La quantité d'humidité influence directement les performances électriques de l'huile de transformateur et la sécurité du transformateur. La détection du taux d'eau dans l'huile de transformateur est une garantie importante pour le fonctionnement sûr du transformateur. Cet article prépare des échantillons d'huile avec différents gradients d'humidité et réalise une détection par spectroscopie infrarouge. Un modèle mathématique de régression linéaire multiple a été établi entre la teneur en eau dans l'huile, l'absorbance et la surface des pics d'absorption. Le modèle a été vérifié avec des échantillons de validation, proposant une méthode de quantification précise du contenu en eau par spectroscopie infrarouge. Les résultats montrent que les pics d'absorption dans le spectre infrarouge de l'huile de transformateur humide sont dus aux vibrations des groupes hydroxyles (—OH) des molécules d'eau qui absorbent l'énergie infrarouge. Les molécules d'eau présentes dans l'huile de transformateur forment des liaisons hydrogène entre elles et avec certains additifs de l'huile, ce qui homogénéise la densité du nuage électronique, réduisant ainsi la fréquence vibratoire des pics d'absorption entre 3600 et 3200 cm^-1. Les pics se déplacent vers des nombres d'onde plus bas et s'élargissent. Une relation correspondante existe entre la teneur en eau, l'absorbance à 3400 cm^-1 et l'aire des pics d'absorption dans la plage 3600~3200 cm^-1. Le modèle de quantification établi entre ces trois éléments présente un R² = 0.943, une valeur sig de 0.003 (p < 0.05), et une erreur quadratique moyenne (RMSE) de seulement 0.00512. Les points de données expérimentales sont uniformément répartis sur le plan de régression, le modèle est bien adapté et significatif, permettant un calcul précis de la teneur en eau dans l'huile de transformateur. Cette méthode améliore la précision de la détection quantitative de l'eau dans l'huile de transformateur et établit une base théorique pour la surveillance en ligne du contenu en eau de l'huile.

spectroscopie infrarouge;huile de transformateur;teneur en eau;détection quantitative;modèle mathématique de régression linéaire multiple