度在线检测系统具有十分重要的意义。自60年代以来,国内外学者已对变压器内部热场开展了一些研究,主要采用温度间接计算法和温度直接测量法测得了变压器内部部分温度参数值,并制定了一些相应的标准和准则(如:油浸式变压器负载导则等),规定内部主要部件安全工作温度以及温升限值。由于文章篇幅限制，本文只介绍温度直接测量法。
变压器温度直接测量法就是在变压器内部主要部件(绕组、铁芯和绝缘油等)等待测点附近安装温度传感器,或利用手持红外温度测量仪直接测量待测点附近的温度。变压器温度直接测量中采用的温度传感器可分为传统式温度传感器和非传统式温度传感器,传统式温度传感器包括铀热(铜)电阻、红外温度、声频温度传感器等;非传统式主要为光纤温度、半导体温度传感器等。 油浸式变压器内部环境恶劣,电磁干扰强,传统测量方式往往具有抗电磁干扰能力和抗腐烛能力差、不易组网等特点影响其在变压器内部的测温性能和寿命,而上世纪末兴起的光纤温度传感技术具有测量精确度高、响应时间快、易于组网、抗腐烛和抗电磁干扰能力强等特点,其在变压器温度监测领域已得到了一定的应用。目前变压器中应用的光纤温度传感系统根据传感原理主要分为光纤光栅测温和光纤半导体测温系统[6]。
3.2 基于光纤技术的变压器内部温度监测方法
基于光纤技术的变压器内部温度监测主要采用光纤半导体温度传感系统。光纤半导体温度传感系统结构如图3-1所示,系统主要由宽带光源、多模光纤、新型反射式结构传感探头、基于CCD衍射技术的波长解调系统、信号处理系统、计算机系统等五个部分组成。
光源发出的光经过隔离器、3dB稱合器通过多模光纤进入半导体传感探头。光线从同一侧进出,使入射和出射光共用一根光纤。入射光纤的光穿透过GaAs片的透射膜面后透过GaAs片在涂有反射膜的端面发生反射,反射光又经过透射膜后经光纤返回。返回的
光经过稱合器的另一端多模光纤进入基于
CCD的透射式衍射波长解调系统,把波长的变化信息转化为电信号,最后通过计算机系统进行运算和显示,从而实现半导体温度的实时在线测量。
图3-1 光纤半导体温度传感系统 3.3 变压器内部温度在线监测难点
GaAs探头是整个传感系统的敏感元件,其结构设计是温度传感系统的设计难点和关键,直接影响系统响应时间、测温范围以及精确度等性能指标。同时光纤与半导体材料(GaAs薄片)的耦合设计又是传感探头制作的难点与关键关键,耦合效率越高,损耗的光强越小,接收到的有效光信号就越强,同时也能有效减小随机耦合进的其它干扰。
4 变压器振动信号在线监测
4.1 变压器振动信号在线监测原理
电力变压器在运输和安装过程中很难避免机械碰撞,同时由于雷电冲击等高强度的重载或短路电流会使线圈、引线、分接开关等部件会受到巨大的电磁力冲击,在这些因素的影响下,电力变压器的绕组和铁芯可能发生松动。同时,剖析电力变压器短路事故发生的原因可以知道,因一次短路引起的铁芯和绕组夹紧力的减小现象,会不断累积导致电力变压器抗短路能力显著降低,绝缘老化速度加快,最终诱发严重的事故。因此,预测绕组和铁芯的压紧状况对于是否对大型电力变压器进行吊罩维修有指导意义。
变压器在正常运行时,硅钢片的磁致伸缩会引起铁芯振动,同时绕组在负载电流的电磁力作用下产生振动。耦合之后的振动通过器身和冷却系统传递到变压器的油箱,引
起油箱的振动。变压器油箱表面的振动与变压器绕组及铁芯的压紧状况、位移和绕组的变形程度有十分密切的关系。
运行中的变压器绕组线圈可以看作一个受到外界激励的质量一刚度一阻尼机械振动结构,由于受到强大的电磁力(特别是超载或短路大电流引起的巨大电磁力)冲击,作着复杂的机械振动,整个绕组带动着铁芯、绝缘垫块和夹件等结构发生振动,通过器身和油介质传递到变压器箱体表面,同时以声波的形式向外扩散。而传统的电测量方法对于此类故障的监测之所以始终只能起到定性参考的作用,正是由于运行中的绕组和铁芯的机械类故障,如构件的松动、变形最直接的表现形式是机械振动和声波,而互感、电感、电容、阻抗等电参量的变化都是这些故障的间接表现。
因此,通过振动分析法,即通过分析变压器箱体表面的振动信号来监测绕组的变形程度和铁芯的状况是切实可行的[85-94],是对电力变压器在线监测与故障诊断体系的一个有力补充和完善。与现有的变压器绕组变形测试技术相比,振动分析法与整个电力系统没有电气连接,对整个电力系统的正常运行无任何影响,可以安全、可靠地达到在线监测的目的,不仅可以检测出短路引起的绕组变形故障,还可以检测出铁芯、分接开关等结构件的松动故障。
4.2 变压器振动信号在线监测方法
电力变压器油箱一般严格接地,但周围又难以避免地受电磁场干扰,因此油箱表面的振动信号属于电气机械振动信号,其振动频率范围大致在10一2000Hz,振幅在0.5一50μm之间[138]。结合油箱表面振动信号的特点,选择压电加速度传感器ICP601AOI,如图4—1所示,其主要电气及机械参数列于表4—1。
图4—1 ICP601A01振动加速度传感器
表4一1压电加速度传感器ICP60IA01
的参数列表
在振动测试初始,为了寻找合适的测试位置,即最能反映箱体振动特征,能最大限度避免绕组和铁芯振动衰减,需要选择多个振动传感器,如中国科学技术大学吴书有共选择了8个振动传感器,分别固定在变压器油箱侧面和上下端部,其中油箱侧面布置6个振动传感器,油箱上下端部各布置1个振动传感器,位于上下端面的正中间。
测试过程中,要求传感器被固定后的安装谐振频率远大于待测振动信号频率范围的上限,并且在各个方向上需要保证传感器与箱体表面不存在相对滑动,接触要良好[7]。 4.3 变压器振动信号在线监测的难点 从振动分析方法的国内外研究现状来看,研究过多集中在对变压器绕组和铁芯振动的理论方面,其理论基础已经相对比较完善,但是对变压器箱体表面的振动信号的预处理和特征提取方法缺少足够的重视,忽视了除能量分布以外的其他信息:同时目前基于模型的振动预测均采用有限元建模的方式,而由于变压器结构复杂,使对模型边界处理、变压器油以及支撑单元的处理很难把握,
5 结语
绝缘性预防实验在变压器故障诊断中，
虽然发挥了及其重要的作用。但近年来愈来
愈多的电力工作者从实践中意识到，过去的
试验方法已不能满足现在的技术需要。预防
性试验存在着许多缺陷，如进行试验时需停
电，直流试验不能等效替代交流运行电压的
作用等，而变压器在线监测技术有效的弥补
了这些缺陷。因此。变压器在线监测技术也
成为了目前变压器故障研究的热点。
参考文献：
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[4]刘先勇，周方洁. 用傅里叶红外变换实
现变压器在线溶解气体分析的研究[J]. 变
压器.2002.
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油中溶解气体在线分析技术.工学博士学位
论文.2011.
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压器状态多参量在线检测研究.博士学位论
文.2012.
[7]吴书有.基于振动信号分析方法的电力变
压器状态监测与故障诊断研究.博士学位论
文.2009.
难于处理。
变压器在线监测相关研究
摘要：变压器在线监测是保证变压器正常运行，提高电力系统运行性能可靠性的重要手段，变压器在线监测已成为电力系统中电力设备安全运行的最重要信息来源，而变压器监测也面临着监测信息提取与处理这一技术难点，随着变压器相关研究的深入以及各种信息处理与信号提取技术的发展，为变压器在线监测信号处理的准确性提供了可能，本文将就变压器在线监测相关研究中，信号的去噪、特征向量提取与模式识别等技术，做一些综述性的总结。 关键词：变压器；在线监测；去噪；特征向量提取；模式识别
0 引言
电力系统在人类的生产和生活中起着至关重要的作用，确保电力设备的正常安全运行十分必要，而在线监测是保障电力系统正常运转与电力设备正常工作的的一个必要环节，它可为设备故障发出实时的预警信号。因此提高在线监测数据的稳定性、可靠性及实时性对于故障在线监测系统效用的发挥具有重要意义。目前，一些比较先进的信息处理与信号提取方法已经在变压器在线监测中取得应用。例如小波去噪、关联规则的特征向量提取以及模式识别的应用对于提高变压器在线监测系统的稳定性、可靠性及实时性有及其重要的影响。
f(t)为原始信号；b为平移因子；a为伸缩
因子；?a,b为小波基函数。b与信号变化的时间有关，a与信号变化的幅度有关；通过两者的结合，能有效实现信号在特定时间．段的放大，从而观察特定时刻的信号特征，或确定故障发生的准确时刻。 对于给定信号f(t)的离散小波变换可表示为
??（W?f）(a,b)??f,?a,b??|a0|?m/2???f(t)?(a0t?nb0)dt?m1 变压器在线监测的信息的去噪处理
对于变压器在线监测所获得的信息必
须经过去噪环节才能为计算机控制系统提供可靠、准确、能够直接处理的信息。抑制干扰、消除噪声的方法有很多，这里仅就小波去噪在变压器在线监测系统中的应用做一些简单介绍。
1.1小波去噪基本原理 1.1.1 小波变换
时域信号的小波变换[1]可表示为
??（W?f）(a,b)??f,?a,b??|a|?1/2???f(t)?(t?b)dt a（1-1）
式中，
（W?f）(a,b) （1-2）
从理论上可以证明将小波变换离散成离散小波变换，信号的基本信息不会丢失。相反，由于小波函数的正交性，使得小波空间中两点之间因冗余度造成的关联得以消除；同时因为正交性，使得计算的误差更小，变换结果时-频函数更能反映信号本身的性质。
小波包就是函数族。在正交小波变换对尺度空间进行分解的基础上，对小波空间进行进一步分解，使正交小波在变换中，频谱窗口随歹的增大而变宽，且变得更细，从而找到最适于信号分析的时频窗口，即最优基。
1.1.2小波去噪的阈值选择和阈值决定原则
小波去噪的方法主要通过设置阈值，经过信号的离散小波变换，计算所有小波系
为小波变换后的信号；
数，剔除被认为与噪声有关的小波系数，然
后通过小波变换的逆变换来得到信号[2]
。
阈值法[3]
去噪算法的理论依据是：1）若被测信号含有独立同分布的噪声时，经小波变换后，其噪声部分的小波系数也是独立同分布的。如果小波函数是正交小波，则经小波变换后，白噪依然为相同幅值的白噪，而且噪声在各个尺度上是不相关的。2)N个具有独立同分布的标准高斯变量中的最大值小于2ln(N)的概率随着N的增大而增大，最终趋于1。因此，在假定噪声具有独立同分布特性的情况下，可以通过设置一个阈值来去除噪声。此方法的关键思想在于小波变换将大部分有用信号的信息压缩并将噪声的信息分散。
小波去噪中的小波去噪阈值法原则主要有硬阈值法和软阈值法两种，式1-3和式1-4分别是软阈值\\法和硬阈值法原则。
????,????,?)?? （1-3） s(??0,????????,??????,????(?,?)??? （1-4） s??0,???
式中ω为小波系数,λ为阈值。在局部放电去噪研究中，对低尺度分解信号采用硬阈值处理方法能够最大程度去除低尺度信号分量中的噪声；由于局部放电脉冲信号能量主要集中在高尺度分解信号中，因此，对高尺度分解信号采用软阈值处理方法以减小局部放电信号的幅值衰减程度。
1.2 小波去噪在变压器在线监测的应用 变压器在线监测系统主要由两部分组成，第一部分为传感器的信息监测，第二部分是信号的变换、去噪与分析。小波去噪就是应用在第二部分的信号处理，系统通过传感器实时监测变压器的运行情况，并将状态信息反馈给处理系统，处理系统经过信号的
去噪提取有用的信息进行分析。这就是变压器在线监测系统的大致工作过程，信息的去噪的好坏，将直接影响系统对变压器运行状况与故障的判断。
2 变压器在线监测特征向量的提取
变压器在线监测得到的信息向量有很多，而如何提取出能够反映变压器状态特征向量是变压器在线监测信息处理的一大关键。
2．1 变压器故障类型与特征量的选取 本部分以重庆大学郑元兵等的变压器故障实验为例，对变压器在线监测特征向量的提取进行介绍。实验中选取了l1个与变压器故障相关的特征量，除了7种油中溶解气体外，还有微水含量、吸收比、铁芯接地电
流和油中糠醛含量，对应的变量为X1～X11 ，如表2-1。根据关联规则定义，它们都是表征变压器绝缘性能的重要参数，相互之间都
有一定的关联。
表2-2所示为变压器故障按过热和放电
故障类型划分的 y1～ y9。共9种故障以及
按故障部位划分共7种故障[4]
。
表2-1 变压器故障特征向量