0 引言

随着电力需求的持续增长与电网建设规模的发展，我国大型电力变压器的数量也呈快速增长趋势。在状态检修模式下，随着停电例行试验周期的延长，设备在发生故障前的潜伏性缺陷可能无法通过当前的评价体系反映出来，存在设备状态失控的风险^[1]。同时，由于现阶段电力管控系统中各类设备在线、离线数据和巡检记录等信息量庞大，系统判别运算流程复杂，也严重影响了设备报警提示及运行状态判定的响应速度^[2]。发展边缘侧装置可以就地进行数据的初级处理和设备状态的简单判别，为电力管控系统提供二级运算结果，一定程度上为管控系统减轻压力。

1 变压器油色谱在线监测现状

变压器油色谱在线监测是变压器运行状态判断的主要依据，当前变压器的运行状态评估相对复杂，主要存在以下问题。

（1）现场运行人员不具备相应的专业基础，缺乏较高的专业分析水平，且变压器监控平台一般不设在变电站内，数据传输受重重网关的限制^[3-4]，有些数据按照天的采样频率进行回传，严重影响了对变压器运行状态的掌控。

（2）变压器油色谱在线监测无法准确回传，原因如下：内置传感检测器易受污染，需要定期更换或维护，部分监测装置甚至需要长期提供载气或一定组分的标准气；在外界温度无法保证恒温的情况下，易造成数据缺失或出现漂移偏差、变比偏差等运算误差；正常运行的变压器中存在一定量的背景气体，这些背景气体会对实际气体的浓度测量产生干扰等^[5-7]。

（3）当前变压器在线油色谱监测多倾向于色谱气体单一含量告警和变压器隐患故障的类型预判，仅作为状态量的传递工具，不具备就地分析的功能。

2 在线油色谱异常状态快速辨识边缘装置介绍 2.1 装置工作原理

基于傅立叶变换红外光谱油色谱分析的原理如下：当固定频率的红外光照射油色谱气体时，若油色谱中某个气体组分的基团振动频率与所照射红外线的频率相同，就会产生共振，这个基团会选择性吸收一定频率的红外线，记录红外线的吸收过程就可以得到特定的特征光谱，从而找到对应的油色谱气体。其路径如图 1所示。

傅里叶变换红外光谱仪通过光学干涉选择性调制入射红外光束。入射光A被半镜面分束器B分成两部分：经过分束器反射的光束S₁和透射的光束S₂。S₁到达动镜C后被反射，运动了2d₁距离；S₂经过固定镜D反射，运动了2d₂距离，最后汇合成光束E。随着动镜C的移动，光程差会发生变化，进而产生干涉，忽略反射引起的相位差，反射引起的光程差可表示为：δ=2（d₁+d₂）。当动镜C不断做匀速运动时，探测器会接收到强度不断变化的光强信号，根据光相干性原理，利用傅立叶变换函数的特性，将干涉图转换成光谱图^[8-9]，也就是将以光程差为函数的干涉图变换成以波长为函数的光谱图。

根据朗伯-比尔定律^[10]，E的输出强度取决于动镜C的位置，当波长为λ的单色光进入干涉仪时，入射光强度I₀和透射光强度I之间的关系可表示为：

(1)

式中：σ（λ）—被测物质的吸收截面；

c—被测物质在路径上的平均浓度；

L—有效光程长；

λ—单色光波长。

在实际检测时，往往存在多种气体组分在同一波数处参与红外吸收，基于吸收光谱的加和性原理，不同气体组分的红外吸收光谱互不影响，即不会对单一气体的特征吸收峰值造成干扰，所以该方法可以避免多种油色谱气体组分干涉图谱的干扰误差。n种气体的入射光和出射光之间的关系可以表示为：

(2)

修正后的单色光强度记为B（λ），理想单色光源经过干涉仪调制后，探测器接收到的光强度为：

(3)

式中：δ—实际光程差。

探测器接收到的光强度由常数项和余弦调制项构成，忽略常数项，得到干涉图方程如下：

(4)

入射的红外光束是由无数个连续的狭窄单色光形成，将式（4）积分即可得到连续光源的单色光干涉图方程如下：

(5)

由式（5）可知，I（δ）与B（λ）互为傅里叶变换的关系，对干涉图进行傅里叶变换得到红外光谱图偶函数表达式：

(6)

由于数字分析系统只能处理有限长的离散信号，所以在采样周期内，需要对上述连续傅里叶变化进行离散处理，使其频域离散化。设一个有限长序列x（n），则它的N点离散傅里叶变换为：

(7)

其中，X（k）表示离散傅里叶变换后的数据；x（n）为采样信号，在实际运用中x（n）为实信号，即虚部为0，式（7）可转化为：

(8)

利用上述公式绘制傅里叶光谱，根据光谱吸收红外光的位置和形状即可推断油色谱的气体组分，并根据吸收特征峰的强度得到各组分的浓度c_i计算公式如下：

(9)

2.2 采样头关键技术

油色谱分析需对变压器本体的油进行采样，如果采样方案设置不合理，会造成油位的异常下降和渗漏。为避免采样过程中对变压器本体的油进行消耗，采样头内置传感器采用恒电位电解方式和伽伐尼电池方式工作，利用电学性质中氧化—还原反应的可逆变化来检测色谱气体含量。以氢气为例，使用对氢敏感的油浸钯元素，氢会分裂并进入钯晶格，从而改变材料的电位，这个可逆反应与油中的氢含量成正比。再利用传感器测量钯的电阻和电容的变化，即可得到氢含量。通过毛细渗透管连续气体提取系统可提取到包含H₂、CH₄、C₂H₂、C₂H₄、C₂H₆、CO、CO₂共7种色谱分析的主要气体组分。

水分的监测则采用固态电容式传感器。固态电容式传感器由两个电容板组成，两个电容板之间由充当绝缘介质的变压器油隔开。油中溶解的水分会改变油的介电特性，从而改变两极板之间的电容。利用传感器测量电容的变化，并根据油的类型进行换算，以提供相对百分比的水分含量。

采样头内置热元件将采样处的油和变压器本体的油进行强制对流，这样获得的油样是均匀一致的，且温度可控，在保证测量精度稳定性的同时，避免了泵和其他机械部件的接入影响。图 2显示了热元件加装前、后对变压器油质的影响。

为保证在线油色谱异常状态快速辨识边缘装置测试流程的稳定性，红外光源选择了稳频激光器，采用主动伺服控制技术，可确保在较宽的温度范围内激光器不出现频率漂移，从而在其整个生命周期（约10年）中不需要重新校准。

装置消除了外部油循环回路、载气、主动冷却、电池等高维护部件等薄弱环节，加装3个外置小型气体泵以确保气体循环到包含傅里叶变换红外光谱仪的分析单元。傅里叶变换红外光谱油色谱检测装置工作原理如图 3所示。

3 油色谱异常状态快速辨识 3.1 辨识依据

根据公式（9）获得目标气体组分的浓度含量，将其转化为产气率，作为油色谱异常状态快速辨识流程的基础数据。依据IEEE Std C57.104—2008 《IEEE Guide for the Interpretation of Gases Generated in Oil-Immersed Transformers》，不同存储方式下变压器油的年产气率超标等级限值见表 1—表 3^[11]。

3.2 辨识方法及流程

在线油色谱异常状态快速辨识边缘装置报警触发前提条件为装置至少存储了720 h的在线油色谱基础数据信息，将720 h的数据检测周期划分为5个时间段：最初240 h，最近240 h，最近480 h，最近72 h，最近12 h。采用线性回归方法分别进行3次代值计算，用于判断720 h内是否存在数据突变以及产生突变的时间范围。取最近240 h的某组分信号趋势斜率，记作M₁，最初240 h的趋势斜率，记作M₂，如果满足M₂>3M₁，即气体组分的初始增长速度大于最近240 h增长速度的3倍，即可判断为存在数据突变；如不满足上述判别条件，则进行第二次代值计算，将最近240 h的信号数据替换为最近480 h的信号数据；如仍不满足判别条件，则进行第三次代值计算，将最近480 h的信号数据替换为720 h的信号数据，其中任意一次计算满足斜率倍数的判断关系，即判断为存在数据突变。

借用布林通道的思想，所有气体组分的浓度数据组成具有正态分布形态的带宽^[12]。布林通道通常由3条轨道组成，中轨可以看做是一条移动的平均线，上、下轨则是在中轨的基础上加减一定倍数的标准差，其目的是计算加速的趋势。不考虑气体含量的下降影响，设S为最近72 h的标准差，y为该时段数据平均值，调整系数为3，则布林带带宽B计算公式为：

(10)

设置布尔型报警数值^[13]，若出现3个数据在布林带上方，则触发判断流程。

3.2.1 检测到气体发生重大变化

当变压器役龄小于1年时，如油色谱气体检测只有CO体积分数发生了重大变化，且CO体积分数小于2档气体产气速率的70%，则忽略该变化，判定变压器运行正常。原因是变压器首次运行时，CO体积分数会出现突增。

如CO体积分数大于2档气体产气速率的70%，则需要确认变压器油是否脱气、套管是否更换、分接开关是否更换，如进行过上述操作则忽略；如未进行过上述操作，则进入报警等级判断流程。

3.2.1.1 检测到气体产生重大变化后报警等级判断流程

装置报警限值设置依据IEEE Std C57.104— 2008，见表 4。

（1）1档报警

设D₂为2档报警限值，若当前气体值< 125%D₂，则忽略其变化；若125%D₂≤当前气体值< 150%D₂，则向变电站监控系统发出预警信息；如果150%D₂≤当前气体值< 175%D₂，则需要判断之前是否有过相同的报警信息，如有，则不重复报警，如无，则向变电站监控系统发出预警信息。

（2）2档、3档和4档报警

与1档报警流程相同，选取下一档限值的1.25倍、1.50倍和1.75倍作为判断节点，并设置相应预警信息。

3.2.1.2 最近30 d数据缺失严重时报警等级判断流程

当最近30 d数据缺失严重时，选取最近12 h的数据趋势及迄今为止可获取的数据集。

（1）如当前气体水平在1档限制范围内，变压器役龄小于1年，且当前气体水平 < 50%D₂，则忽略起始变化；如变压器役龄大于1年，且当前气体水平 < 75%D₂，则忽略起始变化；如上述条件均不满足，则比较最近12 h数据趋势（M₁₂）与整体数据趋势大小（M_all），若M₁₂>M_all，判断之前是否有过相同的报警信息，如有，则不重复报警，如无，则向变电站监控系统发出预警信息。

（2）如当前气体水平在2档限制范围内，M₁₂> M_all，且当前气体水平小于之前气体水平，则判断之前是否有过相同的报警信息，如有，则不重复报警；如无，则向变电站监控系统发出预警信息。

（3）如当前气体水平超出2档限制范围且在3档限制范围内，M₁₂>M_all，且当前气体水平小于之前气体水平，则判断之前是否有过相同的报警信息，如有，则不会重复报警；如无，则向变电站监控系统发出预警信息。

（4）如当前气体水平超出3档限制范围且在4档限制范围内，M₁₂>M_all，且当前气体水平小于等于之前气体水平，则判断之前是否有过相同的报警信息，如有，则不重复报警；如无，则向变电站监控系统发出预警信息。

3.2.2 未检测到气体发生重大的变化

若未检测到气体发生大的变化，则需对气体组分的年产气率进行判别，年产气率公式可利用上述时间段的产气率进行折算。根据3.2.1.1中的时间范围获取响应时间的产气率，记作M_t：

(11)

根据IEEE产气率标准进行逐一判断即可，并且可按照等级编译告警信息。

4 应用案例

以某110 kV变电站作为试点，该站2号主变压器安装在线油色谱异常状态快速辨识边缘装置。

4.1 设备安装 4.1.1 采样头与变压器油箱阀门的连接

采样头传感器与2号主变压器油箱下部的DN50蝶阀通过定制的适配器连通后，将变压器本体的绝缘油送入采样头传感器的内腔。在法兰连接完成后，为了避免采样头传感器内腔和适配器内的空气进入变压器本体，先使用注射器抽取变压器内的绝缘油，并注入到头部传感器内。之后，再缓慢打开变压器本体下部蝶阀的阀门，实现传感器与变压器油箱连通。上述操作可在变压器不停电的条件下完成。

4.1.2 傅里叶红外光谱仪的安装

傅里叶红外光谱仪采用落地安装的方式，机柜内置探测器、干涉仪、FTIR光谱仪的光学测量部件等。机柜门上绿、黄、红三色指示灯分别代表经就地边缘装置初级判断后变压器正常、注意及危急运行状态。蓝灯为边缘装置的维护指示灯，如发生数据传输中断、传感器故障或泵等附件失效时，则蓝灯亮起。

4.2 数据监测

2号主变压器在线油色谱异常状态快速辨识边缘装置监测界面如图 4所示。绿色指示灯亮，表明变压器运行正常。部分有代表性的监测数据如图 5所示。由图 5可以看出，组分气体随着浓度的增长会落入不同的运行状态指示颜色区间，进而触发相应的告警信息。

5 实验室验证

为验证变压器在线油色谱异常状态快速辨识边缘装置的检测准确率，将该装置送至中国电科院，按照DL/T 1432.2—2016《变电设备在线监测装置检验规范第2部分：变压器油中溶解气体在线监测装置》^[14]的相关要求，进行了3种不同阶梯浓度的混合色谱组分比对实验，根据规程中绝对误差和相对误差的计算方法，对实验数据进行了验证计算。实验数据及误差结果见表 5。

经验证，该装置的测量误差结果均为A级，且可对标准油样给出的0.41×10^-6的C₂H₂做出响应，符合标准中C₂H₂接近最低检测限值的要求，表明该装置对在运主变压器的多组分油色谱数据测量精度完全满足现场需求。

6 结语

本文提出了一种基于傅立叶转换红外光谱技术的多组分油中气体监测在线装置，可实现变压器多组分油色谱和微水的实时在线监测，并内置程序进行变压器运行状态的简单判别，将即发故障局部化。基于该理论的监测装置由于具备不需要载气配合、传感器不易污染、数据测试稳定性较好等优点，可作为智能运检的辅助手段，避免许多运维管理环节的问题。

在电力融合末端的大背景下，通过边缘装置的使用，对电网主设备评价系统的感知层进行改进丰富的同时，优化数据传输结构，为现场设备状态数据的边缘计算与整合提供技术手段，提高诊断的即时性与准确性，最大限度为潜在故障提供充足的预留计划性检修时间，降低设备运维的人力资源、人为不确定因素及误判概率，保障电网安全。