基于油色谱的变压器故障分析方法及终端设备与流程

本发明属于电力检测技术领域，尤其涉及一种基于油色谱的变压器故障分析方法及终端设备。

背景技术：

变压器是电力系统的重要设备，其运行状态直接影响整个电力系统的安全水平。变压器在长期运行过程中，不可避免的会发生绝缘老化和材质劣化等问题，进而引起变压器故障。因此，及时检测出变压器的故障很有必要。

目前，对变压器故障的监测主要通过对变压器油色谱进行分析。传统的对变压器油色谱分析的方法都是人工采集变压器中的油，然后采用加入化学试剂分析的方法对油中的气体进行分离，再经过分析、人工计算和汇总等繁琐的工作才能确定变压器是否发生故障。然而，这种方法大部分工作依赖人工完成，分析周期长、分析效率低，导致不能及时发现变压器的故障。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于油色谱的变压器故障分析方法及终端设备，以解决现有技术中通过油色谱对变压器进行故障分析效率低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于油色谱的变压器故障分析方法，包括：

针对变压器油内的多种选定气体中的任一种选定气体，实时计算所述选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取所述选定气体随时间变化的浓度曲线；

在预设时间段t内，获取所述选定气体的浓度曲线的斜率，其中，所述预设时间段的起始时间为t1，终止时间为t2；

根据所述多种选定气体的浓度曲线的斜率和/或所述多种选定气体在t2时刻的体积分数，判断所述变压器是否发生故障。

本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：

针对变压器油内的多种选定气体中的任一种选定气体，实时计算所述选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取所述选定气体随时间变化的浓度曲线；

在预设时间段t内，获取所述选定气体的浓度曲线的斜率，其中，所述预设时间段的起始时间为t1，终止时间为t2；

根据所述多种选定气体的浓度曲线的斜率和/或所述多种选定气体在t2时刻的体积分数，判断所述变压器是否发生故障。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

针对变压器油内的多种选定气体中的任一种选定气体，实时计算所述选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取所述选定气体随时间变化的浓度曲线；

在预设时间段t内，获取所述选定气体的浓度曲线的斜率，其中，所述预设时间段的起始时间为t1，终止时间为t2；

根据所述多种选定气体的浓度曲线的斜率和/或所述多种选定气体在t2时刻的体积分数，判断所述变压器是否发生故障。

本发明提供了一种基于油色谱的变压器故障分析方法及终端设备，包括：针对变压器油内的多种选定气体中的任一种选定气体，实时计算所述选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取所述选定气体随时间变化的浓度曲线；在预设时间段t内，获取所述选定气体的浓度曲线的斜率，其中，所述预设时间段的起始时间为t1，终止时间为t2；根据所述多种选定气体的浓度曲线的斜率和/或所述多种选定气体在t2时刻的体积分数，判断所述变压器是否发生故障。本发明通过实时监测变压器油中的相关气体的增长率和体积分数，对变压器是否发生故障进行自动精准判断，提高了对变压器进行故障分析的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于油色谱的变压器故障分析方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种基于油色谱的变压器故障分析装置的结构框图；

图3为本发明实施例提供的一种基于油色谱的变压器故障分析终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

本发明实施例提供了一种基于油色谱的变压器故障分析方法。结合图1，该方法包括：

s101，针对变压器油内的多种选定气体中的任一种选定气体，实时计算所述选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取所述选定气体随时间变化的浓度曲线。

一般情况下，电力变压器的绝缘材料使用的是纸板及油纸，一旦变压器的油箱出现放电性、绝缘老化、热故障等现象，则将出现某些代表气体，而相对一部分气体能够存在于油里，因此，在分析变压器是否发生故障时，可通过变压器油中存在的代表性的气体进行研究。

变压器油中的气体根据形成原因可以分为两种，一种为正常气体，一种为不良状态气体。设备在使用过程中，绝缘物质会存在一个逐渐变旧的过程，这个过程出现的气体被称为正常气体；对于不良状态气体，是指当设备出现不良状态时，绝缘物质由于热和电的作用出现的气体，主要包括有h2、ch4、c2h2、c2h4、c2h6等。

因此，可选的，在本发明实施例中，所述多种选定气体包括但不限于h2、ch4、c2h2、c2h4、c2h6等。

通过对变压器油内的多种选定气体实时监测，实时计算多种选定气体中每一种选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取每一种选定气体随时间变化的浓度曲线。

s102，在预设时间段t内，获取所述选定气体的浓度曲线的斜率，其中，所述预设时间段的起始时间为t1，终止时间为t2。

选定气体的浓度曲线的斜率代表选定气体的变化速率的趋势，一般的，随时间变化选定气体的体积分数(单位：μl/l)呈逐渐上升趋势，所以选定气体的浓度曲线一般呈上升趋势。

可选的，本发明实施例提供两种获取所述选定气体的浓度曲线的斜率的方法：

第一种方法：判断所述选定气体的浓度曲线在所述预设时间t内是否存在拐点；若所述选定气体的浓度曲线在所述预设时间t内存在拐点，则获取拐点发生的时间t0，则通过第一表达式获取所述选定气体的浓度曲线的斜率k，所述第一表达式为：

其中，c2为所述选定气体在t2时刻的体积分数，c0为所述选定气体在t0时刻的体积分数。

若选定气体的浓度曲线在预设时间t内存在拐点，说明该选定气体拐点发生的时间t0时刻出现急速上升的趋势，该选定气体的体积分数急速上升的原因可能是变压器的某种不良反应带来的，此时以拐点开始处至t2处的这一段曲线的平均斜率代表整个浓度曲线的斜率更有代表性。

第二种，判断所述选定气体的浓度曲线在所述预设时间t内是否存在拐点，若所述选定气体的浓度曲线在所述预设时间t内不存在拐点，则通过第二表达式获取所述选定气体的浓度曲线的斜率k，所述第二表达式为：

其中，c2为所述选定气体在t2时刻的体积分数，c1为所述选定气体在t1时刻的体积分数。

若选定气体的浓度曲线在预设时间t内不存在拐点，则以t1至t2处的这一段曲线的平均斜率代表整个浓度曲线的斜率。

s103，根据所述多种选定气体的浓度曲线的斜率和/或所述多种选定气体在t2时刻的体积分数，判断所述变压器是否发生故障。

可选的，本发明实施例提供三种判断变压器是否发生故障的方法：

第一种方法：若所述选定气体的浓度曲线的斜率超过预设斜率，且所述选定气体在t2时刻的体积分数超过所述选定气体所对应的预设阈值，则判断所述变压器发生故障。

每个选定气体的体积分数都对应有一个预设阈值，当该选定气体在变压器油中的体积分数超过该选定气体的预设阈值时，变压器有可能发生了不良反应。

可选的，每一种选定气体的体积分数所对应的预设阈值为预先设定的，可以为经验值，也可以是通过其他方式预设的，且任意两种选定气体，其体积分数对应的预设阈值可以相同也可以不同，均是根据变压器实际情况设定的，本发明实施例对此均不作限定。

当存在至少一种选定气体，如c2h2，其体积分数超过了其对应的预设阈值，且其对应的浓度曲线的斜率超过预设斜率，说明c2h2的体积分数超过了预警值且其体积分数在短时间内迅速上升，此时能够判断变压器出现了故障或变压器出现了潜在故障。

第二种方法：获取所述多种选定气体中任意两种选定气体之间的相关性系数；在所述多种选定气体中，若第一气体的浓度曲线的斜率和第二气体的浓度的斜率都超过所述预设斜率，且所述第一气体与所述第二气体的相关性系数大于等于预设系数，则判断所述变压器发生故障。

变压器的一种故障类型可能对应着不止一种气体的含量的变化，如变压器电弧放电，放电电流大，主要分解物为c2h2、h2和少量的ch4；变压器局部放电，放电电流小，主要分解物为h2和ch4等。

因此，针对一台正在工作的变压器，不同选定气体之间存在一定的相关性。可选的，可通过如下方式计算任意两个选定气体之间的相关性：

获取所述变压器的n条采样数据，针对任一条采样数据，所述采样数据包含所述多种选定气体中每一种选定气体的体积分数；针对所述多种选定气体中的任意两种选定气体，根据所述两种选定气体所对应的n个体积分数，计算所述两种选定气体的相关度系数。

具体的，所述两种选定气体分别为第一气体和第二气体，则通过第三表达式计算所述两种选定气体的相关度系数r12，其中，所述第三表达式为：

其中，xi是所述第一气体的第i个体积分数，为所述第一气体所对应的n个体积分数的平均值，yi是所述第二气体的第i个体积分数，为所述第二气体所对应的n个体积分数的平均值。

此时，若两个相关性很高的选定气体，举例来说，预设系数为0.5，通过上述第三表达式计算得到的第一气体和第二气体的相关性系数大于等于0.5，则说明第一气体和第二气体的相关度很大，此时若第一气体和第二气体的浓度曲线的斜率都超过预设斜率，说明在时间段t内第一气体和第二气体的体积分数的上升速度都超过了预设范围，此时可以判断变压器发生了故障或发生了潜在故障。

第三种方法：在所述多种选定气体中，若第一气体在t2时刻的体积分数超过所述第一气体所对应的预设阈值，第二气体在t2时刻的体积分数超过所述第二气体所对应的预设阈值，且所述第一气体与所述第二气体的相关性系数大于等于预设系数，则判断所述变压器发生故障。

第三种方法的实现基于第二种方法中对于任意两种选定气体相关度系数的计算。在相关度较高，即相关度系数大于等于预设系数的两种气体的体积分数都超过其对应的预设阈值时，说明变压器发生故障或发生潜在故障。

本发明提供了一种基于油色谱的变压器故障分析方法，包括：针对变压器油内的多种选定气体中的任一种选定气体，实时计算所述选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取所述选定气体随时间变化的浓度曲线；在预设时间段t内，获取所述选定气体的浓度曲线的斜率，其中，所述预设时间段的起始时间为t1，终止时间为t2；根据所述多种选定气体的浓度曲线的斜率和/或所述多种选定气体在t2时刻的体积分数，判断所述变压器是否发生故障。本发明通过实时监测变压器油中的相关气体的增长率和体积分数，对变压器是否发生故障进行自动精准判断，提高了对变压器进行故障分析的效率。

图2为本发明实施例提供的一种基于油色谱的变压器故障分析装置示意图，结合图2，该装置包括：浓度曲线获取单元21、浓度曲线斜率获取单元22和变压器故障判断单元23；

浓度曲线获取单元21，用于针对变压器油内的多种选定气体中的任一种选定气体，实时计算所述选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取所述选定气体随时间变化的浓度曲线；

浓度曲线斜率获取单元22，用于在预设时间段t内，获取所述选定气体的浓度曲线的斜率，其中，所述预设时间段的起始时间为t1，终止时间为t2；

变压器故障判断单元23，用于根据所述多种选定气体的浓度曲线的斜率和/或所述多种选定气体在t2时刻的体积分数，判断所述变压器是否发生故障。

可选的，浓度曲线斜率获取单元22用于：

判断所述选定气体的浓度曲线在所述预设时间t内是否存在拐点；

若所述选定气体的浓度曲线在所述预设时间t内存在拐点，则获取拐点发生的时间t0，则通过第一表达式获取所述选定气体的浓度曲线的斜率k，所述第一表达式为：

其中，c2为所述选定气体在t2时刻的体积分数，c0为所述选定气体在t0时刻的体积分数。

可选的，浓度曲线斜率获取单元22用于：

判断所述选定气体的浓度曲线在所述预设时间t内是否存在拐点，若所述选定气体的浓度曲线在所述预设时间t内不存在拐点，则通过第二表达式获取所述选定气体的浓度曲线的斜率k，所述第二表达式为：

其中，c2为所述选定气体在t2时刻的体积分数，c1为所述选定气体在t1时刻的体积分数。

可选的，变压器故障判断单元23用于：

若所述选定气体的浓度曲线的斜率超过预设斜率，且所述选定气体在t2时刻的体积分数超过所述选定气体所对应的预设阈值，则判断所述变压器发生故障。

可选的，变压器故障判断单元23用于：

获取所述多种选定气体中任意两种选定气体之间的相关性系数；

在所述多种选定气体中，若第一气体的浓度曲线的斜率和第二气体的浓度的斜率都超过所述预设斜率，且所述第一气体与所述第二气体的相关性系数大于等于预设系数，则判断所述变压器发生故障。

可选的，变压器故障判断单元23用于：

在所述多种选定气体中，若第一气体在t2时刻的体积分数超过所述第一气体所对应的预设阈值，第二气体在t2时刻的体积分数超过所述第二气体所对应的预设阈值，且所述第一气体与所述第二气体的相关性系数大于等于预设系数，则判断所述变压器发生故障。

可选的，该装置还包括气体相关度系数获取单元24，用于：

获取所述变压器的n条采样数据，针对任一条采样数据，所述采样数据包含所述多种选定气体中每一种选定气体的体积分数；

针对所述多种选定气体中的任意两种选定气体，根据所述两种选定气体所对应的n个体积分数，计算所述两种选定气体的相关度系数。

可选的，气体相关度系数获取单元24用于：

所述两种选定气体分别为第一气体和第二气体，则通过第三表达式计算所述两种选定气体的相关度系数r12，其中，所述第三表达式为：

其中，xi是所述第一气体的第i个体积分数，为所述第一气体所对应的n个体积分数的平均值，yi是所述第二气体的第i个体积分数，为所述第二气体所对应的n个体积分数的平均值。

本发明提供了一种基于油色谱的变压器故障分析装置，该装置用于：针对变压器油内的多种选定气体中的任一种选定气体，实时计算所述选定气体在所述变压器油内的体积分数，获取所述选定气体随时间变化的浓度曲线；在预设时间段t内，获取所述选定气体的浓度曲线的斜率，其中，所述预设时间段的起始时间为t1，终止时间为t2；根据所述多种选定气体的浓度曲线的斜率和/或所述多种选定气体在t2时刻的体积分数，判断所述变压器是否发生故障。本发明提供的装置通过实时监测变压器油中的相关气体的增长率和体积分数，对变压器是否发生故障进行自动精准判断，提高了对变压器进行故障分析的效率。

图3为本发明实施例提供的一种终端设备的示意图。如图3所示，该实施例的终端设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32，例如基于油色谱的变压器故障分析程序。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个基于油色谱的变压器故障分析方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至103。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块21至24的功能。

示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述终端设备3中的执行过程。

所述终端设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备3的示例，并不构成对终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器30可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器31可以是所述终端设备3的内部存储单元，例如终端设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端设备3的外部存储设备，例如所述终端设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述基于油色谱的变压器故障分析方法的步骤。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使对应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。