基于人工免疫的电力变压器故障诊断研究

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1、1绪论1-1电力变压器故障诊断的重要意义随着国民经济快速发展，我国电力工业已进入一个崭新的发展阶段，电网规模从城市孤立电网发展成大区电网，西电东送、南北互供、全国联网的格局。在电力系统向超高压、大电网、大容量、自动化方向发展的同时，提高电力设备的运行可靠性显得尤为重要。电力系统中，电力变压器担负着电网间电压变化、电能转化的功能，是重要的电气设备，其运行状态直接关系到整个电力系统的可靠性和经济性。由于变压器电气结构复杂，工作环境恶劣，运行时出现故障的概率较大，对电力系统的稳定运行有严重威胁，造成巨大的经济损失。据有关资料分析，对设备进

2、行有效的检测和诊断，可使设备故障率减少75％，设备维修费减少20％一50％，经济效益十分显著【1】。按1999年电力工业统计摘要，除地方电网和工矿企业的变电站之外，仅国家电网35KV以上的变电站就达21167余座i主变压器达37108余台，近几年还不断新建变电站和新投运变压器。及早发现并且排除变压器故障，已成为保障供电可靠型的重要手段，是电力部门中一项具有重大理论和实用价值的课题。由于电力变压器故障的种类繁多，原因复杂多变，故障征兆和原因间机理复杂，使得要准确判断变压器故障性质及故障发生部位十分困难。专家在长期的运行实践中提出不少监

3、测变压器潜伏性故障的方法，如电气实验、油中溶解气体分析(DGA)等。目前，在变压器故障诊断中应用较多的是利用油中溶解气体的有效信息和电气实验，结合人工智能技术进行变压器智能诊断，模糊数学、遗传算法、人工神经网络(ANN)和专家系统在电力变压器故障诊断中已逐步获得了应用[2。】。这些智能诊断方法以及它们的融合，不断推进电力变压器故障诊断技术的发展。1．2目前常用的故障诊断方法1．2．1油中溶解气体色谱分析法油中溶解气体分析无电磁干扰，数据可靠性高，技术成熟，从定性到定量分析都积累了相当的经验。实践证明，变压器的油中溶解分析技术作为目前

4、电力系统中对油浸电力设备常规使用的重要监测手段，它能够及时发现变压器内部潜伏性故障，而采用电气试验方法很难发现某些局部故障瞵】。根据电力设备预防性试验规程规定，电力变压器试验项目共有32项，其中油中溶解气体分析方法能有效诊断充油电气设备内部早期故障【9’101，这不仅为IEEE所认可，而且被实践所证实，因此，在1997年颁布执行的电力设备预防性试验规程中，已把变压器油的气相色谱分析放到了首要的位置。有的变压器厂提供的大型变压器产品已附有DGA自动检测报警系统；高校、科研院所也对油色谱在线监测系统进行了很多研究开发工作【11,12】。

5、故本文采用电力变压器故障色谱数据作为训练和检测样本。油中溶解气体分析又称特征气体法，是基于哈斯特(Halstead)的实验发现。哈斯特通过实验发现：任何一种烃类气体产气速率随温度变化，在特定温度下，某一种气体的产气速率会呈现最大值，随着温度的升高，产气速率最大的气体依次为：CH4、C2H6、C2H4、C2H2。而目前电力系统中的大型变压器大多是以精炼矿物油作为绝缘和冷却的介质，变压器在运行过程中不可避免要受到热、电和机械应力的作用，导致变压器中的绝缘油，绝缘纸等一些材料发生分解产生低分子烃类、一氧化碳、二氧化碳等分解产物，这些气体会

6、溶解于油中。不同类型的故障及不同严重程度的故障产生气体的类型和浓度是不同的，其中一些气体能反映变压器故障的情况，通常称这些气体为特征气体，它们是H2、CH4C2H6、C2H4、C2H2、CO、C02。根据各种特征气体的比值来判断变压器所属故障类型的方法主要有IEC三比值法及其改进形式，日本电协研法及其改进形式，英国的德能堡比值法，罗杰士比值法和德国的四比值法等；还有一种无编码的比值法，和有编码的比值法相比，取消了气体比值区间对应于某一编码，而直接用比值范围对应于一种故障。比值法是通过对大量故障统计分析的基础上，舍弃了较小概率的情况而

7、得到的，诊断精度不能达到很高【l2

8、。1．2．2专家系统专家系统是发展最早，也是比较成熟的人工智能技术。它是一个具有大量专门知识和经验的程序系统，根据某个领域的专家提供的知识进行推理和判断，模拟专家的决策过程。专家系统在电力系统的应用最早见于Riese在1986年公布的TOGA系统，该变压器故障诊断专家系统由变压器故障诊断的知识库、数据库、2解释机制、推理机和人机接口五部分组成，知识库是专家系统的核心【13’HJ。虽然国内外在电气设备故障诊断的专家系统的开发中取得一定成绩，但存在的问题也不岁12】。一是知识获取的“瓶颈”问题，即通常

9、这种系统的知识获取主要依靠由知识工程师将领域专家的知识移植到计算机中，费时而且效率低；其二是大多数专家系统仍然使用基本结构，无法摆脱系统维护困难的缺点，而黑板结构这一流行工具在变压器绝缘故障诊断专家系统中尚处于开发阶段；其三是知识维护