1判斷電力變壓器的內部故障，保證了變壓器的安全運行。

　　1引言變壓器是電力系統中比較重要的設備，它承擔著電壓變換，電能分配與傳輸的重任，其運行狀態直接關系到整個電力系統的安全與穩定。為了保證電力變壓器的正常穩定的運行，必須比較大限度的防止和減少變壓器故障，因此及時而準確的檢測和診斷出變壓器的故障是極其重要的。

　　2變壓器故障的類型及其產生的原因油浸式變壓器的故障常被分為內部故障和外部故障兩種形文重點分析其內部故障。內部故障從性質上講分為過熱故障和放電故障兩大類。

　　2.1過熱故障過熱故障通常為變壓器內部的局部過熱溫度升高。根據嚴重程度，過熱故障又分為輕度過熱般低于150，低溫過熱150，300.中溫過熱30017001高溫過熱般高57001種情況。過熱與變壓器正常運行下的發熱是有區別的，正常運行時的溫度發熱源來自于繞組和鐵芯，即銅損和鐵損。據相關資料介紹在電力變壓器內部故障方面，過熱故障占60還多，危害性嚴重。存在于固體絕緣中的過熱性故障會引起絕緣的劣化和熱解，對絕緣危害較大。另外過熱性故障還包641括接點接觸不良磁路故障導體故障等，例如分接開關接觸不良鐵芯多點接地局部短路漏磁環流緊固件松動以及像硅膠進入本體而引起局部油道堵塞致使局部散熱不良都可能會引起過熱性故障。因而綜合變壓器各方面考慮，產生過熱性故障的主要原因5有1油箱底部有金屬異物，由于強油循環逐漸造成鐵芯多點接地。2油箱底部有金屬肩，由于電場作用形成動態式小橋通路，造成鐵芯兩點接地。3變壓器制造結構缺陷引起的渦流。4制造或維修中引線焊接觸及分接開關接觸不良或匝間絕緣破損引起的局部過熱。

　　2.2放電故障根據放電的能量密度大小，變壓器的放電故障常分為局部放電火花放電高能量放電種類型。局部放電是在電壓作用下，絕緣結構內部氣隙，油膜或導體的邊緣發生非貫穿性放電現象根據絕緣介質不同，可將局部放電分為氣泡局部放電和油中局部放電。當油中存在氣泡或固體絕緣材料中存在空穴或空腔，金屬部件或導體之間接觸不良以及變壓器內部某些位置有尖角毛刺漆瘤等都可能會引起局部放電。火花放電時其放電能量密度較大，變壓器發生火花放電故障的主要原因是油中雜質的影響，雜質主要有水分纖維質主要是受潮的纖維等構成，在極間距離小雜質足夠多的地方，則在工頻電壓作用的雜質在電極間形成的導電小橋可能連通兩個電極，而發生火花放電。另個原因是高壓電力設備中某金屬部件由于結構上的原因或運輸過程和運行中造成接觸不良而斷開，處于高壓與低壓電極間并按其阻抗形成分壓，而在這金屬部件上產生的懸浮電位引起火花放電。電弧放電是高能放電，常以匝層間絕緣擊穿為多，其次為引線斷裂或對地閃絡和分接開關飛弧等故障。電弧故障由于放電能量密度大，產氣急劇，常以電子崩形式沖擊電介質，使絕緣紙穿孔，燒焦或炭化，使金屬材料變形或館化燒毀，嚴重時會造成設備燒毀，甚至會發生爆炸事故。這種事故般事先難以預測，也無明顯征兆，常以突發形式暴露出來。

　　就這種放電形式而言，局部放電是其他兩種放電的前兆，火花放電電弧放電則是局部放電發展的種必然結果。變壓器內部出現放電故障時，往往是種類型伴隨另種類型，或幾種類型同時出現。

　　3變壓器內部故障的檢測與判別151在變壓器故障診斷中應綜合各種有效的檢測手段和方法，對得到的各種檢測結果要進行綜合分析與評判。目前還沒有種對任何故障檢測都行之有效的方法，只有通過各種有效的途徑和利用各種有效的技術手段，才能取得較好的診斷結果。

　　油浸式變壓器經過長期運行，由于各種原因產生的局部過熱和多次開斷形成的電弧，以及其他結構材料的劣化，勢必會使絕緣油老化和分解產生少量的低分子烴類氣體。故采用變壓器油中溶解氣體分析技術對于發現內部潛伏性的故障是很有效在不同的故障情況下，氣體成分及比值都不同。過熱故障時，特征氣體是，14和021兩者之和般占總烴的80以上，且隨著故障點溫度的升高，4所占的比值增加。當過熱涉及固體絕緣時，還產生002，同時當總烴含量超過正常值時，電路故障與磁路故障的產生氣體也有差異，如果是電路故障往往有心，且含量較高工2札6比值也較高，并且4產氣速率往往高于4.磁路故障般無02隊，或者很少只占氫烴總量的2以下，而且出4隊的比值較小，般在6以4，總量的390，且在絕人多敵情況124含量高十在火花放電中，般總烴含；太24在總所丁比例可達2590，022約占20以下，出占氫烴總量的30以上。當發生局部放電時，般總烴不高，其主要成分是2，其次是，14與總烴之比大于90.由于化學測法對局部放電靈敏度不高，故比較好采用電測法和超聲定位技術。放電故障如果涉及到固體絕緣，還會產生和02.從總體來看放電性故障比過熱性故障產氣速率高151.

　　4人工神經網絡在故障診斷中的應用2，3，4目前隨著人工智能技術的發展，以及人工神經網絡專家系統模糊理論在故障診斷中的應用。在此基礎上變壓器故障診斷的方法和手段也豐富了許多，尤其是油中氣體含量分析結果結合人工神經網絡技術對變壓器診斷取得了很好的效果，并且診斷的準確性也得到了很大的提高。由于人工神經網絡中的8尸網絡具有良好的模式分類能力而且發展比較成熟，故采用8網絡根據變壓器油中的溶解氣體的組成成分來對變壓器故障進行診斷。

　　4.；1網絡模型及其學習算法人工神經網絡的模型有多種，而職網絡具有較好的模式分類能力，故適合于故障診斷的模式識別。8網絡由輸入層輸出層和中間隱層構成若使8網絡對變壓器故障模向傳播輸出和反向傳播調整兩部分組成在正向傳播過程中，輸入信號由輸入層經隱層單元處理后，傳向輸出層；如果在輸出層得不到期望的輸出或者說與教師信號相差較大，則輸出信號整和修正各層神經元間的連接權值賈，使誤差逐步達到比較小。

　　如上個具有層的8網絡，輸入層為，其節點數為，輸出層為其節點數為中間隱層3其節點數為信節點到17點的迮怕杈值為4節點到層節點1的迮接權值為，0；是中間隱層的閾值，必是輸出節點的閾值。貝第，樣本，第次迭代時，中間隱含層第個神經元的輸出誤差；Sn第，樣本。第次迭代輸出層第。個沖經I迭代次數使其對變壓器故障能夠做出準確判斷，如下4.2特征氣體的模糊化處理其中是那，1函數，艮口如果希望輸出值與實際輸出值之間的誤差大于規定的誤差值時，則需要對各連接權值進行修正，直到修正后的權值和閾值滿心，要求。修正權值公式；1下序號故障性質特征氣體的特點般過熱性故障嚴重過熱性故障局部放電火花放電電弧放電其中，分別心+以總烴心出和出轉化后得5001嚴重過熱性故障5001局部放電火花放電電弧放電。

　　4.3利用羅杰斯比值法判斷故障性質對于2酬不能直接用羅杰斯比值法的比值范圍作為輸入，因而可利用下面個規則對其處理后作為網絡輸入i，CHVH2aii，=a5a1CHVH2IOi1= 20輸出為1時明有局部放電，輸出為，時無此故障2，2輸出為1時明電弧放電貫穿性放電，輸出為0時2031出1時，1弧放電；1貫穿性放電，輸出為，時無此故障；204輸出為1時明低溫過熱15，輸出為，時無此故障；輸出為，時及無此故障；207輸出為1時明線圈有環流，輸出為，時無此故障同時還需要指出，由于8網絡3型激活函數的作用，輸出點的狀態實際不可能達到，或因此為了提高故障判斷的準確性須對網絡的實際輸出值相應的處理lANNJO1得出結論發生弧放電2得出結論發生貫穿性成電；綜合判斷決策為電弧貫穿性放電。實際檢查為次線圈對鐵芯放電，線，有貫通行損傷。

　　由此我們可以看到利用神經網絡與模糊數學結合變壓器油中的特征氣體含量而建立的網絡模型通過各方面的信息綜合可以對變壓器故障做出有效判斷。

　　5結論絡在變壓器故障診斷中的應用。而且神經網絡與模糊理論以及專家系統結合對變壓器診斷可以大大的提高了診斷的準確度。

　　現在神經網絡的故障診斷中大多采用了3網絡，但是它存在兩個問，是收斂速度慢；是目標函數存在多個局部比較小點。因而在采取8網絡時還要考慮加入動量項和全局優化的方法來克服這兩個問。

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