传统定期检修模式难以应对油浸式变压器复杂故障。本文综述了油温异常、绝缘受潮、局部放电等典型故障的机理，提出基于多物理场耦合分析与边缘计算的智能诊断方案。
1. 典型故障机理与检测技术
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油温异常：涡流导致铁芯过热、绕组短路或散热不足均可能引发油温超限。某500kV变压器因涡流损耗使铁芯局部温度达180℃，经有限元分析优化铁芯夹件结构后，热点温度降低40℃。
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绝缘受潮：变压器油中水分含量＞30ppm将显著降低击穿电压。采用真空注油工艺与呼吸器动态密封技术，可使水分含量稳定在15ppm以下。
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局部放电：尖端放电、悬浮电位或油中气泡均可能引发PD。某220kV变压器通过高频电流传感器（HFCT）与超声波定位技术，精准定位绕组端部绝缘缺陷。
2. 智能诊断技术进展
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多物理场耦合分析：联合电场、磁场与流场仿真，某330kV变压器通过COMSOL软件预测绕组热点温度，误差＜5℃。
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边缘计算与云平台：部署LoRa无线传感器网络，实现油温、油位、振动等参数的实时采集。某省级电网公司通过云平台对2000台变压器进行大数据分析，故障预测准确率提升至85%。
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数字孪生技术：构建变压器虚拟模型，某风电场通过数字孪生系统模拟过载工况，优化冷却策略后设备寿命延长20%。
3. 预防性维护策略
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状态检修：基于IEEE C57.91标准制定检修周期，某变电站将检修间隔从3年延长至5年，节省运维成本30%。
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油质再生：采用真空滤油机与离子交换树脂技术，可使油中酸值从0.2mgKOH/g降至0.03mgKOH/g。
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抗震加固：对地震多发区变压器采用橡胶隔震支座与防倾覆装置，某核电站变压器经抗震改造后，在0.4g加速度下仍保持正常运行。
结论
油浸式变压器的故障诊断正从“定期检修”向“预测性维护”转型。未来需进一步融合AI算法与新型传感器技术，构建全生命周期健康管理体系。
