关键词： 换流变压器   直流   油纸绝缘   多油道   界面电荷  

摘要： 换流变压器阀侧绝缘承受交流、直流、极性反转等多种电压,电场应力复杂集中,研制难度大,如果运行过程中发生绝缘故障,会导致绕组遭受短路冲击,甚至引发燃爆着火事故。特高压阀侧出线装置在出厂直流试验考核中时常发生绝缘损坏,表明油纸绝缘空间电荷问题研究不够充分,实际阀侧出线结构中的电荷分布规律尚不明晰,现有研究无法深入有效解释机理性原因。目前设计人员普遍采用RC(Resistivity-Capacitance)模型,给出的油纸界面电荷分布为理想对称分布,无法反映实测获得的电荷空间非对称分布和非线性现象。目前相关学者采用Kerr法测量开展了大量基础性研究,但研究对象均为简化平板模型或小尺寸同轴模型,研究成果仅停留在电荷特性和机理解释层面,无法用于特高压换流变阀侧出线装置电场的分析计算。针对上述问题,本文开展了以下研究。为了更好的考虑尺度效应和更加接近实际结构,建立了依据±800kV阀侧出线装置等效设计的大尺寸同轴结构出线装置模型(1.6:1)及其空间电场测量系统。出线装置模型的多油道结构由内至外由5层同轴圆纸筒、5个油道构成,直径0.8m,内高1.2m。油道电场分布与±800kV实际阀侧出线装置基本一致;利用激光遥测手段对该模型开展了测量准确性试验验证,5个油道的电场测量值和仿真值之间偏差在3%以内,满足试验需要。通过对两油道平板油纸绝缘模型开展电场激光遥测,发现了高电场下电荷分布的“油道间距效应”现象。测试结果表明,+4kV低压时,电荷分布符合极性效应,即正极性侧油中电场始终高于负极性侧,靠近高压电极侧油纸界面正电荷密度小于接地侧油纸界面负电荷密度;但随着外施电压增加,不同油道内的电场分布不再符合极性效应,即随上油道间距增大、下油道间距减小,靠近高压电极侧油纸界面电荷密度逐渐高于接地侧油纸界面电荷密度;在+25kV下,油道总间距7mm保持不变,上油道间距由1mm增大为5mm,上下两界面电荷密度密度之差由-65.81μC/m2变为37.86μC/m2。研究认为油中高场强加剧了场致电离现象,纸板距离电极越大,电极侧纸板的场致电离的电荷越多,导致宽油道侧油纸界面电荷积聚量足以超过“极性效应”带来的影响。基于高电场下的场致电离效应分析,提出了平板电极多油道油纸绝缘结构油纸界面电荷的量化分析方法。通过开展阀侧出线装置1.6:1模型电场实测,揭示了同轴多油道油纸绝缘结构的电荷分布规律及其对油中电场的影响作用。该模型从高压电极到接地之间由内至外有#1、#2、#3、#4、#5纸板和#1、#2、#3、#4、#5油道,油道尺寸分别为10mm、10mm、15mm、20mm、25mm,呈同轴同圆心分布。通过油中电场实测发现,无论正负极性,随着加压时间延长,#1、#4、#5油道的空间电场强度逐渐降低,但#2、#3油道的空间电场强度逐渐增加;达到稳态时,与RC模型计算值相比,#2油道电场畸变率最大,达到322.4%,#3、#4、#5油道电场畸变率逐渐减小,#5油道畸变率最小,为9.2%。通过定义纸板与相邻两个油道的相反极性电荷之和为等效电荷密度,发现了同轴多油道油纸界面电荷沿径向的分布规律,即#1纸板、#4纸板界面等效界面电荷密度为正,削弱了其油中的空间电场强度;#2纸板、#3纸板界面等效电荷密度为负,增强了其油中空间电场强度;#5纸板只有一个界面积聚正电荷,略微削弱油中电场。研究表明,此现象与两油道模型发现的在“油道间距效应”作用下等效电荷不平衡加剧相邻油道电场畸变的现象一致。在较高外施电压下,实测油中电场超过了“油道间距效应”电场阈值,且#2、#3油道间距之比为1:1.5,由于#3油道间距较大,场致电离产生了更多的电荷,使#2和#3油道电场产生了严重畸变。基于高电场下的场致电离效应,提出了同轴多油道油纸界面电荷沿径向分布的量化分析方法,获得了不同影响因素下油纸界面电荷的积聚分布特性。基于对多油道结构试验研究结果,提出了考虑界面电荷的换流变压器阀侧出线装置直流电场计算方法。将电荷实际分布以分段线性赋值方式施加于油纸界面,将非线性连续问题转化为分段线性问题,解决了现有RC模型无法准确反映界面电荷量值的问题。通过纸板交叠结构模型进行验证,计算值与实测值之间最大误差为4.3%。对于实际换流变阀侧出线装置复杂结构,首先利用一维离子流模型计算沿径向油道界面电荷分布并赋值,其次基于洛伦兹函数拟合边缘非线性分布并进行轴向界面赋值,最后计算界面电荷所形成的电场,并与外施拉普拉斯场叠加合成得到全域电场分布。该方法通过与同轴多油道结构模型实测结果对比,最大偏差小于3%,反映出多油道结构电荷分布不均导致局部电场严重畸变的问题。利用本文方法对±800kV换流变压器阀侧出线装置直流电场仿真发现,靠近均压球的前三个油道电场分布产生明显的波动现象,第2油道场强明显增大,达到6.1kV/mm,

关键词： 变压器   故障诊断   萤火虫算法   支持向量机   惯性权重   t分布扰动  

摘要： 智能优化算法是受自然启发，并通过模拟动物行为提出的，算法原理简单、鲁棒性强，因此深受广大学者关注。萤火虫算法(fireflyalgorithm,FA)为一种新型智能优化算法,其结构简单，原理清晰，但该算法存在易陷入局部最优，寻优精度低等缺陷。针对这些不足，本文提出两种改进的萤火虫算法，为处理优化问题提供了一种新的合理方法。论文主要工作如下:　　(1)提出一种动态自适应混沌萤火虫算法(DynamicAdaptiveChaosFireflyAlgorithm,DACFA)。首先，改进Chebyshev混沌映射初始化萤火虫种群，丰富种群的多样性;其次,引入新的动态自适应惯性权重方法来控制萤火虫个体的移动范围，从而提高算法的勘探水平;最后，在12个基准函数上对DACFA进行测试，结果显示DACFA的搜索效率高于FA、GWO算法和CS算法。　　(2)提出一种t分布混合变异萤火虫算法(t-distributionmixedvariancefireflyalgorithm,TMFA)。对每次迭代后的最优萤火虫引入t分布扰动进行位置更新，避免算法陷入局部最优;同时，引入不对称边界变异策略将萤火虫个体控制在搜索空间范围内，保持种群的多样性。在12个基准函数上对TMFA进行测试，结果表明TMFA比DACFA、FA、GWO算法和CS算法有更强的搜索能力。　　(3)对油中溶解气体分析(DissolvedGasAnalysis,DGA)数据进行预处理，用核主成分分析法(KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA)对预处理后的DGA数据采取降维处理，结合TMFA优化支持向量机参数C和g,采用5折交叉验证的方式训练SVM模型，以5折检验准确率的平均值作为适应度值。获得最优参数组合后构建变压器故障诊断模型，并用测试集对所建故障诊断模型的分类性能进行测试，结果表明，TMFA优化支持向量机的变压器故障诊断模型分类正确率较高，相较于GS算法、PSO算法、FA优化支持向量机的故障诊断模型，其性能更好。

关键词： 大型变压器   油色谱   异常原因分析   应对策略  

摘要： 大型变压器正常运行对电力系统的稳定性和可靠性具有重要影响，变压器油色谱分析作为一种常用的监测手段，可以通过分析油中的各种化学成分和物理参数，判断变压器的运行状态和潜在故障。本文介绍了变压器油色谱分析的原理和技术，并阐述了变压器油色谱图谱分析方法，列举了常见的变压器油色谱异常指标，包括水分含量、水溶性酸、电解质含量和氧化指数，针对这些指标，本文进行了异常原因分析，提出了相应的应对策略。

关键词： 配电变压器   油浸自冷   绕组热点温度   多物理场耦合  

摘要： 油浸式电力变压器的绕组热点温度是指在变压器设计和运行时绕组中出现的最高温度,它是影响变压器负载能力和使用寿命的重要因素。若绕组温点温度过高,会加快绕组间绝缘的老化,减少变压器的使用寿命,甚至引发绝缘缺陷,造成变压器绕组匝间短路等事故。因此,准确分析油浸式变压器内部温度的分布规律,计算其热点位置和温度大小,对变压器产品的设计和运行有着重要意义。本文以一台200kVA、20kV的变压器为例,建立采用考虑绕组层间油道结构的变压器三维仿真模型,该模型充分考虑了变压器运行时铁心、绕组以及金属结构件中损耗的不均匀分布、绕组材料的温度效应以及油箱波纹片与空气自然对流传热等因素,完成了电磁场、温度场和流体场的耦合计算,最终获得变压器的绕组温度分布情况以及热点温度,与同型号变压器试验结果对比,验证了改进仿真模型的合理性与准确性。还将此模型应用到了立体卷油浸式变压器的温度仿真上,在模型中考虑了变压器漏磁场对低压箔式绕组的影响,实现变压器额定运行时各部件温度分布情况和绕组热点温度的仿真计算,得到的热点温度仿真值与试验值的相对误差百分比可以忽略不记。最后归纳出一种对油浸式变压器温度场仿真的有效方法,该仿真模型应用了多物理场耦合分析方法,可为油浸式变压器产品设计计算提供更加精确的数据,对绕组结构优化、光纤测温点的安装有一定的指导意义,能够提高装备的运行效率。

关键词： 结构辨识   谐波分析   在线监测   智能配变终端   配电变压器  

摘要： 智能电网采用智能配变终端对台区内配电变压器进行状态信息的在线采集与处理。在网运行的配电变压器种类繁多。现有统一模型算法无法考虑变压器铁心、绕组结构差异,降低了状态诊断结果精度。由于电网公司采购规范提出智能配变终端满足即插即用需求,无法通过将变压器的试验或仿真数据、铭牌数据等信息,进行人工信息录入、数据库匹配以解决上述问题。因此,本文提出一种基于端口数据的配电变压器结构在线辨识算法,研究其辨识机理和应用效果,为智能配变终端研发和变压器状态监测技术提供理论依据。首先,研究了配电变压器结构辨识机理。采用磁路法分析了三柱式与五柱式配电变压器的磁路差异。在Maxwell软件中建立模型分析了配电变压器负载三次谐波传递特性。提出了基于三次谐波传递特性的配电变压器铁心结构(三相三柱式,三相五柱式)在线辨识算法。通过麦克斯韦方程组推导了导体在交变场中的谐波电阻计算公式。发现导体的谐波电阻变化率随面积增大而增大的特点。结合线绕式与箔式绕组的线径规范,提出了基于谐波电阻变化率的配电变压器绕组结构(箔绕式,线绕式)在线辨识算法。然后,研究了基于结构辨识的配电变压器热点温度修正方法。通过分析三柱式变压器与五柱式变压器的铁心结构差异,发现同容量下三柱式变压器铁心顶端距绕组端部距离更长的特点。通过Fluent软件对油浸式变压器进行自流换热仿真。分析了不同铁心结构配电变压器油顶温度与绕组温度比值的差异。对一种基于油顶温升计算绕组热点温度的算法做出了修正。通过箔式绕组与线绕式绕组的温升分析和箔式绕组端部温升较中心部位温升大的特点,对一种基于电阻变化率计算绕组温升的在线监测算法做出修正。最后,对上述结构辨识方法的应用效果进行了讨论。通过Maxwell与Simplorer联合仿真,分析了传感器误差对绕组结构辨识算法的影响。对铁心结构辨识算法无法应用于Dy联结绕组变压器的情况做出了分析,给出了改善建议。对配电变压器三相不平衡、过载运行工况下算法的辨识效果做了分析。

关键词： 变压器   自粘换位导线   弯曲应力   固化系数   抗弯性能   抗短路能力  

摘要： 变压器是电网的重要设备之一，其稳定运行直接关系电网安全。近10年来抗短路能力不足导致的变压器故障占比超过1/3,是故障首要原因。2008年《电力变压器第5部分:承受短路的能力》发布并实施，采用自粘换位导线成为提高变压器其抗短路能力的有效技术手段。2018年，变压器抗短路能力理论校核成为变压器入网把关的又一重要技术手段。弯曲应力是变压器抗短路能力计算中的重要指标，其计算需要利用固化系数进行折算，但固化系数的取值一直存在争议，主要原因是自粘换位导线在多因素条件下的抗弯性能研究不够充分，固化系数取值尚不统一。鉴于此，本文以自粘换位导线为研究对象，搭建了多因素条件下自粘换位导线抗弯性能试验系统，采用试验研究和理论计算相结合的方法，研究了多因素条件下变压器绕组线抗弯性能影响规律及评估方法。论文主要成果如下:　　(1)提出了适应多因素条件的变压器绕组线抗弯性能试验系统及方法。试验系统可进行自粘换位导线抗弯试验，满足温度、导线芯数、导线尺寸、有无衬纸、自粘漆类型等多因素条件下试验研究需求，试验温度范围可控制在20℃～120℃之间，误差小于±2℃,导线芯数的范围可满足7根～79根试验。　　(2)获得了多因素条件下变压器绕组轴向上固化系数的变化规律。研究认为温度、导线芯数、自粘漆类型是影响轴向固化系数的主要因素，导线尺寸和有无衬纸几乎无影响。温度从20℃增加至120℃时，轴向固化系数平均值从3.4单调递减至1.0,且在90℃～120℃范围内减小速率加快;随导线芯数从7根增加至79根时，轴向固化系数平均值降低了约35％。相比于普通自粘漆，耐高温型自粘漆的轴向固化系数平均值提高约5％。　　(3)获得了多因素条件下变压器绕组幅向上固化系数的变化规律。研究认为温度、导线芯数、自粘漆类型是影响幅向固化系数的主要因素，导线尺寸和有无衬纸对其几乎无影响。随温度20℃增加至120℃过程中，幅向固化系数平均值从48.6单调递减至2.8,且在90℃～105℃范围内减小速率加快;随导线芯数从7根增加至79根过程中，幅向固化系数呈先增大后减小的变化趋势，曲线变化的拐点通常出现在27～33根范围内;相比于普通自粘漆，耐高温型自粘漆的幅向固化系数提高了约40％。　　(4)获得了多因素条件下固化系数修正结果。依据温度、导线芯数和自粘漆类型的不同进行分类讨论。在105℃下，轴向和幅向固化系数的取值分别在1.0～1.5和2.0～16.8范围内，导线芯数低于一定数量时，使得弯曲应力评估更宽松;120℃下，轴向和幅向固化系数的取值分别在1.0～1.2和1.0～4.4范围内，整体来说使得弯曲应力评估更严格。　　论文工作为变压器抗短路能力中的弯曲应力的准确计算提供了支撑，对提高变压器抗短路能力设计水平具有积极意义。

关键词： Vinsoil绝缘油   故障模型   产气规律   优化算法   故障诊断  

摘要： 天然酯绝缘油变压器环保性和防火安全性日益优异,已经应用于诸多领域。目前天然酯绝缘油变压器在国内缺乏实验数据,故障下产气机理研究仍有所欠缺,适用于矿物油的故障诊断方法不适用于天然酯绝缘油。因此研究适用于天然酯绝缘油变压器的故障诊断方法势在必行。从天然酯绝缘油中选择Vinsoil绝缘油作为研究对象,探究了Vinsoil绝缘油电故障和热故障下溶解气体特性,对比了电热故障下的产气规律的差异,同时基于油中溶解气体分析技术和人工智能技术提出了一种适用于Vinsoil绝缘油变压器的故障诊断方法。研制了Vinsoil绝缘油变压器故障模型并测量故障下的油中溶解气体含量。选择分布式模型对电故障和热故障进行模拟,确定了模型的体积与外壳材料,设计了新的热故障模型与发热源,改进了现有的电故障模型,搭建了Vinsoil绝缘油电热故障模拟实验平台,使用气相色谱检测技术在六种变压器典型故障(局部放电、低能放电、高能放电,低温过热、中温过热和高温过热)下共测量了306组油气数据。对不同故障下油中溶解气体含量进行了分析。探究了六种变压器典型故障下七种油中气体(氢气、甲烷、乙烷、乙炔、乙烯、一氧化碳、二氧化碳)含量随时间变化规律以及不同故障下所对应的特征气体,在气体浓度与气体种类两个方面对比了电故障与热故障下油中溶解气体的差异,分析了故障的严重程度对绝缘油分解反应和产物的影响。为避免模型参数选择的主观性,利用自适应权重和搜索策略的鲸鱼算法(AWOA)对级联森林的完全随机森林个数和随机森林个数进行优化,然后将Vinsoil绝缘油的七种油中溶解气体作为模型特征,最终形成了基于AWOA优化级联森林的Vinsoil绝缘油变压器故障诊断模型。为验证所使用模型的有效性,首先与适用矿物油的IEC三比值法、罗杰斯比值和常用DGA数据等故障特征进行对比;其次与常用的粒子群、鲸鱼优化等优化算法进行对比;最后与随机森林、卷积神经网络、深度置信网络、级联森林、粒子群优化级联森林等故障诊断模型进行对比。

关键词： Electrical power engineering and installation   electric power  

ISBN: (数字)9780128228029 ISBN: (纸本)9780128228012

摘要： Power Transformer Online Monitoring using Electromagnetic Waves explores how to use electromagnetic wave technology and remote monitoring systems to predict and localize costly mechanical defects and partial discharge challenges in high voltage transformer windings. This innovative approach brings several potential benefits compared with conventional techniques such as frequency response analysis, including impermeability to ambient noise, and online implementation capability. This book reviews both fundamental and state-of-the-art information about all key aspects of condition monitoring using electromagnetic waves. It addresses the simulation of power transformers in CST environment while also explaining the theoretical background of boundary conditions used. Chapters review how to achieve practical online implementation, reliable diagnosis, asset management and remnant life estimation. Partial discharge detection is also discussed.