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摘要：变电站电力系统中，主变压器都是其中最为核心的一部分，在电力系统的运行过程中发挥着极为重要的作用，因此，工作人员需要对其状态进行仔细的检查和监管，才能从根本上保证变电站整体系统的安全运行。就变电站主变压器各种状态下的检修应用进行分析和探讨。
关键词：变电站；主变压器；状态检修
1变电站主变压器存在的主要问题及相关成因
1．1绝缘故障
绝缘故障在所有主变压器故障类型中是最为常见的一种。一般来说，绝缘体需要温度保持在一个合适的数值才能进行正常的工作，但是随着机器设备工作时间的延长或者是因为设备散热能力不够等问题，使得绝缘体的温度会越来越高，直至超过其所能承受的极限温度，就会导致主变压器无法正常使用，除了这种因温度原因引起的故障之外，机械外力的作用也会使得主变压器的使用受到影响，主变压器在不断使用的过程中，一般来说都会发生受潮和异物进入的情况，若是工作人员没有及时对其进行检查，变压器内部的水和异物就有可能进入储藏油的装备中，最终使得绝缘管的密封程度和主变压器的稳定性失衡，绝缘管一旦失去阻隔异物的能力，主变压器发生危险的可能性就会大大提升。
另外，雷击也是引起绝缘故障的重要因素之一，虽然这种情况和上述两种相比不算常见，但是一旦发生雷击引起的故障问题，其后果是难以预料的，造成的损失和上述两种相比要大得多，在一些变电站，因为避雷针没有满足规定的安全标准，或是因为避雷针失去效用，导致其对主变压器的安全保护形同虚设，在发生雷击时就容易击穿电路，绝缘体遭到破坏，主变压器线路断路的恶劣情况也时有发生。
1．2温度过高致使主变压器故障
变电站主变压器线路的电流需要控制在合适的范围内才能进行稳定的工作，因此，一旦在设备运行过程中电流数值突然过大，很容易使电力设备工作过载，温度迅速上升，从而使得绝缘体失效，另外，如果出现涡流高温的位置在线路的重叠处，因为在此处线路的分布多且复杂，一旦一条线路产生问题就容易导致连锁反应，导致多条线路损毁失效，直至整个电路系统断路，最终造成难以预料的损失。
1．3线路短路造成的故障
除了高温造成的短路和绝缘体造成的故障，线路短路造成的故障也是常见的问题之一，由于工作人员的疏忽，单相对地、两相或者三相对地情况的发生十分常见，而其造成的直接后果就是整个电路会因此而导致短路，严重影响力了变电站的电力运行，对电力设备安全稳定性的影响也同样不可忽视，而在所有短路故障中，最为严重的当属出口处短路，这种短路会直接造成电力设备过载运行并可能会发生烧毁的危险，电力系统也会在瞬间进入瘫痪状态，造成难以估量的损失。
2变电站主变压器状态检修技术应用分析
2．1油中溶解气体分析
在所有主变压器状态检修技术中，油中溶解气体分析是其中应用最为广泛的一种，该方法利用气体会随温度进行有规律变化的核心原理，来判断变电站主变压器的故障类型和损毁程度，一般来说，主变压器在工作过程中必然会出现一定的损耗，因此油中的气体含量也必然会发生一定的变化，所以通过这种气体含量比例的变化，就可以很容易地对主变压器的状态进行准确的判断，通常用来对油中溶解气体进行分析的主要工具是油浸纸，使用材料的原因是因为其价格低廉、性价比高，并且来源广，便于大批量采买，并且对于油中溶解气体的检测效果上乘，所以大多数变电站检测人员都会使用油浸纸进行油中气体的检测，一般油浸纸可以检测出氧气、氮气、氢气、一氧化碳和二氧化碳等多种气体，通过它们在油中的比例可以较为准确地推断出主变压器的密封、脱气情况，局部放电情况和绝缘体相关的具体参数。具体来说，例如当油中气体的二氧化碳含量过多，检测人员就能及时发现主变压器的温度已经超过正常数值，当油中气体的一氧化碳的含量过多，就会导致主变压器中的绝缘体受热过多而产生一定的分解，最终导致设备的瘫痪，而当氧气的含量超标时，就表明此时绝缘体已经发生严重的过热情况，设备的密封性也开始下降，相关检修人员应该立即对主变压器进行全面检查，并采取有效措施对设备进行维修。从上述情况能看出，通过油浸纸进行油中气体在线监测技术可以在设备发生危险时使检测人员以最快的速度找出问题所在，为后续的维修工作争取到足够的时间，从而避免维修成本的增加，为变电站的运行带来直观的经济效益。
2．2人工智能故障诊断技术
随着社会科技的快速发展，自动化控制技术和计算机技术开始在各种行业中得到了广泛的应用，而人工智能在变电站主变压器状态检修工作中的应用则使得检修人员的工作量得到了一定程度的解放，并且随着智能化的应用，技术人员的工作水平也能得到质的提升，同时，技术人员也可以通过人工智能建立一个故障诊断相关信息的参数储备库，人工智能根据每次录入的设备故障记录可以进行相应的分析，并最终得出一定的结论，技术人员也就能够在日常的检修过程中及早发现问题并采取针对性的措施对潜在危险进行规避。
同时，储备库中专家系统、神经网络和强大的遗传算法也能帮助变电站的运营方式进行有效的优化，例如其中专家系统可以通过储备库中的相关参数和曾经处理故障的相关经验，对变压器可能出现的各种情况进行合理的推算，并在推算的过程中对各种频发问题进行回答，这在一定程度上对主变压器的检修工作效率提升是十分巨大的。但是值得注意的是，专家系统因为对于信息储备库的依赖性过强，所以短时间内在没有足够故障案例的积累下，专家系统的作用是十分微小的，并且专家系统为了保证其准确性和时效性，对于信息库的更新需要及时跟进，因为信息库的更新需要耗费大量的时间和人力物力财力，因此会使主变压器的检修工作成本大大增加，对专家系统能力的发挥反而造成了限制。而神经系统和专家系统不同，其优势正好弥补了专家系统的缺点，其自组织、自适应和自学习能力使得其在一定程度上可以完成独立的思考和分析，因此神经系统的联想功能十分优秀，这一点是其他系统无法比拟的，在主变压器发生故障时，神经系统能够及时根据设备故障的相关参数和情况进行针对性分析，找出发生故障的原因和部件，从而给出解决问题的有效措施，但是从我国目前的情况来看，神经系统的发展还是不太纯熟，可移植性也比较差，而且因为没有大量的故障案例被录入信息化系统，使得神经网络在缺乏大数据的支持下对于故障原因的分析缺乏时效性和准确性，对于主变压器问题的排查变得十分困难，变电站的工作受到一定的阻碍。因此，在使用人工智能检测技术时，很多技术人员会将粗糙集引入主变压器问题的排查中，通过粗糙集的使用，即使信息库中的案例还不足以支撑数据的分析和研究，也能通过决策表、抽取规则集等成熟的技术保证问题分析的准确性，在容错性和数据分析方面也能有较高的保障。
结束语
通过有效的手段加强主变压器的状态检修具有重要的作用，所以，变电站需要对曾经的设备案例进行仔细分析并得出相应的结论，才能在日常的故障排查中及时发现潜在的设备安全问题，从而控制变电站的资源损耗和风险成本。
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