正常工况和铁心松动状态下干式变压器表面的振动信号。发现随着铁心逐渐饱和,振动信号不再随电压平方呈线性关系增长,总振动信号峰值增长变快,基频振动信号幅值增长变慢。根据实验得到不同工况下干式变压器的振动信号频谱,发现可将振动信号的基频占比、高低频比作为诊断干式变压器机械状态的特征参量。     

直流偏磁下电力变压器的振动特性

为深入了解直流偏磁情况下变压器的振动特性,基于能量守恒理论,详细分析了变压器铁心的磁致伸缩应变特性及直流偏磁时的振动特性。通过搭建变压器直流偏磁试验平台,对直流偏磁时变压器励磁特性和箱壁振动特性进行测试,得到了励磁电流和振动信号随外加直流分量的变化规律。分析结果表明,励磁电流随直流分量的增加而增大,波形畸变程度加剧,有偶次谐波出现,且各次谐波含量呈现增加趋势但增幅各异。此外,振动信号中有不同程度的高次频率分量出现,且各频率分量幅值随直流分量的增加而增大。     

基于振动的油浸式电力变压器短路累积效应试验研究

针对绕组累积损伤有可能导致变压器突发性故障,严重威胁电网安全稳定运行的问题,以某油浸式电力变压器为研究对象,对其进行多次短路试验。通过分析短路试验前后及短路试验过程中油箱壁振动信号的变化规律,发现多次短路冲击后,无论短路电抗变化超标与否,变压器振动信号的频谱、幅值,铁心振动信号的基频幅值与施加电压平方的线性关系、以及绕组振动信号的基频幅值与流过绕组的负载电流平方的线性关系都会发生明显变化。试验结果表明,多次短路冲击会使变压器内部产生机械累积损伤,振动信号能够比较灵敏反映这种短路累积效应的特征量。     

基于振动的电力变压器绕组变形故障诊断新方法

通过分析变压器箱体表面振动信号的特点并进行大量试验发现,除基频分量能够反映故障以外,50Hz分量及其部分倍频分量、基频的倍频分量等新特征频率也能够反映故障。计及电流、电压、温度等运行状态量对基频振动信号的影响,提出基频折算模型。文中建立了变压器绕组变形故障诊断模型和基于该模型的诊断方法,不仅能够诊断出变压器绕组内部有无故障,还能判断其故障类型并进行初步故障定位。为了验证所提出的模型和方法,文中对实际变压器设置绕组变形故障,采集其监测点处的振动信号,经过消噪、折算处理,利用提出的模型和方法对实际变压器进行故障诊断,其诊断结果与实际故障一致,表明所提出的诊断模型和方法准确、可行。     

基于振动的变压器铁芯松动定位

为对油浸式电力变压器铁芯松动进行定位判断,对变压器油箱表面测得的振动进行分析研究.首先理论分析变压器空载运行时油箱表面不同位置振动信号的特点以及变压器在铁芯松动前后振动信号的变化规律,然后对一台油浸式变压器进行实验,分析铁芯松动对油箱测点的影响.实验结果表明：振动信号基频分量幅值与空载电压的平方呈线性关系;当A、B、C 三相中某一相铁芯发生松动故障时,此相铁芯上方对应位置测点的振动信号基频分量幅值比正常时增大,且随铁芯松动程度增大而变大,其他两点的振动幅值先减小后增大.可根据此规律进行铁芯松动诊断以及初步定位.     

基于振动信号的变压器绕组松动故障诊断方法

提出了基于运行中变压器表面振动信号的绕组松动故障诊断模型和诊断方法。首先,分析了绕组振动幅值与电流、预紧力、铁芯振动、非线性因素的关系,确定振动信号中100 Hz为绕组松动的特征频率,提出分离绕组振动幅值和铁芯振动幅值的方法;提出绕组松动诊断模型和基于该模型的平均安全余量,利用待检测变压器在一组负载电流下的绕组振幅计算平均安全余量,由此定量判断绕组的松动状态。利用有限元仿真和现场实验分别对诊断模型和诊断方法进行检验,实验结果显示平均安全余量在1±0.5之外时存在松动故障,值越远离1,松动程度越大。该方法解决了变压器实际运行中绕组和铁芯振动基频相同、矢量叠加相互影响的问题及实际运行中负载变化,电流不同,仅用某个电流下的振幅判断精度受限的问题,且对松动程度量化表示,易于判断。     

基于电弧复小波检测的单相自适应重合闸

提出一种单相自适应重合闸的新方案。该方案利用复小波分析来检测电弧产生的谐波,并以此区分输电线路的单相瞬时性故障和永久性故障。故障发生后,对于不同的故障性质,线路首端重合闸安装处的电压谐波含量是不同的。根据电压谐波含量的特征,提出利用复小波相位和幅值的新算法综合判别来快速确定线路的故障性质。该方法可以在熄弧之前进行判断,保障了最佳重合时间。线路故障仿真验证了该算法的有效性和实用性。     

基于JADE算法的变压器振动信号分离的研究

为了实现变压器绕组和铁心振动信号的分离,从而达到对绕组与铁心运行状态监测的目的,文章利用独立分量分析理论(ICA)与联合近似对角化算法(JADE),将变压器铁心、绕组的振动信号从传感器监测到的混合信号中分离出来,并根据各个部件振动信号与数据库原始信号中的频率特性对比分析,判断变压器的故障隐患。采用LabVIEW与MATLAB混合编程技术对JADE算法进行编程,由仿真结果可知:在信号源和混合参数未知的情况下,JADE算法能根据观测信号以及源信号统计独立的假设对源信号进行可靠分离。     

基于FFT-LSTM的变速抽蓄机组转子绕组短路故障和偏心故障诊断方法

变速抽水蓄能机组是适应系统功率波动的重要调节手段。转子绕组短路故障和转子偏心故障是其常见的故障类型,两种故障均会在定子侧感应生成特征频带相近的谐波环流,导致两种故障难以被区分。提出了一种基于快速傅里叶变换-长短期记忆(fast Fourier transform-long short-term memory, FFT-LSTM)网络的故障诊断方法,以细化分辨故障特征相近的转子绕组短路故障和转子偏心故障。所提方法以定子分支环流的谐波分量为特征量进行故障诊断,分别推导了两种故障发生时定子侧环流谐波特征,并总结二者间的相似性和差异性。鉴于该差异较为微弱,引入长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络算法对其进行辨识。利用内部故障仿真模型对可能发生的转子绕组短路故障和偏心故障进行批量仿真,以得到用于LSTM网络训练和测试的数据集。仿真结果表明FFT-LSTM能够准确诊断不同转速下变速抽蓄机组的转子绕组短路故障和转子偏心故障。     

基于小波理论的电力变压器振动信号特征研究

通过监测电力变压器的器身振动信号预估变压器机械故障的振动法的关键在于如何从振动信号中提取有效特征。为有效诊断铁心和绕组的机械状态,利用小波变换对变压器振动信号进行时域与频域综合分析,提出基于频段—能量分布的变压器铁心和绕组机械故障诊断新方法。试验结果表明,小波变换能够有效地提取振动信号的特征,得到实时振动信号各频段上的能量分布状态,据此可有效在线诊断变压器机械故障。     

基于瞬时励磁电感频率特性判别变压器励磁涌流

基于变压器瞬时励磁电感基频分量的有无，提出了判别励磁涌流与内部故障的新方法。涌流时变压器铁心必然经历饱和与非饱和过程，瞬时励磁电感是时变、交替变化的，具有较大的基频分量；内部故障时，变压器铁心工作于线性区，瞬时励磁电感恒为常数，无基频分量。据此，可实现励磁涌流与内部故障的有效判别。但瞬时励磁电感很难精确求取，为方便计算，提出了等效瞬时电感的概念，论证了其基频特性的等效性。动模实验有力地证实了所提方法的可靠性与安全性。     

基于振动信号分形维数的变压器松动诊断方法

基于变压器松动前后振动信号非线性特性的改变,提出采用振动信号时域波形的分形维数作为铁心、绕组松动诊断特征量。文中探讨了分形维数应用于变压器振动信号分析的可行性,根据分形理论,针对变压器振动模拟信号与实测信号分别进行了分形盒维数计算。结果表明,正常状态下不同变压器绕组振动信号分形盒维数集中于1.19,不同变压器铁心振动信号分形盒维数不同,但对于同一台变压器,其铁心振动信号分形盒维数具有稳定值。变压器松动故障后,铁心和绕组振动信号的分形维数均明显增大,分形维数能准确反映变压器正常与松动状态。