油中溶解气体驱动的变压器故障诊断：从传统方法局限到CNN智能检测的实践路径

油中溶解气体驱动的变压器故障诊断：从传统方法局限到CNN智能检测的实践路径摘要油浸式电力变压器是电力系统中不可或缺的核心设备。由于长期处于高电压、大电流、高温等复杂工况下，变压器内部绝缘系统易发生老化，若未能及时发现和处理，可能造成严重停电事故和重大经济损失。目前，通过监测变压器油中五种溶解特征气体（氢气H₂、甲烷CH₄、乙烷C₂H₆、乙烯C₂H₄、乙炔C₂H₂）的含量来识别故障类型，即油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA），是工程中最为广泛采用的诊断手段。然而，传统DGA诊断方法（如IEC三比值法、杜瓦尔三角形等）依赖于经验阈值和固定比值，存在故障特征提取不充分、边界模糊、多故障并发识别能力弱等固有缺陷。本文系统梳理了从传统DGA方法到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）智能诊断方法的技术演进路径，提出了一套完整的一维CNN故障分类模型实现方案，涵盖数据预处理、网络架构设计、模型训练评估与外部数据集验证等关键环节。本文提供了可在Python环境中完整运行的代码实现及逐步解释，包括实际可用公开数据集的获取指引。此外，文章还讨论了该技术方案的工程化落地成本——从开源实现（零软件授权费）到工业级部署（约10–35万元）的分层成本结构，以及模型轻量化、在线增量学习等典型工程挑战的应对策略。关键词：油浸式电力变压器；油中溶解气体分析；卷积神经网络；故障诊断；深度学习一、引言1.1 变压器在电力系统中的核心地位