Page 28 - 电力与能源2024年第六期

第 45 卷 第 6 期
电力与能源
664 2024 年 12 月

DOI：10.11973/dlyny202406006

基于向量自回归的变压器故障率预测模型研究

徐 聪
（国网湖北省电力有限公司荆州供电公司，湖北 荆州 434000）

摘 要：预测变压器的故障率对于提升变压器运行的可靠性、稳定性，以及确保电网功能的稳定性至关重要。
根据变压器投入运行的时间将其故障分为偶然故障和老化故障两类。在偶然故障时期，故障发生的概率基本
保持恒定。在老化故障时期，故障的发生与变压器的运行状态、检修情况、历史数据以及环境参数等密切相
关。首先建立了故障率与各类因素的关系模型，然后修正了由于检修引起的变压器故障率的变化，最后通过
向量自回归算法拟合该模型中的各个参数，得到变压器故障率预测模型。算例结果表明，该方法能够精准预
测变压器的故障率。
关键词：变压器故障率；向量自回归；老化故障
作者简介：徐 聪（1993—），男，主要从事电力系统及其自动化方面的工作。
中图分类号：TM73 文献标志码：A 文章编号：2095-1256（2024）06-0664-04
Research on Transformer Fault Prediction Model Based on Vector Autoregression

XU Cong
（Jingzhou Power Supply Company，State Grid Hubei Electric Power Co.，Ltd.，Jingzhou 434000，Hubei Province，China）

Abstract：Predicting the fault rate of transformers can enhance their operational reliability and stability, ensuring
the stable functioning of the power grid. Transformer faults can be classified into random faults and aging faults
based on the operational time of the transformer. During the random fault period, the probability of faults remains
s
nearly constant. In the aging fault period, faults are closely related to the transformer’ operational status, mainte⁃
nance conditions, historical data, environmental parameters, etc. First, a relationship model between fault rate
and various factors is established. Then, adjustments are made to account for changes in the fault rate caused by
maintenance. Finally, a vector autoregression (VAR) algorithm is used to fit the parameters in the model, result⁃
ing in a transformer fault rate model. Test case results show that this method can accurately predict the trans⁃
former fault rate.

Key words：transformer fault rate，vector autoregression，aging fault

随着智能化、信息化技术的飞速发展，变压器 压器发生故障的概率；然后分析变压器的检修情
在线监测技术日益成熟 ［1-3］ 。准确预测变压器的 况对故障的影响；最后采用向量自回归算法拟合

运行状态和故障概率，对于提高变压器的运行可 模型系数，并通过算例验证该方法的有效性。
靠性、稳定性，进而确保电力系统供电稳定性和保
1 故障概率预测模型
障国民经济发展及生活水平提高至关重要 ［4-6］ 。
本文将变压器在运行年限内的故障分为偶然 变压器的故障过程包含 3 个时期，分别为早
故障与老化故障。偶然故障期发生故障的概率较 期故障时期、偶然故障时期以及老化故障时期。

低，且基本保持恒定，而老化故障期间发生故障的 通 常 情 况 下 ，在 变 压 器 出 厂 前 ，早 期 故 障 应 被
概率与变压器的运行状态、环境状态、历史数据、 清除。
检修数据等密切相关。本文首先利用变压器的历 1.1 偶然故障
史运行数据分析其等效运行年限，并据此预测变 变压器投入运行时间较短时，故障率基本不