一種220kv級以上變壓器一體化智能診斷系統及其方法

            文檔序號:6160047閱讀:178來源:國知局
            一種220kv級以上變壓器一體化智能診斷系統及其方法
            【專利摘要】本發明公開了一種220KV級以上變壓器一體化智能診斷系統及其方法,該系統包括:一智能組柜,所述智能組柜中包括一油氣分析模塊、一鐵芯接地電流監測模塊、一容性套管監測模塊、一局部放電監測模塊、一溫度監測模塊和一風機監測模塊,提供變壓器相關的監測及分析數據;一體化智能診斷平臺,包括一遠方后臺、一站端平臺和一數據庫中,接收所述智能組柜的監測和及分析數據,并進行診斷。本發明實現了變壓器狀態監測,所采用的分層分布式集成系統克服了以往的獨立系統上述缺陷,基于統一的硬件平臺、統一的通信協議、統一的后臺分析診斷軟件系統:真正實現統一系統平臺分析和診斷220KV級以上變壓器的運行狀態和故障。
            【專利說明】—種220KV級以上變壓器一體化智能診斷系統及其方法
            【技術領域】
            [0001]本發明涉及一種變壓器在線智能診斷系統及其方法,尤其是涉及220KV級以上變壓器在線診斷的智能一體化系統及其方法。
            【背景技術】
            [0002]變電站變壓器,是整個變電站中重要核心的設備,尤其是220KV級以上變壓器更是整個供電樞紐核心供電設備。220KV級以上變壓器故障模式主要是機械、熱和電三種類型,變壓器的內部故障主要分為過熱性故障、放電性故障及絕緣受潮三種。下面分別分析此三種故障:
            [0003]I)變壓器過熱性故障
            [0004]過熱性故障是由于熱應力造成的絕緣加速劣化,具有中等水平的能量密度。變電站壓器過熱故障是最常見的內部故障,它對變壓器的安全運行和使用壽命造成了嚴重威脅,變壓器運行時有空載損耗、負載損耗和雜散損耗等,這些損耗轉化為熱量,當產生的熱量和散出的熱量平衡時,溫度達到穩定狀態。當發熱量大于預期值,而散熱量小于預期值時,就發生了過熱現象。變壓器過熱故障的主要原因可歸結為:分接開關接觸不良引起的為50% ;鐵心多點接地和局部短路或漏磁環流占33% ;導線過熱和接頭不良或緊固件松動占14.4% ;因局部油道堵塞造成局部散熱不良占2.6%。尤其變電站壓器經常承受沖擊負荷的影響,研究表明與同等級的電力變壓器相比壽命損失嚴重,相對壽命損失率可達1.245。
            [0005]若熱應力只引起熱源處絕緣油分解,所產生的特征氣體主要是CH4,C2H4,且隨故障點溫度升高C2H4占總烴的比例平均為62.5%,其次是C2H6和H2,據統計C2H6 —般低于總烴的20%。高、中溫H2占氫烴(H2+C1+C2)總量的25%以下,只有低溫過熱時,一般為30%左右。這是由于烴類氣體隨溫度上升增長較快所致。過熱性故障一般不產生C2H2,只在嚴重過熱時才會產生微量,其最大含量也不會超過總烴的6%。當涉及固體絕緣材料時還會產生大量的CO,C02。
            [0006]2)變壓器放電故障
            [0007]放電故障是在高電場作用下造成的絕緣劣化所引起的變壓器內部的主要故障,按能量密度不同分為不同的放電故障類型。
            [0008]第一,電弧放電:
            [0009]電弧放電又稱為高能量放電。以線圈匝、層間擊穿為常見,其次是引線斷裂或對地閃絡和分接開關飛弧等故障模式。其特點是產氣急劇、量大,尤其是匝、層間絕緣故障,因無先兆現象,一般難以預測,最終以突發性故障暴露出來。故障特征氣體主要是C2H2和H2,其次是大量的CH4和C2H4。由于故障速度發展很快,往往氣體來不及溶解于油中就釋放到氣體繼電器中,故油中氣體含量往往與故障點的位置、油流速度和故障持續時間有很大關系。一般C2H2占總烴量的20-70%。H2占氫烴量的30_90%,絕大多數情況下C2H2的含量高于CH4的含量。
            [0010]第二,火花放電:[0011]火花放電一般是低能量放電。即一種間隙性放電故障。常發生在以下情況,引線或套管儲油柜對電位未固定的套管、導電管放電;引線局部或鐵芯接地片接觸不良,而引起的放電;分接開關撥叉電位懸浮而引起的放電。故障特征氣體以C2H2、H2為主,因故障能量小,一般總烴含量不高,油中溶解的C2H2在總烴中所占比例高達25-90%,C2H4的含量則小于20%’ H2占氫烴總量的30%以上。
            [0012]第三,局部放電:
            [0013]當變壓器油紙絕緣中含有氣隙時,由于氣體的介電系數小而擊穿場強比油和紙的都低,在運行中常因此而發生局部放電。一般剛放電時放電量不超過幾百皮庫,但氣隙放電發展到油中也出現局部放電的時候,放電量可達到幾千到幾十萬皮庫,往往引起絕緣紙層損壞而逐漸發展到嚴重事故。
            [0014]局部放電給變壓器絕緣帶來極大的危害。造成破壞作用的因素有:熱應力作用、帶電微粒的轟擊、局部放電時產生化學活性物的作用以及沖擊波和輻射線的作用等。變壓器發生局部放電時,放電處會產生高溫,加速油紙絕緣材料的老化,影響其絕緣壽命;還會發生化學反應,產生臭氧和氧化氮等氣體,這些氣體對絕緣材料起腐蝕作用,給變電站壓器絕緣帶來極大的危害。當變壓器內部發生局部放電故障時,油中的氣體組分含量隨放電能量密度的不同而不同,一般總烴量不高,主要成分為H2,其次是C2H4,通常H2占氫烴量的90%以上,CH4占總烴量的90%以上。局部放電的能量密度增高時也會出現C2H2,但在總烴中所占比例一般小于2%,這是與電弧、火花放電現象區別的主要標志。
            [0015]無論哪種放電,只要涉及固體材料的故障或老化,就會產生CO,C02。
            [0016]3)變壓器絕緣受潮故障
            [0017]水是變壓器絕緣系統的大敵,電力運行部門在歷次進行制定的變壓器防事故措施中都規定要防止水分及空氣進入變壓器,以盡量控制絕緣材料中的含水量。這是因為,油一紙絕緣系統吸潮會使絕緣材料降解老化、介質損耗增加、絕緣電阻降低、局部放電起始電壓也隨之降低,最終導致變壓器的運行壽命的縮短。為了提高絕緣材料的電氣強度,變壓器制造廠商也都規定了極為嚴格的干燥工藝標準,推薦新產品的絕緣紙(板)含水量上限為
            0.5%,一般都控制在0.1%-0.3%的范圍內,變壓器油含水量控制在15 μ L/L以下。
            [0018]第四,水分對變壓器運行安全的影響
            [0019]由于水是較強極性的液體(介電常數為81,比油、紙的介電常數高的多,變壓器中含有的水分,更容易被強電場所吸引。含水量的增加會導致介電強度的下降。使油和介質表面的擊穿強度大大降低,對變壓器的安全運行造成極大的危害。DL/T596-1996《高壓設備預防性試驗規程》中規定了油和紙含水量的臨界值,如表1中所示。
            [0020]
            [0021]
            【權利要求】
            1.一種220KV級以上變壓器一體化智能診斷系統,其特征在于,包括:一智能組柜,所述智能組柜中包括一油氣分析模塊、一鐵芯接地電流監測模塊、一容性套管監測模塊、一局部放電監測模塊、一溫度監測模塊和一風機監測模塊,提供變壓器相關的監測及分析數據;一體化智能診斷平臺,包括一遠方后臺、一站端平臺和一數據庫中,接收所述智能組柜的監測和及分析數據,并進行診斷。
            2.根據權利要求1所述的220KV級以上變壓器一體化智能診斷系統,其特征在于,所述智能組柜進一步包括:若干智能電子設備IED,分別對應與所述油氣分析模塊、所述鐵芯接地電流監測模塊、所述容性套管監測模塊、所述局部放電監測模塊、所述溫度監測模塊和所述風機監測模塊相連,接收所述模塊的監測及分析數據;一主IED,分別與所述若干智能電子設備IED相連,并以符合IEC61850規范通過總線接收各個IED的監測及分析數據。
            3.一種采用權利要求1所述的220KV級以上變壓器一體化智能診斷系統的方法,其特征在于,步驟一,以氣體H2、C2H2, Σ C含量和總烴產氣速率是否超標作為診斷程序的啟動條件,若四個條件有一個以上超標則啟動診斷;步驟二,進行初分故障類型,確定到底是過熱還是放電故障;步驟三,進行細分故障類型判斷,確定到底是過熱或放電故障的類型。
            4.根據權利要求3所述的所`述的220KV級以上變壓器一體化智能診斷系統的方法,其特征在于,所述初分故障類型包括:步驟一,提取所述氣體的當前實測數據進行三比值判斷,三比值返回;步驟二,利用一神經網絡進行判斷,先對已有數據進行歸一化處理,再進行對歸一化數據進行校正,然后輸出第二層輸出量,并進行校正;步驟三,進行援例推理判斷,選取已有所述數據庫中與當前數據最接近的數據進行推理,得到援例推理的結果;步驟四,綜合三種方法結果來判斷,以兩個或兩個以上的結果為準確定到底是過熱還是放電故障。
            5.根據權利要求3或4所述的所述的220KV級以上變壓器一體化智能診斷系統的方法,其特征在于,所述細分故障類型判斷包括:步驟一,根據初步的結果確定過熱故障是導電回路過熱還是導磁回路過熱;所述放電故障是涉及固體絕緣的放電還是不涉及估計絕緣的放電,二次對當前原始數據進行三比值判斷,得到三比值結果;步驟二,二次對當前原始數據進行歸一化,并進行校正,然后輸出第二層輸出量并進行校正,得到神經網絡結果;步驟三,再次進行修正參數以后的援例推理判斷,得到援例推理的結果;步驟四,綜合三種方法結果來判斷,以兩個或兩個以上的結果為準,確定到底是過熱或放電故障的類型。`
            【文檔編號】G01R31/00GK103513125SQ201210224089
            【公開日】2014年1月15日 申請日期:2012年6月29日 優先權日:2012年6月29日
            【發明者】楊希斌, 郝建軍, 楊家鳴, 韓文, 黃義超, 梁亮祖, 姜騰 申請人:上海翔騁電氣設備有限公司, 內蒙古電力(集團)有限責任公司烏海電業局
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