人工智能在电力变压器故障诊断中的应用

中图分类号：TM407 文献标识码：A

引言

电力变压器作为电力系统的核心设备之一，其安全稳定运行对电网的可靠性非常重要。近年来，人工智能技术的飞速发展为变压器检修领域带来了新的机遇。将人工智能与变压器状态监测、故障诊断等技术相结合，有望实现变压器检修的智能化与自动化，大幅提升检修效率和准确性。

1 电力变压器常见故障及影响因素

1.1 绕组故障

（1）当出现绕组匝间、层间短路时，变压器油温会瞬间升至正常值以上，电流变数值变大，出现异常声响，油枕盖上冒出黑烟，熔断器会被熔断，保险脱落，进而出现瓦斯报警。依据上述状况，可基本判断为变压器进水或线圈绝缘老化，导致这种状况的主要原因如下： ① 变压器运行过久致绝缘强度难以符合继续运行要求； ② 在变压器制造过程中就已经存在绝缘受损； ③ 在强电压、强电流作用下，引起了绕组匝间局部绝缘受损。一般需先注意听运行声响，再观察仪表指示值，然后关闭电源测量三相绕组电阻值，并进行耐压试验，以确定故障原因。

（2）当出现相间、绕组对地短路时，和变压器相连的同一线路的熔断器熔断、跌落保险，进而导致瓦斯继电器跳闸且报警，相连的安全气道玻璃膜片破裂并会发出巨大声响。若未能同时安装瓦斯保护装置和安全气道，可能因变压油膨胀而引起箱体受损。其主要原因如下： ① 由于绝缘老化、密封不严等原因，变压器油中混入水分或其他游离物质，影响到整体绝缘效果； ② 箱体中进入异物，因超额定电压运行而造成故障。

（3）当出现引线或绕组断线故障时，会出现三相电压、电流不平衡，以及机械损伤，进而发生放电声响。其主要原因如下： ① 变压器线路连接点虚焊，超额定电压电流运行，使得线路部分被烧断； ② 因绕组间、相与相间、相对地间存在故障导致断线。

1.2 油箱故障

变压器漏油是电力系统运行中最常见的故障，几乎所有变压器在长时间运行下都可能发生。若不能及时处理，随着渗漏加重，可导致分接开关暴露、变压器油的绝缘作用丧失，甚至导致内部闪络，对整个电力系统造成危害。其主要原因如下：（1）密封胶件长时间使用后，在外界环境影响下出现老化、龟裂、变形，导致无法处于完全密封状态；（2）橡胶密封件在长期使用过程中被磨损和焊缝开裂；（3）板式蝶阀质量不佳或变压器制造质量不佳，都会影响整体密封效果，引发漏油故障。

2 人工智能在电力变压器故障诊断中的应用

2.1 人工神经网络电力变压器故障诊断

在人工智能技术应用于变压器故障诊断的过程中，人工神经网络是十分重要的组成部分。人工神经网络技术的本质是对人类的神经系统进行模拟，从而实现对数据信息的有效传输与有效处理。人工神经网络的实际应用过程中，基于不同的神经元，人工神经网络能够通过神经元彼此之间的连接与沟通，建立一种网络运行的基础。在此基础上，人工神经网络能够聚焦变压器在运行中的各项问题，并促进各项问题的智慧权重连接，实现对变压器运行中各项问题的系统化、针对性处理。通过对人工神经网络技术应用中的运行方式与结构进行分析，可以发现其本身具有极为强大的学习能力，能够基于技术本身的学习算法，对各项样本进行训练。人工神经网络技术也能够进行自我组织与自我构建，具有更强的容错能力。在人工神经网络技术进行信号传输时，即便是出现了干扰因素的影响，其也能够对正确的结果进行输出。人工神经网络系统有着更为强大的神经元和更为强大的运算能力，可以对变压器中的故障进行科学、有效的诊断处理，并在执行中可以取得理想的效率。

从当前人工神经网络系统中的众多神经网络模型来看，误差逆传播神经网络具有更广泛和更典型的应用。该种网络在实际应用过程中具有更为强大的非线性映射能力，误差逆传播神经网络本身也反映出一种柔性网络结构，能够在逆传播修正的基础上，使产生的误差减少。误差逆传播神经网络在实际应用中，也能够聚焦输入模式，对输入模式进行科学、有效的分类处理，实现其正确率的提高。其中，尤其在变压器运行期间出现了溶解气体类故障问题时，该网络的故障诊断也能够取得更好的效果。然而，随着当前学习样本数量的不断增多，误差逆传播神经网络在输入、输出等多个方面的关系也呈现出更大的复杂性和多样化特点，进而导致系统本身在网络收敛速度方面存在负面影响，降低了网络收敛速度，甚至在部分情况下运行时出现了不收敛的问题。从该问题的反馈来看，诊断人员可以选择从径向路基函数网络应用的角度出发，对变压器的故障进行诊断，进而对神经系统中的缺陷问题进行弥补。诊断人员也可以选择采取概率神经网络的方式来进行问题处理。

2.2 专家系统电力变压器故障诊断

其一，变压器故障诊断知识库。知识库是专家系统应用于变压器故障诊断的核心构成部分，使其能够建立起模块化结构，形成变压器故障诊断的知识指南。其二，数据库。变压器故障诊断专家系统中的数据库主要由两个子数据库组成，分别是动态数据库和绝缘预防数据库。在动态数据库的建设与应用中，其本身体现为一个上下文树，既可以对最终的判断与结论进行存放，又可以对中间推理结果进行存放。如此一来，当用户需要获取解释信息时，专家系统便能够通过其中的解释机制来完成解释。绝缘预防数据库主要整合了大量绝缘预防数据及气体数据。通过以上数据的整合，绝缘预防数据库可以建立历史资料存档。如此一来，用户便能够随时对这些数据信息进行查询与管理。在绝缘预防数据库中，用户可以获取到最后的结论，既可以整合历史变化趋势，又可以整合数据信息输入，从而开展纵向分析，并可以在相关试验数据的支持下，开展横向分析。其三，推理机。推理机在变压器故障诊断中的应用主要是基于目标驱动导向所开展的一种反向推理。推理机能够对模糊逻辑进行引入，从而实现对模糊问题进行科学、有效的处理。其四，学习系统。基于人工智能技术在变压器故障诊断中的应用，在对专家系统进行构建的过程中，学习系统不仅能够对专家领域知识进行提取与总结，还能够对提取和总结后的专家领域知识进行结构化处理与编码处理。

结束语

智能体能够模拟人类思考和行为的方式，实现更为动态和灵活的决策过程。目前智能体应用还存在资源消耗高、稳定性差、输出质量无法保证等问题。提升智能体系统的可靠性和效率，优化任务执行流程，是大模型技术在电力领域应用的重要研究方向。

参考文献：

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