电力变压器故障预测与健康管理:挑战与展望

电力变压器故障机理复杂且维修成本高昂,对电力系统的安全稳定运行具有明显的消极影响。在数据完备的情况下,获得变压器运行状态的健康指标,对其进行适当的状态维护或预防性维护,对电力系统安全稳定运行具有显著的积极作用。而当前的研究成果大多关注变压器健康管理的某一层面或某一阶段,致使研究成果较为孤立、集成性较差。首先,梳理了目前电力变压器研究存在的主要问题,并给出了基于故障预测与健康管理(PHM)的解决思路;然后,初步界定了电力变压器PHM的管理周期,并系统分析了国内外针对电力变压器健康监测、故障诊断与预测的研究成果;最后,讨论并展望了未来开展大型电力变压器PHM的若干问题。     

故障预测与健康管理技术综述

本文介绍了故障预测与健康管理技术(prognostics and health management,PHM)的基本概念和研究内涵,重点对故障预测体系结构、方法、相关标准以及国内外研究现状进行了综合论述和分析,总结了当前的研究热点和存在的技术难点,展望了未来研究发展趋势。     

电力电子器件故障对微电网运行可靠性的影响

提出计及运行条件影响的电力电子器件短时故障率模型,评估了器件故障对微电网运行可靠性的影响。首先阐述了IGBT和功率二极管两类重要电力电子器件的故障率与微电网运行条件紧密相关,然后基于器件的功率损耗模型与热模型,建立了器件短时停运率模型。结合场景分析法,基于所建模型提出了一套完整的微电网运行可靠性评估方法,评价器件故障对微电网运行可靠性指标的影响。将所提评估方法应用在改进的基准测试系统上,算例结果表明,器件故障对微电网的可靠性具有消极影响,所建可靠性模型相比传统评估方法能够提供更加准确全面的可靠性信息。     

电力电子器件短时脉冲工作的结温特性研究

绝缘栅双极晶体管(IGBT)等全控型电力电子器件是激光发射、电磁轨道炮等新概念武器中电能变换装置的核心部件,这些装置通常处在短时脉冲工作状态下,需要在非常短的时间内对储存的能量进行处理并将其释放,因而其中的电力电子器件具有导通电流大,工作结温高且波动范围大的特点。由于电力电子器件的工作性能与可靠性等均与其工作结温直接相关,因此掌握器件的结温特性对于确保其安全、可靠与优化使用意义重大。从理论上分析了短时脉冲下结温上升和波动过程的特殊性,采用仿真软件对不同工作条件下的结温特性进行了对比分析,使用一种高速红外测温设备对某型IGBT芯片工作结温进行了实际测量。     

电力电子器件的热疲劳寿命预测

针对功率变流装置中电力电子器件因承受随机波动温度载荷而诱发的热疲劳退化问题,以焊锡层热疲劳失效这种常见的失效模式为例,提出了一种预测电力电子器件热疲劳寿命的方法。以电力电子器件热疲劳退化机理为基础, 首先建立器件的电-热耦合模型,结合运行工况实时预测器件结温及不易直接测量的焊锡层的温度载荷;随后建立器件的热-机械耦合模型,计算不同特征温度载荷周期内累积的塑性形变,作为焊锡层热疲劳寿命模型的输入参数。结合以上两种模型以及Miner线性累积损伤理论即可实现任一工况下电力电子器件热疲劳寿命的预测。末尾举例说明了方法的有效性。     

大功率电力电子器件蒸发冷却技术研究

介绍了采用蒸发冷却方式来冷却大功率电力电子器件的方法。功率模块安装在冷凝器箱体表面,器件的热量传至箱体,使箱体内冷却液由液态转化为气态,与箱体内的水冷管进行热交换。采用该冷却方法可将大功率器件的壳温控制在80℃以内,并且冷却结构简单,体积小,无噪音,冷却液具有高绝缘性,运行安全可靠,冷却介质温度均匀,冷却效率高,适用于高热密度的大功率器件的冷却。     

智能变电站故障预测与健康管理关键技术及展望

随着智能变电站系统自动化程度的快速发展以及新型传感器的广泛应用,智能变电站内电气设备数据挖掘直接关系着智能变电站的可靠性、稳定性和安全性。针对大数据背景下智能变电站的智能运维,着重介绍故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术在智能变电站的应用,并采用状态检修系统开放体系架构（open system architecture condition-based management,OSA-CBM）标准对PHM系统的层次结构进行了梳理。首先,在对智能变电站系统结构进行分析的基础上,重点总结了可用于智能变电站的基于数据驱动的各种故障诊断及寿命预测方法;然后,系统分析了智能变电站中的检修管理的研究成果;最后,基于OSA-CBM架构提出了一种可用于智能变电站的PHM架构。     

故障预测与健康管理系统相关标准综述

随着故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术的快速发展和实际应用的不断深入,PHM相关标准的建立就显得非常重要。首先给出了PHM的概念和技术内涵,指明PHM标准应该规范的内容,并介绍了国内外的研究现状;其次综述了现有国外标准化组织和机构中与相关的标准,并按照视情维修(CBM),故障预测与健康管理(PHM),综合航天器健康管理(IVHM)和状态使用和管理系统(HUMS)对PHM相关标准进行了深入分析;最后对我国PHM标准开发提出了几点建议,并指明了下一步工作的重点和研究方向。     

全控型电力电子器件驱动技术的新进展

介绍了全控型电力电子器件对驱动电路的要求，驱动技术的发展历程、现状，并预测了未来的发展趋势。     

电力电子器件的分析与应用

电力电子器件功率大、但体积和容量小,因此其应用考虑的因素较多。阐述了电力电子器件的驱动方式与最优化驱动以及缓冲电路设计方法。讨论了电力电子器件保护问题,提出了提高电力电子器件可靠性设计理论。     

基于声发射检测技术的电力电子器件/模块机械应力波综述

针对部分机构已有的能够表征电力电子器件/模块状态的机械应力波研究均分散在信号提取、信号分析和状态表征等方面,没有进行系统总结,该文首先对机械应力波的基础内容进行讨论,总结对比适用于电力电子器件/模块的产生机理、测试检测电路和信号处理方法;随后对电力电子器件/模块机械应力波的研究现状进行综述,归纳总结机械应力波的组成模式、源机制、频域特征与健康状态的对应关系;最后从机理分析、研究对象、信号处理、状态表征和检测装置五个方面对电力电子器件/模块机械应力波存在的关键问题进行分析,并提出未来的研究方向.     

焊接型电力电子器件失效机理及量化评估方法

电力电子器件作为现代大功率电能变换装置的核心部件,随着功率等级提升,对其可靠性要求也越来越高,尤其是针对装置的功率体积密度有较高要求的应用场合,仍然缺乏有效的失效量化评估方法,传统的粗犷式设计已经无法满足要求。因此,为了提高装置的功率体积密度和可靠性,需要对器件的工作机理和可靠性边界进行准确表征。针对焊接型电力电子器件,首先从器件的失效机理入手,总结归纳了目前焊接型电力电子器件失效研究现状;然后从器件失效的内部和外部因素两方面分析了电力电子器件的失效机理;最后,从过压失效、过流失效以及疲劳失效三方面,提出了器件的失效量化评估方法,尤其是基于器件物理模型的评估方法,并以二极管和绝缘栅双极晶体管（IGBT）为例进行了验证。为实现电力电子器件的尽限应用提供了支撑。     

电力电子器件IGBT的选用与保护

本文介绍了电力电子器件的详细分类,并着重介绍了IGBT的选用以及保护应注意事项。     

水中兵器锂原电池健康状态预测技术探究

锂原电池作为高效、清洁能源,在水中兵器装备中广泛应用,但是在长期贮存和使用过程中,暴露出了一些故障及安全隐患,因此对电池进行健康状态预测及对故障进行机理研究极为重要。针对锂原电池的故障及应用需求,梳理分析现有研究基础以及困难等,借鉴锂离子电池的成熟技术,探究性地对锂原电池故障模式、故障机理进行了分析,提出了状态预测技术的研究思路和方法,为水中兵器锂原电池健康状态预测技术体系的构建和研究提供了参考。     

融合粗糙集与灰色理论的电力变压器故障预测

结合粗糙集和灰色理论的各自特点,提出一种用于变压器故障预测的新方法。基于粗糙集的知识获取方法,获得改进的三比值诊断决策表,并简化决策表,建立最小诊断规则;分别建立决策表中三比值的灰色预测模型,通过灰色模型对特征气体的比值进行预测,获得预测的特征气体比值的状态特征,对照最小诊断规则,得出预测的故障类型,并结合规则置信度和预测的状态特征对该故障类型的支持数确定其发生概率,这种方法通过结合预测气体比值状态特征和诊断规则,尽早准确地发现潜伏的故障类型,从而可以预先有针对性对变压器进行检修;进行变压器故障预测实例分析,预测结果证明该方法的有效性和正确性。     

基于HS-PF的电力电子电路故障预测方法

提出了一种基于混杂系统建模和粒子滤波预测算法的电力电子电路故障预测方法。针对电力电子电路混杂特性,建立了描述电力电子电路故障变化的状态空间模型,同时采用粒子滤波预测算法,通过粒子迭代估计当前时刻系统状态和缓变参数的变化趋势。通过分析BUCK电路的工作状态,阐述了选择输出纹波电压作为电路故障判据的理由。仿真实验证明了本文方法的有效性。     

关于电力计量装置健康程度综合评分与态势估测的研究

电力计量装置数量庞大,其计划检修存在效率低下、针对性偏弱等问题,宜以一定的数学模型为依托达成状态检修策略的优化。本文首先根据电力计量装置的入网信息、配置情况以及运行数据,构建评判指标体系,并基于序关系分析法形成指标赋权,从而达成电力计量装置健康程度综合评价的建模。其次,结合上述评价结论,利用灰色GM(1,1)模型进一步获得电力计量装置的健康变迁趋势,并经由国网重庆市电力公司的实际运行案例检验。运用本文成果,可高效辨识电力计量装置的运行隐患,为该类设备的现场状态检修提供优良的辅助决策。