一、研究背景

　　變壓器" title="電力變壓器" target="_blank">電力變壓器作為電力系統的安全關鍵設備，也是最為昂貴、復雜的設備之一。目前國家電網公司在運的110kV（66kV）及以上電壓等級變壓器數量已達3萬余臺，總容量達3.4TVA。由于電力變壓器處于電網的中心位置，運行環境復雜，且時常遭受各種不良運行工況的沖擊，一旦發生故障，極有可能造成突發大面積停電，甚至引起爆炸、火災等事故，帶來的直接和間接經濟損失達數億元人民幣。因此，攻克電力變壓器運行狀態的健康管理和故障預警等關鍵技術，對提升其預防和應對故障的能力、保障電網安全穩定運行具有重要的理論意義與實用價值。

　　目前對于電力變壓器常用的研究方法大多基于某一因素或某幾個因素做出判斷，并未綜合考慮變壓器的全面狀態信息，加之測試手段的局限性、知識的不精確性等原因，導致所獲取的信息具有模糊性、隨機性等特征，其診斷結果的精確性和時效性遠未達到實用要求。

　　故障預測與健康管理(PrognosticandHealthManagement,PHM)是一種利用先進傳感器技術，并借助各種算法和智能模型來實現對系統健康狀態的監控、預測和管理的理論與技術體系，這一技術的實現可以解決故障后修復和定期維護方式造成的“維護不足”或“維護過剩”等問題，進而逐步被狀態維護或預測維護所取代。PHM已在航空、電子、機械等領域得到了快速發展。然而，針對電力變壓器的PHM方法還不太完善，主要體現在：①變壓器的健康監測大部分關注化學和電故障，很少關注機械故障；②變壓器的油、氣和溫度被廣泛用于健康監測和診斷，相比較而言，振動信號很少被用到；③對于變壓器PHM的研究目前僅處于監測和診斷階段，對于故障預測和剩余壽命(RUL)預測的研究還很少。

　　二、電力變壓器故障的復雜性分析

　　從目前電力系統運行的歷史統計記錄來看，電力變壓器外部短路、絕緣受潮、分接開關觸頭接觸不良等故障出現次數最多，故障頻發部位的次序大致為繞組、鐵芯、分接開關、套管、絕緣油、冷卻系統、保護裝置、測試系統、油箱。此外，電力變壓器在運行中會受到來自“電-磁-力-熱”等多種內、外應力的綜合作用，進而破壞變壓器的絕緣性能，導致產生缺陷甚至故障，如圖1所示。

　　圖1影響電力變壓器正常運行的主要因素

　　因此，單一使用傳統的物理建模方法對于大型電力變壓器來說已顯得力不從心。通過綜合運用現代電氣科學、信息科學、數據科學以及成熟的系統科學方法，有望為電力變壓器健康狀況的分析和管理提供切實可行的方案和解決途徑。

　　三、電力變壓器PHM的內涵及趨勢分析

　　PHM方法目前主要分為數據驅動方法、模型驅動方法以及混合方法。更進一步的，數據驅動方法又有統計學和機器學習兩種；模型驅動方法又有失效物理分析和系統模型方法。目前針對電力變壓器狀態監測的數據形式與規模比以往有了較大增長。例如，實時運行數據、工況數據、缺陷信息、檢修歷史、家族質量史等信息并存。得益于先進的信息技術與大數據處理方法，在電力變壓器的管理、維護領域開展數據驅動的PHM過程具有切實可行的操作性。

　　一般情況下，PHM涵蓋數據采集、數據處理、狀態評估、故障診斷、故障預測、決策支持以及系統級應用7個層次，可實現由故障機理到剩余壽命的關聯，這與電力變壓器的健康管理周期基本吻合。圖2初步定義了電力變壓器的PHM周期。

　　圖2電力變壓器PHM周期

　　3.1健康監測

　　目前，電力變壓器評估、診斷與預測的相關研究多是基于DGA數據，但基于DGA數據的理論研究成果在實際應用中仍具有一定的局限性。振動信號分析法與整個電力系統無電氣連接，對電力系統的正常運行無任何影響，具有較強的抗干擾能力和靈敏度，因此，近幾年基于振動數據的變壓器PHM方法受到廣泛關注，該方法通過實時振動數據反映變壓器內部的相關狀態信息。另外，從圖像識別的角度對電力變壓器進行健康監測，也具有一定的借鑒意義。