近日，电气与电子工程学院咸日常教授高电压与绝缘技术团队的科研成果“Identification Method of Interturn Short Circuit Fault for Distribution Transformer Based on Power Loss Variation（基于功率损耗变化的配电变压器匝间短路故障识别方法）”在电气工程领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics（中科院一区期刊，影响因子12.3）上发表。
咸日常教授为论文第一作者，2022级电气工程专业博士研究生王乐乐为论文通讯作者。山东理工大学为论文的第一完成单位和通讯单位，该研究成果是产学研用高度融合的典型成果，提出一种基于功率损耗变化的配电变压器匝间短路故障识别方法，实现了配电变压器状态检测技术的重大突破。
该研究基于理论分析、仿真试验和实际工程案例，深入研究了配电变压器单匝短路后的状态量变化特征与匝绝缘劣化对应敏感状态量的变化，提出一种基于功率损耗变化的配电变压器匝间短路故障识别方法，以用于实时诊断配电变压器绕组匝间绝缘状态，预判匝间短路故障及故障相，为配电变压器匝间绝缘在线监测、故障诊断与保护控制提供有利帮助。
由于变压器绕组绝缘劣化及匝间短路故障在现实研究中无法具体设置且难以试验验证，为实现其绕组匝间短路故障的在线监测及绝缘劣化预警，研究建立与实际变压器一致的“场-路”耦合3D仿真模型，在验证模型可靠准确的前提下，仿真分析配电变压器二次侧内、外层绕组在不同位置发生单匝短路时各物理量的变化特征，从而得到变化率最大且容易检测的绕组功率损耗作为敏感状态量。
论文配图：Fig. 1. Three-dimensional model of distribution transformer.
论文配图：Fig. 3. Equivalent circuit model of distribution transformer for single
turn short circuit and multiturn short circuit.
论文配图：Fig. 4. The maximum change rate of each parameter when a single-turn short circuit occurs at different positions of the low-voltage winding.
(a) Maximum change rate of short-circuit loop current. (b) Maximum change rate of the spatial magnetic field intensity. (c) Maximum change rate of the winding power loss. (d) Maximum change rate of force acting on the turns.
然后，通过改变绕组匝间绝缘电阻及短路匝数，仿真研究匝间绝缘劣化的渐变过程，探究主回路绕组电流及功率损耗的变化规律，分析得出匝间绝缘劣化、绝缘崩溃的临界电阻值及功率损耗变化率与匝间绝缘状态的关系，从而提出一种可准确定位故障相的配电变压器匝间短路故障识别方法。
论文配图：Fig. 6. Schematic diagram of short-circuit ring and short-circuit point
when the winding is short-circuited between turns.
论文配图：Fig. 10. Variation of active power loss when short circuit with different
turns of low-voltage outer winding occurs.
论文配图：Fig. 12. Maximum change rate situation of each phase winding loss.
该研究提出一种基于敏感状态量变化的可准确定位故障相的匝间短路识别方法，即在绕组主回路电流变化率不超过10%的情况下，当绕组损耗变化率小于1%时，匝绝缘正常；当绕组损耗变化率大于1%且小于15%时，匝绝缘处于劣化状态；当绕组损耗变化率大于15%时，匝绝缘劣化加速，最终造成绝缘崩溃。同时，实时监测各相的功率损耗，可准确判定发生匝间短路的绕组所在相，进而有助于配电变压器匝间绝缘在线监测、故障诊断与保护控制，减少故障停电，提高供电可靠性。
论文配图：Fig. 13. Flow chart that fault identification of interturn short circuit and diagnosis of interturn insulation state for distribution transformer windings.
该研究将理论与实践相结合，不仅通过有限元仿真软件进行了可靠仿真，而且在试验室进行了相关试验来获取实际试验数据，利用专业绘图与数据分析软件进行数据处理和图表制作，综合分析仿真值、理论计算值及实际试验值基础上提出了研究的创新点。这是一次兼具理论性与实践性的学术探索，是学校师生在学术研究上“挑战自我、突破自我”的演绎，也是我校培养研究生工程实践能力和创新能力方面颇具成效的体现。新时代背景下，学校将继续深化教学改革，把校园小课堂与社会实践大课堂紧密结合，大力培养适应当下社会发展需求的高素质人才。
原文链接
https://ieeexplore.ieee.org/document/10184169
论文题录信息
R. Xian, L. Wang, B. Zhang, J. Li, R. Xian and J. Li, Identification Method of Interturn Short Circuit Fault for Distribution Transformer Based on Power Loss Variation, in IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 20, no. 2, pp. 2444-2454, Feb. 2024, doi: 10.1109/TII.2023.3292972.
作者简介
咸日常：二级教授，博士/硕士生导师。山东理工大学智能电网研究院副院长，山东省有突出贡献中青年专家、国家电网专业管理专家人才，中国复合材料工业协会专家库专家，中国电力技术市场协会城市电网专委会专家，2018年入选“淄博市英才计划”，研究方向为过电压与绝缘防护技术，电气设备状态检测与故障诊断，电网安全经济运行技术。主持国家电网公司等科研项目30余项，参与国家863重大专项和十三五重点研发计划各1项，获省部级以上科技奖励4项，主持起草《谐波保护器》、《光伏供电的户外图像巡视终端技术规范》等工信部行业标准2项，发表期刊论文100余篇，授权发明专利40余项等。
王乐乐：2022级电气工程博士研究生，主要研究方向为电力电子与分布式电源并网技术。目前发表SCI一区论文3篇，参与2项国家电网公司科技项目，多次参加数学建模与电气工程创新大赛并获奖，荣获首届城市电网技术创新学术类论文一等奖等荣誉。
