变压器易发生的故障基本可分两大类：①电性故障；②热性故障。电力变压器故障，从发展过程上可分两大类，即突发性故障和潜伏性故障，突发性故障发展过程很快，瞬间就会造成严重后果，如雷击、误操作、负荷突变等，突发性故障具有偶然性，只能通过避雷器、继电保护等手段，使突发性故障限制在小的范围内。潜伏性故障一般有三种，即变压器内部局部放电，局部过热和变压器绝缘的老化。故障诊断主要是针对这些潜伏性故障的诊断预测。

变压器运行状态的主要测试与监测手段

当前我国变压器运行状态监测在相当程度上主要依据传统的预防性试验来实现的，包括：电气试验和油务试验。

1、电气试验

（1）直流电阻的测量：直流电阻虽然是一个测试方法比较简单的实验，但它比较直观地确认绕组、引线、调压开关等导电回路是否正常，能发现绕组导线的焊接质量，引线接头是否拧紧接触是否良好，调压开关触头接触是否良好等等。

（2）绝缘性能测试：通过绝缘电阻、吸收比、极化指数、介损、电容量（包括电容套管）、泄漏测试等实验可掌握变压器的绕组绝缘水平和铁心对地绝缘。

（3）有载调压开关特性测试：通过有载调压开关切换时间、周期、切换的波形测量可以掌握变压器的的有载调压开关的性能是否良好。

（4）绕组变形测试和低电压短路阻抗的测试。可以掌握变压器出口短路后变压器绕组有否变形和移位。

（5）铁心接地电流测试。可判断变压器是否多点接地。

（6）远红外测温：通过红外线测温可以随时掌握各出线引线接触是否良好。

2、油务试验

定期对变压器充油设备的油采样进行油色谱分析，通过油色谱分析判断变压器内部是否存在着过热性故障（导电回路、铁芯多点接地引起过热等）、严重的局部放电、电弧放电故障等，它是综合性判断变压器运行状态的重要手段之 一。据统计，我国电网中有 50％以上的故障变压器是通过该试验结果检出的。由于这一检测技术能够在无须停电的情况下进行，不受外界电场和磁场因素的影响，因此可以在线对变压器内部绝缘状况进行诊断，有利于状态维修的发展。

基于油色谱分析方法的变压器故障诊断技术

变压器运行进出现内部故障原因往往不是单一的，一般存在热点的同时还有局部放电，而且故障往往在不断发展变化。在判断设备有*及其严重程度时，要根据设备运行的历史记录和设备特点以及外部环境等因素进行综合判断。

2.1、油色谱分析的现状

变压器的绝缘材料主要是绝缘油和纸。变压器故障时会产生多种气体，主要来源于油和纸热裂解。绝缘油是由烷烃、环烷烃、芳香烃等碳氢化合物组成的混合物。绝缘纸的成分是纤维素，主要是由糖或多糖类构成的高分子碳水化合物。绝缘油热分解时，因分子链的的断裂反应产生低分子烃类气体。有水分存在时，还会产生氢气。变压器运行时出现内部故障产气与正常产气在技术上是不可分辨的。经验证明，当怀疑设备固体材料老化时，一般 CO 2 /CO大于7；当怀疑故障涉及到固体绝缘材料时，CO 2 /CO可能小于3；当怀疑纸或纸板过度老化进，应适当测试油中糠醛含量，或测试纸样聚合度。有载调压操作产生气体与低能量放电相符，当主油箱C 2 H 2 /H 2 大于2-3时，可能是有载调压污染主油箱，可利用比较主油箱、有载调压油箱和储油罐油中溶解气体分析来确定，或通过油柱静压试验法和气体试漏法来检漏。对变压器故障部位的准确判断，有赖于对其内部结构和运行状态的全面掌握，并结合历年色谱数据和其它试验（直流电阻、绝缘、变比、泄漏、空载等）进行比较，色谱分析与判断的技术应借鉴新方法并结合使用。三比值法是一种比较简便易行的判断方法，但度不是很高。

2.2、以油务试验数据为基础进行综合分析的方法

2.2.1、基于专家系统的故障诊断方法

人工智能的出现为变压器故障诊断提供了良好的新途径。判断故障的类型、故障点、故障状况需要大量的经验，而专家系统恰恰解决这个问题。该领域早使用专家系统的是 Rieser的TOGA系统。国内也有根据油色谱分析和电气试验作为主要检测数据来源的一套电力变压器故障诊断专家系统，如河南省中分仪器有限公司长期致力于该领域的研究，并取得丰硕成果，在国内有广泛的用户。还有很多这方面的采用正反向混合推理的研究及应用系统实例。但是，专家系统所采用的判断规则和专家库中经验的准确度却成为专家系统的“瓶颈”，即专家库需要不断地修正和扩充。

2.2.2、基于神经网络的故障诊断方法

神经网络系统具有自组织、自学习的能力，它不包括具体的诊断规则，而是将诊断规则隐含于权值矩阵中，通过对故障样本的自学习来自动修正和扩充对故障的判断能力。目前，变压器故障诊断中多的是 BP神经网络。其中具有单隐层的神经网络分类效果you，它具有小运算量，同时*故障现象和故障原因之间的非线性映射。但是BP神经网络容易收敛到局部you解，为了解决这个问题，提出了几种结合其它方法的学习方法。其中有结合遗传算法的多层前馈网络，其进行网络训练的初识权值是全解空间中的you解。而另一种在学习算法中加入随机扰动的方法也取得较好的效果。

2.2.3、 其它的故障诊断方法

基于油色谱分析进行故障诊断，还有很多其它的方法。灰关联度分析、模糊聚类分析、概率推理和模糊数学结合分析等变压器故障诊断方法是比较有效的几种故障诊断方法。