CN111273100B - 一种基于振动相位的电力变压器绕组状态评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于振动相位的电力变压器绕组状态评估方法，该方法基于绕组振动产生机理，利用了振动相位对故障引起的机械结构变化更为敏感且不易受环境因素(负载变化、电压波动、温度变化等)的影响的特点，将绕组故障与振动相位信息直接进行关联，为故障诊断的有效性与科学性提供依据。此外，本发明具体实现与变压器无任何电气连接，且无需对变压器进行断电，对整个电力***的运行影响很小。

Description

一种基于振动相位的电力变压器绕组状态评估方法
技术领域
本发明属于电力变压器安全故障检测技术领域，具体涉及一种基于振动相位的电力变压器绕组状态评估方法。
背景技术
大型电力变压器作为电力***中十分重要的一环，其安全运行对保证电网安全、可靠供电举足轻重。在电力变压器故障中，绕组的故障比例高达46.4％，为变压器故障的最主要部件，且在电动力作用下绕组发生机械变形而导致的严重故障占绕组总故障的70％，即便是绕组的轻微变形，也会引发绕组机械性能恶化、绝缘强度与抗短路能力降低等问题，带来极大的安全隐患。因此，在变压器带电监测中实现对其主要故障部件绕组的状态监测与评估，是十分必要且重要的。
振动分析法通过对采集到的油箱壁振动信号进行分析，获取变压器内部部件状态信息，当变压器内部机械结构发生改变时，势必导致振动***的***响应发生改变。因此，基于振动分析法的变压器故障诊断算法往往通过传感器监测变压器油箱表面振动，并从振动信号中提取可有效反映变压器内部结构状态变化的状态特征，并基于状态特征对变压器进行状态评估。
目前已有不少研究者在这一方向上取得了足有成效的成果，汲胜昌等人在文献《小波包分析在振动法监测变压器铁芯及绕组状况中的应用[J].中国电机工程学报,2001(12):25-28》中提出了一种基于小波包的变压器状态监测技术，该方法通过小波包分解技术将油箱壁振动信号分解为一系列的时频域能量带，并根据振动信号在能量带上的幅值分布特点提取振动特征，并用该特征量表征变压器健康状态。中国专利(CN201410317366.1)提出了一种电力变压器绕组状态监测方法，该方法在变压器油箱表面上布置有至少两个振动传感器，获取每个所述振动传感器采集的振动信号，每隔固定时间间隔提取每组所述振动信号中基频的振动幅值，获取每两个相邻时间间隔的振动幅值之间的绕组振动变化量，生成振动相关性特征量，并基于该特征量以确定所述电力变压器的绕组状态。中国专利(CN201611040125.2)提出了一种基于表面振动信号分析的变压器在线监测方法，该方法根据变压器运行电压、负载电流、油温历史数据以及变压器表面振动历史数据训练广义回归神经网络，通过该网络基于变压器运行电压、负载电流、油温历史数据计算油箱表面振动基频幅值，并根据振动基频振动幅值的计算值与实测值差异，判断变压器运行状态，实现变压器振动在线监测。
然而不难发现，目前大多数变压器故障诊断中的振动特征往往都基于振动幅值，振动相位却鲜见于变压器故障诊断的研究与应用中，而相位往往可与机械结构的传递特性直接关联，对结构变化具有更高的敏感性；此外，由于振动幅值不仅仅受到结构特性的影响，同时也会受到负载电流、温度等外部因素的影响，很难仅凭幅值变化来判断该变化是否由机械结构变化引起，可能导致状态评估出现误差。
发明内容
鉴于上述，本发明提供了一种基于振动相位的电力变压器绕组状态评估方法，能够在线检测出电力变压器绕组机械结构状态。
一种基于振动相位的电力变压器绕组状态评估方法，包括如下步骤：
(1)在电力变压器油箱表面对应绕组位置分散地布置多个振动传感器，采集电力变压器在正常带电运行条件下各振动传感器的振动信号，并同步采集电力变压器的电流信号；
(2)提取通过电流校正后的基频振动相位，即将同步采集的电流信号作为校正参考信号，计算各振动传感器所采集的每一组振动信号中的基频振动相位；
(3)对于每一振动传感器，计算振动传感器一天内基频振动相位的变化量作为电力变压器状态特征量，进而依据该特征量判断电力变压器绕组的机械结构状态。
进一步地，所述步骤(1)中布置的振动传感器数量为N，在一天内每间隔Δt时长采集一次各振动传感器的振动信号以及电力变压器的电流信号，每次采样时间为T秒，采样频率为f，N为大于1的自然数，Δt应大于1分钟，T应大于0.02秒。
进一步地，所述电流信号为电力变压器的一次侧电流或二次侧电流。
进一步地，所述步骤(2)的具体实现方式如下：
A1.取一天的数据量，将其分成多个样本，每个样本包括同一采样时间内各振动传感器的振动信号以及电力变压器的电流信号；
A2.构建每一组样本对应的样本矩阵如下：
Figure BDA0002387902210000031
其中：Sm为第m组样本对应的样本矩阵，im(t)为第m组样本中的电流信号对应t时刻的信号值，vm,1(x)为第m组样本中第1个振动传感器的振动信号对应x时刻的信号值，vm,N(x)为第m组样本中第N个振动传感器的振动信号对应x时刻的信号值，t＝tm,tm+ΔT,tm+2ΔT,...,tm+T，tm为第m组样本的采样起始时刻，ΔT＝1/f，m为自然数且1≤m≤M，M为样本数量；
A3.将每一组样本均延迟一定时长且保证所有样本中的电流信号起始相位相等，延迟后每一组样本对应的样本矩阵如下：
Figure BDA0002387902210000032
其中：Sm,Tm为延迟后第m组样本对应的样本矩阵，Tm为tm至设定理想起始位置的时长；
A4.对于每一组样本，提取Sm,Tm中第1～N个振动传感器的振动信号基频成分并计算出对应的相位值
Figure BDA0002387902210000034
作为校正后的基频振动相位。
进一步地，所述理想起始位置为任意且优选为样本中电流信号最大值所对应的时间位置。
进一步地，所述步骤(2)的具体实现方式如下：
B1.取一天的数据量，将其分成多个样本，每个样本包括同一采样时间内各振动传感器的振动信号以及电力变压器的电流信号；
B2.对于每一组样本，对样本中的电流信号im(t)求平方得到
Figure BDA0002387902210000033
并提取其中基频成分
Figure BDA0002387902210000041
同时提取样本中振动信号的基频成分vm,n,100(t)；其中m为自然数且1≤m≤M，M为样本数量，im(t)为第m组样本中的电流信号，n为自然数且1≤n≤N，vm,n,100(t)为第m组样本中第n个振动传感器的振动信号基频成分；
B3.计算出基频成分
Figure BDA0002387902210000042
和vm,n,100(t)对应的相位值
Figure BDA0002387902210000043
和
Figure BDA0002387902210000044
从而得到第m组样本中第n个振动传感器的振动信号校正后的基频振动相位
Figure BDA0002387902210000045
进一步地，所述步骤(3)中对于任一振动传感器，将该振动传感器所有样本的振动信号校正后的基频振动相位
Figure BDA0002387902210000046
组成序列，以该序列的方差、标准差或峰峰值作为该振动传感器一天内基频振动相位的变化量。
进一步地，所述步骤(3)中判断电力变压器绕组机械结构状态的具体实现过程为：首先选取多台正常、老化以及故障状态下的电力变压器，根据步骤(1)～(3)计算电力变压器各振动传感器一天内基频振动相位的变化量作为特征量，将电力变压器的状态作为特征量的标签；利用所有电力变压器的状态特征量及其标签采用有监督(如支持向量机等)或无监督(如线性分类、聚类分析等)的机器学习方法进行训练，得到电力变压器的绕组状态评估模型；最后，对于待评估的电力变压器，根据步骤(1)～(3)计算其各振动传感器一天内基频振动相位的变化量作为特征量，将该特征量输入至绕组状态评估模型中，从而输出得到待评估电力变压器的绕组状态评估结果。
基于上述技术方案，本发明具有以下有益技术效果：
1.本发明具体实现与变压器无任何电气连接，且无需对变压器进行断电，对整个电力***的运行影响很小。
2.本发明方法与已有大多数状态评估方法的区别在于使用变压器振动相位信息对变压器状态进行判断，且振动相位信息不易受环境因素(负载变化、电压波动、温度变化等)的影响，可提供更具有效性与科学性的诊断依据。
3.本发明方法简便且易于实现，能够灵敏、有效地对变压器机械结构状态进行判别，为电网设备安全运行提供保证。
附图说明
图1为本发明方法的步骤流程示意图。
图2为电力变压器油箱表面测点布置图。
具体实施方式
为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。
本实施方式的具体实验对象为三台不同运行状态(正常、老化、故障)的三相油浸式电力变压器，为了验证本发明方法的有效性，对比了三台不同运行状态变压器的状态评估结果。其中，正常变压器CZ#1为2007年投入运行的220kV三相变压器，老化变压器PS#1为1999年投运的110kV三相变压器，故障变压器为1990年投运的存在绕组整体倾斜故障的110kV三相变压器。
在进行诊断时，为了便于不失真的获取振动信号，须选用灵敏度较高的振动传感器；为了保证传感器在采样滤波频带之内的振动响应，将振动传感器固定在油箱侧壁上应采用磁座吸附或胶水粘接的方式。振动采样装置包括前置放大、抗混叠滤波、AD采样等主要模块，其中AD采样位数至少12位，抗混叠滤波器截止频率为2000Hz；进行振动信号采样时，采样频率至少为4000Hz。在本实施例中，采集振动信号的采样频率设置为10000Hz，AD模块采样位数为16位，并采用连续采样模式来记录下实验的全过程。
如图1所示，本发明基于***阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法，包括如下步骤：
(1)布置振动测点。
在电力变压器油箱表面布置6个测点，如图2所示，6个测点均布置在靠近绕组位置的对应油箱壁上。
(2)采集一天内的振动信号及电流信号，即在一天内每间隔Δt时长(建议大于1分钟)采集电力变压器在正常带电运行条件下各振动传感器的振动信号，并同步采集电力变压器的一次侧或二次侧电流，采样时间为T秒(应大于0.02秒)。
(3)对信号进行处理，提取出一天内通过电流校正后的基频振动相位。
首先，构建每一组样本的电流信号和振动信号样本矩阵：
Figure BDA0002387902210000061
其中：im为一天内第m组样本的电流信号，t为时刻，vm，n为第n个振动传感器的第m组样本振动信号；
然后，将每一组样本延迟Tm使所有样本Sm中的电流信号的起始相位值相等，如若所有样本中取电流最大值出现位置作为起始位置，则电流相位相等均为90°，延迟后的样本变为：
Figure BDA0002387902210000062
最后，提取
Figure BDA0002387902210000063
中传感器采集的延迟后振动信号中的基频成分，并计算其相位值
Figure BDA0002387902210000064
作为矫正后基频振动相位。
(4)基于一天内振动相位变化提取状态评估特征量。
即通过计算第n个振动传感器一天内所有样本的基频振动相位序列
Figure BDA0002387902210000065
的方差，得到如表1所示结果：
表1
测点#1 测点#2 测点#3 测点#4 测点#5 测点#6
正常变压器 27.34° 22.74° 25.88° 24.9° 21° 25.9°
老化变压器 27.83° 61.03° 28.32° 28.81° 49.8° 39.06°
故障变压器 245.6° 124.51° 254.88° 113.28° 116.70° 233.40°
(5)建立变压器诊断模型：选取55台包含正常、老化、故障类型的电力变压器，分别提取不同振动传感器数据情况下实际测算得到的100Hz基频振动相位的变化量
Figure BDA0002387902210000066
建立电力变压器振动相位数据库，并将其运行状态(正常、老化、故障)作为库中所有数据的标签值；然后，使用线性分类的方法对上述数据库数据进行训练学习，建立变压器基频振动相位变化程度
Figure BDA0002387902210000067
和变压器运行状态(正常、老化、故障)的关系模型：
Figure BDA0002387902210000071
(6)评估变压器绕组状态如表2所示：
表2
Figure BDA0002387902210000072
本实施例中，当老化和故障测点数小于25％，判定***正常；故障测点数大于80％，判定***故障；除此之外，判定***老化。
上述对实施例的描述是为便于本技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对上述实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于振动相位的电力变压器绕组状态评估方法，包括如下步骤：
(1)在电力变压器油箱表面对应绕组位置分散地布置多个振动传感器，采集电力变压器在正常带电运行条件下各振动传感器的振动信号，并同步采集电力变压器的电流信号；
(2)提取通过电流校正后的基频振动相位，即将同步采集的电流信号作为校正参考信号，计算各振动传感器所采集的每一组振动信号中的基频振动相位，具体实现过程如下：
A1.取一天的数据量，将其分成多个样本，每个样本包括同一采样时间内各振动传感器的振动信号以及电力变压器的电流信号；
A2.构建每一组样本对应的样本矩阵如下：
Figure FDA0002878850160000011
其中：Sm为第m组样本对应的样本矩阵，im(t)为第m组样本中的电流信号对应t时刻的信号值，vm,1(x)为第m组样本中第1个振动传感器的振动信号对应x时刻的信号值，vm,N(x)为第m组样本中第N个振动传感器的振动信号对应x时刻的信号值，t＝tm,tm+ΔT,tm+2ΔT,...,tm+T，tm为第m组样本的采样起始时刻，ΔT＝1/f，m为自然数且1≤m≤M，M为样本数量；
A3.将每一组样本均延迟一定时长且保证所有样本中的电流信号起始相位相等，延迟后每一组样本对应的样本矩阵如下：
Figure FDA0002878850160000012
其中：Sm,Tm为延迟后第m组样本对应的样本矩阵，Tm为tm至设定理想起始位置的时长；
A4.对于每一组样本，提取Sm,Tm中第1～N个振动传感器的振动信号基频成分并计算出对应的相位值
Figure FDA0002878850160000021
作为校正后的基频振动相位；
(3)对于每一振动传感器，计算振动传感器一天内基频振动相位的变化量作为电力变压器状态特征量，进而依据该特征量判断电力变压器绕组的机械结构状态。
2.根据权利要求1所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述步骤(1)中布置的振动传感器数量为N，在一天内每间隔Δt时长采集一次各振动传感器的振动信号以及电力变压器的电流信号，每次采样时间为T秒，采样频率为f，N为大于1的自然数，Δt应大于1分钟，T应大于0.02秒。
3.根据权利要求1所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述电流信号为电力变压器的一次侧电流或二次侧电流。
4.根据权利要求1所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述理想起始位置为样本中电流信号最大值所对应的时间位置。
5.根据权利要求2所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体实现方式如下：
B1.取一天的数据量，将其分成多个样本，每个样本包括同一采样时间内各振动传感器的振动信号以及电力变压器的电流信号；
B2.对于每一组样本，对样本中的电流信号im(t)求平方得到
Figure FDA0002878850160000022
并提取其中基频成分
Figure FDA0002878850160000023
同时提取样本中振动信号的基频成分vm,n,100(t)；其中m为自然数且1≤m≤M，M为样本数量，im(t)为第m组样本中的电流信号，n为自然数且1≤n≤N，vm,n,100(t)为第m组样本中第n个振动传感器的振动信号基频成分；
B3.计算出基频成分
Figure FDA0002878850160000024
和vm,n,100(t)对应的相位值
Figure FDA0002878850160000025
和
Figure FDA0002878850160000026
从而得到第m组样本中第n个振动传感器的振动信号校正后的基频振动相位
Figure FDA0002878850160000027
6.根据权利要求1或5所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述步骤(3)中对于任一振动传感器，将该振动传感器所有样本的振动信号校正后的基频振动相位
Figure FDA0002878850160000028
组成序列，以该序列的方差、标准差或峰峰值作为该振动传感器一天内基频振动相位的变化量。
7.根据权利要求1所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述步骤(3)中判断电力变压器绕组机械结构状态的具体实现过程为：首先选取多台正常、老化以及故障状态下的电力变压器，根据步骤(1)～(3)计算电力变压器各振动传感器一天内基频振动相位的变化量作为特征量，将电力变压器的状态作为特征量的标签；利用所有电力变压器的状态特征量及其标签采用有监督或无监督的机器学习方法进行训练，得到电力变压器的绕组状态评估模型；最后，对于待评估的电力变压器，根据步骤(1)～(3)计算其各振动传感器一天内基频振动相位的变化量作为特征量，将该特征量输入至绕组状态评估模型中，从而输出得到待评估电力变压器的绕组状态评估结果。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112560888B (zh) * 2020-10-23 2024-02-23 南京航空航天大学 基于辛几何变换评估变压器绕组抗短路能力的方法及***
CN113701684B (zh) * 2021-08-05 2022-10-14 西安交通大学 变压器绕组状态检测方法、装置、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101358038B1 (ko) * 2013-08-14 2014-02-05 한국 전기안전공사 몰드변압기의 권선 진동 분석방법
CN104034289A (zh) * 2014-07-04 2014-09-10 国家电网公司 一种电力变压器绕组状态监测方法及装置
CN206114822U (zh) * 2016-10-12 2017-04-19 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 一种电力变压器绕组形变状态多信息检测装置
CN107741271A (zh) * 2017-09-22 2018-02-27 浙江大学 一种基于***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101358038B1 (ko) * 2013-08-14 2014-02-05 한국 전기안전공사 몰드변압기의 권선 진동 분석방법
CN104034289A (zh) * 2014-07-04 2014-09-10 国家电网公司 一种电力变压器绕组状态监测方法及装置
CN206114822U (zh) * 2016-10-12 2017-04-19 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 一种电力变压器绕组形变状态多信息检测装置
CN107741271A (zh) * 2017-09-22 2018-02-27 浙江大学 一种基于***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Transformer Tank Vibration Modeling as a Method of Detecting Winding Deformations—Part I: Theoretical Foundation";Belén García等;《IEEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY》;20060131;第21卷(第1期);第157-163页 *
"变压器油箱表面运行变形振型特性研究";师愉航等;《电工技术学报》;20190331;第34卷(第5期);第1088-1095页 *
"短路条件下变压器振动特性研究";洪凯星等;《机电工程》;20100630;第27卷(第6期);第87-90页 *

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