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基于健康指数的干式变压器剩余寿命预测.pdf

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1、第 46 卷 第 1 期 2023 年 02 月Vol.46 No.1Feb.2023广 西 电 力GUANGXI ELECTRIC POWER基于健康指数的干式变压器剩余寿命预测范志鹏,陈钰林,莫元雄,赵强,李鑫(广东省能源集团天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂,贵州 兴义 562400)摘要:干式变压器寿命预测对于大型电厂设备的安全稳定运行具有重要意义,而目前部分研究存在预测模型过于复杂,与实际变压器寿命预测工作不匹配等问题,针对此问题,本文建立了基于健康指数的干式变压器剩余寿命评估模型。首先依据变压器试验信息建立了干式变压器健康指数分级模型;其次,在前人研究的基础上,依据先验知识确

2、定了各部分所反映的健康指数表;接着按照重要程度确定了各部分的权重值;而后结合各子健康指数和相对应的权重值得出最终健康指数;最后依据公式算出预期剩余寿命。为验证模型的合理性,利用天一电厂某一干式变压器的试验数据,应用所建立的模型用健康指数对剩余寿命进行预测,结果与该设备的实际情况相符,为变压器的安全运行提供了理论基础。关键词:健康指数;寿命预测;干式变压器 中图分类号:TM412 文献标志码:A 文章编号:1671-8380(2023)01-0008-05Residual Life Prediction of Dry-type Transformer Based on Health IndexF

3、AN Zhipeng,CHEN Yulin,MO Yuanxiong,ZHAO Qiang,LI Xin(Guangdong Energy Group Tianshengqiao First-class Hydropower Development Co.,Ltd.Hydropower Plant,Guizhou Xingyi 562400,China)Abstract:The life prediction of dry-type transformers is of great significance for the safe and stable operation of large

4、power plant equipment.However,some current researches have problems such as the prediction model is too complex and does not match the actual life prediction work of transformers.Aiming at this problem,this paper establishes a residual life evaluation model based on the health index of dry-type tran

5、sformers.Firstly,the health index classification model of dry-type transformer is established based on the transformer test information;Secondly,on the basis of previous studies,the health index table reflected by each part was determined based on prior knowledge;Then the weight of each part is dete

6、rmined according to its importance;Then the final health index is obtained by combining each sub health index and the corresponding weight value;Finally,the expected remaining life is calculated according to the formula.In order to verify the rationality of the model,using the test data of a dry-typ

7、e transformer in Tianyi Power Plant,the residual life of the model was predicted with the health index,and the results were consistent with the actual situation of the equipment,providing a theoretical basis for the safe operation of the transformer.Key words:health index;life prediction;dry-type tr

8、ansformer在电力行业中,变压器是电力供应系统中最重要的一类电力设备之一,大型电力变压器安全稳定运行是电厂正常供电的有效保证1。天生桥一级水电站(以下简称天一电厂)内,干式变压器种类多、分布广,且大部分变压器的运行年限已逾20年,所以定期对其进行寿命评估可以从总体上掌握变压器的健康状况,并为变压器的安全运行提供理论基础。目前,干式变压器在国内外供电系统中的普及率非常高,故本行业内关于干式变压器的科学研究也较多。英国EA公司根据设备在多因素影响下的老化机理,结合实际工作经验提出了一个可以体现设备健康水平随时间变化的公式,李喜桂2在EA公司的经验公式的基础上使用了分级模型,通过计算四个子健康

9、指数,再经过权重分配得出最终健康指数,有效降低了评价模型的复杂程度,梁博渊3在健康指数计算中,结合实际情况,指出了老化指数的计算方法。但由于目前部分研究存在预测模型过于复杂,与实际变压器寿命预测工作不匹配等问题,故收稿日期:2023-02-09 修回日期:2023-02-14本文建立了一种基于健康指数的剩余寿命评估模型,首先依据变压器试验信息建立了干式变压器健康指数分级模型2。其次,在专家经验的指导下确定了各部分所反映的健康指数表4;然后按照重要程度确定了各部分的权重值;并结合各子健康指数和相对应的权重值得出最终健康指数;最后依据公式算出预期剩余寿命。为验证模型的合理性,利用天一电厂某一干式变

10、压器的试验数据,应用所建立的模型用健康指数对剩余寿命进行预测,结果与该设备的实际情况相符,为变压器的安全运行提供了理论基础。1 变压器寿命预测模型的建立在干式变压器寿命预测方面,需要用到的数据信息有绕组绝缘电阻、直流电阻、投运日期、设计寿命等。由于变压器状态信息的种类较多,且不同层次的信息反映变压器运行情况的角度也不同,若将信息汇总到单一模型中时,会使评估模型过于复杂,难以清晰地分析,所以本文采用分级模型对变压器状态进行评估,可以在不浪费数据信息的情况下,将每个分模型的复杂程度尽可能地降低。接下来本章就先对健康指数进行介绍,而后依次说明5个子健康指数及最终健康指数的计算方法,最后基于最终健康指

11、数说明了变压器剩余寿命预测公式。1.1 健康指数在本文所建立的寿命预测模型中,引入了英国EA公司的一个健康指数计算公式1,该公式综合考虑设备的老化机理,体现了设备健康水平随时间变化的过程。健康指数的计算公式为 HI=HI0eB(T1-T2)(1)式中,HI0为设备的初始健康指数;B为老化系数;T1为与全新设备HI0对应的年份,一般为设备投运年份;T2为与所要计算的 HI 对应的年份,可为当前年份,也可为未来年份。健康指数为0到10之间的一个数值,值越低表示变压器的状态越好,反之则越差5。健康指数与设备运行状况的对应关系见表1。在本研究中,干式变压器最终的健康指数由五个部分组成,包括主体健康指数

12、、绕组绝缘电阻反映的健康指数、铁芯绝缘电阻反映的健康指数、直流电阻试验反映的健康指数、红外测温试验反映的健康指数。表1 健康指数与设备情况对应关系Tab.1 Correspondence table between health index and equipment condition健康指数设备情况03.5轻微老化故障率很低3.55.5明显老化故障率略有提升5.57.0老化程度超出正常范围故障率明显增大7.010状态极差随时可能出现故障1.2 主体健康指数主体健康指数从宏观上对干式变压器的主体健康状况进行评估6,其所占最终健康指数的权重也最大,数值由式(2)所确定。HI1=HI0eB(T2

13、-T1)(2)式中,HI1为主体健康指数;HI0为变压器初始健康水平指数,一般表示变压器投运时的健康指数,一般取0.5;B为老化系数,与每台变压器的运行环境及预期寿命有关,数值上由式(3)和式(4)来确定。(3)(4)式中,T为设备预期寿命,电力变压器在进行产品设计时,就已经基本确定了其使用寿命;f为变压器负载系数,其数值与变压器负载率有关,二者间的关系见表2。TE为经过修正的设备预期寿命。表2 干式变压器负荷系数表Tab.2 Dry-type transformer load factor table变压器负荷率/%负荷系数 fL0401.0040601.0560701.1070801.25

14、801501.60在通过式(4)得出修正后的设备预期寿命TE后,再代入式(3)得到变压器的老化系数B,最后通过式(2)即可得出主体健康指数HI1。1.3 绕组绝缘电阻反映的健康指数绕组是变压器输入与输出电能的电气回路,也是干变式变压器的基本部件,所以绕组的健康与ln7/ln0.5EBT=ETTf=9第 46 卷 第 1 期广 西 电 力否直接关系到干式变压器寿命的长短7。测量绕组绝缘电阻的目的是检查绕组绝缘的受潮和污染情况以及绕组与机壳之间、三相绕组之间是否短路,故绕组绝缘电阻一般越大越好。吸收比体现了绝缘材料绝缘性能的好坏,当吸收比越大时证明绝缘材料在高压环境中持续受到作用时,绝缘材料的绝缘

15、性能越好,所以吸收比越大越好,依据行业经验,绕组绝缘电阻的吸收比不应小于1.3,故本文依据线性关系提出了绕组绝缘电阻吸收比所反映的健康指数对应关系,如表3。由于绕组分为高压绕组与低压绕组,故其绝缘电阻也分为高压部分和低压部分,所以绕组绝缘电阻所反映的健康指数由式(5)确定。(5)式中,HI2为绕组绝缘电阻反映的健康指数;i为高、低压所占的比重8,由于高压绕组和低压绕组在绝缘电阻中的地位相同,故均取值为0.5;F2(i)为高、低压绕组所反映的健康指数,其中高压绕组所反映的健康指数F2(1)由四个变量组成,分别是A相高压对低压及地、B相高压对低压及地、C相高压对低压及地、低压对高压及地,故F2(1

16、)由式(6)来确定。(6)式中,i表示四个参量的权重值,因其地位相同,故均取为0.25;f2(i)表示四个参量所表示的健康指数值。算出高压和低压绕组绝缘电阻吸收比分别对应的健康指数后,通过式(5)即可得出绕组绝缘电阻反映的健康指数HI29。表3 绕组绝缘电阻吸收比对应的健康指数Tab.3 Health index table corresponding to winding insulation resistance absorption ratio绝缘电阻吸收比健康指数302.53222.541.5261.31.581501015241041460.5180.510得出三相铁芯绝缘电阻所对应

17、的健康指数后,取平均值,即可得出铁芯绝缘电阻反映的健康指数HI3。1.5 绕组直流电阻反映的健康指数干式变压器绕组直流电阻的阻值很小,通过测量变压器绕组的直流电阻并计算相间相差,可以检测出诸如绕组的焊接质量、绕组或引出线有无断折处、绕组的平均温升等问题11。电力设备预防性试验规程中规定,容量大于1 600 kVA的变压器,各相绕组电阻相互间的差别不应大于三项平均值的2%,而容量小于1 600 kVA的变压器,差别的值不应大于三项平均值的4%,本文依据线性关系提出了绕组直流电阻与其所反映的健康指数间的对应关系12,如表5。表5 直流电阻吸收比对应的健康指数Tab.5 Health index t

18、able corresponding to DC resistance absorption ratio直流电阻吸收比健康指数2102221()iiHIF i=4221(1)()iiFf i=10Vol.46 No.1范志鹏,等:基于健康指数的干式变压器剩余寿命预测由于绕组分为高压绕组与低压绕组,故直流电阻也分为高压与低压部分,所以绕组直流电阻所反映的健康指数HI4由式(7)确定。(7)式中,i为高、低压所占的比重,其中高压所占的比重为60%,低压绕组所占的比重为40%;F4(i)为高、低压绕组直流电阻反映的健康指数。算出高压和低压绕组直流电阻分别对应的健康指数后,通过式(7)即可得出绕组绝缘

19、电阻反映的健康指数HI4。1.6 红外测温试验反映的健康指数干式变压器在运行过程中会产生大量的热量,不同于油浸式变压器,干式变压器依靠空气冷却,将运行时产生的热量散布到大气当中。当变压器内部发生故障时13,相较于正常变压器,变压器表面温度异常升高,显然红外测温试验所测得的变压器表面温度越高时,代表着变压器内部的故障越严重,即变压器剩余寿命越短。根据行业经验,变压器表面温度不能超过9014,所以本文依据线性关系提出了变压器表面温度与其所反映的健康指数间的对应关系,如表6。表6 红外测温温度对应的健康指数Tab.6 Health index table corresponding to infra

20、red temperature measurement temperature温度/健康指数9010在分别得出三相表面温度所对应的健康指数后,对其求平均值即可得出红外测温试验所反映的健康指数HI5。1.7 最终健康指数最终健康指数HI由下式(8)来确定。(8)式中,HIi为上述各子健康指数;i为各子健康指数所对应的权重。在完成各分量的确定后,依据各部分的重要程度不同,确定了各子健康指数的权重值,如表7所示。表7 各个子健康指数权重表Tab.7 Each sub-health index weight table子健康指数权重主体健康指数HI10.40绕组绝缘电阻HI20.15铁芯绝缘电阻HI3

21、0.10直流电阻试验HI40.15红外测温试验HI50.201.8 寿命预测根据表1中的数据可知,当最终计算得到的健康指数达到7时,该设备的故障率将急剧增大15,随时有可能发生故障,故在此节点应对设备采取相应的维修措施,以避免重大事故的发生。变压器的剩余使用寿命 Y 指的是变压器从当前健康指数发展到报废健康指数所需的时间。其计算如式(9)所示。(9)式中,HI为最终健康指数,由式(8)可得;B为老化系数,由式(3)可得,经过计算可预测出干式变压器剩余寿命。2 天一电厂案例分析以天生桥一级电站某一干式变压器为例,验证所建立的模型。该变压器投运日期为1998年,设计寿命40年,设备的运行环境良好,

22、负荷率为80%,于2021年5月对其进行例行检查,相关实验数据见表8表11。表8 变压器绝缘电阻测量Tab.8 Transformer insulation resistance value table电阻类别R15/GR60/G吸收比高压A相对低压及地2150.12.39高压B相对低压及地18.6402.15高压C相对低压及地18.945.42.40低压对高压及地4.111.62.832441()iiHIF i=51iiiHIHI=ln7/HIYB=11第 46 卷 第 1 期广 西 电 力表9 变压器铁芯对地绝缘电阻试验Tab.9 Transformer core to ground in

23、sulation resistance test table铁芯对地绝缘电阻A相B相C相电阻值/G17.811.317.6表10 变压器绕组直流电阻测量Tab.10 Transformer winding DC resistance value table高压绕组AX/mBX/mCX/m相差/%直流电阻768.3780.47720.8换算至20780.6792.9784.4低压绕组axBxcx相差/%直流电阻365.6368.7365.60.6换算至20371.4374.6371.4表11 变压器红外测温试验Tab.11 Transformer infrared temperature mea

24、surement test table红外测温A相B相C相温度值/50.45049.2通过电厂的试验数据,通过表2至表6这5个健康指数表可以进行打分,而后依据式(1)式(7)即可分别求出五个子健康指数,最后与表7所确定的权重相结合16,通过式(8)即可求出干式变压器最终健康指数HI,如下表12所示。表12 最终健康指数表Tab.12 Final health index form名称权重子健康指数主体健康指数HI10.403.761绕组绝缘电阻HI20.153.500铁芯绝缘电阻HI30.100.667直流电阻试验HI40.152.000红外测温试验HI50.202.000最终健康指数HI12

25、.796在得出变压器最终健康指数后,依据式(9),将老化系数和最终健康指数带入后得出预测的剩余使用寿命为7.93年。该设备自1998年起至本次试验完成已运行23年,本预测结果是依据变压器实验信息、运行信息和基础信息,基于健康指数分析得出的。从各子健康指数与最终健康指数来看,此干式变压器当前健康状况较为良好,这与设备的实际情况相符。3 结论为了避免变压器寿命预测模型过于复杂,本文采用分级模型,以设备基础信息、运行信息及试验信息为基础对变压器健康指数进行了计算,按照各部分重要程度确定了各子健康指数的权重并最终预测出变压器的剩余寿命。最后用建立的模型对天一电厂某一干式变压器进行了寿命预测,得到的结果

26、与实际相符,证明了方法的有效性。参考文献:1 刘伟.电力变压器健康状态评估与剩余寿命分析D.2009.2 李喜桂,常燕,罗运柏,等.基于健康指数的变压器剩余寿命评估J.高压电器,2012,48(12):80-85.LI Xigui,CHANG Yan,LUO Yunbai,et al.Remaining LifeEvaluation of Transformers Based on Health IndexJ.High Voltage Apparatus,2012,48(12):80-85.3 梁博渊,刘伟,杨欣桐.变压器健康状况评估与剩余寿命预测J.电网与清洁能源,2010,26(11):3

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34、大学本科,主要电网建设管理工作;赵月华(1962),男,高级工程师,大学本科,主要从事输变电铁塔制造及管理工作;张兴森(1982),男,高级工程师,工学硕士,主要从事电网设备材料无损检测及失效分析工作;李君华(1972),男,高级工程师,大学本科,主要从事电网设备材料无损检测及失效分析工作。48Vol.46 No.1边美华,等:新建220 kV变电站接地网腐蚀分析及处理对策45(01):81-86.9 徐庆锋,岳陈熙,邱敏,等.智能型变压器绕组故障在线监测装置研究J.广西电力,2022,45(02):42-48.XU Qingfeng,YUE Chenxi,QIU Min,et al.Rese

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