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电力变压器故障预测关键技术深入研究的问题

时间: 2018-01-13 11:11    浏览次数:

目前,电力变压器的PHM研究还处于初步阶段,尤其是在大型电力变压器的维护与运营管理领域,笔者认为目前还有如下一些问题需要引起关注: 1电力变压器大数据 随着先进传感设备在

目前,电力变压器的PHM研究还处于初步阶段,尤其是在大型电力变压器的维护与运营管理领域,笔者认为目前还有如下一些问题需要引起关注:

 

1电力变压器大数据

 

随着先进传感设备在变压器表面和内部的大量部署,变压器检测技术趋向于智能化。其数据呈现多元、异构的大数据特征,图3用数据立方体的形式展示了电力变压器大数据的多维特性。针对电力变压器的大数据存储管理、并行处理、挖掘技术将是未来开展变压器精细化管理研究的方向。

图3电力变压器故障数据多维立体展示

 

2数据质量提升

 

目前,电网公司已积累了大量电力变压器状态相关数据,包括运行工况、停电试验、带电测试、在线监测、运行检修、故障缺陷、环境气象以及设计图纸等,但数据存储形式各异、数据质量参差不齐。在智能电网大数据背景下,需要深入开展电力变压器故障特征数据的获取,对冗杂数据进行清洗、筛选、剔除、转换等预处理操作。提高数据质量的主要手段就是针对非结构化数据的结构化模型表示与多元多尺度数据的融合。

 

3多源数据的不确定性问题

 

电力变压器具有明显的不确定性,如传感器监测数据的不确定性、退化状态的不确定性、变压器本体结构的复杂性、运行工况的不确定性、健康状态评判的模糊性等。这些因素均会导致变压器PHM的准确度降低。因此,针对以上问题,具备不确定性管理能力的PHM方法将成为研究的突破口。

 

4长寿命周期数据获取问题

 

对于新服役的电力变压器,我们无法观察并获取大量的故障数据和状态监测信息,在这种情况下,数据量和完整性无法适应完整统计模型以及深度学习所需要的大量训练数据样本要求。因此,在现有基于少量数据进行实验的诊断方法基础上,仍需对电力变压器故障机理进行深度分析,同时结合物理模型以及专家经验,来对诊断结果进行纠正和补充,进而使得因果分析与统计分析互为作用。

 

5在线技术

 

传统不定期的老化实验在保障电力变压器安全稳定运行中扮演了重要角色,然而其局限性也越来越突出。为了能够捕捉电力变压器运行过程中形成故障或缺陷的早期特征参数,需要通过信息手段对这些特征参数进行快速准确的分析诊断,找出相互关系,才能对电力变压器的运行状态做出实时评定。因此,研发具有测量数字化、控制网络化、状态可视化、功能一体化以及信息互动化的智能变压器是在线监测技术的基础硬件保障。与此同时,传感器网络的设计也是在线技术中需要解决的核心问题之一。

 

6深度故障诊断

 

电力变压器PHM所要求的深度诊断是既要定位故障的具体发生部位,也要识别故障发生的根本原因。当然,现有的故障分类可能被普适的分类规则所局限,在今后的研究中,可以尝试将训练数据样本以更多可能的方式进行划分,以期获取到更深层次的故障诊断结论。

 

7其他

 

1)环境因素

 

环境因素往往影响着电力变压器的智能检测。在实际应用中,变压器受到周围温度、振动、粉尘、腐蚀性气体、雷击等环境条件的影响,其性能可能会发生一定变化,为此,变压器日常巡检过程中,除了变压器本身检测外还要根据周围环境的不同做一些特殊的检查和处理,以此来保证变压器的可靠运行,延长其剩余寿命。

 

2)新工艺新技术

 

电力变压器​正朝着大型化、高可靠型、高智能型、高节能型以及高环保型的方向发展。具有自诊断能力的智能变压器是当前变压器产业的研发重点,它较以往的变压器最大的不同之处是配备了更多的电子器件、智能传感器和执行器等设备,继而实现关键状态参量的监测、控制与数据共享等。然而,智能变压器中的电力电子器件的可靠性问题,也同样需要深入分析。

 
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