中国报告大厅网讯，变压器作为电力系统的核心设备，其运行稳定性直接关系到电网安全。统计数据显示，在变压器的运行故障中，有60%以上由绕组松动引起，但绕组松动检测长期面临技术难点。以下是2026年变压器行业技术特点分析。

  一、变压器漏磁特性仿真分析与诊断机理

  《2026-2031年中国变压器行业运营态势与投资前景调查研究报告》指出，变压器绕组松动检测的难点在于正常运行状态下绕组受力微弱，异常特征难以显现。基于变压器空载合闸时瞬时电流可达稳定工作电流8至10倍的特性，可显著放大洛伦兹力作用，从而将绕组松动异常特征凸显出来。以S13-M-200型变压器为对象建立三维模型，通过ANSYS仿真分析其磁场特性。仿真结果显示，空载合闸情况下变压器铁芯周围最大磁通达1.8特斯拉，绕组四周最大磁通达0.08特斯拉，约为铁芯磁通的4.4%;而在短路情况下，铁芯周围最大磁通为1特斯拉，绕组四周最大磁通仅0.02特斯拉，占比约2%。两者对比表明，空载合闸时磁通激增会在绕组上形成显著引力，使存在松动的绕组产生可监测的振动响应。这一机理为变压器绕组松动自动诊断提供了理论依据，即通过监测空载合闸工况下的绕组振动特征，即可实现对松动状态的识别与预警。

  二、变压器绕组振动特征提取技术与诊断方法

  针对变压器绕组振动信号微弱、传统传感器难以精确监测的问题，提出基于信号分解的振动特征提取技术。该技术将多特征振动信号分解为具有多组分量的调频特征参数，通过变分方法将基础振动信号拆解为多个模态，使单个模态的预计值达到最低，从而实现对振动信号的解析与放大处理。为量化绕组松动程度，引入样本熵作为振动危险度判定指标。样本熵模型能够有效表征振动信号的复杂度，当绕组松动量逐步增加时，振动信号趋于简单，熵值相应降低。特征提取流程包括：获取变压器空载合闸时绕组的振动特性，设置信号分解算法迭代次数为7、模态数量2000，对振动特性进行重构并提取样本熵，然后对信号分解算法进行初始化处理，将振动信号分解获取振动模态组，最后提取模态组中频率为90赫兹、180赫兹、380赫兹的频谱特征，与样本熵共同构成判断绕组振动状态的综合信号。

  三、变压器绕组松动诊断的实验验证与数据分析

  为验证上述诊断技术的有效性，以S13-M-200型变压器为对象开展实验研究。分别测试绕组固定牢固状态以及松动5%、20%、45%四种工况下空载合闸时的绕组振动情况。松动5%指拧紧力矩为标准力矩的95%，松动20%为80%，松动45%为55%。采集设备采用高精度动态数据采集仪与三轴数字无线加速度传感器。实验结果表明，当绕组固定牢固时，90赫兹分量频谱峰值比380赫兹高出3.9倍以上，180赫兹分量峰值比380赫兹高出7.63倍以上。松动5%时，90赫兹分量峰值比380赫兹高出5.3倍，180赫兹分量峰值比380赫兹高出7.66倍。松动20%时，380赫兹分量频谱峰值反超，比90赫兹高出4.9倍，比180赫兹高出7.7倍以上。松动45%时，380赫兹分量峰值比90赫兹高出25.4倍，比180赫兹高出14.7倍以上。同时，样本熵随松动程度增加呈下降趋势，无松动时为0.62，松动45%时降至0.47。这些数据清晰表明，不同频率分量的频谱特征与样本熵能够有效表征变压器的绕组松动状态，为自动诊断提供了量化依据。

  四、变压器绕组松动自动诊断技术的工程应用价值

  基于空载合闸振动特征的变压器绕组松动自动诊断技术，在工程应用中具有显著价值。该技术利用变压器自身空载合闸操作作为诊断触发条件，无需额外激励源，易于在现有运维流程中集成。通过振动传感器与数据采集装置实时监测绕组响应，结合信号分解算法与样本熵分析，可实现绕组松动状态的在线识别与趋势预警。相较于传统定期停电检测方式，该技术大幅提升了诊断的及时性与准确性，能够有效降低变压器绕组松动引发的故障风险。实验数据表明，该技术在绕组松动5%的早期阶段即可识别出特征变化，为预防性维护提供了充足时间窗口。随着智能电网建设的深入推进，将此类自动诊断技术融入变压器在线监测系统，对于提升电力设备运行可靠性、延长设备使用寿命具有重要实践意义。

  综上所述，变压器绕组松动异常自动诊断技术通过利用空载合闸瞬时电流放大效应，结合信号分解的振动特征提取与样本熵分析，实现了对绕组松动状态的高灵敏度识别。仿真分析与实验数据共同验证了该技术的有效性：空载合闸时绕组磁通达0.08特斯拉，较短路工况提升4倍;不同松动程度下90赫兹、180赫兹、380赫兹频谱特征呈现规律性变化，样本熵从0.62降至0.47。这些量化特征为变压器状态评估提供了可靠依据。该技术的推广应用将推动变压器运维模式从计划检修向状态检修转变，为电力系统安全稳定运行提供有力支撑。