摘要：随着电力系统的不断发展，220kV - 750kV 油浸式电力变压器在电网中的重要性日益凸显。其长期运行的可靠性关乎电力系统的稳定供电。绝缘作为变压器的关键部分，准确预测其剩余绝缘强度意义重大。本文聚焦于基于绝缘油特征构建 220kV - 750kV 油浸式电力变压器长期运行中的剩余绝缘强度预测模型，详细分析了绝缘油的各类特征参数与绝缘老化的关系，探讨了常用的预测模型及其优缺点，并通过实例分析验证模型的有效性，为保障变压器安全稳定运行提供参考依据。

关键词：220kV - 750kV 油浸式电力变压器；绝缘油特征；剩余绝缘强度；预测模型

一、引言

220kV - 750kV 油浸式电力变压器在电力传输和分配中起着核心作用，其可靠运行是电力系统稳定的基础。变压器的绝缘性能会随着运行时间的增加而逐渐下降，而绝缘油作为变压器绝缘系统的重要组成部分，其特征参数的变化能够直观反映绝缘的老化程度。通过对绝缘油特征的监测与分析，构建剩余绝缘强度预测模型，能够提前预估变压器绝缘状态，及时采取维护措施，避免突发故障，保障电力系统的安全运行。

二、绝缘油特征与绝缘老化的关系

（一）酸值

绝缘油在长期运行过程中，会因氧化等化学反应产生酸性物质，导致酸值升高。酸值的增加会加速绝缘纸的老化降解，降低绝缘性能。研究表明，酸值与绝缘纸聚合度之间存在显著的负相关关系，当酸值超过一定阈值时，绝缘纸的机械强度和电气性能会急剧下降。

（二）水分含量

水分是影响绝缘油和绝缘纸性能的关键因素之一。过高的水分含量会降低绝缘油的击穿电压，同时促进绝缘纸的水解反应，加速纤维素的降解。水分还会在电场作用下形成导电小桥，增加局部放电的可能性，进一步破坏绝缘结构。

（三）溶解气体含量

变压器内部的绝缘老化、过热、放电等故障会导致绝缘油和绝缘纸分解产生各种气体，如氢气（H₂）、甲烷（CH₄）、乙烷（C₂H₆）、乙烯（C₂H₄）、乙炔（C₂H₂）等。不同故障类型产生的气体成分和比例不同，通过分析溶解气体含量及气体间的比例关系（如三比值法），可以判断变压器内部是否存在故障以及故障的类型和严重程度，进而推断绝缘的老化状态。

（四）介质损耗因数

绝缘油的介质损耗因数反映了其在交变电场下的能量损耗情况。随着绝缘油的老化和污染，介质损耗因数会逐渐增大，这意味着绝缘油在运行过程中会产生更多的热量，加速绝缘老化进程，降低绝缘性能。

三、基于绝缘油特征的剩余绝缘强度预测模型

（一）经验模型

经验模型是基于大量的运行数据和试验结果，通过统计分析建立起绝缘油特征参数与剩余绝缘强度之间的经验关系。例如，根据酸值、水分含量与绝缘纸聚合度的试验数据，拟合出经验公式来预测剩余绝缘强度。这类模型简单直观，易于理解和应用，但缺乏对绝缘老化物理过程的深入描述，通用性较差，受地域、运行条件等因素影响较大。

（二）神经网络模型

神经网络模型具有强大的非线性映射能力，能够自动学习绝缘油特征参数与剩余绝缘强度之间复杂的关系。常见的神经网络模型如 BP 神经网络，通过构建输入层（绝缘油特征参数）、隐含层和输出层（剩余绝缘强度），利用大量样本数据进行训练，调整网络权重和阈值，使网络能够准确预测剩余绝缘强度。神经网络模型具有较高的预测精度，但需要大量的样本数据进行训练，且训练过程容易陷入局部最优解，模型的可解释性较差。

（三）支持向量机模型

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它通过寻找一个最优分类超平面，将不同类别的样本数据分开。在剩余绝缘强度预测中，将绝缘油特征参数作为输入，剩余绝缘强度的不同等级作为输出，构建支持向量机模型。支持向量机模型在小样本、非线性问题上具有良好的性能，能够有效避免过拟合，但对核函数的选择较为敏感，参数调整难度较大。

四、实例分析

选取某地区多台 220kV - 750kV 油浸式电力变压器作为研究对象，定期采集绝缘油样本，测试其酸值、水分含量、溶解气体含量和介质损耗因数等特征参数，并通过绝缘纸聚合度测试等方法获取实际的剩余绝缘强度数据。

将采集到的数据分为训练集和测试集，分别用于训练上述三种预测模型。利用测试集数据对训练好的模型进行验证，结果表明：经验模型在该地区部分变压器上预测效果较好，但对于运行条件复杂的变压器预测误差较大；神经网络模型预测精度较高，但存在一定的波动；支持向量机模型在整体上表现出较好的预测性能，预测误差相对较小且较为稳定。

通过对比分析，结合该地区变压器的实际运行情况和数据特点，选择支持向量机模型作为该地区 220kV - 750kV 油浸式电力变压器剩余绝缘强度的预测模型，并对模型进行进一步优化和调整，以提高预测的准确性和可靠性。

五、结论

本文深入探讨了基于绝缘油特征的 220kV - 750kV 油浸式电力变压器长期运行中剩余绝缘强度预测模型。通过分析绝缘油特征与绝缘老化的关系，明确了酸值、水分含量、溶解气体含量和介质损耗因数等参数对绝缘性能的影响。介绍了经验模型、神经网络模型和支持向量机模型等常用预测模型，并通过实例分析对比了它们的性能。结果表明，支持向量机模型在该地区变压器剩余绝缘强度预测中具有较好的适用性。在实际应用中，应根据变压器的具体运行情况和数据特点，选择合适的预测模型，并不断优化和完善，以实现对变压器剩余绝缘强度的准确预测，为电力变压器的状态检修和安全运行提供有力支持。未来，随着监测技术和数据分析方法的不断发展，有望构建更加精准、智能的剩余绝缘强度预测模型，进一步提升电力变压器的运维水平。

参考文献

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