24、变压器故障诊断与高危重要客户用电安全管理

变压器故障诊断与高危重要客户用电安全管理

1. 变压器故障诊断技术

1.1 研究背景与意义

变压器作为电力系统运行中的关键电气设备，其稳定运行至关重要。基于声特征的变压器故障诊断技术，能够实现对电力设备的连续状态监测，相比以往人工判断方法，更为准确且无需停电，有助于实现设备状态诊断和电网设备状态分析等高级应用，挖掘更多状态监测数据的价值。

1.2 故障诊断原理

在变压器工作过程中，设备状态的相互转换会产生声音，且声音会随设备运行情况而变化。通过采集变压器运行现场的基本声信号，并对原始声信号进行降噪处理，利用软件分析获取声信号的物理特征，进而确定故障类型和位置。

声信号的采集和处理是基于声特征进行故障诊断的基础和关键环节。目前常用的采集方法有噪声分析、超声分析和声发射分析，其中超声分析应用广泛。声信号的数据处理主要依赖小波算法和传统阈值分析。

1.3 小波算法

1.3.1 算法原理

含噪声的一维信号可表示为：$s(n) = f(n) + e(n) \sigma$，其中$f(n)$为原始信号，$e(n)$为噪声信号，$\sigma$为噪声强度。小波算法将原始信号分解为一系列近似分量和部分细节分量，噪声主要分布在细节分量中，通过设置阈值处理细节分量，再经小波重构恢复平滑信号。

1.3.2 处理步骤

• 对信号进行小波分解，选择合适的小波进行$N$级分解计算。
• 对高频系数进行阈值量化，设置阈值并对细节系数进行软阈值量化。
• 进行小波重构，根据小波分解层的高频系数和底层的低频系