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SF6气体分解产物与设备故障建模方法

       由于2016年武汉百试通电气BSSF-II SF6气体综合分析仪销售量暴增,由于客户使用不当以及现场环境各异产生的针对其中一项SF6分解产物的设备故障问题也逐渐显现出来,为便于客户进行设备状态判断和评价,开展不同设备工况下 SF6 气体分解产物实验及实测数据的建模,武汉百试通电气综合多年现场经验及最新科研成果,提出了分解产物与设备故障关系的建模方法,包括故障分布、参数估计和相关性计算,进而选择不同设备故障适用的概率分布。

1、 分解产物检测方法

采用电化学传感器法、气相色谱法和气体检测管法对 3 种实验产生的 SF6 气体分解产物进行检测。

2、 电化学传感器法

电化学传感器技术利用被测气体在高温催化剂作用下发生的化学反应, 改变传感器输出的电信号,从而确定被测气体成分及其含量。电化学传感器具有较好的选择性和灵敏度,可检测出 SF6 气体中SO2、 H2S 和 CO 组分,被广泛应用于设备中 SF6 气体分解产物的现场检测。

3、 气相色谱法

气相色谱仪选用热导检测器( TCD)、火焰光度检测器( FPD)和氦离子化检测器( HID),针对气体样品中的硫化物、含卤素化合物和电负性化合物等物质响应灵敏,检测准确度较高。可检测出 SF6气体中 SO2、 H2S、 SOF2、 SO2F2 和 CO、 CF4、 C2F6等,是主要的实验室检测手段。

4、 气体检测管法

应用化学反应与物理吸附效应的干式微量气体分析法即“化学气体色层分离(析)法”,检测管可用来检测 SF6 气体分解产物中 SO2、 HF、 H2S、 CO、CO2 和矿物油等杂质的含量。气体检测管的检测精度较低,受环境因素影响较大,主要用于 SF6 气体分解产物含量的粗测。

5、 模型参数计算

在开断电弧和发热实验中,检测到的分解产物特征组分为 SO2 和 H2S,局放实验的分解产物特征组分为 SOF2 和 S2OF10。采用类似于油色谱分析用比值法,本文用不同实验下的特征组分含量比值为特征参量进行数据建模。

6、 建模结果分析

利用本文提出的分解产物与设备故障建模方法,建立了开断电弧、局放和异常发热实验的分解产物概率模型。根据图 2、图 4 和图 6 的建模结果,可知开断电弧和异常发热选取的特征参量相同,但两种实验情形下的参量范围没有交叠,电弧的取值为

1~6,发热的取值为 7~24;局放实验选取的特征参量与上两种实验的特征参量不同,取值为 5~24。

上述分析表明,三类实验的分解产物概率模型对应的特征参量及其取值有较严格的区分,有利于设备状态判断,可见本文提出的建模方法和流程是可行的。

7、 模型验证及应用案例

为进一步验证本文建立的概率模型的可行性和有效性,用典型实验条件下的分解产物检测结果代入相应的概率模型进行验算,应用建立的模型指导分解产物现场实测[ 21],预判设备内部状态。

8、 实验数据

本文以典型的开断电弧实验为例对建模方法进行验证,开断实验电流为 8.44kA,产生的电弧能量为 3.13kJ,实验中检测到的 SO2/H2S 含量比值随检测时间的变化如图 8 所示。图中的 SO2/H2S 含量比值为 2.5~5.8, 在图 2a 中的故障概率为 60%~90%,不满足异常发热实验的概率模型。

 结论

( 1)提出了SF6 气体分解产物与设备故障的建模方法和流程,包括概率分布、参数估计和误差分析方法,应选取χ 2 值最接近 1 的概率分布作为设备工况的概率模型。

( 2)选用实验中的特征组分含量比值为特征参量 , 开断电弧和异常发热实验的特征参量均为SO2/H2S 含量比值, 异常发热实 验的 特征参量为SOF2/S2OF10 含量比值,三类实验分别满足对数正态、正态和 Weibull 分布。

( 3)建立了电弧、局放和发热实验的分解产物概率模型,得到了其概率分布及置信区间,并通过实验和实测数据对模型进行了校核,验证了建模方法和概率模型的有效性。

( 4)利用建立的 SF6 气体分解产物与设备故障关系的概率模型,结合设备状态检测数据,提出了Bayes 更新模型参数并修正模型,进而估计设备故障概率的方法。

( 5)由于实验条件受限,本文建模采用的样本数较少,而且因实验数据的分散性和检测手段的缺乏,使得建立的分解产物概率模型存在一定的局限性。需结合设备运行工况增加实验情形和次数,提高检测技术确保检测结果准确度等,以完善模型,加强对设备状态判断的指导。

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关键词:SF6气体综合分析仪,SF6微水测试仪,SF6检漏仪
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