一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法技术

本发明专利技术涉及一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法。包括：获取数据来源步骤、数据处理步骤、特征组分的提取步骤、特征量权重的选择步骤、以及建立三角形故障诊断法模型：本发明专利技术具有如下优点：1、该方法能够同时诊断GIE高能放电性故障、PD、POF。2、不同测试条件如微水、微氧、气压和吸附剂对该三角形故障诊断法诊断结果的影响较小，因此该方法受现场复杂的环境因素影响较小，具有较高的可靠性。3、该方法可为电力生产单位提供一种简单有效的现场诊断技术，解决了一直困扰电力运维工人难于使用SF6分解组分对GIE设备内部故障进行快速诊断的难题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法
本专利技术属于六氟化硫(SF6)气体绝缘电气设备的绝缘故障类型诊断
，具体涉及一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法。
技术介绍
以气体绝缘组合电器(GIS)、气体绝缘变压器(GIT)、气体绝缘管线(GIL)等为代表的SF6气体绝缘设备(GIE)自1967年在德国首次投运以来，因其占地面积小、可靠性高、配置灵活等优点在电力系统中得到了广泛的应用。GIE虽然比普通的电气设备更可靠，但运行经验和故障统计显示其仍然具有较高的绝缘缺陷率，且由于其采用高气压密封结构，设备一旦故障，其检修成本将更高，检修周期更长。因此，有必要对GIE的绝缘状态进行全面监测。由于六氟化硫(SF6)具有优良的绝缘和灭弧性能，愈来愈广泛地应用于高压和超/特高压输变电领域中。但SF6气体绝缘电气设备在制造、装配和运行和检修过程中无法避免地会出现一些绝缘缺陷，这些缺陷在长期运行过程中会逐渐发展、劣化，当达到一定程度时会导致设备内部发生不同类型和程度的绝缘故障。根据故障性质，绝缘故障可以分为过热性故障和放电性故障两大类，而放电性故障分为PD故障和高能型放电故障。在现场有效快速区分SF6气体绝缘电气设备故障类型对电气设备绝缘状况的评估和预警具有重要的实际意义，能够在发现故障时及时准确地对设备进行检修，进而在一定程度上有效避免大规模停电事故，保证电力系统安全稳定运行。在绝缘缺陷作用下SF6气体会发生分解，生成SF、SF2、SF3、SF4、SF5等低氟化物，在没有杂质的情况下，这些低氟化物会还原成SF6分子，但是实际情况下，SF6气体绝缘设备内部不可避免会含有微量空气和水分等杂质，因此SF、SF2、SF3、SF4、SF5等低氟化物会与水分和氧气等杂质发生反应生成如SOF2、SO2F2、SOF4、SO2、CF4、CO2、HF、H2S等产物，这些分解产物会进一步加剧绝缘缺陷的劣化，使设备的整体绝缘性能降低，甚至进一步危及设备的安全运行。同时，这些分解特征气体的种类及含量与内部绝缘故障原因有着密切关联，通过定性和定量监测这些SF6特征分解组分可以实现GIE绝缘状态监测和故障诊断，这种方法称为分解组分分析(DCA)方法。目前国内外所建立的故障诊断方法主要是根据组分种类或者绝对含量对故障做定性的判定，或者采用智能算法对实验数据进行学习。这些方法基本上是针对PD这一大类型故障进行诊断，而没有一种方法一次性将PD故障、高能放电性故障和POF三大类故障区分开。因而研究一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障诊断方法具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术针对现有SF6气体绝缘电气设备的故障诊断方法的不足，提供一种能够同时诊断PD故障、高能放电性故障和POF三大类故障的适用于现场快速有效的三角形故障诊断方法。其以课题组经过实验室模拟故障试验10余年积累的1575组SF6故障分解的实验数据为基础，借鉴变压器油中溶解气体的大卫三角形故障诊断法构建了适用于SF6气体绝缘电气设备故障诊断的现场诊断方法，其能通过SF6分解特征组分对气体绝缘电气设备故障类型进行判定，初步判定出PD故障、高能放电性故障和POF三大类故障。该方法可为电力生产单位提供一种简单有效的现场诊断技术，为形成一套完整的SF6气体绝缘电气设备故障诊断系统打下基础。本专利技术的技术方案是：一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法，其特征在于，包括：步骤1、获取数据，获取至少1575组SF6实验室模拟故障分解的实验数据，随机选取现场故障数据三组，分别位于火花放电故障、PD和POF下，其中PD故障下数据为至少1322组；POF故障下数据为至少1438组；火花放电故障下数据为至少1815组；步骤2、数据处理，采用气体产物含量占比作为三角形坐标系的坐标轴，气体产物含量占比指该产物含量与应用总气体含量之间的百分比值；SF6气体在各种故障下的主要分解产物为SOF2、SOF4、SO2F2、CF4、SO2、H2S、CO2；需要对原始数据按照式(1)进行预处理；式中，(i＝1,2,…,7)分别为SOF2、SOF4、SO2F2、SO2、H2S、CF4、CO2的含量占比；(i＝1,2,…,7)分别为SOF2、SOF4、SO2F2、SO2、H2S、CF4、CO2的实际所测含量(单位：ppm)；步骤3、特征组分的提取，具体是提取CO2、SO2F2和SOF2+SO2作为三角形故障诊断法的三个特征量；步骤4、特征量权重的选择，具体是使用模糊C均值聚类算法求特征值权重步骤5、建议三角形故障诊断法模型，构建出了判定PD故障、高能放电性故障和POF三大类故障的三角形诊断法模型图；构建三角形诊断图形所使用的PD故障下数据为322组；POF故障下数据为438组；高能放电故障下数据为815组；并且计算出三角形诊断模型图中各个故障区域的界限值；不同故障区域用不同颜色表示，分别为PD故障为蓝色区域；POF为绿色区域；火花放电故障为红色区域。在上述的一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法，步骤3中，放电故障情况下，当故障为电弧放电和火花放电时，电子碰撞或者过热是引起SF6分解原因；而对局部放电，放电能量较低，气体温度不足成为其分解的原因，此时电子碰撞是引起SF6分解主要原因；当设备发生放电和过热故障时，SF6分子中的S-F键就会因局部强电磁能或者局部高温发生断裂形成SF，SF2，SF3，SF4，SF5低氟化物，如式(2)-(3)所示，式中下标1≤x≤5,分解成这几种低氟化物所需要的能量根据断裂S-F键的个数多少而不同，易知生成SF5所需要的能量较低，生成SF所需要的能量较高，以此类推；同时，SF6还可以与空间中自由电子复合形成亚稳态的分子团(SF6)*，这个分子团可以在极短时间内生成负离子SF6-或者SF5-和F，SF6-或者SF5-可以与SF6分子发生反应生成SF4，SF5和F-离子；随着故障的发生，空间中分子和离子会进一步发生反应，生成其它各种低氟化物；在各低氟化物中，SF2和SF4具有对称结构，相对稳定；SF5虽然不稳定，但是SF6最容易分解为SF5，因此SF2、SF4和SF5生成量较大；e+SF6→SFx+(6-X)F+e(2)e+SFx→SFx-1+F+e(3)CO2和CF4主要生成方式如式(4)-(5)所示，C原子主要来源于有机固体绝缘材料和SF6气体绝缘装备的含碳金属材料表面，其中生成CF4需要F原子参与反应，因此需要的能量较高，在条件不成熟的情况下CF4生成量较少甚至没有，因此暂时不考虑CF4而提取CO2作为三角坐标系的一个特征组分；4F+C→CF4(4)C+O2→CO2(5)随着SF6气体绝缘设备内部绝缘故障的加重，生成的低氟化物不断增多；在各低氟化物中，SF2、SF4和SF5生成量较大；当其室内存在O2、H2O杂质时，这些低氟化物会与它们发生反应；首先，H2O和O2会受到电子碰撞形成OH和O，如式(6)(7)和(8)所示；H2O→H+OH(6)OH+OH→H2O+O(7)O2→O+O(8)SF5与O或OH反应生成SOF4，SF4与O反应生成SOF4，同时H2O的存在也会消耗F原子，从而降低这两种低氟化物复合成S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法，其特征在于，包括：步骤1、获取数据，获取至少1575组SF6实验室模拟故障分解的实验数据，随机选取现场故障数据三组，分别位于火花放电故障、PD和POF下，其中PD故障下数据为至少1322组；POF故障下数据为至少1438组；火花放电故障下数据为至少1815组；步骤2、数据处理，采用气体产物含量占比作为三角形坐标系的坐标轴，气体产物含量占比指该产物含量与应用总气体含量之间的百分比值；SF6气体在各种故障下的主要分解产物为SOF2、SOF4、SO2F2、CF4、SO2、H2S、CO2；需要对原始数据按照式(1)进行预处理；

【技术特征摘要】
1.一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法，其特征在于，包括：步骤1、获取数据，获取至少1575组SF6实验室模拟故障分解的实验数据，随机选取现场故障数据三组，分别位于火花放电故障、PD和POF下，其中PD故障下数据为至少1322组；POF故障下数据为至少1438组；火花放电故障下数据为至少1815组；步骤2、数据处理，采用气体产物含量占比作为三角形坐标系的坐标轴，气体产物含量占比指该产物含量与应用总气体含量之间的百分比值；SF6气体在各种故障下的主要分解产物为SOF2、SOF4、SO2F2、CF4、SO2、H2S、CO2；需要对原始数据按照式(1)进行预处理；式中，(i＝1,2,…,7)分别为SOF2、SOF4、SO2F2、SO2、H2S、CF4、CO2的含量占比；(i＝1,2,…,7)分别为SOF2、SOF4、SO2F2、SO2、H2S、CF4、CO2的实际所测含量(单位：ppm)；步骤3、特征组分的提取，具体是提取CO2、SO2F2和SOF2+SO2作为三角形故障诊断法的三个特征量；步骤4、特征量权重的选择，具体是使用模糊C均值聚类算法求特征值权重步骤5、建议三角形故障诊断法模型，构建出了判定PD故障、高能放电性故障和POF三大类故障的三角形诊断法模型图；构建三角形诊断图形所使用的PD故障下数据为322组；POF故障下数据为438组；高能放电故障下数据为815组；并且计算出三角形诊断模型图中各个故障区域的界限值；不同故障区域用不同颜色表示，分别为PD故障为蓝色区域；POF为绿色区域；火花放电故障为红色区域。2.根据权利要求1所述的一种基于SF6气体绝缘设备分解组分的三类故障三角形诊断方法，其特征在于，步骤3中，放电故障情况下，当故障为电弧放电和火花放电时，电子碰撞或者过热是引起SF6分解原因；而对局部放电，放电能量较低，气体温度不足成为其分解的原因，此时电子碰撞是引起SF6分解主要原因；当设备发生放电和过热故障时，SF6分子中的S-F键就会因局部强电磁能或者局部高温发生断裂形成SF，SF2，SF3，SF4，SF5低氟化物，如式(2)-(3)所示，式中下标1≤x≤5,分解成这几种低氟化物所需要的能量根据断裂S-F键的个数多少而不同，易知生成SF5所需要的能量较低，生成SF所需要的能量较高，以此类推；同时，SF6还可以与空间中自由电子复合形成亚稳态的分子团(SF6)*，这个分子团可以在极短时间内生成负离子SF6-或者SF5-和F，SF6-或者SF5-可以与SF6分子发生反应生成SF4，SF5和F-离子；随着故障的发生，空间中分子和离子会进一步发生反应，生成其它各种低氟化物；在各低氟化物中，SF2和SF4具有对称结构，相对稳定；SF5虽然不稳定，但是SF6最容易分解为SF5，因此SF2、SF4和SF5生成量较大；e+SF6→SFx+(6-X)F+e(2)e+SFx→SFx-1+F+e(3)CO2和CF4主要生成方式如式(4)-(5)所示，C原子主要来源于有机固体绝缘材料和SF6气体绝缘装备的含碳金属材料表面，其中生成CF4需要F原子参与反应，因此需要的能量较高，在条件不成熟的情况下CF4生成量较少甚至没有，因此暂时不考虑CF4而提取CO2作为三角坐标系的一个特征组分；4F+C→CF4(4)C+O2→CO2(5)随着SF6气体绝缘设备内部绝缘故障的加重，生成的低氟化物不断增多；在各低氟化物中，SF2、SF4和SF5生成量较大；当其室内存在O2、H2O杂质时，这些低氟化物会与它们发生反应；首先，H2O和O2会受到电子碰撞形成OH和O，如式(6)(7)和(8)所示；H2O→H+OH(6)OH+OH→H2O+O(7)O2→O+O(8)SF5与O或OH反应生成SOF4，SF4与O反应生成SOF4，同时H2O的存在也会消耗F原子，从而降低这两种低氟化物复合成SF6分子的效率，促进SOF4的生成；但是SOF4很容易水解生成SO2F2，如式(9)-(12)所示；SF4还能与H2O反应直接生成SOF2，SF2可与O或O2反应生成SOF2和SO2F2，如式(13)-(15)所示；另外，式(16)和(17)所示的化学反应也会在故障时发生；因此，SOF2和SO2F...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾福平，唐炬，高克利，刘有为，吴司颖，苗玉龙，姚强，张晓星，雷志城，张明轩，
申请(专利权)人：武汉大学，中国电力科学研究院有限公司，国网重庆市电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：湖北,42