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電力變壓器繞組狀態的精準辨識對確保電力變壓器及電網的安全可靠運行極為重要。隨著新能源大規模接入電網，短路故障頻發，變壓器繞組承受的機械應力劇增，繞組變形風險劇增，因此，如何從復雜的變壓器暫態振動信號中提取表征繞組狀態的關鍵特征，成為電力行業亟待解決的難題。

上海交通大學智能輸配電研究所的張淼彬、王豐華與國網浙江電力公司電力科學研究院的金玉琪、金凌峰、楊智和詹江楊合作，在2025年第2期《電工技術學報》上撰文，提出了一種基于圖像分割及小波脊線的變壓器繞組狀態檢測方法，即針對短路沖擊下的變壓器暫態振動信號，借助于高精度的小波時頻圖像分割與脊線提取方法，建立了變壓器暫態振動信號小波時頻特征與繞組狀態的定量映射關系，有效提升了變壓器繞組狀態的檢測精度，為電力變壓器的狀態監測提供了高精度的可視化解決方案。

研究背景

新型電力系統建設下新能源系統的大量接入，給電網帶來了諸如設備增容、諧波、短路頻發等問題，在增加電網復雜性的同時給電力變壓器的安全穩定運行帶來了一定威脅。

具體來說，若注入繞組的諧波分量與其固有頻率接近、或變壓器繞組抗短路能力不足，極易引發繞組變形。之前針對變壓器暫態振動信號的分析方法存在頻譜泄露、時頻分辨率低、模態混疊、噪聲干擾強等問題，難以精準捕捉變壓器暫態振動信號中蘊含的繞組微小變形信息，致使變壓器繞組狀態辨識精度有限。因此，如何從變壓器暫態振動信號中提取出清晰、準確的特征參數，成為變壓器狀態監測領域亟待解決的關鍵問題。

論文所解決的問題及意義

在基于暫態振動信號辨識變壓器繞組狀態時，以往研究中的分析方法大都依賴人工經驗，時頻分辨率低，無法準確辨識變壓器繞組微弱變形的特征信息。

本文提出的基于圖像分割及小波脊線的變壓器繞組狀態檢測方法，創新性的將圖像處理技術引入變壓器暫態振動信號的時頻分析圖中。即根據變壓器暫態振動信號的時頻圖像，利用圖像分割技術獲取了清晰的小波脊線，較好的反映了變壓器暫態振動信號小波時頻圖像隨變壓器繞組狀態的變化過程。在此基礎上，定義了基于小波脊線特征向量角的變壓器繞組狀態評判依據，可用于精準判別遭受短路沖擊下的變壓器繞組狀態。

論文方法及創新點

1、變壓器短路沖擊試驗開展：針對某110kV三繞組電力變壓器的C相繞組開展了8次短路沖擊試驗，分別為外加110%Isc兩次、120%Isc三次和130%Isc三次。此處，Isc為試驗變壓器能承受的最大短路電流。變壓器短路沖擊試驗過程中的箱壁振動信號由PCB352C33壓電式振動傳感器與動態信號分析系統進行獲取，如圖1所示。

根據國家標準GB1094.5-2008，短路沖擊試驗過程中試驗相所施加的電壓為額定電壓，每次短路沖擊試驗后均對繞組的短路阻抗進行測試，作為變壓器繞組是否發生變形的依據。

圖1 振動傳感器放置位置示意圖

2、變壓器暫態振動信號的時頻圖像構建與圖像分割去噪：采用復Morlet小波變換，將振動信號轉換為時頻圖像，直觀呈現能量分布，如圖2所示。基于最大類間方差法自動分割圖像，剔除噪聲干擾，鎖定關鍵頻率區域，其魯棒性優于傳統直方圖法。圖像分割技術使時頻分辨率提升40%，清晰分離100Hz基頻與高頻諧波，如圖3所示。

圖2 多次短路沖擊試驗下振動信號小波變換時頻圖

3、小波脊線提取與狀態判別依據：提取分割區域的模極大值點，擬合生成平滑脊線，量化能量聚集特征，提取變壓器短路沖擊振動信號的小波脊線。定義特征向量夾角（Wavelet Ridge Feature Vector Angle, WRFVA）動態監測繞組狀態，可敏銳識別變壓器繞組的微小形變，為運維決策提供直觀依據。

圖3 多次短路沖擊試驗下變壓器振動信號小波脊線

結論

1）基于最大類間方差法對變壓器振動信號小波時頻圖進行圖像分割，可有效剔除背景噪聲，獲取關鍵的時頻特征信息。

2）基于圖像分割提取出的小波脊線可敏銳反映變壓器暫態振動信號小波時頻圖隨變壓器繞組機械狀態變化的過程。

3）當同一短路電流作用下振動信號的WRFVA指標的變化超過2度時，說明繞組有輕微松動或變形存在，建議關注其運行狀態。

團隊介紹

上海交通大學智能輸配電研究所依托“國家能源智能電網研發中心”、“電力傳輸與功率轉換控制”教育部重點實驗室建立。研究所現有教授4名，副教授8名，講師及專職科研人員5名。

團隊研究方向包括電力設備局部放電的檢測、診斷和定位技術，電力設備的振聲監測與故障診斷技術，輸變電設備狀態監測、評估預測和故障診斷，新型電力傳感器及傳感器可靠性保障技術，大數據、人工智能和數字孿生在設備運維中的應用等。多年來在電網設備狀態檢測相關領域承擔國家級科研項目20余項，上海市重點科技項目7項，國家電網公司總部科技項目數十項，南網和國網科技項目200余項。相關領域發表SCI/EI論文300余篇，其中IEEE論文80余篇，授權發明專利100余項。關鍵技術和產品轉讓思源電氣、華乘、上海駒電、海能信息等企業。相關領域獲國家科技進步二等獎1項、省部級一等獎10余項，其他省部級獎20余項。

張淼彬

碩士研究生，研究方向為電力變壓器在線監測與故障診斷。

王豐華

副教授，研究方向為電力設備振聲監測、電力設備數字化等。

本工作成果發表在2025年第2期《電工技術學報》，論文標題為“基于圖像分割及小波脊線的變壓器繞組狀態檢測“。本課題得到國家電網有限公司科技項目的支持。

引用本文

張淼彬, 王豐華, 金玉琪, 金凌峰, 楊智, 詹江楊. 基于圖像分割及小波脊線的變壓器繞組狀態檢測[J]. 電工技術學報, 2025, 40(2): 640-652. Zhang Miaobin, Wang Fenghua, Jin Yuqi, Jin Lingfeng, Yang Zhi, Zhan Jiangyang. Transformer Winding Condition Detection Based on Image Segmentation and Wavelet Ridges. Transactions of China Electrotechnical Society, 2025, 40(2): 640-652.

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