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摘 要：电气变压器在故障检测过程中随着制造技术的发展而增大，同时提高了运行稳定性。随着智能节能技术的发展和电力公司之间竞争的加剧，电力公司不断发展新的电力变压器检测技术，以利用其优势。本文在此基础上，以电力变压器故障检测的现状和趋势为指导。
关键词：电力变压器;故障检测技术;现状与发展
0引言
随着智能电网系统技术不断取得突破式进步，电力变压器故障检测也有了更加科学有效的方法。但不管检测和检修技术如何先进，都会产生经济、时间和生产安全成本。只有及时维护和保养，使得电力变压器长时间保持健康、稳定、安全的运行状态，才是保障我国电力系统安全和人民生命财产安全的最根本途径。
1电力变压器故障检测技术现状
电力变压器是国网电力系统中十分重要的电气设施，因而对变压器内部的检测和保护就显得非常重要。传统的变压器继电保护包含主保护、后备保护和附加保护等。变压器的安全运行取决于保护力度大小，特别是与相关的电气和物理化学试验相结合，本质上是保证变压器的正常运行。但有些缺陷在设备运行狀态下容易发现，不运行时则很难发现。变压器一旦出现一些异常状态，就说明设备发生故障之前，通过传统的保护检测，没有检测到这些状态或者是检测到的状态不准确，但是通过检查变压器内部故障时，这些问题就能够得到很好地解决办法。电力工作人员能够及时得到最新和最准确的变压器运行状态，还可以在第一时间想到应对的办法。
1.1红外光谱技术
红外技术是一种远比“观测”和“温度”方法先进的仪器仪表方法，在这两种方法中，电气变压器无需直接接触，也无需远程观测。它只需要一张红外图像。该方法应用基于图像的方法，准确分析了电气系统变压器运行中各个微元件的温度变化。采用现代计算机技术，特别是工业配置控制技术，可以实时提醒用户注意警报和解决方案，而不会影响专业系统的体验。使现场用户能够准确地解决问题。该技术已应用于各级电力公司的生产实践中，为确保各电力线的安全高效运行提供了卓越的技术安全。
1.2基于遗传算法的故障排除
基于遗传算法的求解方法是一种受生物基因演化启发的较为先进的智能诊断方法，分为遗传、突变、交集、选择和全局搜索、优化和选择等阶段，与BP神经网络相比。
1.3变压器内部油色谱检测
离线采样分析是一种油色谱检测法，主要通过在油中溶解的气体成分含量的变化，用电气测试设备内部的故障诊断组合取样和分析，多年来，被广泛认为是效果十分明显的手段，在贡献方面主要是设备的安全操作。但是，局限性还是存在的，如现在试行的检测信息技术。通过多年的理论联系实际，获得了油中溶解气体内部检测的特点。
1.4变压器内部故障红外检测
红外信息技术主要工作原理：任何一个高于绝对零度（-273.15℃）的物体都会因自身分子进行运动而辐射出红外线。IR是一种电磁波，0.75～1000微米的波长范围内，由所述波长范围的近红外（0.75～3μm）的划分，中红外（3～6微米），远红外（6～15微米），一个远红外线（15～1000微米）。物体表面由单元组合形成，存在一个热辐射能量场，能量场有一个环境温度数据分布场。已知是利用表面的红外辐射强度的红外照相机的检测形状并表现出温度分布，红外图像呈现出亮暗的区别是反映物体外表工作温度的高低，对物体表面温度及温度场的检测便可作为判别设施管理能否可能存在一些故障。
1.5在线监测技术
在线监测技术主要基于局部放电检测与振动分析。“局部放电检测”一词是指在变压器正常运行过程中导致局部放电故障的机械故障，有效检测变压器局部放电，检测变压器安全问题，采取有针对性的对策，促进变压器安全稳定运行。振动分析的规则是在变压器运行过程中检测变压器振动信号，分析具体结果原因，检查变压器的运行状态，在及时检测干扰方面发挥重要作用。
1.6基于人工神经网络的故障诊断法
人工神经网络故障诊断是人类大脑开发的一种完整、先进的诊断方法。它非常智能、自学，非常适合于处理复杂的现场问题。该技术用于大型生产、运输、电力和大型企业。但是，单个BP神经网络的诊断是有限的，必须与其他诊断结合使用，才能利用其强大的技术性能。
2电力变压器故障检测的发展
该技术不断发展，变压器故障检测技术不断更新。为保证检测技术的安全性、易用性和准确性，变压器故障检测逐步实现智能化和自动化。人工智能主要是应用计算机技术代替传统劳动密集型任务。人工智能的发展促进了社会发展的转变以及生活方式和工作方式的创新，从而用人工智能取代了传统的机械工作模式。国内外人工智能的研究不断发展，变压器故障检测越来越成为专业系统或神经网络等人工智能。例如，专家系统是。一种在人工智能中广泛应用的技术形式。通过专业知识进行故障诊断和分析，并确定故障与原因之间的规则，以确定故障发生的位置和原因。提高专业应用程序对电力变压器的识别能力，同时节省人员和人力。但是，如果变压器故障超出了专业系统的经验，智能技术无法解决故障，或者需要手动解决。
3结束语
电气变压器对电气系统的安全稳定运行起着关键作用，电气系统是产业发展的动力。因此变压器对运行的影响很大。尤其是在互联时代，对功耗、复盖范围和能源质量的需求不断增加。电气企业必须改进变压器故障检测技术的研究和优化，降低故障频率，提高变压器效率。
参考文献：
[1]谢勇.电力变压器故障检测技术的现状与发展[J].通信电源技术，2019，36（10）：140-141.
[2]刘倩.电力变压器状态检修及故障诊断方法[J].化工管理，2019（17）：152-153.
[3]金娜.电力变压器运行状态监测系统研究与设计[D].江苏大学，2019.
关键词：电力变压器;故障检测技术;现状与发展
0引言
随着智能电网系统技术不断取得突破式进步，电力变压器故障检测也有了更加科学有效的方法。但不管检测和检修技术如何先进，都会产生经济、时间和生产安全成本。只有及时维护和保养，使得电力变压器长时间保持健康、稳定、安全的运行状态，才是保障我国电力系统安全和人民生命财产安全的最根本途径。
1电力变压器故障检测技术现状
电力变压器是国网电力系统中十分重要的电气设施，因而对变压器内部的检测和保护就显得非常重要。传统的变压器继电保护包含主保护、后备保护和附加保护等。变压器的安全运行取决于保护力度大小，特别是与相关的电气和物理化学试验相结合，本质上是保证变压器的正常运行。但有些缺陷在设备运行狀态下容易发现，不运行时则很难发现。变压器一旦出现一些异常状态，就说明设备发生故障之前，通过传统的保护检测，没有检测到这些状态或者是检测到的状态不准确，但是通过检查变压器内部故障时，这些问题就能够得到很好地解决办法。电力工作人员能够及时得到最新和最准确的变压器运行状态，还可以在第一时间想到应对的办法。
1.1红外光谱技术
红外技术是一种远比“观测”和“温度”方法先进的仪器仪表方法，在这两种方法中，电气变压器无需直接接触，也无需远程观测。它只需要一张红外图像。该方法应用基于图像的方法，准确分析了电气系统变压器运行中各个微元件的温度变化。采用现代计算机技术，特别是工业配置控制技术，可以实时提醒用户注意警报和解决方案，而不会影响专业系统的体验。使现场用户能够准确地解决问题。该技术已应用于各级电力公司的生产实践中，为确保各电力线的安全高效运行提供了卓越的技术安全。
1.2基于遗传算法的故障排除
基于遗传算法的求解方法是一种受生物基因演化启发的较为先进的智能诊断方法，分为遗传、突变、交集、选择和全局搜索、优化和选择等阶段，与BP神经网络相比。
1.3变压器内部油色谱检测
离线采样分析是一种油色谱检测法，主要通过在油中溶解的气体成分含量的变化，用电气测试设备内部的故障诊断组合取样和分析，多年来，被广泛认为是效果十分明显的手段，在贡献方面主要是设备的安全操作。但是，局限性还是存在的，如现在试行的检测信息技术。通过多年的理论联系实际，获得了油中溶解气体内部检测的特点。
1.4变压器内部故障红外检测
红外信息技术主要工作原理：任何一个高于绝对零度（-273.15℃）的物体都会因自身分子进行运动而辐射出红外线。IR是一种电磁波，0.75～1000微米的波长范围内，由所述波长范围的近红外（0.75～3μm）的划分，中红外（3～6微米），远红外（6～15微米），一个远红外线（15～1000微米）。物体表面由单元组合形成，存在一个热辐射能量场，能量场有一个环境温度数据分布场。已知是利用表面的红外辐射强度的红外照相机的检测形状并表现出温度分布，红外图像呈现出亮暗的区别是反映物体外表工作温度的高低，对物体表面温度及温度场的检测便可作为判别设施管理能否可能存在一些故障。
1.5在线监测技术
在线监测技术主要基于局部放电检测与振动分析。“局部放电检测”一词是指在变压器正常运行过程中导致局部放电故障的机械故障，有效检测变压器局部放电，检测变压器安全问题，采取有针对性的对策，促进变压器安全稳定运行。振动分析的规则是在变压器运行过程中检测变压器振动信号，分析具体结果原因，检查变压器的运行状态，在及时检测干扰方面发挥重要作用。
1.6基于人工神经网络的故障诊断法
人工神经网络故障诊断是人类大脑开发的一种完整、先进的诊断方法。它非常智能、自学，非常适合于处理复杂的现场问题。该技术用于大型生产、运输、电力和大型企业。但是，单个BP神经网络的诊断是有限的，必须与其他诊断结合使用，才能利用其强大的技术性能。
2电力变压器故障检测的发展
该技术不断发展，变压器故障检测技术不断更新。为保证检测技术的安全性、易用性和准确性，变压器故障检测逐步实现智能化和自动化。人工智能主要是应用计算机技术代替传统劳动密集型任务。人工智能的发展促进了社会发展的转变以及生活方式和工作方式的创新，从而用人工智能取代了传统的机械工作模式。国内外人工智能的研究不断发展，变压器故障检测越来越成为专业系统或神经网络等人工智能。例如，专家系统是。一种在人工智能中广泛应用的技术形式。通过专业知识进行故障诊断和分析，并确定故障与原因之间的规则，以确定故障发生的位置和原因。提高专业应用程序对电力变压器的识别能力，同时节省人员和人力。但是，如果变压器故障超出了专业系统的经验，智能技术无法解决故障，或者需要手动解决。
3结束语
电气变压器对电气系统的安全稳定运行起着关键作用，电气系统是产业发展的动力。因此变压器对运行的影响很大。尤其是在互联时代，对功耗、复盖范围和能源质量的需求不断增加。电气企业必须改进变压器故障检测技术的研究和优化，降低故障频率，提高变压器效率。
参考文献：
[1]谢勇.电力变压器故障检测技术的现状与发展[J].通信电源技术，2019，36（10）：140-141.
[2]刘倩.电力变压器状态检修及故障诊断方法[J].化工管理，2019（17）：152-153.
[3]金娜.电力变压器运行状态监测系统研究与设计[D].江苏大学，2019.