油中溶解气体分析(DGA)是一种有效的充油电力设备异常检测的方法，大范围的应用于油浸变压器故障的检测和判断。本文介绍了油中溶解气体分析的原理以及实操程序，以及如何应用分析结果通过三比值法判断变压器故障类型。

　　电力变压器作为电力系统中的重要组成部分，其安全稳定的工作是保障电力系统安全运作的基础。随着运行时间的增加，有机固体在允许电压下不导电的材料和绝缘油会因为电压以及温度的作用逐渐的分解化合由此产生微量气体溶解于油中。当变压器内部出现故障如局部放电或匝间短路时，油中溶解气体含量则会发生剧烈变化。这是由于变绝缘油或有机固体在允许电压下不导电的材料被放电部位产生的电弧分解而产生大量气体，当产生的气体无法完全溶解于油中时成游离为气态形成气泡散布在变压器油箱内部。

　　经过长期的变压器运行维护实践和大量的故障调查分析，我们得知变压器如果存在潜在故障或者在故障形成的初步阶段时，变压器油中溶解的各种气体就会反映出早期征兆。油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis，简称DGA)正是为检测这些故障特征气体组分及含量，以便于分析判断变压器运作状况和故障隐患。

　　变压器绝缘油是矿物油的一种，主要成分为含有碳碳双键或三键的不饱和烃和其他碳氢化合物。变压器内部放电故障或发热故障中会使一些油分子中某些碳氢键或碳碳键断裂，由此产生微量的活泼氢原子和碳氢化合物自由基，这些游离的氢原子和自由基又通过化学反应再次化合，最终能形成H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2等烃类气体化合物。

　　有机固体在允许电压下不导电的材料如绝缘纸、木质绝缘件则含有大量的碳氧双键，其耐热性比碳氢键要弱，在热环境下裂解并新化合生成水同时又生成大量CO、CO2 ，绝缘油也会被氧化导致油质劣化。

　　另外在某些情况下也会导致油中溶解气体含量变化，如变压器呼吸器损坏或采用非真空注油方式使绝缘油与空气接触，油中溶解气体中氧气和氮气含量可能增高，又如变压器有载调压开关行进切换动作也会产生某些与变压器本体内部低能量放电故障相似的烃类气体化合物。

　　不同的故障类型及程度导致变压器油所产生的气体成分及含量不同，因此这些气体又被称为故障特征气体。根据中华人民共和国国家标准《变压器油中溶解气体分析和判断导则》 GB/T 7252-2001规定，定义一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO2)、氢气(H2)、甲烷(CH4)、乙烷(C2H6)、乙烯(C2H4)、乙炔(C2H2)这7种气体为判别充油变压器设备的内部故障的特征气体。

　　大量实践研究之后发现，不同的故障类型与故障特征气体是有关联的。根据取样试品中溶解气体组分不同，并结合其他判断依据可以初步判断出故障程度，如下表所示。

　　试品经过脱气处理后，脱出气体注如色谱分析仪中进行组分和含量分析，然后将各特征气体的含量结果与“导则”中变压器油中溶解气体含量的注意值作对比。新安装变压器的油中各气体组分含量均在注意值以内应认为正常，运行一定年限的变压器还应检测设备中气体增长率。 因为这些设备油中溶解气体组分含量的基数较大，仅根据分析结果的绝对值是很难对故障的性质及程度有一个直观的判断。设备油中产气速率这个指标正是对故障的发展的新趋势进行分析。所谓产气速率是指故障点导致的特征气体产气速率，产气速率的大小与故障的性质、程度以及单位体积内的包含的能量等情况有直接关系。

　　绝对产气速率可拿来计算一段期间内平均每天设备产生某气体的含量，其公式如下：

　　上式中，a为绝对产气速率，单位为mL/日; Ci1 /Ci2为上次/本次取样测得气体浓度，单位为L/L;t表示两次取样时间间隔时间;G和则分别表示设备的总油重和油的密度。产气速率在很大程度上取决于于故障类型和老化程度。假如发现经过测量计算的绝对产气速率超过“导则”中变压器绝对产气速率的注意值的标准且含量有增长趋势时，应加强监测。

　　利用DGA的分析结果进行故障类型诊断一般常用三比值法。其基础原理是用五种特征气体的三对比值，根据比值不同，分别以0、1、2三个编码表示。五种特征气体的三个比值分别是：C2H2/C2H4、CH4/H2、C2H4/C2H6 三项。根据其比值数，依次查出上列三个比值对应的编码然后查询“导则”中对应的故障类型列表，找出表中所列对应的故障类型并结合其他检验分析结果综合诊断并得出结论。

　　我们应当注意，运用三比值法只有在样品经过油中气体组分判别后，经过对比气体各组数据超过“导则”中规定的注意值或者通过其他依据判断有故障时，比值有效，否则比值无意义。最后应考虑到由于DGA的分析结果是基于被试样品的取样情况，存在取样和实验误差，因此在做多元化的分析诊断时应考虑误差影响。

　　近几年，随着人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)理论的出现和DGA在线监测技术的发展，在变压器故障诊断上的应用愈来愈普遍。它标志着人工智能设备能替代诊断分析人员，通过在线检测系统实时不间断的对变压器运行进行监控。AI技术与变压器在线监测技术的结合将成为变压器基于DGA故障诊断发展的新方向。