变压器作为电力系统的核心设备，其运行状态直接关系到整个电网的安全与稳定。常规巡视虽然能发现大部分问题，但一些隐蔽性高、发展缓慢的潜在风险往往需要通过特殊巡视项目来精准识别。本文将系统阐述变压器巡视中的特殊项目、风险识别方法以及确保电力系统安全稳定运行的综合策略。
一、变压器特殊巡视的核心意义
特殊巡视是在常规巡视基础上，针对特定条件或异常现象进行的针对性检查。其核心价值在于：
- 提前预警：通过特殊项目发现常规手段难以捕捉的早期故障征兆
- 精准定位：针对特定风险点进行深入检查，提高问题定位准确性
- 预防性维护：基于特殊巡视结果制定针对性维护计划，避免故障扩大
例如，某220kV变电站通过特殊巡视发现主变油色谱数据异常，及时安排检修，避免了可能发生的绝缘击穿事故，减少经济损失约500万元。
二、变压器特殊巡视的关键项目及风险识别方法
1. 油色谱分析特殊巡视
风险识别原理：变压器内部故障会产生特定气体，通过分析油中溶解气体成分和含量，可判断故障类型和严重程度。
特殊巡视要点：
- 采样时机：在负荷高峰后、雷雨季节前后、检修后投运初期等关键时段采样
- 分析指标：重点关注氢气(H₂)、甲烷(CH₄)、乙烷(C₂H₆)、乙烯(C₂H₄)、乙炔(C₂H₂)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO₂)等
- 判断标准：依据GB/T 7252-2001《变压器油中溶解气体分析和判断导则》
实例分析： 某110kV变压器油色谱检测数据如下：
H₂: 150 μL/L (正常值<100)
CH₄: 45 μL/L
C₂H₆: 12 μL/L
C₂H₄: 8 μL/L
C₂H₂: 0.5 μL/L (正常值<1)
CO: 350 μL/L (正常值<300)
CO₂: 2500 μL/L
分析判断：
- H₂含量超标，可能存在局部放电或受潮
- CO含量偏高，可能涉及固体绝缘材料过热
- C₂H₂含量虽未超标但已出现，需密切监控
- 结论：建议缩短巡视周期至1个月，安排停电检查
2. 红外热成像特殊巡视
风险识别原理：通过检测设备表面温度分布，发现异常发热部位，判断接触不良、过载、内部故障等问题。
特殊巡视要点：
- 环境要求：选择无雨、无风、无强光干扰的时段，最好在夜间或阴天进行
- 设备设置：设置合适的发射率（变压器外壳通常设为0.85-0.95）
- 重点关注区域：
- 套管接头
- 引线连接处
- 油箱表面
- 散热器
- 有载分接开关
实例分析： 某500kV变压器红外热成像检测发现：
- A相高压套管接头温度：72℃（环境温度25℃，温升47℃）
- B相高压套管接头温度：48℃（温升23℃）
- C相高压套管接头温度：46℃（温升21℃）
- A相与B、C相温差达24℃，超过10℃的预警值
风险判断：
- A相套管接头存在接触不良或内部连接问题
- 可能导致局部过热，加速绝缘老化，甚至引发火灾
- 处理措施：立即安排停电检修，检查并处理A相套管接头
3. 局部放电检测特殊巡视
风险识别原理：通过检测变压器内部局部放电信号，发现绝缘缺陷、悬浮电位、尖端放电等隐患。
特殊巡视要点：
- 检测方法：超声波法、特高频法、脉冲电流法
- 检测时机：在雷雨季节前、大负荷运行前、检修后投运初期
- 判断标准：依据DL/T 1250-2013《电力变压器局部放电带电检测技术现场应用导则》
实例分析： 某220kV变压器局部放电检测数据：
检测方法：超声波法
检测位置：高压侧A相套管
放电量：850 pC（正常值<100 pC）
放电频率：每秒3-5次
放电相位：主要集中在电压峰值附近
分析判断：
- 放电量严重超标，存在明显绝缘缺陷
- 放电相位特征表明可能是悬浮电位放电或尖端放电
- 风险等级：高风险，需立即停电处理
- 处理建议：吊罩检查，重点检查A相套管内部连接和绝缘状况
4. 油位及油温特殊巡视
风险识别原理：通过监测油位和油温变化，判断变压器内部故障、散热系统问题或密封缺陷。
特殊巡视要点：
- 油位监测：关注油位曲线与温度曲线的对应关系
- 油温监测：重点关注顶层油温、绕组温度
- 异常判断：油位异常升高或降低、油温与负荷不匹配
实例分析： 某110kV变压器运行数据：
负荷率：85%
环境温度：30℃
顶层油温：68℃（正常值应≤65℃）
油位：油位计指示在10/10位置（满刻度）
历史数据：相同负荷下油温通常为62℃，油位在8/10位置
分析判断：
- 油温异常升高，可能原因：
- 散热器堵塞或风扇故障
- 内部过热（如绕组匝间短路）
- 油循环不畅
- 油位异常升高，可能原因：
- 呼吸器堵塞导致油位异常
- 内部故障产生气体
- 处理措施：立即检查散热系统，安排油色谱分析，必要时停电检修
5. 噪声及振动特殊巡视
风险识别原理：通过监测变压器运行声音和振动，判断铁芯松动、绕组变形、冷却系统异常等问题。
特殊巡视要点：
- 检测工具：声级计、振动分析仪
- 检测位置：油箱顶部、侧面、散热器
- 判断标准：与历史数据对比，关注异常频率成分
实例分析： 某220kV变压器噪声检测数据：
正常运行噪声：65 dB(A)
当前噪声：78 dB(A)
噪声频谱分析：
- 100 Hz成分：明显增强（可能铁芯松动）
- 200 Hz成分：明显增强（可能绕组变形）
- 50 Hz成分：正常
振动数据：
- 振动加速度：0.8 m/s²（正常值<0.5 m/s²）
- 主要频率：100 Hz、200 Hz
分析判断：
- 噪声和振动均异常增大，且特征频率明显
- 可能原因：铁芯夹件松动、绕组变形或位移
- 风险等级：中高风险
- 处理建议：安排停电检查，重点检查铁芯夹紧件和绕组状态
三、特殊巡视的实施流程与管理
1. 制定特殊巡视计划
计划要素：
- 巡视对象：根据设备历史数据、运行环境、季节特点确定
- 巡视周期：根据风险等级设定（高风险：1-3个月；中风险：3-6个月；低风险：6-12个月）
- 人员配置：要求具备专业资质的人员参与
- 设备准备：确保检测仪器完好、校准有效
示例计划表：
| 变压器编号 | 风险等级 | 特殊巡视项目 | 周期 | 责任人 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| #1主变 | 高 | 油色谱、红外、局放 | 1个月 | 张工 | 220kV，运行15年 |
| #2主变 | 中 | 油色谱、红外 | 3个月 | 李工 | 110kV，运行8年 |
| #3主变 | 低 | 油色谱 | 6个月 | 王工 | 35kV，运行3年 |
2. 数据采集与分析
数据采集规范：
- 时间一致性：每次巡视尽量在同一时间段进行
- 环境记录：记录环境温度、湿度、负荷情况
- 仪器校准：确保检测仪器在有效校准期内
数据分析方法：
- 趋势分析：与历史数据对比，观察变化趋势
- 横向对比：与同类设备数据对比
- 综合判断：结合多种检测方法结果进行综合判断
数据分析示例： 某变压器油色谱数据趋势分析：
月份 H₂(μL/L) CH₄(μL/L) C₂H₂(μL/L) CO(μL/L)
1月 45 25 0 180
2月 52 28 0 195
3月 68 35 0 210
4月 85 42 0.2 235
5月 105 50 0.5 260
分析结论：
- 所有指标均呈上升趋势
- H₂增长较快，可能存在局部放电或受潮
- C₂H₂已出现，需高度警惕
- 决策：立即安排停电检修
3. 风险评估与分级管理
风险评估矩阵：
| 风险等级 | 判定标准 | 处理时限 | 处理措施 |
|---|---|---|---|
| 一级（紧急） | 可能立即导致设备损坏或人身伤害 | 24小时内 | 立即停电处理 |
| 二级（高） | 短期内可能发展为故障 | 1周内 | 安排计划停电检修 |
| 三级（中） | 3个月内可能发展为故障 | 1个月内 | 加强监控，制定检修计划 |
| 四级（低） | 长期存在但发展缓慢 | 3个月内 | 纳入常规维护计划 |
风险评估实例： 某变压器综合评估：
- 油色谱：H₂超标，C₂H₂出现（二级风险）
- 红外：A相套管接头过热（二级风险）
- 局放：放电量超标（一级风险）
- 综合风险等级：一级（紧急）
- 处理决策：立即停电检修
四、确保电力系统安全稳定运行的综合策略
1. 建立完善的特殊巡视管理体系
制度建设：
- 制定《变压器特殊巡视管理细则》
- 明确各岗位职责和工作流程
- 建立特殊巡视记录和报告制度
技术支撑：
- 建立变压器健康状态评估系统
- 开发智能分析平台，实现数据自动分析和预警
- 应用大数据技术，建立设备故障预测模型
示例系统架构：
数据采集层 → 数据传输层 → 数据存储层 → 分析处理层 → 应用展示层
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
传感器/仪器 无线/有线网络 数据库系统 AI分析引擎 Web/移动端
2. 人员培训与能力建设
培训内容：
- 变压器结构原理
- 特殊巡视方法与技术
- 数据分析与判断标准
- 应急处理流程
培训方式：
- 理论授课
- 实操演练
- 案例分析
- 考核认证
培训周期：
- 新员工：入职后1个月内完成基础培训
- 在岗员工：每年至少1次复训
- 特殊岗位：每半年1次专项培训
3. 应急响应与故障处理
应急响应流程：
发现异常 → 初步判断 → 上报决策 → 应急处理 → 事后分析
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
记录数据 风险评估 启动预案 现场处置 总结改进
应急处理示例： 某变压器油色谱异常应急处理：
- 发现异常：油色谱分析发现C₂H₂含量0.8μL/L
- 初步判断：可能存在电弧放电，风险等级一级
- 上报决策：立即上报调度，申请停电
- 应急处理：
- 30分钟内完成停电操作
- 2小时内完成现场安全措施
- 24小时内完成吊罩检查
- 事后分析：发现内部连接松动，已处理并记录
4. 技术创新与应用
新技术应用：
- 智能传感器：实时监测油温、油位、振动等参数
- 无人机巡检：对高空部位进行红外检测
- AI图像识别：自动识别设备外观缺陷
- 数字孪生技术：建立变压器虚拟模型，模拟运行状态
应用案例： 某智能变电站应用：
- 部署油色谱在线监测装置，实现24小时连续监测
- 应用红外热成像无人机，每周自动巡检
- 建立AI分析平台，自动识别异常并预警
- 效果：故障预警准确率提升40%，平均故障处理时间缩短60%
五、典型案例分析
案例1：某500kV变压器油色谱异常处理
背景：变压器运行12年，近期负荷增加至95%
特殊巡视发现：
- 油色谱：H₂ 180μL/L，C₂H₂ 1.2μL/L，CO 450μL/L
- 红外：B相套管接头温度85℃（环境25℃）
- 局放：B相放电量1200pC
分析判断：
- 综合判断为内部绝缘缺陷，可能涉及绕组或引线
- 风险等级：一级（紧急）
处理过程：
- 立即申请停电，调整电网运行方式
- 吊罩检查发现：B相高压引线绝缘老化，局部碳化
- 更换引线绝缘，重新处理连接
- 投运后油色谱恢复正常
经验总结：
- 多种检测方法综合判断的重要性
- 负荷增加对老旧设备的影响
- 特殊巡视的及时性价值
案例2：某220kV变压器振动异常处理
背景：变压器运行8年，近期噪声增大
特殊巡视发现：
- 噪声：75dB(A)（正常65dB(A)）
- 振动：100Hz、200Hz成分明显增强
- 油色谱：正常
分析判断：
- 可能为铁芯或绕组机械问题
- 风险等级：二级（高）
处理过程：
- 安排计划停电
- 检查发现：铁芯夹件螺栓松动，绕组压紧装置位移
- 重新紧固铁芯，调整绕组压紧
- 振动测试恢复正常
经验总结：
- 机械问题可能不伴随油色谱异常
- 振动分析对机械故障诊断价值高
- 定期检查机械紧固件的重要性
六、未来发展趋势
1. 智能化与自动化
发展方向：
- 全自动特殊巡视机器人
- 基于深度学习的故障诊断系统
- 数字孪生驱动的预测性维护
技术示例：
# 简化的变压器故障诊断AI模型示例
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载历史数据
data = pd.read_csv('transformer_fault_data.csv')
X = data[['H2', 'CH4', 'C2H6', 'C2H4', 'C2H2', 'CO', 'CO2', 'temperature', 'vibration']]
y = data['fault_type']
# 训练模型
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测新数据
new_data = pd.DataFrame({
'H2': [150],
'CH4': [45],
'C2H6': [12],
'C2H4': [8],
'C2H2': [0.5],
'CO': [350],
'CO2': [2500],
'temperature': [68],
'vibration': [0.8]
})
prediction = model.predict(new_data)
print(f"预测故障类型: {prediction[0]}")
2. 标准化与规范化
标准体系完善：
- 特殊巡视操作标准化
- 数据分析标准化
- 风险评估标准化
国际接轨：
- 参考IEC、IEEE等国际标准
- 参与国际标准制定
- 推动国内标准国际化
3. 人才培养与知识传承
专家系统建设：
- 建立变压器故障案例库
- 开发专家诊断系统
- 实现经验知识数字化
人才培养机制：
- 建立师徒制传承
- 开展技术比武
- 设立专项奖励基金
七、总结与建议
变压器特殊巡视是确保电力系统安全稳定运行的重要手段。通过精准识别潜在风险，可以实现从被动抢修到主动预防的转变。
关键建议：
- 建立系统化管理体系：将特殊巡视纳入设备全生命周期管理
- 应用先进技术：积极引入智能化、数字化技术提升巡视效率
- 加强人员培训：培养专业化的巡视分析团队
- 完善应急机制：建立快速响应的故障处理流程
- 推动技术创新：持续探索新的检测方法和分析技术
实施路线图：
短期（1年内）：完善特殊巡视制度，完成人员培训
中期（2-3年）：引入智能化检测设备，建立数据分析平台
长期（3-5年）：实现预测性维护，建成智能运维体系
通过系统化的特殊巡视和精准的风险识别，变压器运行可靠性可提升30%以上，电力系统整体安全稳定运行水平将得到显著提高。这不仅关系到供电可靠性，更关系到社会经济的稳定发展，是电力行业必须持续投入和改进的重要领域。