SF_(6)断路器模拟烧蚀过程中气体分解产物特性研究

SF_(6)断路器灭弧室中的SF_(6)、微水微氧及固体绝缘材料在电弧作用下会分解重组,生成新的组分气体。为研究SF_(6)断路器完整电寿命周期内,开断电流后各气体分解产物体积分数的变化规律,搭建了断路器全寿命模拟烧蚀试验平台,进行了69次烧蚀试验,测量了烧蚀过程中的电压电流参数和各气体分解产物体积分数。结果表明:SOF_(2)、CF_(4)、SO_(2)为主要产物,SO_(2)F_(2)、SOF_(4)体积分数较低,H_(2)S不能稳定检出;SOF_(2)、CF_(4)、SO_(2)、SO_(2)F_(2)体积分数均随烧蚀次数增加而增加。主要产物中,SOF_(2)和SO_(2)的生成量与电弧能量呈线性关系;CF_(4)生成量与电弧能量之间没有明显规律,其原因可能在于电弧对于固体绝缘材料的烧蚀具有随机性。吸附剂对SOF_(2)与SOF_(4)吸附作用显著,对其余产物未表现出明显的吸附效果。最后提出了通过SO_(2)体积分数评估断路器剩余电寿命的方法。

气体绝缘设备局部放电下SF_(6)分解产物扩散特性研究

气体绝缘设备(GIS)局部放电产生的分解产物在气室内的扩散过程会影响其浓度分布,从而影响故障诊断的准确性。为了研究局部放电下SF_(6)分解产物扩散特性,建立了SF_(6)分解产物检测系统,得到了CO_(2)、CF_(4)和C_(2)F_(6)等分解产物随放电时间和缺陷位置的扩散规律。同时构建了气室三维传质模型,对比研究了分解产物在缺陷位置影响下的扩散特性。结果表明,放电缺陷位置会影响分解产物含量的空间分布。当有机绝缘材料参与放电时,CF_(4)含量随放电时间增长而增加,CF_(4)可以作为设备内部沿面放电的判断依据。C_(2)F_(6)含量随放电时间增长而增加,随扩散距离延长而减少,且产生量很大,C_(2)F_(6)可以作为设备内部局部放电的判断依据。

SF_(6)放电分解产物荧光抑制光纤增强拉曼光谱动态高灵敏检测研究

分析SF_(6)放电分解产物组分和含量的动态变化是SF_(6)封闭式组合电器(Gas-Insulated Switchgear,GIS)状态诊断的关键。本文提出荧光抑制光纤增强拉曼光谱(Fiber-Enhanced Raman Spectroscopy,FERS)动态高灵敏检测方法。首先搭建了SF_(6)放电分解产物荧光抑制FERS检测系统,通过结合CCD数字滤波和小孔空间滤波的协同荧光滤波方法,系统信噪比提升228.4%;基于Allan方差分析确定了系统最佳积分时间为220 s。然后在2 bar压强、220 s积分时间下,基于标准混合气体样品分析确定了用于同时定性与定量分析SF_(6)放电分解产物SOF_(2),SO_(2)F_(2),COS,CF_(4),SO_(2),CO_(2),CO的特征拉曼谱峰,并计算得检测下限分别为1.95 ppm,1.78 ppm,0.83 ppm,2.41 ppm,0.93 ppm,2.51 ppm,6.69 ppm。最后通过连续168 h的GIS等比缩小模型局部放电实验证明了上述系统可实现SF_(6)放电分解产物的动态高灵敏检测,且与气相色谱法结果偏差小于±5%。实验结果表明,本文提出的检测方法可为GIS的安全运行提供技术支撑。

基于红外复合光学原理的SF_(6)气体分解产物现场检测方法

为最大化屏蔽光学信号对气体浓度的影响,获得高浓度的SF_(6)气体分解产物,提出基于红外复合光学原理的SF_(6)气体分解产物现场检测方法。选择适宜的复合性光学材料,在初始应用结构的作用下,求取具体的红外成像参数,完成对红外复合光学原理作用方法的初步分析。按需设置微流红外气体传感器,根据SF_(6)分子谱线的分布形式实施对异常峰值的剔除处理,实现基于红外复合光学原理的SF_(6)气体分解产物现场检测方法的设计。对比实验结果表明,在满足红外复合光学原理作用条件的情况下,光学信号不会对气体浓度产生明显影响,这对于获取高浓度的SF_(6)气体分解产物能够起到促进性影响作用。

检测SF_(6)分解产物的半导体传感器筛选与识别方法研究

六氟化硫(SF_(6))因其优越的电气性能和化学稳定性成为气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)等高压电气设备的首选绝缘介质。当SF_(6)电气设备内部发生局部放电等故障时,SF_(6)气体会发生分解反应,产生SO_(2)、H_(2)S等物质。而SF_(6)气体分解产物的组分体积分数反映了电气设备的运行状态。因此,监测设备内部的气体组分能够有效评估SF_(6)电气设备的运行状况,从而对设备内部可能的故障起到预警作用。文中通过搭建气敏测试平台,研究来自中日知名传感器制造企业12种商业传感器在SF_(6)背景下对H_(2)S和SO_(2)气体的响应特性,筛选出4种对两种气体选择性最好的传感器,即MP-5、TGS2611、TGS2612和TGS2618。在实验数据的基础上,构建SF_(6)气体分解产物数据集,对比研究K近邻(KNN)、支持向量机(support vector machines,SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、梯度提升(Gradient Boosting)和极限树(Extra Tree)5种分类算法对SF_(6)气体分解产物的识别准确率。结果表明,极限树具有最高的识别准确率(83.33%),采用极限树算法能够有效识别SF_(6)气体的分解产物。

基于SF_(6)分解产物分类规划的GIS放电故障分析

为提高气体绝缘开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)的安全评价能力,在基于机器学习算法的GIS诊断模型的鲁棒特性基础上,研究由阿伦尼乌斯化学反应模型处理的不同故障类型的经验概率函数,利用6种机器学习算法建立放电故障和绝缘缺陷模型,通过学习组成系统中不同气体(SO_(2)、SOF_(2)、SO_(2)F_(2)、CF_(4)、CO_(2)等)体积分数的数据集及其比值来训练识别算法。结果表明,经验概率模型可以有效识别GIS多种绝缘缺陷及其共存状态,SO_(2)F_(2)和SO_(2)体积分数比为4.2是高能放电状态的临界点,对故障预警具有重要意义;在基于高斯分布的GIS绝缘缺陷测试结果图中,y≈0.15的区域是多种放电故障共存的区域,需重点关注。

420kV及以上高压断路器电寿命试验中SF6气体分解产物及其影响研究

断路器承担着切除电力系统短路故障的重要任务,当故障出现时,需要断路器在数十毫秒内开断短路电流,因此断路器的性能对电力系统的安全运行有着重要的影响。SF6气体是高电压等级交流断路器中最常用的灭弧介质,开断短路电流的过程中,SF6会在电弧作用下产生多种分解产物,降低断路器的开断能力。文中通过对5台420kV及以上高压交流断路器开展电寿命试验,对SF6分解产物进行跟踪测量及分析,研究了SO2等分解产物对断路器开断性能的影响。

傅立叶变换红外光谱SF_6气体分解产物测试

介绍引进基于傅立叶变换红外光谱的SF_6气体分解产物测试装置,通过在实际工作中的运用该装置能对多组分气体进行定量分析,具有高分辨率和快速响应的优势。

基于SF_6气体分解产物测试的电气设备故障诊断分析

笔者通过全过程参与甘肃电网330 kV光辉智能变电站启动过程中各项试验,结合SF6气体分解产物测试基本理论,对光辉智能变电站在启动过程中出现的母线绝缘故障进行了分析,并提出了一些通过SF6分解产物测试来对SF6电气设备进行故障诊断分析的经验和方法。

气体分解产物和局部放电测试技术在SF_6电气设备状态诊断中的应用

主要介绍了SF6气体分解产物、局部放电测试这2种检测技术在SF6电气设备状态诊断中的几起成功应用的案例。这些案例各有特点:SF6气体分解产物异常但不存在局部放电信号;SF6气体分解产物正常但存在局部放电信号;SF6气体分解产物异常且存在局部放电信号;SF6气体分解产物异常但无法采用局部放电测试技术进行检测。通过解体,均验证了设备存在缺陷。因此,SF6气体分解产物、局部放电测试技术在SF6电气设备潜伏性故障诊断方面具有广阔的应用前景。

气相色谱法应用于SF_(6)混合绝缘气体分解产物的检测研究分析

SF_(6)混合绝缘气体与纯SF_(6)之间具有高度相似的理化性能,但是在分解产物的检测方法方面具有比较明显的差异性。如果使用纯SF_(6)的分解产物检测设备检测SF_(6)混合绝缘气体,最终会出现较大的检测误差。基于此,本文以气相色谱法为主要手段,探究SF_(6)混合绝缘气体的分解产物检测技术。

SF_(6)/CF_(4)混合绝缘气体局放后分解产物检测与分析

文章介绍了SF_(6)/CF_(4)混合气体和SF_(6)气体的局部放电试验,检测试验后的分解产物,通过分析分解产物组分和浓度的变化规律,初步得出了分解产物与局放故障之间的关系,为进一步开展混合气体分解产物特征组分变化与设备故障类型关系研究奠定了基础。

影响SF_6气体分解产物测试精度的因素

电化学传感器是测量SF6气体分解产物的主要方法,在测量过程中由于温度、交叉干扰等因素,测量精度会受到不同程度影响。因此,了解影响SF6气体分解产物测试精度的因素,提高测量精度显得尤为重要。

气体绝缘开关设备中SF6气体分解产物检测与设备故障诊断的研究进展

气体绝缘设备中SF6气体分解产物检测为设备故障诊断提供了有效依据,笔者对SF6气体分解产物的检测技术、试验研究、数据建模及其在设备故障诊断应用等方面的国内外研究现状进行了综述,概要总结了国家电网公司近年来在SF6气体分解产物研究方面取得的新进展,提出了SF6气体分解产物相关方面仍需进一步研究的内容,结合设备状态评价的需求,以期得到设备故障诊断的SF6气体分解产物判据,直接指导气体绝缘设备的运行管理。

SF_6气体分解产物检测技术及其在GIS设备故障诊断中的应用

通过检测GIS设备中SF6气体分解产物对设备内部绝缘进行故障诊断和状态评估,具有抗干扰能力强、灵敏度高等特点,正在被应用于设备现场检测分析。笔者分析了SF6分解产物不同检测方法的特点,选用适合现场检测的方法和仪器,对耐压试验后的设备进行气体成分分析,根据SF6分解产物的组分及体积分数进行设备的状态评价和故障诊断。

应用SF_6气体分解产物的高压开关设备故障诊断

全封闭式组合电器(gas insulated switchgear,GIS)、SF6断路器等高压开关设备广泛应用于110 kV及以上电压等级的电网中,设备故障诊断及状态判断是亟待解决的关键问题。分析SF6开关设备发生放电、过热等故障产生的气体分解产物,提出不同故障类型的分解产物特征气体,比较设备故障诊断现有判据,提出开关设备故障现场预判的参考指标及综合诊断依据。给出基于SF6气体分解产物的开关设备故障诊断应用案例,分析悬浮电位放电、零件连接异常和导体异常发热故障等设备潜伏性缺陷诊断和GIS设备故障间隔定位,结果表明SF6气体分解产物的开关设备故障诊断技术具有可行性和广阔的应用前景。

开关设备中SF_6气体分解产物检测的应用

运行经验表明,通过检测开关设备中SF6气体分解产物对设备内部绝缘进行故障诊断和状态评估,具有抗干扰能力强、灵敏度高等优势,被广泛用于设备现场检测分析。通过分析开关设备的SF6气体检测理论,在SF6气体分解产物检测技术的指导下,对运行中设备、故障设备和型式试验后设备的SF6气体分解产物进行检测和结果分析,确定了设备在不同状态下的SF6气体组分及其含量。基于大量设备的SF6气体分解产物现场检测结果,指出了SF6气体绝缘设备故障的特征气体及其在设备故障诊断中的应用前景。

气体绝缘设备中SF_6气体分解产物与设备故障关系的建模

运行表明SF6气体分解产物检测方法成为了气体绝缘设备状态检测的有效手段,但分解产物与设备故障关系及其现场应用参考指标等有待深入研究。本文提出了SF6气体分解产物与设备故障的建模方法和流程,对开断电弧、局放和异常发热下的分解产物实验数据进行了统计分析,建立了设备在典型工况下的分解产物概率模型,并通过现场实测验证了建模方法和概率模型的有效性。利用建立的概率模型,提出了设备故障概率估计的贝叶斯构想,为运行设备状态评价提供了有效依据。

基于SF_6气体分解产物检测的气体绝缘开关设备状态监测

分析了SF6气体分解产物检测方法,开展了气体绝缘开关设备(GIS)设备分解产物带电检测,对检测结果进行了统计分析,得到了不同类型设备中的分解产物特性。统计分析结果表明,正常运行设备均未检测到SO2和H2S组分,50%以上的设备检测到CO组分但含量不超过20μL/L,互感器检测到CO组分概率稍高且含量较大。对检测到SO2组分的设备气室进行了跟踪检测,结合设备运行工况,对设备状态进行了综合判断,通过解体检查验证了SF6气体分解产物检测措施及状态监测结果的有效性。

电弧作用下SF_6气体分解产物的试验研究

SF6开关设备发生故障或存在缺陷时,设备内部会产生SF6分解产物,通过检测这些分解产物为设备故障定位和缺陷诊断提供了有效手段。试验研究了SF6开关设备在不同开断电流、不同燃弧时间以及有无吸附剂情况下SF6气体分解产物的变化情况,分析了设备在电弧放电故障时SF6气体分解产物体积分数变化趋势及影响因素,为设备的故障诊断提供了有效手段。