电力变压器运维及常见故障检修技术研究

1 电力变压器运维技术分析

1.1 电力变压器常规运维技术

电力变压器常规运维技术是保障设备安全稳定运行的基础性工作，主要包括日常巡检、定期试验和预防性维护三大类。日常巡检通过人工观察和简单仪器测量，对变压器的油位、油温、声音、外观等基础参数进行记录与判断。其中油温监测尤为重要，绕组温度异常往往是内部故障的早期征兆，需结合环境温度和负载率进行综合评估。定期试验则涵盖绝缘电阻测试、直流电阻测量、变比试验等项目，可系统评估设备健康状态。

预防性维护技术近年来得到广泛应用，其核心是通过状态监测实现故障早期预警。油中溶解气体分析（DGA）是典型代表，通过检测变压器油中氢气、甲烷等特征气体含量，可判断内部是否存在局部放电或过热现象。红外热成像技术则能直观显示设备表面温度分布，快速定位套管接头过热、铁芯多点接地等故障。这些技术相较于传统方法具有非接触、实时性强的优势，显著提升了运维效率。值得注意的是，常规运维需注重技术组合应用，如将 DGA 数据与油色谱分析结合，可更准确区分故障类型；而振动监测与噪声分析的配合，则有助于识别绕组松动等机械性缺陷。

运维人员的技术素养直接影响常规运维效果。操作规范要求巡检时必须核对历史数据变化趋势，避免孤立判断单一测量值。例如油位下降可能由密封失效或温度骤降引起，需结合油温曲线和环境温度综合分析。对于老旧变压器，应适当缩短检测周期，重点关注绝缘纸聚合度、介质损耗因数等老化指标。实践表明，建立标准化的运维流程和故障判断基准，能有效降低人为误判风险。随着智能传感器技术的发展，部分常规检测项目已逐步实现自动化，如安装在线油位监测装置可实时传输数据至运维平台，但人工复核仍是确保数据可靠性的必要环节。

当前常规运维面临的主要挑战在于如何平衡检测频率与运维成本。过度检测会造成资源浪费，而检测不足则可能遗漏隐患。建议采用分级策略：对关键枢纽变电站实施高频次检测，对一般配电变压器采用基于风险评估的动态调整方案。此外，原始数据的规范记录与归档同样重要，这些历史数据能为状态评估和寿命预测提供重要依据。

1.2 智能化运维技术在电力变压器中的应用

随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，电力变压器运维正经历从传统人工模式向智能化方向的深刻变革。智能化运维技术通过实时数据采集、智能分析和自主决策，显著提升了故障预警能力和运维效率。

传感器网络的全面部署是智能化运维的基础。现代变压器普遍配置了多类型传感器，包括油温传感器、振动传感器、局部放电传感器等，形成全天候监测体系。这些传感器通过工业物联网协议将数据实时传输至云平台，为状态评估提供连续数据流。例如，分布式光纤测温系统可精确捕捉绕组热点温度分布，其空间分辨率可达厘米级，比传统点式测温更具优势。值得注意的是，传感器数据的可靠性直接影响分析结果，因此需建立数据质量校验机制，通过冗余配置和自诊断功能确保监测系统的稳定性。

人工智能算法在故障诊断中发挥核心作用。深度学习模型通过分析历史故障案例库，可识别油色谱数据、振动频谱中的细微异常模式。如卷积神经网络（CNN）对局部放电信号的识别准确率明显优于传统阈值报警方式，能有效区分内部放电、表面放电等不同类型缺陷。张勇飞在研究中指出：“借助人工智能技术实现故障信息的智能化分析，可节约人力物力并提升管控效率”。实际应用中，算法模型需定期用新数据迭代训练，以适应不同型号变压器的特性差异。

数字孪生技术为变压器运维提供了全新视角。通过建立包含电磁场、热场、流体场耦合的三维虚拟模型，可模拟不同负载条件下的设备状态变化。运维人员可在虚拟环境中测试检修方案，预测绝缘老化趋势，实现“预测性维护”。某 500kV 变电站的实践表明，该技术能将突发故障响应时间缩短 40% 以上。数字孪生的有效性依赖于多物理场模型的精度，需要持续校准模型参数以保持与实体设备的一致性。

边缘计算架构解决了数据传输延迟问题。在变电站侧部署边缘计算节点，可对振动信号、局部放电脉冲等高频数据进行就地处理，仅将特征值上传至中心平台。这种分布式处理模式既降低了网络带宽压力，又满足了实时性要求。例如，基于边缘计算的绕组变形监测系统，能在 10 毫秒内完成频率响应曲线的比对分析，及时预警机械结构异常。

运维管理平台的智能化升级实现了全流程优化。现代平台整合了设备台账、检测记录、故障案例等数据，通过知识图谱技术构建故障推理引擎。当监测数据异常时，系统可自动关联相似历史案例，推荐最优处理方案。同时，移动终端的应用使现场巡检人员能即时调取设备三维图纸、检修规程等资料，大幅提升工作效率。实践显示，这类平台可使平均故障定位时间缩短 60% 以上。

当前智能化运维仍面临数据孤岛、算法可解释性等挑战。不同厂商设备的数据接口差异导致系统集成困难，而深度学习模型的“黑箱”特性也影响运维人员的信任度。未来需加强标准化建设，开发可视化分析工具，促进人机协同决策。

2 电力变压器常见故障及检修技术

2.1 电力变压器常见故障类型及其机理分析

电力变压器在长期运行过程中，受电气应力、机械振动、环境因素等多重影响，易发生各类故障。根据故障发生的物理位置和性质差异，可将其主要分为绝缘故障、磁路故障、绕组故障和辅助系统故障四大类型，各类故障的形成机理与特征表现具有显著差异。

绝缘故障是变压器最严重的故障类型之一，主要由绝缘材料老化、受潮或局部放电引起。油纸绝缘系统在长期电热联合作用下会发生纤维素链断裂，导致绝缘纸聚合度下降，这一过程随温度升高呈指数级加速。当绝缘强度降低至临界值以下时，可能引发匝间或层间短路。油中溶解气体分析（DGA）显示，绝缘劣化通常伴随乙炔（C₂H₂）和一氧化碳（CO）含量异常升高，这两种气体可作为绝缘故障的特征指标。

磁路故障主要表现为铁芯多点接地和磁路饱和。硅钢片间绝缘破损或金属异物介入会造成铁芯两点及以上接地，形成闭合回路并产生环流。这种故障会导致局部温升异常，红外检测可发现铁芯夹件温度较正常值升高 30-50^∘C 。磁路饱和则多发生在系统电压异常升高或直流偏磁条件下，此时励磁电流谐波含量显著增加，噪声频谱中 100Hz 成分明显增强。

绕组故障主要包括变形、断股和接触不良三类。短路电动力是绕组变形的主因，特别是突发短路时产生的轴向和径向电磁力可达数吨级。频率响应分析法（FRA）能有效检测此类故障，变形绕组的频响曲线在特定频段会出现谐振点偏移或幅值异常。绕组导体的机械疲劳或过热会导致断股故障，直流电阻测试可发现相间电阻不平衡率超过 2% 的异常情况。分接开关触头氧化或弹簧压力不足引发的接触不良，则表现为负载电流下局部过热，红外成像显示接触部位温度梯度可达 15^∘C 以上。

辅助系统故障虽不直接影响主绝缘，但可能引发严重后果。冷却系统故障（如油泵卡涩、风扇停转）会导致油温持续上升，实测表明散热效率下降 40%时顶层油温可超过警戒值 20^∘C 套管密封失效会使水分沿引线渗入，其介质损耗因数（tanδ）的增量与受潮程度呈正相关。油枕呼吸器硅胶失效则加速油质氧化，酸值（KOH）增长速率可提高 3-5 倍。

各类故障之间存在关联演化规律。例如局部放电会加速绝缘分解，产生的碳颗粒可能引发油道堵塞，进而导致绕组温升加剧；而长期过热又会促进绝缘老化，形成恶性循环。值得注意的是，投运的智能变压器已配备更完善的状态感知元件，为故障机理研究提供了更丰富的实时数据支撑。

2.2 故障检修技术及其应用效果评估

针对电力变压器各类故障特征，现代检修技术已形成多维度诊断体系，其应用效果通过工程实践得到验证。在绝缘故障处理方面，油中溶解气体分析（DGA）与局部放电联合检测技术具有显著优势。通过监测氢气、乙炔等特征气体浓度变化，结合超高频传感器捕捉的放电信号，可准确判断绝缘劣化程度与位置。某 500kV 变电站应用案例显示，该技术组合使绝缘故障预警时间平均提前 72 小时，为检修决策争取了关键窗口期。对于受潮类绝缘故障，采用真空热油循环处理能有效降低水分含量，实测表明该方法可使绝缘油击穿电压恢复至新油标准的 90% 以上。

磁路故障检修主要依赖振动分析与红外成像技术。当检测到铁芯异常振动或局部过热时，首先需通过直流电阻测试排除绕组缺陷，再使用频响分析法定位铁芯接地点。采用分层绝缘修复工艺时，需同步更换受损硅钢片绝缘漆，并施加 800-1000N⋅m 扭矩紧固夹件。实践表明，该工艺能使铁芯接地故障复发率降低至 5% 以下。对于直流偏磁引发的磁路饱和，通过在中性点加装隔直装置可有效抑制异常电流，某换流站应用后励磁电流谐波含量下降达 60% 。

绕组故障检修技术近年来取得重要进展。频率响应分析法（FRA）已成为检测绕组变形的首选手段，通过对比历史基准曲线与实测曲线的相关系数，可量化评估变形程度。轻微变形可通过油压整形技术修复，严重变形则需更换绕组。分接开关检修采用动态电阻测试法（DRM），能精准识别触头磨损状态。张勇飞团队开发的智能检修系统，通过融合振动信号与温度场数据，使绕组故障定位精度提升至±3cm 范围。

辅助系统检修强调预防性维护策略。冷却系统实施定期反向冲洗可清除油路沉积物，某电厂数据显示该方法使散热效率提升 25%_⨀ 。套管检修引入介损在线监测装置，当 tanδ 值超过 0.5%时自动触发预警。油枕呼吸器采用变色硅胶与湿度联动报警，有效预防了油质氧化加速问题。这些措施组合应用使辅助系统故障率同比下降 40%以上。

检修效果评估需建立多指标体系。短期评估关注故障消除率与复检合格率，长期跟踪则考察设备剩余寿命延长幅度与故障间隔周期变化。某省级电网的统计表明，采用现代检修技术后，变压器平均无故障运行时间延长了 30% ，突发停电事故减少 50% 以上。当前检修技术仍存在智能化程度不足等问题，未来需加强数字孪生技术在检修方案模拟中的应用，并开发基于大数据的故障预测模型，进一步提升检修精准度与前瞻性。

结语

综上所述，首先，基于多参数融合的智能化监测体系显著提升了故障预警能力。油中溶解气体分析结合局部放电检测的技术方案，能够有效识别绝缘劣化早期征兆；振动分析与红外成像的联合应用，则为磁路故障定位提供了可靠依据。其次，状态检修策略相比传统定期检修展现出明显优势，通过实时评估设备健康状态，既避免了过度维护造成的资源浪费，又显著降低了突发故障风险。实践数据表明，采用现代检修技术的变压器平均无故障运行时间得到显著延长。

参考文献

[1] 王政翱,康佳,崔文广.电力变压器运维及常见故障检修技术研究[J].电力设备管理,2025,(09):284-286.

[2] 罗恒,李晓梅,孔继蕾,等.电力变压器高压试验技术及故障处理方法研究[J].云南电力技术,2023,(05):43-45.

[3] 唐亮,陈维,廖世海.电力系统变压器常见故障检测与诊断技术研究[J].湖北农机化,2020,(06):85-85.