0 引言

随着电力需求的持续增长与电网建设的飞速发展，我国包括火电、新能源等电力设备以及各类设备状态监测系统数量飞速增长。以设备状态实时、动态和定期评价为核心的设备状态检修模式在不断发展和改进中遇到了技术瓶颈，目前国内电网企业设备状态评价标准均依据DL/T 393—2010 《输变电设备状态检修试验规程》 ^[1]，根据规程限值对设备状态作出判断。随着停电例行试验周期延长，设备发生故障前的潜伏性缺陷无法通过当前的评价体系反映出来，在一定程度上存在设备状态失控的风险。其次，该检修模式只能提供电力设备的基本参数和部分不良工况，缺乏对设备动态故障风险信息的掌握和服役年限的有效预测。以统计学专业知识为基础^[2-4]，结合专家经验，通过对设备进行群组评估，改变设备状态评估仅依据设备状态量限值的局面，提前发现设备潜伏性、苗头性缺陷，及时检修，可实现电网安全生产从事后处理到事前防范的转变。

电力变压器作为电网重要变电一次设备，其安全稳定运行事关重大，选择变压器为试品，探索群组评估方法，不仅可以有效提高电网运行的可靠性，同时将为其他设备开展该类评估提供技术参考。2006—2015年，国家电网公司发生220 kV及以上电压等级变压器故障240台·次，其中，绕组变形损坏86台·次，占比36%^[5]；2011—2015年，内蒙古电力（集团）有限责任公司发生110 kV及以上电压等级变压器故障14台·次，其中，绕组故障10台·次，占比高达71.4%^[6]。可见，绕组变形损坏是影响变压器安全运行的首要因素，因此，本文以绕组健康状况为变压器群组评估重点，探索基于全维度故障风险信息的群组电力变压器运行状态精准诊断手段和标准流程。

1 群组电力变压器运行状态评估思路

2016年，国家电网公司提出全面启动“大物云移”电网运作新模式^[7]，为变压器全维度故障风险信息分析决策提供了有利的契机，本文研究的群组电力变压器运行状态评估方法是指应用统计学工具，深入挖掘生产系统已有的海量设备状态量数据，筛选出统计学意义上的异常设备，对变压器关键运行数据进行离散化处理，使其具备自动统计分析功能；同时组织专家或利用已有专家系统对筛选出的异常设备进行精确评估，通过核实数据、进行现场诊断性试验等方法确诊设备状态，建立科学有效的高级专家评价模型，使设备状态诊断准确性接近实际运行情况，提高对变压器的精准管控。在充分借鉴国家电网公司开展输变电一次设备智能运检经验的基础上，实现具有预见性和可靠性的检修新模式。

2 群组电力变压器运行状态评估 2.1 完善状态评估基础数据

由于影响电力变压器健康状况诊断的因素较多，因此，开展群组电力变压器运行状态评估的首要工作是建立完整、准确的数据基础。主要包括以下工作。

（1）规范变压器试验项目与试验报告模板，实现变压器出厂、交接、例行以及诊断性试验报告格式与试验内容的统一。

（2）参照相关规程和国家电网公司变压器参数规范，修订完善生产管理信息系统中变压器参数和分类。

（3）对原有变压器设备标准缺陷库进行补充与完善，建立包含缺陷部件、缺陷部位、缺陷标准描述、缺陷分类、缺陷原因和缺陷责任原因的变压器设备标准缺陷库，实现变压器缺陷管理的标准化。

（4）完善变压器不良运行工况录入与变压器家族性缺陷批量认定功能。本方法根据电力变压器遭受短路电流冲击记录筛选可疑主变压器，对其进行离散化处理。

以电力变压器短路故障记录作为主变压器绕组变形事故分析依据，仅进行简单的累加统计，即不考虑主变压器遭受短路电流与其短路电流承受能力之间的关系，不考虑近区故障与远端故障区别，机械统计每1次线路故障跳闸时电流大小和故障持续时间，分别进行累加。由于短路电流冲击记录无法反映短路故障对主变压器的危害程度，因此通过开展主变压器近区短路故障电流计算，得到每台主变压器近区短路电流幅值，按照 < 30%、30%~ 70%、> 70% 3个区间分别统计主变压器短路电流冲击记录，得到可以量化和计算的主变压器短路电流与故障持续时间。

通过完善实时获取变压器基本台账信息、静态状态量信息、准实时状态量信息和存储功能，为群组电力变压器运行状态评估数据共享和深度融合建立基础。

2.2 改进变压器状态评估体系 2.2.1 变压器状态评估现状

目前国内变压器状态评估体系普遍基于国家电网公司的《输变电设备状态检修试验规程》 ^[8]，按电力变压器试验结果是否满足规程要求逐一判断，以扣分值为基础，按“设备得分=Σ权重系数×劣化程度”计算，得到反映变压器运行状态的分值。其优点是结果简单直观，容易划分状态区间，但由于人为因素和分数断档原因，严重影响结果的敏感度和准确度；其次，未将风险进行分类判断；第三，未考虑设备重要度对检修决策的影响。因此，当前变压器状态评估方法不能及时反映变压器潜伏性缺陷，严重影响变压器运维管理的透明度。

2.2.2 群组变压器分级管理

改进后的状态评价体系基于变压器全维度风险信息，对整个变压器群组实施分级管理。变压器的风险评估基于2个变量。第1个变量即故障概率，采用来自分析阶段的输入数据进行估算，如役龄或服役时间、变压器的铭牌数据（如电压和电容等）、实际应用和负载状况、操作中出现的问题或结果、最新现场测试数据（如溶解气体与油类的分析），以及备用变压器和备件供应情况；第2个变量是变压器在电网中的重要度。2个变量相对应可生成变压器系统失效风险曲线，曲线位于不同颜色区域，代表参评变压器的不同风险等级（见图 1）。根据变压器落入的颜色区域，生产管理部门可安排不同等级的维修工作（见图 2），确保优先开展高风险变压器的维护。

变压器的状态评估分3个步骤（见图 3），目的是在进行变压器的资产管理时，减少发生故障的风险，并将发生故障时所产生的影响最小化。

（1）群组内个体变压器的风险评估。从易于获得的故障风险信息数据着手：如变压器的铭牌数据、油中溶解气体组分、负载分布、实时在线监测回传数据等，根据某类数据超标造成试验结果不合格或系统报警等风险提示，筛选出变压器群组中高风险的变压器个体。

（2）确诊缺陷及潜在隐患。对筛选出的高风险变压器进行更详尽的变压器设计检查和运行状态评估，包括：评估变压器的原始设计是否满足当前生产运行需要；对可疑数据进行完善的现场诊断测试及历史数据核实，以结构化方式评估包括机械状态、热状态以及附件的运行状况。

（3）确定剩余寿命，安排适当的检修方式。分析特定材料（如呋喃）或采用仿真模拟工具分析指定部件或系统，以确定该变压器是否可以过载、其抗短路能力是否适应当前的运行条件，或其使用寿命是否可以延长等运行指标，并以此为依据，制定高效且经济的检修策略。表 1为某变压器的设计和状态评估（高风险变压器子单元）及对应的具体检修计划示例。

该评估体系基于失效风险判断的资产优先级，将变压器的风险结构和维修需求相结合。提升了变压器资产可用性和运行可靠性，提高了资本与财务的计划匹配度，从源头上降低了运行和维护成本，降低了重大事故造成的环境和人员危害。

2.3 变压器绕组状态群组评估流程

根据群组变压器分级管理思路，将群组内的变压器按照故障风险程度进行划分，从而筛选出需要重点关注的高危个体变压器，并对其进行设计参数验证及各组件的运行状态评估。由于变压器绕组故障在近几年变压器各类故障统计中的占比居高不下^[6]，本文着重分析变压器绕组失稳状态下电容和短路阻抗2个关键电气参数的变化与绕组变形对应的规律，为变压器运行状态精准评估提供诊断依据，从而有效指导群组变压器运行检修管控工作。

2.3.1 电容—电抗联合分析核心算法

多起变压器绕组诊断及其解体结果表明，绕组电容量、短路阻抗试验结果均与变压器各侧绕组之间的相对距离有关。针对研究对象分别构建变压器主变主绝缘电容结构模型和变压器主变主绝缘电抗结构模型进行详细说明。

2.3.1.1 A变压器主变主绝缘电容结构模型

该模型需计算的电容值分为3类：绕组对铁心的几何电容、线圈间的几何电容、绕组对油箱的电容。

（1）绕组对铁心的几何电容C_ωi计算方法见式（1）：

(1)

式中  ε_ωi—绕组与铁心间所有介质的等值介电常数；

ε₀—真空介电常数，8.854×10^-12；

h—绕组高度，mm；

R_ω—绕组内半径，mm；

R_i—铁心外半径，mm。

（2）线圈间的几何电容C_ωω计算方法见式（2）：

(2)

式中  ε_ωe—绕组之间介质的等值介电常数；

h—绕组高度，mm；

R_ω2—较大绕组内半径，mm；

R_ω1—较小绕组外半径，mm。

（3）绕组对油箱的电容C_ωt计算方法见式（3）：

(3)

式中  ε_ω0—绕组与油箱之间组合介质的介电常数；

R_t—油箱内壁等效半径，mm；

R_ω—绕组外半径，mm；

h—绕组高度，mm。

当变压器绕组发生变形后，变压器绕组间距离随之发生变化，与测量到的电容量建立关系，图 4中C₁、C₂、C₃分别指低压、中压、高压绕组C_ωi、C_ωω、C_ωt串并联之和的现场试验实际测量值，将测量的电容量带入公式计算得出绕组间的距离^[9]，结合变压器主变主绝缘电抗结构模型，对变形程度进行判断。

2.3.1.2 B变压器主变主绝缘电抗结构模型

变压器主变主绝缘电抗可通过以下计算方法获得。

短路阻抗计算公式见式（4）：

(4)

式中  x_K—变压器短路阻抗；

W—绕组总匝数；

h—绕组高度，mm；

ρ—常数，取0.96；

f—额定频率，Hz；

D—漏磁等效总面积，mm²；

其中，a₁为低压绕组厚度；r₁为低压绕组中心距；a₂为中/高压绕组厚度；r₂为中/高压绕组中心距；a₁₂为绕组间距离；r₁₂为绕组中心距；如图 5所示。

将测量的电抗值带入公式^[9]，计算得出绕组间的距离，当变压器绕组发生变形后，变压器绕组间距离随之发生变化，与测量到的电抗量建立关系。结合上述2模型，可得到定性判断规则，见表 2。

利用ANSYS软件根据已返厂解体检修变压器绕组试验测量数据建立三维仿真模型。通过仿真，从理论上验证了电容—电抗联合分析法的准确性。图 6为内蒙古电网占比最大的三绕组降压变压器低压、中压和高压绕组变形时电容量变化规律。

2.3.2 变压器绕组状态群组评估标准化流程

在前期数据规范的基础上，建立了图 7所示的变压器绕组状态群组评估标准化流程。

（1）利用统计学方法，对遭受过短路电流冲击的85组变压器绕组电容量测试结果开展显著性差异分析。通过绘制图 8所示的变压器组电容量变化率的概率密度分布图，求取所有样本数据的均值和方差，得到临界值，然后将样本内大于临界值的数据剔除，进行多次迭代，最终确定变压器绕组变形时电容量变化率的临界值为2.1%^[1]。

（2）对统计学意义上异常的变压器开展现场短路阻抗诊断性试验，若试验结果正常，则核实电容量试验结果；若试验结果异常，则判断是否满足绕组变形的电容—电抗核心分析算法。

（3）若电容量和短路阻抗规律符合核心算法，则判断变压器绕组发生变形，变形严重程度根据变压器绕组布置形式、容量、阻抗电压等基本参数结合电容量和电感数据变化率综合判断。

（4）若电容量和短路阻抗规律不符合核心算法，则查找数据异常原因，根据现场积累的经验，主要有主变压器铭牌数据错误、现场试验不规范、主变压器出厂试验数据错误等，最终形成闭环的标准化判断流程。

3 实施效果

2016—2017年，使用变压器状态群组评估方法已成功预诊断出13台在运变压器35 kV或10 kV绕组存在变形潜伏性故障。作为变压器核心部件，绕组损伤意味着变压器已丧失安全稳定传输电能的能力，随时有可能遭受短路冲击放电而彻底损坏。目前已有6台变压器完成返厂解体检修并重新投入运行。解体结果与预判结果全部吻合。变压器状态群组评估方法大大提升了目前内蒙古电网电力变压器设备状态评价与检修决策水平，有效降低了电力变压器故障风险，打破了内蒙古电网长期以来变压器故障后检修的被动局面，实现变压器故障从事后处理到事前防范的转变。

目前该方法正推广应用于断路器、互感器等设备状态评价，可大幅提高内蒙古电网主要输变电一次设备的整体运行可靠性。