一种基于变压器振动频谱幅值的变压器铁芯绕组松动故障诊断方法

本发明涉及电力设备内部故障诊断方法，具体涉及一种基于变压器振动频谱幅值的变压器铁芯绕组松动故障诊断方法。

背景技术：

1、电力供应是国民经济持续前进的重要基础，随着经济体系的逐渐扩大，保证良好的电力供应与高效安全、高质量的电力供应体系，是电力事业迅速发展的重要一步。电力变压器是一次设备中的重要一员，其主要作用是实现不同等级电压的转换，是组网、并网等过程中的重要组成部分。一旦变压器出现故障，电网必会故障，严重导致系统崩溃，造成大面积停电是在所难免的。为了变压器的可靠运行，对变压器进行故障诊断是非常必要的，这对于降低变压器故障隐患，减小故障频率，提前预警，节省维修成本都具有极大帮助。变压器的故障一般发生在变压器的绕组与铁心，从大量的事故经验来看，大多数的事故都是由于变压器绕组与铁心的故障间接或直接造成的。

2、由于变压器振动信号能较好地反应铁芯和绕组机械状况，因此可以基于振动信号对变压器故障进行判断。针对变压器绕组与铁心故障的检测，本发明专利介绍了一种基于变压器振动频谱幅值的变压器铁芯绕组松动故障诊断方法，相比于传统变压器故障监测手段，该方法与被测变压器没有电气联系，更加安全可靠，具有结构简单、造价低等特点，具有良好的运用前景。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于变压器振动频谱幅值的变压器铁芯绕组松动故障诊断方法，根据所提出的判断参数能够准确、有效的判断变压器绕组和铁芯的状态，该方法包括如下步骤：

2、第一步：搭建变压器振动幅值测试平台

3、搭建变压器振动幅值测试平台，平台包括：变压器(1)、加速度传感器(2)、信号采集装置(3)、计算机(4)。将变压器(1)箱体正面中部设置为振动信号监测点，将加速度传感器(2)安装在振动信号监测点，通过信号采集装置获得加速度传感器(2)采集的振动信号，信号采集装置(3)和计算机(4)连接，计算机(4)记录处理采集到的数据。

4、第二步：获取变压器的振动数据

5、变压器短路时的机身振动特性即为变压器绕组的振动特性，将变压器短路，改变高压侧电压使负载电流依次为额定电流的10％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、80％、90％、100％，获取变压器短路时不同额定电流下的绕组振动数据；将变压器低压侧开路做铁芯的振动试验，对变压器一次侧分别加载3.5kv、7kv、10kv、15kv、20kv、25kv、30kv、35kv的加压，获取变压器开路时不同电流下的振动数据。

6、第三步：计算100hz频率成分所占的能量比例(er)

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8、其中，af为变压器的频率f对应的谐波成分的幅值。

9、第四步：计算振幅和电压的故障特征值kau

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11、其中kau为振幅和电压的故障特征值，al为变压器开路时实际测得的铁心100hz基频振动幅值，an为变压器正常状态时额定电压下的铁心的100hz基频振动幅值，u为变压器开路时的实际电压，un为变压器额定电压。

12、第五步：计算绕组振幅随电流变化的斜率kt

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16、其中kt为绕组振幅随电流变化的斜率,a(i)为变压器短路时第i组的绕组100hz基频振动幅值，ac为变压器的空载铁芯100hz基频振幅，ii为变压器短路时第i组的电流幅值，和分别是vi和wi的均值。

17、第六步：计算铁芯和绕组故障评估因子

18、计算变压器铁芯故障评估因子t：

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20、其中t为铁芯故障评估因子，er(i)为变压器开路时第i组数据的能量比例(er)，kau(i)为变压器开路时第i组数据的振幅和电压的故障特征值kau。

21、计算变压器绕组故障评估因子r：

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23、其中r为绕组故障评估因子，kt为实际绕组振幅随电流变化的斜率，ktn为绕组正常时振幅随电流变化的斜率，er(i)为变压器短路时第i组数据的能量比例(er)。

24、第七步：变压器故障诊断

25、当t≤0.35时，变压器铁芯正常工作，当t＞0.35时，变压器铁芯出现松动；

26、当r≤0.2时，变压器绕组正常工作，当r＞0.2时，变压器绕组出现松动。

27、本发明为诊断铁心和绕组松动问题提供了一种有效途径，该方法与被测变压器没有电气联系，更加安全可靠，具有结构简单、造价低等特点，具有良好的运用前景。

技术特征：

1.一种基于变压器振动频谱幅值的变压器铁芯绕组松动故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

技术总结
本发明公开了一种基于变压器振动频谱幅值的变压器铁芯绕组松动故障诊断方法。搭建变压器振动幅值测试平台；基于测试平台开展测试，测量变压器开路和短路情况下的振动信号数据；计算100Hz频率成分所占的能量比例(ER)；计算振幅和电压的故障特征值K<subgt;AU</subgt;；计算绕组振幅随电流变化的斜率k<subgt;T</subgt;；进行变压器绕组和铁芯松动故障判断。该方法能对变压器绕组和铁芯松动故障进行简便且有效的判断。

技术研发人员：周利军,陈浩,臧家磊
受保护的技术使用者：西南交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11