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【摘 要】本文从电力设备的内部可视化研究开始介绍，通过变压器为主要研究对象，就其具体的故障判定规则，介绍了通过绕组变形的成像对比进行内部故障的判断，最后总结了相关技术的研究意义。
【关键词】变压器；内部结构；成像系统；绕组变形
引言
自从电力行业发展开始，电力设备的运行维护就成为能够保证电网可靠运行的一项重要工作，并且逐渐由传统的定期维护转向状态维护转变的过程，国家电网公司的科技发展规划中，已明确提出电气主设备的故障监测和状态检修技术的发展计划。面对目前重要而昂贵的电力设备，要真正的达到状态维护，如何能够在设备运行中随时了解其内部状态，是电力设备维护一直追求的目标，但是目前的检测（监测）设备还处于数据统计、波形曲线显示的水平，其准确性、有效性、易用性和可评估性还有待于提高，红外成像技术的成熟使电力设备的温度检测（监测）实现了温度可视化检测，紫外成像技术的出现，使高电压设备的表面爬电成像检测成为可能。但是变压器、电抗器内部结构复杂，大部分故障经常发生在其内部，为电力设备的状态判断、故障诊断带来了相当大的困难，如果有一种能够像透视人体内部一样透视到变压器等电力设备内部的检测（监测）仪器，那么变压器等设备的状态检测，故障诊断将变得十分简单，这种可以准确检测变压器等设备内部状况的仪器，已成为电力设备维护部门迫切需要的装备。也将是电力设备状态检测（监测）维护发展趋势。电力变压器等电力设备的可视化装备将会使电力维护检测技术发生革命性的变化。
目前，超声检测技术、漏磁检测技术、微波检测技术的应用，使变压器的内部可视化成为可能。本项目是以超声检测理论为基础，研究开发出一整套变压器、电抗器的透视设备、彩色超声可视化成像设备，进而推广到GIS等其他电力设备，并最终实现整个电力系统的可视化检测（监测）。
1 变压器内部故障的判断
根据变压器内部结构的特点，分析变压器故障的原因是隐性还是显性；然后通过一定的电气试验，判断其故障的原因，主要包括电性、热性、固体绝缘和绝缘油故障等；再次通过故障原因，结合故障热点的温度，以及设备运行的功率，通过对上述数据的趋势分析，来判断故障的严重程度；最后，提出反事故措施保护或维护措施，或者加强运行期间的监视，并增加相关的带电检测试验，便于后期的设备的故障趋势分析。
通过上述的判断步骤，可以由内而外的将变压器内部故障进行判断，并得出相应的故障原因。通过现有研究可以发现，绝缘油的色谱分析是变压器内部结构异常的主要判断手法，也是提前预知变压器内部结构异常的重要指标，其常用的分析方法有：
（1）通过对绝缘油中主要的几项主要指标（如氢烃、乙炔等含量）与标准规定中的注意值作比较，并根据三比值等方法确定故障类型。重要的判断内容是，当相关组分的指标超过注意值时，可判断变压器内部的故障缘由。
有的变压器内部结构的故障并不是通过某个特征气体的过高而确定，例如低于标准规定的注意值时，产气速率增长过快，也需要值得注意；有的变压器因某种原因，使得气体含量超过注意值，也并不能立即判定故障原因，还需要从运行方式和功率情况等方面进行综合考虑，如果产气率低于注意值时，也可不要太注意某组分超过注意值的情况。作为规定推荐的指导性注意值，不是强制性标准执行，并不是判断变压器故障原因的唯一判据，重要的判断方式还是需要对数据进行周期检测监视，通过产气速率来进行跟踪分析。
在判断变压器内部是否存在故障时，不能只根据某次试验结果来判断，而应经过多次分析以后，将分析结果的绝对值与导则的注意值作比较，将产气速率与产气速率的参考值作比较，当两者都超过时，才判定为故障。
（2）变压器的内部结构、安装方式、运行情况和检修方法等，需要综合判断。一般遇到非故障性质的原因情况及误判情况时，为了减少可能引起的故障误判，必须按照变压器内部结构和相关试验规定综合判断。当新变压器投运或是在运变压器大修后投运前，应作一次全面分析；然后在投运后，运行一段时间，应再作一次分析，最终比较判断。变压器内部的绝缘材料，在新变压器或者检修的变压器残油中，会存有一定量的故障气体，这些气体在设备重新投运的初期，还会逐步溶于油中，因此在追踪分析的初期，常发现油中气体有明显增长的趋势，只有通过多次检测，才能确定检修后投运的设备是否消除了故障。
2 建立监测绕组变形情况的算法依据
较法是最为常见的方法，它是对两组经过配准的成像数据进行运算和处理找出变化的区域，主要有逐点对比，色度对比，灰度对比，能量对比等，通过多次检测得出大量数据，设定合理的容错范围，对绕组的变形情况进行分析判断。
（1）模式识别技术
模式识别是用来对照、模仿的样本，它可以是图形、文字等。它是识别事物与某种样本模式相同或相似，从而将客观事物进行分类与描述，且使识别错误的概率达到最小。在信号处理中模式识别是对信号分类的一种重要方法。
在材料的生产或机械零件的制造和加工过程中，由于种种原因，会在材料、零件的内部或表面形成各种各样的自然缺陷。通常把这些缺陷分成若干类。如铸钢生产时产生的缺陷一般可分成气孔、裂纹和夹渣等几类。由于缺陷形成的随机性，因而自然缺陷与典型缺陷有差别，这就需要判别和归类。类别的划分取决于实际检测的要求。一般可分为致命类和非致命类两类。对于非致命类允许其存在，对致命类一定要识别出来。
国外很早对模式识别技术在检测中的应用作了大量的工作，并取得了一定的成效。下面介绍几种模式识别技术在检测中的应用。
（2）特征的提取和选择
特征就是代表事物性质的一些要素。特征提取就是对物理对象进行观测，得到能表征对象的特征向量，特征选择就是要对特征向量进行维数压缩，减少计算量和多余的信息。例如在检测中，缺陷回波的特征表现了缺陷的性质，所以特征的提取和选择直接影响分类识别的质量。例如在时域中可选择回波特征量，脉冲的上升和下降时间，幅度等等，在频域中可选择频谱分布参数，功率谱分布参数等，在实际选择时要因对象而异。实用有效的方法是选择能代表缺陷性质的最少的不相关的特征向量。例如从统计角度看，裂纹缺陷的反射波脉冲比孔隙和夹渣类缺陷回波脉冲有较窄的宽度，较快的上升、下降时间。在超声检测中，利用模式识别和分析，在噪声较大的信号中提取有用的信号，这也可用来识别缺陷的特征或材料失效，甚至出现故障的前兆。
（3）识别过程中的判别函数和判别准则
超声检测中的模式识别常使用判别函数来进行。判别函数可分为线性的和非线性的。
线性的判别函数定义为
式中：Xl，X2，…，Xn表示n个特征向量W1，…，WN，WN+1，称为权值。
为了说明判别函数的作用，我们举一例子。在绕组变形检验中，要将变形类缺陷和非变形类缺陷等分开。可选一个二维特征向量x = （Xl*X2）t
式中X1表示回波脉冲的上升时间，X2为回波特征量。图22.34给出以X1为横轴，X2为纵轴的特征量分布图。从图1中可看出用一条直线来将两类缺陷分开的关键在于选择合适的斜率和截距，即选择合适的权值。
判别函数为：
判别准则判为非变形类判为变形类。
图1 变形特征二维分布图
3 总结
各变电站变压器内部建构可视化检测系统实施成功后，将会使现行预防性试验维护工作更经济、更科学、更有效减少工作量，减少停电时间，增加供电可靠性，同时为超高压电力运行部门从现行“计划维修制”过渡到“状态维修制”起到直接的推动作用，使各电力公司系统的技术维护管理水平迈上一个新的台阶，从这些意义上讲，其综合效益是非常巨大的。
参考文献：
[1]王世阁，钟洪壁.电力变压器故障分析与技术改进.电力出版社，2004.？
[2]蔡育明.配电变压器故障及预防措施探讨.沿海企业与科技，2010（2）.
【关键词】变压器；内部结构；成像系统；绕组变形
引言
自从电力行业发展开始，电力设备的运行维护就成为能够保证电网可靠运行的一项重要工作，并且逐渐由传统的定期维护转向状态维护转变的过程，国家电网公司的科技发展规划中，已明确提出电气主设备的故障监测和状态检修技术的发展计划。面对目前重要而昂贵的电力设备，要真正的达到状态维护，如何能够在设备运行中随时了解其内部状态，是电力设备维护一直追求的目标，但是目前的检测（监测）设备还处于数据统计、波形曲线显示的水平，其准确性、有效性、易用性和可评估性还有待于提高，红外成像技术的成熟使电力设备的温度检测（监测）实现了温度可视化检测，紫外成像技术的出现，使高电压设备的表面爬电成像检测成为可能。但是变压器、电抗器内部结构复杂，大部分故障经常发生在其内部，为电力设备的状态判断、故障诊断带来了相当大的困难，如果有一种能够像透视人体内部一样透视到变压器等电力设备内部的检测（监测）仪器，那么变压器等设备的状态检测，故障诊断将变得十分简单，这种可以准确检测变压器等设备内部状况的仪器，已成为电力设备维护部门迫切需要的装备。也将是电力设备状态检测（监测）维护发展趋势。电力变压器等电力设备的可视化装备将会使电力维护检测技术发生革命性的变化。
目前，超声检测技术、漏磁检测技术、微波检测技术的应用，使变压器的内部可视化成为可能。本项目是以超声检测理论为基础，研究开发出一整套变压器、电抗器的透视设备、彩色超声可视化成像设备，进而推广到GIS等其他电力设备，并最终实现整个电力系统的可视化检测（监测）。
1 变压器内部故障的判断
根据变压器内部结构的特点，分析变压器故障的原因是隐性还是显性；然后通过一定的电气试验，判断其故障的原因，主要包括电性、热性、固体绝缘和绝缘油故障等；再次通过故障原因，结合故障热点的温度，以及设备运行的功率，通过对上述数据的趋势分析，来判断故障的严重程度；最后，提出反事故措施保护或维护措施，或者加强运行期间的监视，并增加相关的带电检测试验，便于后期的设备的故障趋势分析。
通过上述的判断步骤，可以由内而外的将变压器内部故障进行判断，并得出相应的故障原因。通过现有研究可以发现，绝缘油的色谱分析是变压器内部结构异常的主要判断手法，也是提前预知变压器内部结构异常的重要指标，其常用的分析方法有：
（1）通过对绝缘油中主要的几项主要指标（如氢烃、乙炔等含量）与标准规定中的注意值作比较，并根据三比值等方法确定故障类型。重要的判断内容是，当相关组分的指标超过注意值时，可判断变压器内部的故障缘由。
有的变压器内部结构的故障并不是通过某个特征气体的过高而确定，例如低于标准规定的注意值时，产气速率增长过快，也需要值得注意；有的变压器因某种原因，使得气体含量超过注意值，也并不能立即判定故障原因，还需要从运行方式和功率情况等方面进行综合考虑，如果产气率低于注意值时，也可不要太注意某组分超过注意值的情况。作为规定推荐的指导性注意值，不是强制性标准执行，并不是判断变压器故障原因的唯一判据，重要的判断方式还是需要对数据进行周期检测监视，通过产气速率来进行跟踪分析。
在判断变压器内部是否存在故障时，不能只根据某次试验结果来判断，而应经过多次分析以后，将分析结果的绝对值与导则的注意值作比较，将产气速率与产气速率的参考值作比较，当两者都超过时，才判定为故障。
（2）变压器的内部结构、安装方式、运行情况和检修方法等，需要综合判断。一般遇到非故障性质的原因情况及误判情况时，为了减少可能引起的故障误判，必须按照变压器内部结构和相关试验规定综合判断。当新变压器投运或是在运变压器大修后投运前，应作一次全面分析；然后在投运后，运行一段时间，应再作一次分析，最终比较判断。变压器内部的绝缘材料，在新变压器或者检修的变压器残油中，会存有一定量的故障气体，这些气体在设备重新投运的初期，还会逐步溶于油中，因此在追踪分析的初期，常发现油中气体有明显增长的趋势，只有通过多次检测，才能确定检修后投运的设备是否消除了故障。
2 建立监测绕组变形情况的算法依据
较法是最为常见的方法，它是对两组经过配准的成像数据进行运算和处理找出变化的区域，主要有逐点对比，色度对比，灰度对比，能量对比等，通过多次检测得出大量数据，设定合理的容错范围，对绕组的变形情况进行分析判断。
（1）模式识别技术
模式识别是用来对照、模仿的样本，它可以是图形、文字等。它是识别事物与某种样本模式相同或相似，从而将客观事物进行分类与描述，且使识别错误的概率达到最小。在信号处理中模式识别是对信号分类的一种重要方法。
在材料的生产或机械零件的制造和加工过程中，由于种种原因，会在材料、零件的内部或表面形成各种各样的自然缺陷。通常把这些缺陷分成若干类。如铸钢生产时产生的缺陷一般可分成气孔、裂纹和夹渣等几类。由于缺陷形成的随机性，因而自然缺陷与典型缺陷有差别，这就需要判别和归类。类别的划分取决于实际检测的要求。一般可分为致命类和非致命类两类。对于非致命类允许其存在，对致命类一定要识别出来。
国外很早对模式识别技术在检测中的应用作了大量的工作，并取得了一定的成效。下面介绍几种模式识别技术在检测中的应用。
（2）特征的提取和选择
特征就是代表事物性质的一些要素。特征提取就是对物理对象进行观测，得到能表征对象的特征向量，特征选择就是要对特征向量进行维数压缩，减少计算量和多余的信息。例如在检测中，缺陷回波的特征表现了缺陷的性质，所以特征的提取和选择直接影响分类识别的质量。例如在时域中可选择回波特征量，脉冲的上升和下降时间，幅度等等，在频域中可选择频谱分布参数，功率谱分布参数等，在实际选择时要因对象而异。实用有效的方法是选择能代表缺陷性质的最少的不相关的特征向量。例如从统计角度看，裂纹缺陷的反射波脉冲比孔隙和夹渣类缺陷回波脉冲有较窄的宽度，较快的上升、下降时间。在超声检测中，利用模式识别和分析，在噪声较大的信号中提取有用的信号，这也可用来识别缺陷的特征或材料失效，甚至出现故障的前兆。
（3）识别过程中的判别函数和判别准则
超声检测中的模式识别常使用判别函数来进行。判别函数可分为线性的和非线性的。
线性的判别函数定义为
式中：Xl，X2，…，Xn表示n个特征向量W1，…，WN，WN+1，称为权值。
为了说明判别函数的作用，我们举一例子。在绕组变形检验中，要将变形类缺陷和非变形类缺陷等分开。可选一个二维特征向量x = （Xl*X2）t
式中X1表示回波脉冲的上升时间，X2为回波特征量。图22.34给出以X1为横轴，X2为纵轴的特征量分布图。从图1中可看出用一条直线来将两类缺陷分开的关键在于选择合适的斜率和截距，即选择合适的权值。
判别函数为：
判别准则判为非变形类判为变形类。
图1 变形特征二维分布图
3 总结
各变电站变压器内部建构可视化检测系统实施成功后，将会使现行预防性试验维护工作更经济、更科学、更有效减少工作量，减少停电时间，增加供电可靠性，同时为超高压电力运行部门从现行“计划维修制”过渡到“状态维修制”起到直接的推动作用，使各电力公司系统的技术维护管理水平迈上一个新的台阶，从这些意义上讲，其综合效益是非常巨大的。
参考文献：
[1]王世阁，钟洪壁.电力变压器故障分析与技术改进.电力出版社，2004.？
[2]蔡育明.配电变压器故障及预防措施探讨.沿海企业与科技，2010（2）.