解锁电力变压器健康密码：模糊逻辑与多因素融合助力精准评估与高效运维

为解决电力变压器老化及状态评估难题，肯尼亚研究人员开展电力变压器健康度（DOH）/ 故障度（DOF）评估研究。结果显示，新模型评估更精准。推荐阅读，可助你了解前沿评估技术，把握电力设备研究新方向。

　　

在电力系统的庞大网络中，电力变压器堪称关键枢纽，它负责将电能转化，保障着千家万户的稳定用电。然而，许多发展中国家正在使用的大量电力变压器，都面临着一个严峻的问题 —— 老化。这些变压器超期服役，运行时间远远超过了原本的技术设计寿命。就像一位本该退休安享晚年的老人，却还在高强度地工作，这无疑增加了设备故障的风险。一旦变压器出现故障，不仅会导致用户供电中断，造成严重的经济损失，还会给整个社会的正常运转带来巨大影响。

为了应对这一挑战，许多电力公司开始采用基于状态的维护策略，希望能延长这些老化设备的使用寿命，减少故障发生。但要想真正实现这一目标，就必须深入了解那些威胁变压器技术和运行寿命的因素。在这样的背景下，来自肯尼亚的研究人员，包括 J.M. Makacha、Edwell T. Mharakurwa 和 L.O. Mogaka 等，积极投身于相关研究，并在《Heliyon》期刊上发表了题为《An integrated fuzzy logic approach for valuation of power transformer’s degree of healthiness or faultiness》的论文。他们的研究成果，为解决电力变压器的老化问题带来了新的希望和方向。

在这项研究中，研究人员采用了多种关键技术方法。首先是层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），这一方法就像是给各种影响因素进行 “排座次”，计算出不同变量的权重，帮助研究人员确定哪些因素对变压器的健康状况影响更大。其次是模糊逻辑推理系统，它能把那些复杂的、难以精确衡量的因素，转化为直观的定性评估。还有改良的组合杜瓦尔五边形（Modified Combined Duval Pentagon，MCDP）方法，用于诊断变压器的早期故障，提高了故障检测的准确性。

下面我们来看看研究的具体结果：

• 早期故障诊断结果：研究人员利用杜瓦尔五边形方法，对比了组合杜瓦尔五边形（CDP）和改良组合杜瓦尔五边形（MCDP）在故障识别上的表现。他们对 65 台有故障的变压器进行了详细检查和验证，结果发现 MCDP 的表现更为出色。在检测热故障时，CDP 常常把低于 700°C 的热故障误判为高于 700°C 的热故障，导致准确率较低。而 MCDP 不仅在检测部分放电（PD）和低能量放电（D1）时达到了 100% 的准确率，还能更好地检测出多种同时发生的故障。这就好比给变压器做了一次更精准的 “体检”，能及时发现那些隐藏的问题16。
• 聚合度（Degree of Polymerization，DP）评估结果：研究人员用从电力公司获取的多台变压器的 DP 测量值，对他们开发的模糊模型进行评估。这个模型就像一个 “透视眼”，能通过检测呋喃（2-FAL）、与的比例以及甲醇的含量，来推断变压器绝缘纸的状况。对比发现，该模型的输出结果与电力公司的测量值以及其他先进模型（如 ANFIS）的结果更为接近，比传统的数学模型更准确。比如，对于某些变压器，模型能准确判断出绝缘纸的健康状况，像变压器 7 和 11 的 DP 值大于 1000，表明绝缘纸非常健康；而变压器 4 的 DP 值小于 250，意味着绝缘纸已经接近使用寿命的尽头23。
• 变压器健康度（Degree of Healthiness，DOH）/ 故障度（Degree of Faultiness，DOF）评估结果：研究人员使用来自不同变压器的样本测试数据，对 DOH/DOF 模型进行验证。结果表明，变压器的健康或故障程度不是由某一个因素决定的，而是多个因素共同作用的结果。就像一个木桶的盛水量取决于最短的木板一样，变压器的运行状况也取决于各个因素的综合表现。例如，变压器 2 和 11 基于 DGA - MCDP 的解释都没有显示出故障迹象，但由于其他因素的差异，它们的 DOH 和 DOF 处于不同区域。变压器 4 被归类为极度故障，其 DP 估计值远低于 250，表明绝缘纸的机械强度和承受短路的能力严重下降，变压器寿命已接近尾声。而变压器 8 处于不确定区域，其 DOH 和 DOF 都很低，说明它的健康状况正在从正常向故障转变45。

综合来看，这项研究取得了重要成果。研究人员成功开发了基于模糊推理和累积加权分组因子的 DOH/DOF 模型，能更全面地评估油浸式电力变压器的状态。同时，建立了非侵入式的 DP 估计模糊推理模型，通过对绝缘纸状况的准确判断，为评估变压器的健康状况提供了重要依据。此外，将基于 MCDP 的早期故障诊断知识与 DOH/DOF 相结合，为全面评估变压器资产提供了更完善的方法。

从实际应用的角度来看，这些成果意义重大。通过定期评估变压器的 DOH/DOF，资产管理者可以更科学地制定维护计划和负载管理策略。对于健康状况不佳的变压器，优先安排维护，避免故障发生；对于健康状况良好的变压器，可以合理安排使用，提高设备利用率。这不仅能降低电力系统的运行成本，还能提高供电的可靠性，保障社会的正常用电需求。

不过，研究人员也指出，目前基于 DGA 的故障诊断方法还有进一步探索的空间，不同的方法可能会导致不同的结果。未来，他们计划将 MCDP 与人工智能技术相结合，进一步提高变压器故障诊断的准确性，为电力系统的稳定运行提供更有力的保障。相信在研究人员的不断努力下，电力变压器的健康管理将变得更加精准、高效，为我们的生活带来更稳定的电力供应。