电力变压器振动特性及绕组状态监测方法研究

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1、摘要随着我国电网电压等级的不断提升和输电容量的不断增加，实际运行中的电力变压器不可避免地会受到更多不同程度的短路冲击，极易引起铁心叠片松动、绕组形变或预紧力松弛等，这将导致电力变压器的绝缘和机械性能下降，进而使电力变压器发生故障。在线振动分析法能够实时监测电力变压器内部绕组的运行状态，但缺乏对本体（铁芯、绕组）振动特性和对采集数据进行合理分析的理论判据的研究，电力变压器振动特性研究、有效数据提取与诊断判据尚不完善。为此，本文以一台220kV油浸式电力变压器为研究对象，通过振动特性分析、COMSOL和MATLAB仿真、试验研究、特征提取等手段对变压

2、器振动特性以及绕组状态监测方法进行了深入研究。本文的研究工作对于电力变压器安全稳定运行具有重要意义。本文对电力变压器振动特性进行了理论分析及公式推导，并利用有限元分析软件COMSOL，对负载试验条件下施加额定电流时的220kV电力变压器绕组振动进行电路、磁场、固体力学耦合仿真计算。结果表明：负载试验条件下振动信号频域分布中只有100Hz分量，不存在其它高频分量，仿真信号与试验采集信号的相关度为0.9458，证明多物理场绕组振动仿真模型的准确性。搭建了电力变压器振动信息采集测试平台，针对66kV和220kV的电力变压器进行了空载及负载试验，对空载、

3、负载振动信号进行采集并分析，分析结果表明：电力变压器空载、负载振动特性与铁芯、绕组的理论分析基本一致，并且，铁芯与绕组的振动不受电力变压器型号的影响。研究了基于CEEMD单一通道盲源分离（BSS）算法，利用该算法对仿真振动信号进行混叠再分离和空载、负载试验振动信号混叠再分离仿真验证，验证结果表明该算法具有效性与可重复性。同时，利用该算法成功的将绕组振动信号从在线监测振动信号中分离出来，并且采用神经网络自学习方法，进行分离信号的自识别，自动将绕组振动信号从在线振动信号分离结果中筛选出来。研究了CEEMD能量熵算法并将其用于电力变压器绕组运行状态在线

4、监测。通过对在线监测试验数据的CEEMD分解和能量熵对比分析，验证了该方法的有效性，该算法可以直观反映出油箱表面绕组振动信号的差异，有效的量化电力变压器绕组承受短路冲击后绕组的变形程度，并且该方法不受负载电流大小的影响，稳定性良好。关键词：电力变压器，绕组，耦合，盲源分离，CEEMDIAbstractWiththecontinuousimprovementofthepowergridvoltagelevelandtheincreasingoftransmissioncapacity,powertransformersinactualoperati

5、onwillinevitablybesubjectedtomoredifferentdegreesofshort-circuitimpact,whichcaneasilyleadtothelooseningofthecorelamination,thedeformationofwindingortherelaxationofpretighteningforce,andotherproblems.Itwillcausethedeclineoftheinsulationandmechanicalpropertiesofpowertransformer

6、s,andthenthepowertransformerwillfault.Theon-linevibrationanalysismethodcanreal-timemonitortherunningstateoftheinternalcomponentsofpowertransformers,butitlackstheresearchonthevibrationmechanismofthebody(coreandwinding)andthetheoreticalcriterionforreasonableanalysisofthedataacq

7、uisition.Thevibrationmechanismandthediagnosticcriteriaarenotyetperfect.Therefore,thisdissertationmakeanin-depthstudyoftransformervibration,vibrationenergytransferprocessandthemethodofwindingstatethroughthetheoreticalanalysis,COMSOLandMATLABsimulation,experimentalanalysisandot

8、hermethods,usingtheSFZ11-1800/220typeandYNd11connectionoftransformer