判断故障的各特征气体与CO和CO2含量间是否是伴随增长的，需要一个定量的标准。本文通过对变压器连续色谱监测的结果进行相关性分析，来获得对这一标准的统计性描述。这样可以克服溶解气体累积效应的影响，消除测量的随机误差干扰。

　　本文采用Pearson积矩相关来衡量变量间的关联程度，被测变量序列对(xi，yi)，i=1，…，相关系数γ的显著性选择两种检验水平：以α=1%作为变量是否显著相关的标准，而以α=5%作为变量间是否具有相关性的标准。即：当相关系数γ>γ0.01时，认为变量间是显著相关的;γ<γ0.05时，二者没有明确的关联。γ0.01、γ0.05的取值与抽样个数N有关，可通过查相关系数检验表获得。

　　由于CO为纤维素劣化的中间产物，更能反映故障的发展过程，故通过对故障的主要特征气体与CO的连续监测值进行相关性分析可进一步判断故障是否涉及固体绝缘。当通过其它分析方法确定设备内部存在放电性故障时，可以CO与H2的相关程度作为判断电性故障是否与

　　固体绝缘有关的标准;而过热性故障则以CO与CH4的相关性作为判断标准。通过对59例过热性故障和69例放电性故障实例的分析。

　　这种方法在一定程度上可以反映故障的严重程度，在过热性故障的情况下，如果CO不仅与CH4有较强的相关性，还与C2H4相关，表明故障点的温度较高;而在发生放电性故障时，如果CO与H2和C2H2都有较强的相关性，说明故障的性质可能是火花放电或电弧放电

3　故障的发展趋势

　　确认故障类型后，如能进一步了解故障的发展趋势，将有助于维修计划的合理安排。而产气速率作为判断充油设备中产气性故障危害程度的重要参数，对分析故障性质和发展程度(包括故障源的功率、温度和面积等)都很有价值[4]。

　　通过回归分析，可将这3种典型模式归纳为：

　　(a)正二次型：总烃随时间的变化规律大致为Ci=a.t2+b.t+c(a>0)，即产气速率γ=a.t+b不断增大，与时间成正比。这常与突发性故障相对应，故障功率及所涉及的面积不断变大，这种故障增长模式往往非常危险。

　　(b)负二次型：总烃和产气速率的变化规律与(a)相同，只是a<0.即总烃Ci增高到一定程度后，在该值附近波动而不再发生显著变化。多与逐渐减弱的或暂时性的故障形式相对应，如在系统短路情况下的绕组过热及系统过电压情况下发生的局部放电等。

　　(c)一次型：即线性增长模型，是一种与稳定存在的故障点相对应的产气形式。总烃的变化规律为Ci=k.t+j，产气速率为固定的常数k，通常只有当故障产气率k或总烃Ci大于注意值时才认为故障严重。 (责任编辑：admin)