基于合闸行程曲线的12 kV真空断路器合闸速度在线监测研究

合闸速度是真空断路器机械特性的重要参数,对其进行在线监测难度较大。针对这一问题,提出基于其合闸行程曲线的合闸速度计算思路。首先对12 kV真空断路器的合闸速度离线测量试验进行了设计,取得合闸行程曲线数据;然后提出了两种仅依赖行程曲线的合闸速度计算方法。第一种方法采用最小二乘法对合闸行程曲线进行分段拟合,无需获取刚合点信息直接计算;第二种方法根据合闸过程中触头运动规律利用B-spline函数对行程曲线进行拟合,找出刚合点计算合闸速度。两种方法中,B-spline拟合所得的结果准确度高,而最小二乘法拟合计算所消耗资源较少。所提的方法方便、准确率较高,并可根据实际工程情况选择,为研究真空断路器在线监测提供了新的思路。

真空断路器弹簧操动机构的优化

真空断路器触头弹簧压力增大会导致断路器无法可靠合闸,四连杆结构在一定程度上会影响机构的出力特性和机械效益,进而影响断路器合闸的可靠与稳定。文中分析了真空断路器的动作原理,建立弹簧操动机构的数学模型;对机构中的凸轮轮廓、传动拐臂的角度和尺寸、连板与合闸滚子的尺寸参数进行优化,建立弹簧操动机构的仿真模型。动力学仿真表明,优化后的触头弹簧压力增大了58%(从1 700 N提升到2 686 N),仍能保证断路器操动机构可靠合闸。试验结果显示,触头弹簧压力为2 500 N时断路器触头能够可靠吸合,平均合闸速度降至0.68 m/s,弹跳时间缩短了18.4%,整体优化后的方案满足设计要求并具有良好的可靠性与稳定性。

基于深度森林的高压断路器弹簧机构状态识别

系统的安全稳定运行与高压断路器的可靠性密切相关,合闸阶段的行程曲线可以反映出高压断路器的弹簧机构机械状态,是实现状态识别的重要判据,因此基于行程数据的弹簧机构状态辨识具有重要的研究意义。文中对合闸弹簧预压缩量减少10 mm或15 mm、分闸弹簧预压缩量减少10 mm或15 mm、油缓冲器抽油10 mL或30 m L、传动构件卡阻档位1或档位2以及正常状态下9种合闸特性曲线进行了采集,然后基于深度森林(deep forest,DF)算法构建辨识模型,最后将识别结果与主成分—支持向量机、随机森林算法进行对比。结果表明,深度森林和随机森林的识别效果一致,且明显优于主成分—支持向量机。此外,深度森林的优势还体现在其避免了随机森林的调参过程,具有更好的识别效率。