1、判断固体绝缘故障的常规方法
CO、CO2是纤维材料的老化产物，一般在非故障情况下也有大量积累，往往很难判断经分析所得的CO、CO2含量是因纤维材料正常老化产生的，还是故障的分解产物。
研究了使用变压器单位纸重分解并溶于油中的碳的氧化物总量，即（CO CO2）mL／g（纸）来诊断固体绝缘故障。但是，已投运的变压器的绝缘结构、选用材料和油纸比例随电压等级、容量、型号及生产工艺的不同而差别很大，不可能逐一计算每台变压器中绝缘纸的合计质量，该方法因实际操作困难，难以应用；并且，考虑全部纸重在分析整体老化时是比较合理的，如故障点仅涉及固体绝缘很小的一部分时，使用这种方法也很难比单独考虑CO、CO2含量更有效。
推荐以CO/CO2的比值作为判据，来确定故障与固体绝缘间的关系。认为CO/CO2＞0.33或＜0.09时表示可能有纤维绝缘分解故障，在实践中这种方法也有相当大的局限性［3］。本文对59例过热性故障和69例放电性故障进行了统计。结果表明，应用CO/CO2比例的方法正判率仅为49.2%，这种方法对悬浮放电故障的识别正确率较高，可达74.5%；但对围屏放电的正判率仅为23.1%.
2、固体绝缘故障的动态分析方法
新的预防性试验规程规定，运行中330kV及以上等级变压器每隔3个月进行一次油中溶解气体分析，但目前很多电业局为保证这些重要设备的安全，有的已将该时间间隔缩短为1个月。也有部分电业局已开展了油色谱在线监测的尝试，这为实现故障的连续追踪，提供了良好的技术基础。
电力变压器内部涉及固体绝缘的故障包括：围屏放电、匝间短路、过负荷或冷却不良引起的绕组过热、绝缘浸渍不良等引起的局部放电等。无论是电性故障或过热故障，当故障点涉及固体绝缘时，在故障点释放能量的作用下，油纸绝缘将发生裂解，释放出CO和CO2.但它们的产生不是孤立的，必然因绝缘油的分解产生各种低分子烃和氢气，并能通过分析各特征气体与CO和CO2间的伴生增长情况，来判断故障原因。
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。
本文对59例过热性故障和69例放电性故障变压器总烃含量的增长模式与故障严重程度的对应关系进行了统计，结果如表2所示。
4、实例分析
故障产气的增长模型为正二次型，在较短的时间里产气速率呈明显的增长趋势，是一种发展迅速的故障，反映出故障功率及故障所涉及的面积在不断变大。
1985年3月14日进行吊芯检查发现，高压线圈与低压线圈间围屏有7层存在不同程度的烧伤、穿孔、爬电等明显的树枝状放电痕迹，属围屏放电故障，与分析结果相符。
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。
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。
