随着中国智能电网的建设和发展,对电力设备运行稳定性提出了更高的要求。变压器是电力系统中重要的输变电设备之一,评价变压器绕组变形状态对电网的安全运行具有重要意义。本文为解决变压器绕组变形状态评估中存在的数据类型不全面、离线诊断、评估信号单一以及无法实现在线预测等问题,以变压器作为研究对象,开展理论计算、试验测试、在线监测、盲源分离、信源识别、特征提取、信息融合、状态评估、故障诊断、状态预测和在线应用等方面的研究,提出基于机械与电气参量的变压器绕组变形状态综合评估方法。论文主要研究内容如下:(1)分别从变压器振动和电抗特性开展理论研究,建立绕组变形与振动和电抗关系的数学模型。建立SFZ11-180000/220型三维变压器振动仿真模型,进行电路、磁场、结构力场和流场耦合计算。通过电磁场仿真计算得到变压器模型的电压、电流曲线以及磁场分布,通过结构力场和流场耦合计算得到绕组变形趋势和油箱表面测点的振动特征,并通过试验验证仿真模型的准确性和有效性。分析绕组松动和变形状态下振动及电抗特性的变化规律。建立短路电抗在线辨识模型,通过0.4-0.9六种功率因素下的仿真计算对在线辨识模型的准确性和稳定性进行校核。(2)针对变压器振动特征提取方法开展研究,提出了绕组振动信号在线特征提取方法。在线特征提取方法包括盲源分离、动态负荷信源识别与特征值提取。开展不同运行负荷下220kV变压器振动信号在线监测试验,获取不同运行负载电流对应的铁芯和绕组振动混叠信号;再通过盲源分离方法分离出铁芯和绕组的振动信号;计算两种分离信号的基频振动贡献率与运行负荷变化关系,识别出绕组振动信号源;提出小波能量-矩阵变换方法提取矩阵范数和能量熵值作为振动特征值。针对变压器电抗特征提取方法开展研究,提取短路电抗变化率和三相互差比作为电抗特征值。在绕组松动和变形等不同状态下对振动和电抗特征提取方法的有效性进行验证分析。(3)搭建基于机械和电气参量的变压器绕组多信息数据采集系统。研制正常绕组和变形故障绕组的35kV变压器试验样机,并针对正常绕组变压器开展多次短路电流冲击试验,分别在正常、松动和故障绕组状态下进行35kV变压器振动信号和短路电抗的测试与分析;开展220kV变压器绕组变形状态在线监测试验,测试220kV在线运行变压器以及试验变压器的绕组振动信号。在不同短路电流冲击次数条件下,分析220kV运行变压器振动信号的变化特征。获取各试验条件下变压器的振动和电抗特征值数据,构建不同绕组变形状态对应的振动和电抗特征图谱。(4)提出了基于机械与电气参量的变压器绕组变形状态综合评估方法。综合评估方法包括评估层、诊断层和预测层三级模型。在评估层中基于物元理论构建多信息评估指标体系。基于信息熵方法计算评估模型中各信息指标的权重。融合振动和电抗特征信息评估绕组变形状态等级;在诊断层中,针对评估结果为严重状态的故障绕组,提出了基于相关向量机的绕组故障诊断方法。建立变压器绕组故障分类诊断模型,对故障绕组的振动能量谱特征矩阵进行分类诊断,得到严重变形绕组的故障类型;在预测层中,提出基于支持向量机的变压器绕组变形状态回归预测方法。分别对变压器电抗和振动数据进行预测。基于预测结果,在评估层中评估出绕组未来的变形状态趋势。(5)开展运行变压器绕组变形状态综合评估方法的在线应用研究。开展35kV变压器正常绕组、松动绕组和变形故障绕组的评估试验;开展220kV运行变压器的绕组变形状态评估在线应用试验;基于相关向量机绕组变形诊断方法对辐向拉伸/压缩、轴向绝缘脱落和端部叠套三种故障绕组进行分类诊断试验,研发了变压器绕组故障诊断系统软件;基于变压器绕组短路电抗测试数据以及振动信号特征值构建支持向量机预测模型的训练集和测试集,通过模型训练及参数寻优,运用训练好的支持向量机回归预测模型对220kV运行变压器绕组下一目标年的电抗及振动数据进行预测。根据预测模型对特征数据的预测结果,评估220kV运行变压器绕组未来的变形状态。