一起220kV变压器局部放电故障的诊断及分析

介绍了一起220kV电力变压器局部放电检测及诊断案例.根据运行期间油色谱检测数据,判定变压器内部存在低能放电缺陷.采用多种带电检测技术进行综合诊断,分析变压器内部存在悬浮放电缺陷的原因.通过对缺陷处理后的变压器进行跟踪复测,验证了带电检测技术的准确性和有效性.     

750kV电抗器油色谱异常的分析及处理

针对某750kV电抗器油色谱数据异常情况,采用例行电气试验和进罩内检法,查出750kV电抗器内部地脚螺栓松动引起了局部放电.结合现场处理过程,介绍故障排查方法和流程,并对变压器类设备油色谱在线检测装置的日常运维管理提出建议.     

一起特高压大型充油设备油色谱异常情况分析与处理

本文中作者对一起特高压1000kV高压并联电抗器油色谱异常情况进行了分析与诊断,判定了放电性质并找出了故障原因.对特高压大型充油设备生产制造管控、运维注意事项及缺陷检测分析提出了相关建议.     

一起110kV 主变铁芯多点接地故障分析判断及处理

对一起110kV变压器铁芯多点接地故障的分析判断过程进行了详细表述.从发现变压器油色谱数据异常, 初步判断变压器内部存在故障;对油色谱数据进行详细分析,并结合停电诊断试验、设备历史运行情况,综合分析判 断为铁芯多点接地故障;最后根据分析结果和现场实际情况进行了故障处理.该案例的分析处理过程为同类故障的分 析判断及处理提供了一种解决思路及参考经验.     

主变在线监测装置缺陷导致轻瓦斯报警事件的分析

油色谱在线监测装置是大型充油设备早期异常预警的有效手段，目前在110 kV及以上变压器上得到了广泛应用。通过对一起500 kV变压器轻瓦斯告警事件中变压器本体及油色谱装置进行原理分析、试验排查和模拟复现等，锁定缺陷原因为油色谱在线监测装置因程序错误，在油循环过程中产生气泡，长期运行过程中不断向变压器本体注入空气，当油中气体饱和后溢出至气体继电器，最终导致轻瓦斯告警。对该类缺陷原因进行深入分析，给出了相应运维建议：油色谱在线监测厂家要增加逻辑闭锁，确保不发生异常产气；运维单位应加强入网检测、装置校验并定期开展主变压器油中含气量测试，防止由于油中含气量一直上升，最终引发变压器轻瓦斯告警。     

110kV及以上电压等级变压器绝缘油色谱异常实例分析

用溶解气体分析法对变压器内部的油色谱数据进行分析,结合变压器的结构以及运行情况等,判断出故障的原因和缺陷性质及所在位置.     

变压器故障诊断综合在线监测系统及应用

采用变压器油色谱的在线监测技术,通过对变压器在运行条件下,绝缘油中气体的性质和浓度进行在线采集和分析,分析数据达到和试验室色谱分析数据相同的结果,并能及时发现变压器内部初期潜伏性故障及监控故障的发展情况,随时掌握设备的运行状况。实现了对大型变压器内部运行状态的在线监控。介绍了中分3000型油色谱在线监测系统与其在故障变压器上的应用实例。     

变压器油中气体分析新流程和专用工作站的研究

简介了一个变压器油中溶解气体新的分析方法和色谱数据,谱图,油质分析数据及设备资料的现代管理系统,以及利用色谱数据,油质分析数据对充油设备驼行状态进行人工智能诊断的系统。     

一起变压器油色谱异常分析与处理

电力变压器是电力系统的枢纽设备,其可靠性直接影响到电网的安全稳定,油中溶解气体分析是一种较好的监测和诊断变压器故障的方法。结合一起变压器绝缘油色谱数据异常的案例,通过油中溶解气体分析和停电试验来判断变压器的绝缘故障类型,发现了变压器缺陷。     

某500kV变压器油色谱异常监测及缺陷诊断

某500kV变压器投运后,油色谱检测发现油中出现少量乙炔组分,通过连续油色谱监测,分析该变压器历次油色谱监测数据,结合带电局部放电检测,认为是低能量放电且不涉及固体绝缘,解体后验证了分析的正确性,本次缺陷是由于正压钉与压钉碗接触面存在放电间隙引起的,将二者直接焊死,压钉碗重新挂绝缘纸浆,从结构上杜绝了二者之间产生间隙的可能性,得出:对于充油变压器缺陷,一定要充分利用油色谱监测结合带电监测等先进技术手段对设备进行综合诊断,制定科学的监督及检修策略,确保设备运行安全的前提下提高设备使用寿命。     

基于深度学习和无人机图像的架空线路缺陷巡检综述

架空输电线路巡检是电网运维工作的一项重要内容,运维人员利用无人机进行线路巡视检测已成为电力巡检工作中的重要手段。本研究首先概述了无人机巡检任务中人机协同作业系统以及无人机智能自主作业系统的架构;其次,分析了当前架空输电线路缺陷巡检领域数据集状况以及数据扩增技术;然后,综述了基于深度学习的无人机图像缺陷检测典型方法以及评价指标,并对比总结了各种方法的优缺点;随后,讨论了无人机图像视觉检测方法中图像采集规范、数据集形式、缺陷检测算法专业化应用等对架空线路缺陷检测效果,指出了图像检测指标和类别定义在电力巡检专业化领域中的不足;最后,探讨了基于深度学习的无人机图像缺陷巡检任务的未来发展方向。     

Electrochemical gas sensors can supplement chromatography-based DGA

Shortening a time gap between oil sampling and its analysis as well as a rapid and correct interpretation of dissolved gas analysis (DGA) results are crucial for effective screening of faulty transformers in predictive-oriented equipment maintenance. Introductory DGA performed quickly by means of a developed portable analyzer, fitted with electrochemical gas sensors, can supplement classical chromatography-based DGA contributing to a correct and rapid transformer fault interpretation. Examples of unusual data mining for sensor-based DGA are also presented.     

交直流复合电场中油纸绝缘沿面放电现象及特征

油纸绝缘沿面放电是换流变压器中常见的一种故障类型,了解换流变压器内沿面放电现象及特征对实现设备故障诊断具有重要意义,不过由于换流变压器内主要为交直流复合电场,放电现象与交流单独作用时有明显区别,所以诊断判据应不同,但是目前缺少换流变压器的诊断依据,因此为了得到换流变压器沿面放电的诊断依据,搭建了一套交直流复合电压作用下油纸绝缘沿面放电检测平台,观察了交直流复合电压作用下油纸绝缘沿面放电现象,统计了局部放电和油中溶解气体特征变化规律,根据放电特征和油中溶解气体产物将放电严重程度进行分级,为换流变压器诊断提供判据。结合交直流复合电压作用时沿面局部放电及产气特征可以为换流变压器故障严重程度提供判定依据。     

基于超声波法的变压器重症监护系统研制及应用

变压器局部放电超声波检测技术作为一种有效的绝缘诊断技术,目前已在超特高压变电站变压器故障诊断中广泛应用。借鉴重症监护医学领域技术,研制了基于超声波法的变压器重症监护系统,并应用于存在故障隐患或危急停运的变压器设备上。该系统以变压器局部放电超声波信号特征量为基础,结合现有的在线或离线特征量,如油色谱在线监测、数据采集与监视控制(SCADA)运行负荷等实时数据,采用数据融合的方法综合分析,实时检测并准确定位局部放电源。现场应用情况表明,该系统能够有效检测变压器内部放电性故障,为变压器状态诊断及检修策略的制定提供有效支撑。     

A new fuzzy logic approach to identify power transformer criticality using dissolved gas-in-oil analysis

Dissolved gas analysis (DGA) of transformer oil is one of the most effective power transformer condition monitoring tools. There are many interpretation techniques for DGA results however all current techniques rely on personnel experience more than analytical formulation. As a result, the current techniques do not necessarily lead to the same conclusion for the same oil sample. A significant number of DGA results fall outside the proposed codes of the ratio-based interpretation techniques and cannot be diagnosed using these methods. Moreover, ratio methods fail to diagnose multiple fault conditions due to the mixing up of produced gases. To overcome these limitations, this paper introduces a new fuzzy logic approach that aids in standardizing DGA interpretation and identifies transformer critical ranking based on DGA data. The approach relies on incorporating all traditional DGA interpretation techniques (Roger, Doerenburg, IEC, key gas and Duval triangle methods) into one expert model. In this context, DGA results of 338 oil samples of pre-known fault conditions that were collected from different transformers of different rating and different life span are used to establish the model. Traditional DGA interpretation techniques are used first to analyze the DGA results to evaluate the consistency and accuracy of each method in identifying various faults. Results of this analysis were then used to develop the proposed fuzzy logic model. The model is validated using another set of DGA data that were collected form previously published papers.     

New techniques for dissolved gas-in-oil analysis

Dissolved gas analysis (DGA) is one of the major maintenance tools for monitoring faults in high-voltage electrical equipment in service. An increasing number of oil samples are analyzed for DGA in laboratories. This paper, a report of CIGRE Task Force 15-01-07, evaluates several newly developed techniques to extract gas from oils. Five new techniques were investigated, in addition to standard methods, by means of four round robin tests carried out in twenty-five laboratories.     

基于改进PSO-BP神经网络和D-S证据理论的大型变压器故障综合诊断

阐述了已有变压器故障诊断方法的不足,并将信息融合的基本思想引入变压器故障诊断中。针对电力变压器故障综合诊断的特点和要求,运用改进粒子群优化-反向传播（PSO-BP）算法训练神经网络并结合D-S证据理论,提出了一种基于信息融合技术的变压器故障综合诊断决策模型。该模型以油中溶解气体色谱分析为基础,结合变压器常规电气试验结论与现场运行、维修经验,得出了较为可靠的诊断结果,实例验证也证明了该方法的有效性。     

基于溶解气体分析的电力变压器在线监测与诊断技术

油中溶解气体分析是评估变压器绝缘状态和分析变压器绝缘故障的重要依据。在介绍基于油中溶解气体分析的变压器在线监测与诊断技术原理的基础上,进一步总结了当前在线监测与诊断系统的研究现状及存在的问题:系统主要是在线监测油中气体成分及超阈值报警,而对故障性质、种类、定位及发展趋势预测等诊断尚不具备或很不完备,故障诊断需靠离线分析;因缺乏相应的理论指导,在线监测数据在正常情况下应满足的规律还很模糊,装置自身的精确度不能保证。对今后的研究提出了展望,指出如何通过对在线数据的挖掘找到变压器故障诊断的相应理论依据是进一步研究的核心。     

变压器油中溶解气体分析法应用中存在的问题及产气识别（二）

4变压器各类产气的识别 4．1自然老化产气的识别 自然老化产气与变压器内的水分和氧气含量有关,而他们与制造和维护水平有关,所以每一台变压器运行后所含特征气体的浓度是不同的。根据统计,如果油中乙炔保持为0值,总烃缓慢地上升,平均产气率〈0．1μL／（L·d）,则可认为是自然老化。自然老化是可以控制的,控制水平不同,老化程度就不同。     

改进型灰色关联算法在变压器故障诊断中的应用

灰色关联分析已应用于电力变压器故障诊断,传统基于单一故障标准模式向量灰色关联分析算法的油中溶解气体分析(DGA)诊断模型精度有限.为此,提出一种改进型灰色关联算法,该算法在充分考虑DGA数据分散性的基础上,将每类故障的标准故障模式向量由原来算法中的1个扩充到6个,并给出每类故障的DGA数据分布范围,增大诊断信息量;利用关联分析原理,求出待诊模式与各类故障标准模式的灰色关联度,得到故障诊断判定.实例分析证明,所提算法的诊断准确率高于原来的普通灰色关联方法.