电力变压器优质绝缘热老化的相关研究
1 变压器绝缘老化检测
油浸式电力变压器绝缘采用油纸（板）绝缘结构形式，其中固体绝缘大部分由纤维素构成。促使其最终损坏的主要因素包括维护工作差，运行事故和超负载运行等。由纤维素构成的固体绝缘，其造成变压器老化的原因，通常可归结为热老化和电老化。
DGA分析主要用于判断油老化；HPLC分析用于判断纸纤维老化；介质损耗因数分析不仅用于判断纸纤维的老化，而且还可以裂解信息。变压器绝缘在热老化过程中，将产生CO和CO2等气体，由于油和纸在热老化过程中都将分解产生CO和CO2，因此，仅靠DGA分析是不够的。
1.1 油中气体分析
变压器通过油中气体分析（DGA）定量测定的主要气体是H2，CH4，C2 H6，C2H4，C2 H2，CO，CO2.由DL/TIEC60599《变压器油中溶解气体的分析和判断导则》推荐的三比值法是建立在DGA数据基础上的，可用来判断变压器内部故障的性质。当变压器故障涉及固体绝缘材料时，就会产生CO和CO2，CO和CO2作为绝缘老化的特征气体，其含量在一定程度上反映了变压器绝缘的状况。变压器绝缘老化状况的诊断仅仅依靠CO和CO2含量、产气速率、CO2或CO的比值来判断将带有很大的不确定性，在老化分析中的偏差较大，只能将其作为参考，若作为判据则是不灵敏、不确切和不可靠的。
1.2 高性能液相色谱分析
应用高性能液相色谱分析（HPLC）技术确定变压器油中溶解的糠醛（C5H4O2）含量（Furan）是十分迫切和必要的。用糠醛含量来判断变压器老化状态，是目前变压器老化最有效的在线检测手段之一。
由于糠醛作为绝缘纸在热老化过程中分解的特殊产物，成为变压器老化的判据正被越来越广泛地应用，因此，一般认为油中糠醛含量达到0.5mg/L时，变压器整体绝缘水平处于寿命中期；达到1～2mg/L时，绝缘劣化严重；达到4mg/L时，变压器绝缘寿命终止。
HPLC方法所面临的问题是：当对变压器换油或进行油处理后，由于糠醛含量随油的更换而发生变化，因此，对溶解油中糠醛含量的分析已难以直接得到与聚合度的对应关系。但纸的拉伸强度是不随油的更换而改变的，这就需要对各次测量的数据、换油情况作记录，以便综合分析绝缘实际老化的程度。
1.3 绝缘纸聚合度的检定
变压器绝缘材料的聚合度（DP）是绝缘老化程度最准确、可靠、有效的判据。 聚合度的测定在取样后，须将纸中的油脂、金属离子及其他充添剂提抽干净，然后粉碎、硝化，使之溶解于乙酸乙酯溶剂中，并利用乌别洛得粘度计测定纸溶液的粘度，求得纸的聚合度（DP）。
聚合度的曲线表明，新纸板聚合度一般为1200～1800。
变压器对绝缘纸老化寿命的判断标准大致定为：当平均聚合度下降到500时，变压器整体绝缘处于寿命中期；当平均聚合度下降到250时，可认为变压器绝缘寿命已终止；当聚合度下降到150时，绝缘纸的机械强度几乎为零。变压器取纸样部位的不同，将会导致聚合度数值的不同，由于聚合度具有一定的分散性，因此，要求在多个部位上取纸样，以求得平均聚合度；或者要求每次在代表性部位取纸样。取样数应该统一，以强调其可比性和同比性。
2 绝缘老化诊断的人工神经网络法
由于引起变压器绝缘老化的原因相当复杂，寿命估计不是要求预报变压器将发生绝缘故障的确切时间，而是预报发生故障可能性的增加和工作可靠性的减少.当可靠性下降到一定值时，变压器老化程度对应的寿命对于一定的应用来说实际上已经终止。用人工神经网络对运行中变压器老化程度的判断，对剩余寿命的定量估计，是建立在可靠性基础上的。
2.1 TFDANN的结构
变压器绝缘老化诊断的人工神经网络法（TFDANN）实质是用模拟人脑信息处理的功能.神经网络法是一种理想的模式分类器，它具有自组织、自学习的能力，能映射高度非线性的输入、输出关系。
来TFDANN输入特征矢量为7个，分别对应特征气体H2，CH4，C2 H2，C2H4，C2H6，CO2/CO的比值和糠醛含量C5H4 O2.模块采用双隐层结构，共设46个隐层节点，上下层节点间充分连接，同层、隔层间节点相互不连接.其输出特征矢量为1个，输出值的范围为0～1。
输出值对应变压器绝缘老化的程度∶趋“0”则表示变压器绝缘状况良好；趋“0.5”则表示变压器绝缘老化处于寿命的中期；变压器绝缘老化寿命终止的可靠性，取决于输出值趋近于“1”的程度。
2.2 TFDANN的工作特点
在TFDANN软件中，输出矢量选取CO2/CO的比值，是由于CO和CO2包含了与纤维素状态有关的信息，而它们的比值在一定程度上能反映变压器内部绝缘的状况。选取糠醛含量作为特征矢量，是考虑到在节点函数中它与变压器绝缘材料聚合度的对应关系和糠醛含量自身与变压器绝缘老化程度的对应关系。
结论是TFDANN软件经有限的数据训练后得到的样本测出的结果。结论表明TFDANN在变压器绝缘老化诊断中具有很高的准确性，其结论与实际故障相吻合。
2.3 TFDANN的成功经验
人工神经网络可以用少而清晰的知识来表示一个非常复杂的系统，可展现出可能连领域专家都不十分了解的复杂机制。在TFDANN开发过程中，从神经网络众多类型中，正确选用了反向传播（BP）网络，吸收了国内外已开发的实用神经网络经验，形成了本软件系统合理的模块结构，能较好地处理变压器绝缘老化诊断中的一些模糊问题。 TFDANN设计、开发，包括输入、输出特征矢量的确定，网络拓扑图、节点权值的定义.网络拓扑结构的选样、完善，即通过样本的训练和预期精确度的比较，使隐层和节点数目逐步确定。
3 结论
变压器绝缘老化诊断技术的研究是建立在DGA和HPLC等测试数据基础上的，更进一步的研究是必须在发电厂、供电局、变电站等部门建立起联合的数据库，用代码表示相关的信息。这些资源对诊断老化，以及寿命评估的提供是极有价值的财富，并促使诊断技术向数字化、智能化、网络化发展。应用计算机辅助诊断，较长期的目标是建立和发展预测绝缘故障和剩余寿命的分析系统。
