［摘 要］為了提高變壓器的運行可靠性，傳統(tǒng)的定期維修制度和離線試驗被廣泛運用。然而，這些方法雖然能夠在一定程度上發(fā)現(xiàn)潛在問題，但它們的盲目性和資源浪費性及可能無法及時發(fā)現(xiàn)并解決隱藏缺陷的局限性，使得人們需要尋求更為高效的故障診斷方法。當前，智能化技術已經(jīng)在變壓器故障診斷中展現(xiàn)了較大的潛力和應用價值。文章分析了智能化技術在變壓器故障診斷中的應用與發(fā)展，以期為相關人員提供參考。

［關鍵詞］故障診斷；應用；智能化；變壓器；發(fā)展

［中圖分類號］TM407 ；TP18 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）05–0120–03

智能化故障診斷指在故障診斷中應用人工智能技術對設備進行在線動態(tài)診斷，從而為狀態(tài)檢修提供科學的理論依據(jù)。智能化技術的發(fā)展使得故障診斷更加準確而高效。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論和專家系統(tǒng)等智能診斷技術能夠有效獲取、傳遞、處理、再生和利用診斷信息并具備識別和預測診斷對象狀態(tài)的能力，這些技術的應用為智能化故障診斷提供了強大的技術支持。

1 變壓器故障診斷的特點

1.1 利用智能化診斷技術的必要性

變壓器內部故障主要分為過熱和放電兩大類。一方面，過熱問題主要源于繞組和鐵芯，尤其是繞組熱點故障具有很強的隱蔽性，通常難以及時發(fā)現(xiàn)或被忽視，從而給設備帶來了較大的潛在危險。另一方面，熱點故障最終可能導致絕緣破壞而引發(fā)放電性故障。因此，做好變壓器故障診斷非常重要。變壓器故障診斷需要依據(jù)故障現(xiàn)象來確定原因并在分析大量數(shù)據(jù)的基礎上構建診斷系統(tǒng)，從而為狀態(tài)維修提供決策支持。然而，由于變壓器故障原因的多樣性和交叉性，使得單憑單一原因或征兆通常無法準確診斷故障。為了解決這一問題，變壓器故障逐漸采用綜合多信息融合的系統(tǒng)并利用智能化診斷方法（如模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)和小波理論等）來進行診斷。這些方法的應用使變壓器分析逐步進入壽命預測階段，從而為維護和優(yōu)化設備性能提供了更深入的參考。

1.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測的重要性

變壓器狀態(tài)監(jiān)測是進行故障診斷的基礎。通過在線監(jiān)測獲取的數(shù)據(jù)可以揭示出變壓器潛在故障的早期跡象，從而確保故障的及時發(fā)現(xiàn)和處理。對于大型變壓器的狀態(tài)監(jiān)測主要集中于兩個關鍵方向：油氣相色譜在線監(jiān)測和絕緣在線監(jiān)測。其中，油氣相色譜在線監(jiān)測通過分析油中氣體的種類和含量，可以判斷出變壓器內部的故障類型和嚴重程度；而絕緣在線監(jiān)測則通過檢測絕緣材料的性能變化來評估變壓器的絕緣狀態(tài)。

1.3 監(jiān)測項目

監(jiān)測項目涵蓋了多個關鍵指標，包括局部放電（PD）、油中氣體（DGA）、變壓器上層油溫、繞組溫度、介質損耗、鐵芯接地電流、油中糖醛含量、油中微水、繞組移位變形、聲音振動及整體密封狀況等。這些指標共同構成了對變壓器健康狀況的全面審視，為變壓器的維護和優(yōu)化提供了科學依據(jù)。

2 智能化故障診斷理論的應用

2.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷

自從20 世紀80 年代初期，神經(jīng)網(wǎng)絡便因其卓越的聯(lián)想記憶和并行處理能力而開始在眾多專業(yè)領域中得到廣泛的應用。這種網(wǎng)絡是由眾多簡單的神經(jīng)元構成，它們通過廣泛的互聯(lián)網(wǎng)絡模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結構和信息處理功能，從而擁有強大的計算能力、自適應性以及魯棒性和容錯性。

氣相色譜分析被認為是一種敏感且有效的變壓器狀態(tài)監(jiān)測方向。當變壓器出現(xiàn)故障的前兆或已經(jīng)發(fā)生故障時，油中會分解出特定的氣體，通過檢測這些氣體的成分和含量便能夠對變壓器的運行狀態(tài)和故障程度進行初步的判斷。當確定監(jiān)測方向后，即可選擇神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，BP（反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡的應用最為廣泛，然而其在模型的學習過程中面臨著非線性優(yōu)化問題的挑戰(zhàn)，而且存在易于陷入局部極小點的風險。此外，如果初始參數(shù)的選擇不合理還會對模型的收斂性產(chǎn)生極大的影響。這些因素都對BP 模型在故障診斷中的應用造成了一定的限制。

從實際情況來看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用具有以下特點：①通過構建合適的神經(jīng)網(wǎng)絡結構可以充分利用其自學習、自組織及聯(lián)想記憶和容錯能力，有效地處理包含不確定、矛盾甚至錯誤信息的數(shù)據(jù)。這種方法在提升診斷系統(tǒng)的魯棒性方面尤為突出，其能夠減少噪聲干擾和模式交疊的影響，進而提高故障診斷的準確性和可靠性。②盡管神經(jīng)網(wǎng)絡在學習過程中能夠提供良好的內插結果，但其輸出僅為數(shù)字（0～1）形式的分類結果，這意味著運行人員需要對輸出進行進一步的解釋和診斷。③當神經(jīng)網(wǎng)絡用于外推時可能會產(chǎn)生較大的誤差，特別是在變壓器系統(tǒng)表現(xiàn)出較強的非線性和病態(tài)特性時，這種誤差會更加明顯。因此，在實際應用中為了提高故障診斷的準確性和可靠性還需要結合其他故障診斷方法對神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出進行綜合分析和判斷。

2.2 基于專家系統(tǒng)的故障診斷

專家系統(tǒng)通過模擬人類專家的思維和決策過程并利用存儲在系統(tǒng)中的大量領域知識和經(jīng)驗來對用戶的問題進行推理和判斷，以解決只有人類專家才能處理的問題。這種系統(tǒng)超越了傳統(tǒng)的數(shù)值計算和數(shù)據(jù)處理限制，使計算機的知識處理更類似于人類專家的智能。具體來說，專家系統(tǒng)在變壓器故障診斷中的應用由兩個獨立但相互依賴的系統(tǒng)組成，即監(jiān)測系統(tǒng)和專家系統(tǒng)。監(jiān)測系統(tǒng)負責收集數(shù)據(jù)，而專家系統(tǒng)則利用這些數(shù)據(jù)進行分析和診斷。這種分工合作的模式使得專家系統(tǒng)能夠高效地處理大量的數(shù)據(jù)，并從中找出故障的線索。

專家系統(tǒng)的推理過程主要包括正向推理和反向推理兩個部分。正向推理主要基于模糊聚類，其中參與聚類的向量由傳統(tǒng)的特征數(shù)據(jù)或頻段的能量組成。對于那些無法直接確認的故障，專家系統(tǒng)會采用反向推理并通過預設的產(chǎn)生式規(guī)則來確認故障。這些規(guī)則通過分層處理，每個規(guī)則包含多個前提和一條結論，前提通常是實際癥狀或下一層規(guī)則的結論，而中間層的規(guī)則則作為上下層規(guī)則之間的聯(lián)系紐帶。這種推理過程使得專家系統(tǒng)能夠從復雜的故障數(shù)據(jù)中找出故障的原因并提供給用戶準確的診斷結果。

盡管如此，專家系統(tǒng)在實際應用中仍然面臨一些挑戰(zhàn)：①知識獲取依賴于人工移植，而且構建完備的知識庫是關鍵難題。②系統(tǒng)維護困難，知識庫需不斷更新但現(xiàn)有結構限制了這一過程的簡化。③大型系統(tǒng)在推理速度上通常緩慢，難以滿足實時性要求。④由于推理方法相對簡單，專家系統(tǒng)在面對未涵蓋的新故障時容錯能力不足，從而可能導致診斷錯誤或無結果。為了克服這些挑戰(zhàn)，可以將專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合而構建出一個混合型的集成式專家系統(tǒng)。這種系統(tǒng)能夠彌補雙方在知識獲取、推理速度和容錯能力方面的缺陷以達到優(yōu)勢互補。

2.3 基于模糊數(shù)學的故障診斷

模糊理論的成功之處在于其能夠有效地處理人類大腦中的非確定性語義和模糊概念問題，通過構建模糊數(shù)學模型（包括結構辨識和參數(shù)估計兩個方面）而使得系統(tǒng)能夠更好地理解和處理不確定性和模糊性。在基于模糊數(shù)學的故障診斷系統(tǒng)中，模糊化、模糊推理和模糊決策是核心模塊，它們共同構成了故障診斷的基本框架。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡則主要應用于自適應控制、優(yōu)化及識別和統(tǒng)計等方面，與模糊數(shù)學相結合可以為故障診斷提供更強大的工具。

模糊理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結合日益緊密，主要是因為模糊系統(tǒng)在設計時需要解決3 個關鍵問題：模糊規(guī)則的選取、模糊概率函數(shù)（隸屬函數(shù)）的確定及模糊決策算法的決定。這些問題可以通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力來解決，從而提高故障診斷的準確性和效率。此外，模糊理論也可與專家系統(tǒng)和遺傳算法等其他理論相結合。例如，在專家系統(tǒng)中融入模糊理論可以增強其容錯性以實現(xiàn)從精確推理變?yōu)榻仆评?，從而更好地處理復雜故障情況。從實際情況來看，由于變壓器故障診斷中的故障現(xiàn)象、故障原因和故障機理的不確定性和模糊性，使得基于模糊數(shù)學的故障診斷系統(tǒng)在描述和解決問題上比傳統(tǒng)數(shù)學更優(yōu)越、更實用[1]。比如，通過分析化合物（如甲苯、苯甲醛和乙炔）含量對電力變壓器故障點部位的影響，便可以探索利用化合物的含量作為故障部位征兆的隸屬度大小，以確定故障是發(fā)生在固體絕緣還是裸金屬上。這種基于模糊數(shù)學的故障診斷方法為電力變壓器的運行維護提供了有力的支持。

需注意的是，這種診斷方式具有以下難點：①模糊規(guī)則和隸屬函數(shù)的建立是故障診斷系統(tǒng)的核心，但同時也是最為復雜和困難的部分。在實際應用中需要制訂準確的模糊規(guī)則和隸屬函數(shù)以構建復雜的診斷系統(tǒng)，這是一項困難且耗時的任務。②模糊隸屬函數(shù)、模糊分布和模糊關系矩陣與實際情況的匹配程度直接影響著診斷的準確性。由于對變壓器內部故障機理的認識有限及模糊系統(tǒng)中主觀因素的影響，診斷結果通常存在片面性而需要在實踐中不斷改進和完善。③對于規(guī)模較大的模糊規(guī)則和隸屬函數(shù)集合，人們很難找出規(guī)則間的相互關系，即所謂的“組合爆炸”問題。同時，由于系統(tǒng)的復雜性和耦合性，以及從時域、頻域特征空間到故障空間的映射關系通常具有強烈的非線性，使得隸屬函數(shù)不規(guī)則，因此只能采用標準的隸屬函數(shù)進行處理，這導致非線性系統(tǒng)故障診斷的結果通常不夠理想。

2.4 其他與智能理論相結合的診斷

在變壓器故障診斷領域，多種方法的應用使得診斷系統(tǒng)更加智能化和精準化。除了模糊理論等技術，變壓器故障診斷領域還采用了灰色理論、遺傳算法、數(shù)據(jù)庫技術，以及在信號提取方面應用了小波理論等方法。這些方法的融合為故障診斷提供了更加全面和深入的解決方案。

比如，灰色理論在變壓器故障診斷中的應用為系統(tǒng)因素間或各系統(tǒng)行為間的曲線相似性提供了關聯(lián)分析的新思路。通過灰關聯(lián)度分析法可以定量地描述事物或因素間的關聯(lián)程度，從而能夠以系統(tǒng)的定性分析為基礎，并且以定量分析為依據(jù)的方式實現(xiàn)對變壓器故障的精準診斷。這種方法無需復雜的儀器設備，具有較好的應用價值。

遺傳算法作為一種創(chuàng)新解法，可以通過模仿生物遺傳和進化的過程來尋求復雜問題的全局或局部最優(yōu)解。在變壓器局部放電定位算法中，遺傳算法可以彌補最小二乘法的不足，從而更準確地確定放電點位置。這種算法的應用為變壓器故障診斷提供了更加靈活和高效的解決方案。

數(shù)據(jù)庫技術作為數(shù)據(jù)處理的核心思想凝聚，是管理信息的先進工具。在變壓器故障診斷系統(tǒng)中，應用數(shù)據(jù)庫技術可以顯著增強數(shù)據(jù)管理能力，使得系統(tǒng)能夠利用歷史數(shù)據(jù)來進行專家系統(tǒng)、壽命管理等功能模塊的智能診斷，從而可以提高診斷準確性以推動智能診斷技術的發(fā)展。

此外，小波分析作為一種新興的時頻分析方法，具有良好的時頻局部化特性和對信號的自適應、“變焦距”多尺度分析能力，特別適合于處理非平穩(wěn)信號。在提取變壓器局部放電信號時，可以通過連續(xù)小波變換濾波與檢測來選取合適的小波函數(shù)和最佳尺度參數(shù)，以有效抑制周期載波干擾，從而提取出局部放電信號。這種方法的應用為變壓器故障診斷提供了更加精細和準確的信號處理手段。

3 結束語

人工智能技術的快速發(fā)展為故障診斷領域帶來了前所未有的變革，其通過模仿人腦的思維方式對大量數(shù)據(jù)進行分析和處理，從而為故障診斷提供了創(chuàng)新的解決方案。然而，人工智能技術仍存在一些固有缺陷。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練過程中可能出現(xiàn)收斂速度慢和推廣性問題，專家系統(tǒng)在知識獲取和匹配時可能遇到瓶頸和沖突問題，而模糊理論在處理復雜系統(tǒng)時可能會面臨“組合爆炸”問題。所以，在應用人工智能技術進行故障診斷時，必須充分考慮其固有缺陷并結合故障診斷領域的特點來尋求更為有效的解決方案。

參考文獻

[1] 王杰峰，李洵，舒彧，等. 電力變壓器故障智能化診斷技術綜述[J]. 上海電力大學學報，2022，38（5）：518-522.