CN103454526B - 一种基于klc模型的电力变压器绕组故障类型判定方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于KLC模型的电力变压器绕组故障类型判定方法，其包括以下步骤：采集被测变压器的频响数据，并将所述频响数据绘制成频响曲线；根据被测变压器的类型建立选择KLC模型的各项参数，对所述KLC模型进行仿真，通过改变所述KLC模型的参数得到不同种类参数变化对应的频响曲线变化；建立被测变压器绕组的变形与所述KLC模型的参数变化对应关系；根据被测变压器的频响曲线图得到与该频响曲线对应的KLC模型的参数变化；根据与所述被测变压器的频率曲线图对应的所述KLC模型的参数变化得到被测变压器绕组的变形。本发明通过被测变压器的具体特征建立变压器绕组的KLC模型对被测变压器的故障类型进行判断，结果更为准确可靠，操作简单方便。
Description
技术领域
本发明涉及变压器故障判定领域，特别是一种基于电力变压器绕组KLC模型的绕组故障类型判定方法。
背景技术
变压器是电力***中主要的电气设备，其正常运行对电力***的安全生产和可靠运行意义重大。据统计，约25％的变压器故障由绕组变形引起。当变压器在运输及运行过程中，发生冲撞、振动或遭受短路都有可能使变压器绕组发生形变，其机械变形是一个累积过程，变压器绕组经多次冲击积累，极易在某次短路冲击下，造成绕组失稳损坏，从而对电网运行造成损失。因此，一个准确可行的绕组故障类型判定方法是非常关键的。
绕组变形故障类型判定的核心问题是判定的技术方法，或者说是绕组故障类型的数学模型。随着现代科学技术的快速发展，绕组变形诊断技术的研究也在不断深化，各种各样的变形诊断方法不断涌现，从经典的低压脉冲法、短路阻抗法，到目前的振动频响法、转移函数法，甚至到扫描频响法，它们各自有各自的研究特点和使用条件，也都可以应用到绕组的诊断中去，但是它们都只是局限在绕组变形严重程度的判断，不涉及绕组变形发生的位置和类型，这就使得现场技术人员对绕组的内部变形情况不能够具体的了解，影响下一步检测工作的部署。因此，如何根据现有的诊断手段，开发一种新的方法来实现对电力变压器绕组变形故障种类的判定，是目前特需解决的问题。
发明内容
本发明提供了一种基于KLC模型的电力变压器绕组故障类型判定方法，其包括以下步骤：
采集被测变压器的频响数据，并将所述频响数据绘制成频响曲线；
根据被测变压器的类型建立选择KLC模型的各项参数，对所述KLC模型进行仿真，通过改变所述KLC模型的参数得到不同种类参数变化对应的频响曲线变化；
建立被测变压器绕组的变形与所述KLC模型的参数变化对应关系；
根据被测变压器的频响曲线图得到与该频响曲线对应的KLC模型的参数变化；
根据与所述被测变压器的频率曲线图对应的所述KLC模型的参数变化得到被测变压器绕组的变形。
较佳地，所述采集被测变压器的频响数据的过程为：
通过变压器绕组频响测试仪采集被测变压器的原始频响数据，对所述原始频响数据进行预处理得到用于绘制频响曲线的频响数据。
较佳地，所述原始频响数据为若干组频率与电压比值相对应的二维数组，所述原始频率数据的预处理过程为去除所述频率与电压比值突变的毛刺点。
较佳地，所述KLC模型的参数包括线圈电感值、饼间电容值、对地电容值。
较佳地，所述根据被测变压器的频响曲线图得到与该频响曲线对应的KLC模型的参数变化的过程为：
将所述被测变压器频响曲线分成低中高频若干段，分段总结曲线的偏移特征和波峰波谷特性，根据所述偏移特征和波峰波谷特性得到与该频率曲线对应的KLC模型的参数变化。
本发明通过被测变压器的具体特征建立变压器绕组的KLC模型对被测变压器的故障类型进行判断，结果更为准确可靠，本发明操作简单，实施起来方便快捷。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
图1是本发明实施例提供的电力变压器绕组KLC模型结构示意图；
图2是本发明实施例提供的故障类型判定方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的电力变压器KLC模型参数建议值；
图4为本发明实施例提供的绕组变形故障类型与模型参数变化对应图；
图5为本发明实施例提供的BC、CA相频响曲线示意图。
具体实施例
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于电力变压器绕组KLC模型的绕组故障类型判定方法。
本方法的构思是：根据被测变压器的特点，确定绕组KLC模型的各项参数：模型阶数、匝间电感值、匝间电容值和对地电容值，通过仿真确定模型中K、L、C参数的变化对应频响曲线的变化特征，再结合变形故障类型对应绕组模型参数的变化特征，即可得到变形故障类型对应频响曲线的变化特征。从而，由检测设备得到的频响曲线差异分析结果，即可判断绕组变形故障类型。
实施例一
如图2所示，一种基于KLC模型的电力变压器绕组故障类型判定方法，其包括以下步骤：
采集被测变压器的频响数据，并将所述频响数据绘制成频响曲线；
根据被测变压器的类型建立选择KLC模型的各项参数，对所述KLC模型进行仿真，通过改变所述KLC模型的参数得到不同种类参数变化对应的频响曲线变化；
建立被测变压器绕组的变形与所述KLC模型的参数变化对应关系；
根据被测变压器的频响曲线图得到与该频响曲线对应的KLC模型的参数变化；
根据与所述被测变压器的频率曲线图对应的所述KLC模型的参数变化得到被测变压器绕组的变形。
本例中，所述采集被测变压器的频响数据的过程可以为：通过变压器绕组频响测试仪采集被测变压器的原始频响数据，对所述原始频响数据进行预处理得到用于绘制频响曲线的频响数据。
所述原始频响数据为若干组频率与电压比值相对应的二维数组，所述原始频率数据的预处理过程为去除所述频率与电压比值突变的毛刺点；所述KLC模型的参数包括线圈电感值、饼间电容值、对地电容值。
所述根据被测变压器的频响曲线图得到与该频响曲线对应的KLC模型的参数变化的过程为：
将所述被测变压器频响曲线分成低中高频若干段，分段总结曲线的偏移特征和波峰波谷特性，根据所述偏移特征和波峰波谷特性得到与该频率曲线对应的KLC模型的参数变化。
本实施例提供的KLC模型如图1所示。
实施例二
步骤(1)：原始数据的预处理，利用市面上现有大部分变压器绕组频响测试仪可以直接采集得到频响数据，得到的原始数据是若干组频率和电压比值相对应的二维数组，由于各种电气干扰因素，会有一些电压比值突变的毛刺点，需要去除；
步骤(2)：根据处理得到的一组频响数据，就可以绘出对应绕组相别的一条频响曲线，根据要分析的两组频响数据可以得到两条频响曲线，将两条曲线绘制在同一频响曲线图上。例如，要分析变压器B相绕组状态，可以分析AB、BC相绕组或者是OA、OB相绕组，于是将AB、BC相频响曲线绘制于同一频响曲线图上；
步骤(3)：由(2)中的两条频响曲线的对照，可以总结得到不同频段上的曲线之间的差异特征；具体做法是将频响曲线分成低中高频若干段，分段总结曲线的偏移特征和波峰波谷特性。
步骤(4)：根据测试变压器的类型选定绕组KLC模型的各项参数，电力变压器的各项参数选择可直接采用图3中的建议值；
步骤(5)：进行(4)中KLC模型的仿真，分析其参数特性，具体方法是改变模型中的各段K、L参数，从而得到不同种类参数变化对应的频响曲线变化；
步骤(6)：绕组不同种类的变形会导致模型参数的不同变化。根据绕组变形类型及模型参数等效变化的对应关系图4，结合(5)中的对应关系可以得到变形的各个类型和频响曲线变化的对应关系；
步骤(7)：利用(6)中结论，就能从(3)中的曲线差异特征判定绕组变形的种类。
实施例三
由变压器绕组频响测试仪采集得到的频响信号，经预处理后，得到中压侧BC、CA两相的频响曲线，并将它们绘制于同一幅频响曲线图中，如图5所示；
根据建议参数建立的绕组模型仿真可得，模型参数变化对应频响曲线变化对应特征的对应关系如下简表所示
对图5中压侧BC、CA相频响曲线的特征进行分析可知，频响曲线在300kHz～500kHz频段部分波峰波谷偏移，部分波谷值显著下降，还增加了若干波谷。另外，在650kHz及850kHz处波谷值有明显下降。结合绕组变形类型及模型参数等效变化的对应关系图4，即可知绕组发生了变形故障，故障类型为引线位移和轴向扭曲。该诊断结果与实际吊罩检测结果相一致。、
本发明通过被测变压器的具体特征建立变压器绕组的KLC模型对被测变压器的故障类型进行判断，结果更为准确可靠，本发明操作简单，实施起来方便快捷。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (3)
1.一种基于KLC模型的电力变压器绕组故障类型判定方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集被测变压器的频响数据，并将所述频响数据绘制成频响曲线；
根据被测变压器的类型选择KLC模型的各项参数，对所述KLC模型进行仿真，通过改变所述KLC模型的参数得到不同种类参数变化对应的频响曲线变化；所述KLC模型的参数包括线圈电感值、饼间电容值、对地电容值；
建立被测变压器绕组的变形与所述KLC模型的参数变化对应关系；
根据被测变压器的频响曲线图得到与该频响曲线对应的KLC模型的参数变化；
根据与所述被测变压器的频响曲线图对应的所述KLC模型的参数变化得到被测变压器绕组的变形；
所述根据被测变压器的频响曲线图得到与该频响曲线对应的KLC模型的参数变化的过程为：
将所述被测变压器频响曲线分成低中高频若干段，分段总结曲线的偏移特征和波峰波谷特性，根据所述偏移特征和波峰波谷特性得到与该频响曲线对应的KLC模型的参数变化。
2.如权利要求1所述的基于KLC模型的电力变压器绕组故障类型判定方法，其特征在于，所述采集被测变压器的频响数据的过程为：
通过变压器绕组频响测试仪采集被测变压器的原始频响数据，对所述原始频响数据进行预处理得到用于绘制频响曲线的频响数据。
3.如权利要求2所述的基于KLC模型的电力变压器绕组故障类型判定方法，其特征在于，所述原始频响数据为若干组频率与电压比值相对应的二维数组，所述原始频响数据的预处理过程为去除所述频率与电压比值突变的毛刺点。
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