CN103576059A - 一种变压器匝间放电综合故障诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种变压器匝间放电综合故障诊断方法及系统，其中，该方法包括：采集变压器的超高频局放信号、超声波局放信号、脉冲电流局放信号、一次电压信号、二次电压信号和一次电流信号；对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理，实现变压器局放源类型识别；对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估，实现变压器匝间放电综合故障诊断。

Description

一种变压器匝间放电综合故障诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及变压器领域，特别涉及一种变压器匝间放电综合故障诊断方法及系统。

背景技术

电力变压器作为电力系统中最为重要的电气设备之一，它的运行状况直接关系到电力系统安全稳定经济运行，电力变压器发生故障将导致大面积停电，致使国民经济遭受重大损失。据统计电力变压器所发生的事故大多是由于绝缘老化和损坏造成的，而变压器绝缘故障原因主要是变压器内部发生局部放电，其发展使局部绝缘老化并终致击穿，因此，检测局部放电是变压器绝缘故障在线监测的主要方式。

变压器局部放电的在线监测系统在国内已经有了一些应用，但是效果不是特别理想，特别是对于变压器的匝间放电故障难以识别判断，具有一定的局限性。而针对变压器匝间放电故障的诊断方法目前国内还没有相关研究，只能依靠故障后变压器保护动作，使变压器跳闸，防止事故进一步扩大。

由于变压器匝间放电故障从出现放电信号到引起变压器故障跳闸的时间较短，现有在线监测技术无法判断该变压器是否发生了匝间故障，不能在故障初期采取有效手段防止变压器损坏。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出一种变压器匝间放电综合故障诊断方法及系统，能够及时诊断出变压器匝间放电故障，并在故障发生的初期采取有效手段防止变压器损坏。

为实现上述目的，本发明提供了一种变压器匝间放电综合故障诊断方法，该方法包括：

采集变压器的超高频局放信号、超声波局放信号、脉冲电流局放信号、一次电压信号、二次电压信号和一次电流信号；

对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理，实现变压器局放源类型识别；

对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估，实现变压器匝间放电综合故障诊断。

可选的，在本发明一实施例中，所述对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估的步骤包括：

判断放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化是否超过阈值；

如果放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化超过阈值，判断放电信号与不平衡电流变化规律是否相同；

若规律相同，则变压器发生匝间故障，并发跳闸信号以防止变压器损坏。

可选的，在本发明一实施例中，所述对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理的步骤包括：

对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集；

对采集到的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号采用二维谱图、三维谱图获取放电相位-放电量、放电相位-放电次数、放电量-放电次数及放电相位-放电量-放电次数关系，采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库实现变压器局放源类型识别。

可选的，在本发明一实施例中，所述实现变压器局放源类型识别的步骤还包括：

采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库给出各种变压器局放电引起的故障发生的概率。

为实现上述目的，本发明还提供了一种变压器匝间放电综合故障诊断系统，该系统包括：

信号采集装置，用于采集变压器的超高频局放信号、超声波局放信号、脉冲电流局放信号、一次电压信号、二次电压信号和一次电流信号；

变压器局部放电在线监测仪，用于对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理，实现变压器局放源类型识别；

变压器故障综合处理服务器，用于对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估，实现变压器匝间放电综合故障诊断。

可选的，在本发明一实施例中，所述变压器故障综合处理服务器包括：

变化判断单元，用于判断放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化值是否超过阈值；

变化规律判断单元，用于如果放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化超过阈值，判断放电信号与不平衡电流变化规律是否相同；

措施采取单元，用于若规律相同，则变压器发生匝间故障，并发跳闸信号以防止变压器损坏。

可选的，在本发明一实施例中，所述变压器局部放电在线监测仪包括：

同步采集单元，用于对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集；

变压器局放源类型识别单元，用于对采集到的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号采用二维谱图、三维谱图获取放电相位-放电量、放电相位-放电次数、放电量-放电次数及放电相位-放电量-放电次数关系，采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库实现变压器局放源类型识别。

可选的，在本发明一实施例中，所述信号采集装置包括超声波局放传感器、超高频局放传感器、脉冲电流局放传感器、电流互感器和电压互感器；其中，

所述超声波局放传感器，用于采集变压器的超声波局放信号，通过屏蔽电缆发送至变压器局部放电在线检测仪；

所述超高频局放传感器，用于采集变压器的超高频局放信号，通过同轴电缆发送至变压器局部放电在线检测仪；

所述脉冲电流局放传感器，用于采集变压器的脉冲电流局放信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；

所述电流互感器，用于采集变压器一次电流信号和二次电流信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；

所述电压互感器，用于采集变压器一次电压信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪。

可选的，在本发明一实施例中，所述变压器局部放电在线监测仪进一步用于采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库给出各种变压器局放电引起的故障发生的概率。

可选的，在本发明一实施例中，所述同步采集单元包括超声波局放监测模块、超高频局放监测模块、脉冲电流局放监测模块和负荷监测模块；

所述超声波局放监测模块，用于对超声波局放信号进行同步采集；

所述超高频局放监测模块，用于对超高频局放信号进行同步采集；

所述脉冲电流局放监测模块，用于对脉冲电流局放信号进行同步采集；

所述负荷监测模块，用于对所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集。

上述技术方案具有如下有益效果：本申请通过开展变压器匝间故障的诊断，技术上将有利于早期发现变压器匝间故障，避免发生变压器损坏事故，从而大大减少事故引起的直接和间接经济损失，避免在社会和群众中产生负面形象，减少不良社会影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断方法流程图；

图2为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断系统框图；

图3为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断系统中变压器故障综合处理服务器框图；

图4为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断系统中变压器局部放电在线监测仪框图；

图5为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断系统中信号采集装置框图；

图6为实施例中变压器匝间放电综合故障诊断系统示意图；

图7为实施例中人工智能神经网络局部放电源识别示意图；

图8为实施例中匝间故障分析流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断方法流程图。该方法包括：

步骤101）：采集变压器的超高频局放信号、超声波局放信号、脉冲电流局放信号、一次电压信号、二次电压信号和一次电流信号；

步骤102）：对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理，实现变压器局部放电源类型识别；

步骤103）：对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估，实现变压器匝间放电综合故障诊断。

目前变压器局部放电检测手段有很多种，其中比较成熟的有化学法，如变压器油中气体监测（MGA）；声学法，如超声波局放检测（AE）；电磁学法，如超高频局放监测（UHF）；以及脉冲电流法等。其中，脉冲电流法是IEC270推荐检测方法，主要用于变压器出厂局放检测，通过在变压器接地线或套管末屏接地线安装穿心式宽带高频脉冲电流互感器（HFCT），直接采集耦合的变压器局放信号；变压器油中气体监测一般采用气相色谱法实现，主要应用于变压器在线监测，通过变压器油中溶解气体的组分不同，可以实现变压器局放类型判断；超声波法主要应用于变压器带电检测，一般采用便携式仪器进行变压器局部放电检测；超高频局放监测主要应用于变压器在线监测，通过超高频局放传感器直接接收变压器局部放电的超高频信号。

变压器局部放电的频谱比较宽（几十kHz到几GHz），主流的局部放电检测手段各有优缺点。从检测频谱范围分析，超声波（AE）检测范围一般是20kHz～300kHz，高频脉冲电流检测范围一般是40kHz～40MHz，超高频（UHF）检测范围一般是300MHz～1.5GHz，单一的局放检测手段均难以保证实验数据记录的完整性，因此本发明将超声波、高频脉冲以及超高频检测手段融合，更加准确的检测变压器内部的局放信号。

可选的，在本发明一实施例中，所述步骤103包括：

判断放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化是否超过阈值；

如果放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化超过阈值，判断放电信号与不平衡电流变化规律是否相同；

若规律相同，则变压器发生匝间故障，并发跳闸信号以防止变压器损坏。

在检测变压器放电信号的同时，需要判断其是否发生了匝间故障，仅仅依靠放电信号是不够的，还要对变压器局部放电时电压、电流波形的变化进行检测，例如，某变压器发生绕组匝间放电时其电压电流波形也发生了比较大的变化。

目前，变压器的匝间故障主要是靠非电量保护来完成的，微机型电气量构成的保护只能是在差动保护中兼顾完成部分匝间保护。由于差动保护在整定过程中要考虑电流互感器的比误差、变压器调压引起的误差、电流互感器变比未完全匹配产生的误差。在工程实际中，一般整定为0.3～0.5In，该定值无法保证匝间故障时保护动作的灵敏度。当变压器空载合闸或外部短路故障切除电压突然恢复时，变压器有很大的励磁涌流通过差动回路，因此差动保护定值必须具有一定门槛值。同时，当穿越型的负荷电流流过变压器时，会对差动保护的动作起制动作用，因此差动保护对匝间故障的保护范围非常有限。

为了解决差动保护对匝间故障保护不足的问题，行业内对现有的差动保护设计进行了研究和改进，提出了比率制动的保护策略，以及基于功率损耗突变的保护策略等方法，但在实际应用中没有取得很好的效果。通过变压器匝间故障计算模型进行估算，在短路绕组长度占总长度的1%左右时，差电流仅为0.3～0.4In左右，几乎无法与差动保护的误差区分开。因此仅通过降低差动保护动作值来提高其保护灵敏度的方法是行不通的，只能通过差动保护电流的变化来进行判断分析。

变压器内部发生匝间故障时，除了差动电流的绝对值会发生相应的变化，差动电流的相位、不平衡度也会同时发生一定变化，这些变化量可以通过在线监测系统进行实时监测，在变压器发生放电时，该差动电流的变化表型可以作为判断匝间放电故障的辅助手段。

例如，某500kV变压器正常运行状态下，受电流互感器误差的影响，其差动电流的绝对值约0.2In，假设短路绕组的长度占总长度的0.5、1、1.5、2%，通过计算得到不平衡电流幅值、相位以及三相不平衡度的变化如表1所示。若此时伴随有放电信号且负荷没有显著变化，则可以作为判断变压器内部发生了匝间故障的主要依据。

表1不平衡电流变化统计表

综上，在目前的差动保护整定前提下，匝间故障前后的不平衡电流值均不会使差动保护动作。但是，不平衡电流的幅值、相位以及三相不平衡度均发生了不同程度上的变化，这些变化量是可以通过保护装置观测和计算得到的，并且具有较大的辨识度，在检测到变压器内部的放电信号时，将其作为匝间放电的辅助判断依据是非常有效的。

可选的，在本发明一实施例中，所述步骤102包括：

对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集；

对采集到的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号采用二维谱图、三维谱图获取放电相位-放电量、放电相位-放电次数、放电量-放电次数及放电相位-放电量-放电次数关系，采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库实现变压器局部放电源类型识别。

变压器中的局部放电源有多种，常见的有自由金属微粒、高压导体上的突出物等。正确识别各种局部放电源对于评估变压器的绝缘状态及制定合理的维修策略至关重要。目前关于局部放电源的识别大都是基于局部放电相位的分布形状与局部放电源类型之间的关联关系的，一般都是根据局部放电的二维谱图

Q-n）或三维谱图来

识别的。本技术方案中采用智能神经网络（ANN）实现变压器局部放电源类型识别，同时综合多种局部放电监测手段实现变压器局部放电综合故障诊断，并结合电压、电流信息对变压器局部放电故障进行综合评估。

由于局部放电与绝缘寿命之间目前还没有明确的定量关系，对于状态的评估更多是依靠工作人员的经验。本技术方案需要通过大量的实验进行数据分析，研究局部放电与绝缘寿命之间的关系，研究变压器局部放电综合故障诊断算法，并结合实验进行变压器局部放电监测变压器状态评估算法验证。本技术方案拟以在变压器匝间进行放电实验，通过不同的局部放电监测方法实时监测变压器局部放电信息，同时对变压器的一次电压、一次电流及二次电流进行测量，对实验的数据进行分析、处理、综合研究不同放电类型、放电量与局部放电监测方法，局部放电监测量之间的关系，从而给出变压器局部放电源分析模型。通过研究，给出最适合变压器局部放电在线监测的技术及方法。

可选的，在本发明一实施例中，所述步骤102还包括：

采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库给出各种变压器局放电引起的故障发生的概率。

如图2所示，为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断系统框图。该系统包括：

信号采集装置201，用于采集变压器的超高频局放信号、超声波局放信号、脉冲电流局放信号、一次电压信号、二次电压信号和一次电流信号；

变压器局部放电在线监测仪202，用于对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理，实现变压器局放源类型识别；

变压器故障综合处理服务器203，用于对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估，实现变压器匝间放电综合故障诊断。

变压器局部放电在线检测仪综合采用超高频（UHF）、超声波（AE）及宽带超频脉冲电流在线检测技术，可有效解决现场干扰环境下局部放电信号检测的灵敏度问题，适用于对运行中的油浸式变压器进行局部放电缺陷检测及定位。所采用的传感器分别为超高频（UHF）局放传感器、超声波（AE）局放传感器、宽带高频脉冲电流传感器（HFCT），AE传感器用于测量伴随局部放电产生的超声波信号，HFCT传感器则用于监测高频脉冲电流，UHF传感器用于监测局部放电产生的电磁波信号。由于高压设备四周总是充斥着各类噪声，因而要求监测系统具有高性能系统配置及信号处理能力以便监测设备内部产生的微弱局放信号。因此，系统同时配有三类传感器，并采用不同的信号处理技术和实时同步的信号处理技术，在时域、频域中分析交变场中的监测信号。

当电气设备内部发生局部放电时，会同时伴随有超高频的电磁信号产生（最高频率可达3GHz），超高频的电磁信号会向四周辐射传感器，如果遇到金属将沿着金属壳外壁传输，并向外界辐射。因此通过容性的或天线式的超高频可以接收到发生局部放电时产生的特高频电磁信号。介质中发生局部放电时，其瞬时释放的能量将放电源周围的介质加热使其蒸发，此时放电源如同一个声源，向外发出声波。由于放电持续时间很短，所发射的声波频谱很宽，可达到数百KHz。要有效监测声信号并将其转化为电信号，传感器的选择是关键。应用变压器局部放电在线监测的超声波传感器通常采用陶瓷式压敏式超声波传感器。较之电测法，声测法在复杂设备放电源定位方面有独到的优点。脉冲电流法是一种应用最为广泛的局部放电测试方法，国际电工委员会（IEC）专门对此方法制定了相关标准（IEC-270）。该标准规定了工频交流下局部放电的测试方法。

变压器局部放电在线检测仪同时采用UHF-AE-HFCT联合监测法，较单一测试方法更为灵活、可靠；各通道监测图可分别采用二维谱图、三维谱图及其他方式显示。同时，变压器局部放电在线检测仪可实现电压、电流信号测量，系统采样频率高达10kHz以上。

如图3所示，为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断系统中变压器故障综合处理服务器框图。所述变压器故障综合处理服务器203包括：

变化判断单元2031，用于判断放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化值是否超过阈值；

变化规律判断单元2032，用于如果放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化超过阈值，判断放电信号与不平衡电流变化规律是否相同；

措施采取单元2033，用于若规律相同，则变压器发生匝间故障，并发跳闸信号以防止变压器损坏。

如图4所示，为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断系统中变压器局部放电在线监测仪框图。所述变压器局部放电在线监测仪202包括：

同步采集单元2021，用于对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集；

变压器局放源类型识别单元2022，用于对采集到的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号采用二维谱图、三维谱图获取放电相位-放电量、放电相位-放电次数、放电量-放电次数及放电相位-放电量-放电次数关系，采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库实现变压器局放源类型识别。

如图5所示，为本发明提供的一种变压器匝间放电综合故障诊断系统中信号采集装置框图。所述信号采集装置201包括超声波局放传感器2011、超高频局放传感器2012、脉冲电流局放传感器2013、电流互感器2014和电压互感器2015；其中，

所述超声波局放传感器2011，用于采集变压器的超声波局放信号，通过屏蔽电缆发送至变压器局部放电在线检测仪；

所述超高频局放传感器2012，用于采集变压器的超高频局放信号，通过同轴电缆发送至变压器局部放电在线检测仪；

所述脉冲电流局放传感器2013，用于采集变压器的脉冲电流局放信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；

所述电流互感器2014，用于采集变压器一次电流信号和二次电流信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；

所述电压互感器2015，用于采集变压器一次电压信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪。

可选的，在本发明一实施例中，所述变压器局部放电在线监测仪202进一步用于采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库给出各种变压器局放电引起的故障发生的概率。

可选的，在本发明一实施例中，所述同步采集单元2021包括超声波局放监测模块20211、超高频局放监测模块20212、脉冲电流局放监测模块20213和负荷监测模块20214；

所述超声波局放监测模块20211，用于对超声波局放信号进行同步采集；

所述超高频局放监测模块20212，用于对超高频局放信号进行同步采集；

所述脉冲电流局放监测模块20213，用于对脉冲电流局放信号进行同步采集；

所述负荷监测模块20214，用于对所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集。

实施例：

如图6所示，为实施例中一种变压器匝间放电综合故障诊断系统示意图。实施例采用一台变压器局部放电在线检测仪，同时实现超高频、超声波、宽带高频脉冲电流局放检测及电压和电流的测量。故障诊断系统包括：安装在变压器上的超高频（UHF）局放传感器、超声波（AE）局放传感器、宽带高频脉冲电流传感器（HFCT）、电流互感器（CT）、电压互感器（PT），变压器局部放电在线检测仪及变压器故障综合处理服务器组成。

超高频（UHF）局放传感器采集变压器的超高频局放信号，通过同轴电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；超声波（AE）局放传感器采集变压器的超声波局放信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；宽带高频脉冲电流传感器（HFCT）采集变压器的局放信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；电压互感器采集变压器的一次电压；电流互感器采集变压器的一次电流信号和二次电流信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪。变压器局部放电在线检测仪由四个数据采集模块组成：超声波局放监测单元、超高频局放监测单元、脉冲电流局放监测单元及负荷监测单元，变压器局部放电在线检测仪负责实现超高频（UHF）局放传感器、超声波（AE）局放传感器、宽带高频脉冲电流传感器（HFCT）、电流互感器（CT）、电压互感器（PT）输出信号同步采集、处理、分析，并将分析处理结果通过以太网传输到变压器故障综合处理服务器。变压器故障综合处理服务器由一台服务器组成，变压器故障综合处理服务器实现对超高频局放信号、超声波局放信号、脉冲电流局放信号，并结合电压、电流测量信号进行综合处理，根据局放综合处理算法实现对变压器局部放电源引起的故障评估。

如图7所示，为实施例中人工智能神经网络局部放电源识别示意图。变压器局部放电在线检测仪采用二维谱图

Q-n）、三维谱图来

结合智能神经网络（ANN）实现局部放电源类型识别。通过二维谱图

Q-n）、三维谱图来

展现，给出放电相位-放电量、放电相位-放电次数、放电量-放电次数及放电相位-放电量-放电次数关系，结合经验进行局部放电源识别。其次，系统采用人工智能神经网络（ANN）算法，模拟人工识别方式，结合系统专家库实现自动识别，并给出各种故障识别可能性概率。

如图8所示，为实施例中匝间故障分析流程图。首先超高频局放传感器、超声波局放传感器、脉冲电流传感器、电流互感器、电压互感器获取的数据经过处理后，经过智能神经网络局放信号识别，获取变压器局部放电类型为哪一种放电类型。然后，判断放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化是否超过阈值；如果是，则判断放电信号与不平衡电流变化规律是否相同。如果不相同，则判断下一放电信号前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化是否超过阈值；如果相同，则变压器发生匝间故障，发跳闸信号，防止变压器损坏。

本技术方案实现对已有变压器多种局部放电检测手段的融合技术，预防和及时发现变压器放电故障，监测效果准确，可靠性高。另，变压器匝间故障的表现形式研究，在差动保护无法动作的前提下，根据不平衡电流的变化特征，反应变压器内部是否存在匝间放电。在结合变压器放电信号与识别放电类型的基础上，形成匝间放电故障的诊断方法，并开发了针对匝间放电故障的跳闸装置。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种变压器匝间放电综合故障诊断方法，其特征在于，该方法包括：

采集变压器的超高频局放信号、超声波局放信号、脉冲电流局放信号、一次电压信号、二次电压信号和一次电流信号；

对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理，实现变压器局放源类型识别；

对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估，实现变压器匝间放电综合故障诊断。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估的步骤包括：

判断放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化是否超过阈值；

如果放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化超过阈值，判断放电信号与不平衡电流变化规律是否相同；

若规律相同，则变压器发生匝间故障，并发跳闸信号以防止变压器损坏。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理的步骤包括：

对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集；

对采集到的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号采用二维谱图、三维谱图获取放电相位-放电量、放电相位-放电次数、放电量-放电次数及放电相位-放电量-放电次数关系，采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库实现变压器局放源类型识别。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实现变压器局放源类型识别的步骤还包括：

采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库给出各种变压器局放电引起的故障发生的概率。

5.一种变压器匝间放电综合故障诊断系统，其特征在于，该系统包括：

信号采集装置，用于采集变压器的超高频局放信号、超声波局放信号、脉冲电流局放信号、一次电压信号、二次电压信号和一次电流信号；

变压器局部放电在线监测仪，用于对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集和处理，实现变压器局放源类型识别；

变压器故障综合处理服务器，用于对处理后的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行综合处理获取变压器局放故障评估，实现变压器匝间放电综合故障诊断。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述变压器故障综合处理服务器包括：

变化判断单元，用于判断放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化值是否超过阈值；

变化规律判断单元，用于如果放电前后不平衡电流幅值、相位、三相不平衡度变化超过阈值，判断放电信号与不平衡电流变化规律是否相同；

措施采取单元，用于若规律相同，则变压器发生匝间故障，并发跳闸信号以防止变压器损坏。

7.如权利要求5或6所述的系统，其特征在于，所述变压器局部放电在线监测仪包括：

同步采集单元，用于对所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集；

变压器局放源类型识别单元，用于对采集到的所述超高频局放信号、所述超声波局放信号、所述脉冲电流局放信号、所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号采用二维谱图、三维谱图获取放电相位-放电量、放电相位-放电次数、放电量-放电次数及放电相位-放电量-放电次数关系，采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库实现变压器局放源类型识别。

8.如权利要求5或6所述的系统，其特征在于，所述信号采集装置包括超声波局放传感器、超高频局放传感器、脉冲电流局放传感器、电流互感器和电压互感器；其中，

所述超声波局放传感器，用于采集变压器的超声波局放信号，通过屏蔽电缆发送至变压器局部放电在线检测仪；

所述超高频局放传感器，用于采集变压器的超高频局放信号，通过同轴电缆发送至变压器局部放电在线检测仪；

所述脉冲电流局放传感器，用于采集变压器的脉冲电流局放信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；

所述电流互感器，用于采集变压器一次电流信号和二次电流信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪；

所述电压互感器，用于采集变压器一次电压信号，通过屏蔽电缆连接到变压器局部放电在线检测仪。

9.如权利要求5或6所述的系统，其特征在于，所述变压器局部放电在线监测仪进一步用于采用人工智能神经网络，模拟人工识别方式，结合系统专家库给出各种变压器局放电引起的故障发生的概率。

10.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述同步采集单元包括超声波局放监测模块、超高频局放监测模块、脉冲电流局放监测模块和负荷监测模块；

所述超声波局放监测模块，用于对超声波局放信号进行同步采集；

所述超高频局放监测模块，用于对超高频局放信号进行同步采集；

所述脉冲电流局放监测模块，用于对脉冲电流局放信号进行同步采集；

所述负荷监测模块，用于对所述一次电压信号、所述一次电流信号和所述二次电压信号进行同步采集。

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