一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法技术

本发明专利技术属于电力设备安全状态评价领域，具体涉及一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法。通过对老化绝缘油关键参数和紫外光谱特征波长的检测分析，建立关键参数预测函数和模糊预测模型，然后将获得的待评价老化绝缘油的紫外光谱特征波长输入到关键参数预测函数获得绝缘油关键参数预测值，然后将获得的绝缘油关键参数预测值输入到模糊预测模型，得到绝缘油老化指标值，与预设的评价指标值进行对比，即可判断评价绝缘油的老化状态，可实现对绝缘油老化状态的在线快速检测，具有操作便捷、周期短、预测精度高的特点，而且该方法受环境因素影响较小，易于实现在线监测。易于实现在线监测。易于实现在线监测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法


[0001]本申请属于电力设备安全状态评价领域，具体涉及一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法。

技术介绍

[0002]油纸复合绝缘作为经典的绝缘形式，被广泛应用于变压器、电抗器、套管等电力设备中，其中绝缘油具有绝缘、冷却和熄灭电弧的作用。在设备运行过程中，绝缘油在氧气、热应力等因素作用下而逐渐老化，绝缘油性能降低，严重时可能会导致油道堵塞、散热困难，给油浸式电力设备的安全可靠运行造成隐患。因此，绝缘油状态监测与快速诊断十分重要，这能在绝缘油缺陷发展成设备故障前，对其进行滤油或换油处理，改善绝缘油品质，保证电力设备的安全运行。
[0003]目前，绝缘油老化状态评价的方式主要有油颜色、油色谱、界面张力、酸值等。绝缘油颜色判别存在主观差异；油色谱分析易受绝缘纸老化或过热等故障产气的影响；界面张力易受油中水分含量的影响，且对试验设备有较高的精度要求；酸值滴定测量操作十分繁琐，用时长，指示剂变色判断同样存在主观差异。
[0004]光谱分析法基于物质与光谱作用时，物质内部产生发射、吸收或散射作用的光谱差异来分析物质的成分和结构，由于其测试方便快速、操作简单、重复性较好，常用于分析物质的结构和成分。常用光谱分析法包括原子发射光谱、X射线荧光光谱、红外光谱、拉曼光谱，其中，红外光谱和拉曼光谱近年来已应用到油纸结构及性能分析中，取得较好的效果。如专利号CN202011116736.7，公开了《基于拉曼光谱的油纸绝缘设备老化诊断方法》，采用拉曼光谱通过对绝缘纸的聚合度进行检测分析来预测绝缘油的老化程度，但此种检测检测方法需要对绝缘纸取样，然后再检测分析预测，周期较长，而且绝缘纸取样后易受各种环境和操作因素的破坏影响，在实际应用中容易引起较大误差，导致预测精度下降。

技术实现思路

[0005]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，为了解决现有技术中存在的难题，本申请旨在提供一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法，通过对老化绝缘油关键参数和紫外光谱特征波长的检测分析，建立模糊预测模型，根据得到绝缘油老化程度指标值与设定的标准评价指标值对比结果，判断绝缘油的老化状态，实现对绝缘油老化程度的在线快速检测，具有操作便捷、周期短、预测精度高的特点，而且该方法受环境因素影响较小，易于实现在线监测。
[0006]本申请提供一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法，包括以下步骤：
[0007]获取绝缘油样本；
[0008]预设紫外光谱的透射率，设为第一数值；
[0009]以递增或递减的方式选择紫外光谱波长，然后用对应波长的紫外光谱照射绝缘油样本，使得紫外光谱的透射率等于第一数值；
[0010]当紫外光谱的透射率等于第一数值时，选定该紫外光谱的波长为紫外光谱特征波长；
[0011]将紫外光谱特征波长输入到关键参数预测函数，获得绝缘油关键参数预测值；
[0012]预设绝缘油老化状态评价指标值；
[0013]将关键参数预测值输入模糊预测模型，得到绝缘油老化指标值，所述模糊预测模型用于根据输入的关键参数预测值对绝缘油老化指标值进行预测；
[0014]对比绝缘油老化指标值与预设的评价指标值，得到绝缘油的老化状态。
[0015]进一步的，建立关键参数预测函数包括以下步骤：
[0016]对绝缘油进行绝缘热老化试验，获取绝缘油样本；
[0017]对绝缘油样本进行性能测试，获得关键参数实测值；
[0018]对绝缘油样本进行紫外光谱透射率测试，获得绝缘油样本在不同透射率下的紫外光谱波长；
[0019]分析获得的紫外光谱波长，确定绝缘油样本的紫外光谱特征波长；
[0020]用关键参数实测值和紫外光谱特征波长建立关键参数预测函数。
[0021]进一步的，所述模糊预测模型采用模糊逻辑算法构建，主要包括以下步骤：
[0022]预设参与预测绝缘油老化状态评价的关键参数；
[0023]选择高斯组合隶属函数来确定关键参数隶属度种类；
[0024]预设绝缘油老化状态种类；
[0025]采用“if
‑
then”规则建立关键参数隶属度与绝缘油老化状态种类对应关系的模糊规则库；
[0026]将关键参数预测值输入到高斯组合隶属函数，得到关键参数隶属度；
[0027]对照所述模糊规则库，得到与关键参数隶属度对应的绝缘油老化状态；
[0028]对得到的绝缘油老化状态进行解模糊处理，得到绝缘油老化指标值。
[0029]进一步的，所述透射率为10～80％。
[0030]进一步的，所述关键参数包括酸值、界面张力、电阻率、相对介电常数。
[0031]进一步的，所述评价指标值包括注意值、警戒值、换油值；所述注意值≥0.5；所述警戒值≥0.8；所述换油值≥1.0。
[0032]进一步的，对获得的关键参数实测值按如下公式进行归一化处理，
[0033][0034]其中为测量均值，n为测量次数，x
i
为第i次的测量值。
[0035]进一步的，对获得的紫外光谱波长按如下公式进行归一化处理，
[0036][0037]其中x
*
为归一化后的值，max为光谱数据的最大值，min为光谱数据的最小值，x为光谱数据原始值。
[0038]进一步的，所述紫外光谱特征波长对应的透射率为50％。
[0039]综上，本申请公开有一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法，通过对老化绝缘油关键参数和紫外光谱特征波长的测试分析，建立了关键参数预测函数和模糊预测模
型，然后将获得的待评价老化绝缘油的紫外光谱特征波长输入到关键参数预测函数获得绝缘油关键参数预测值，然后将获得的绝缘油关键参数预测值输入到模糊预测模型，得到绝缘油老化指标值，与预设的评价指标值进行对比，即可判断评价绝缘油的老化状态。实现对绝缘油老化状态的在线快速检测，具有操作便捷、周期短、预测精度高的特点，而且该方法受环境因素影响较小，易于实现在线监测。
附图说明
[0040]图1为绝缘油老化状态快速评价模型。
[0041]图2为本申请实施例1不同老化阶段绝缘油透射率与紫外光谱特征波长的关系图。
[0042]图3为本申请实施例2不同老化阶段绝缘油透射率与紫外光谱特征波长的关系图。
[0043]图4为本申请实施例1和实施例2绝缘油样本酸值随老化时间的变化曲线。
[0044]图5为本申请实施例1和实施例2绝缘油样本界面张力随老化时间的变化曲线。
[0045]图6为本申请实施例1和实施例2绝缘油样本电阻率随老化时间的变化曲线。
[0046]图7为本申请实施例1和实施例2绝缘油样本相对介电常数随老化时间的变化曲线。
[0047]图8为本申请实施例1和实施例2不同老化阶段绝缘油的紫外光谱特征波长与老化时间的关系图。
[0048]图9为本申请实施例1和实施例2不同老化阶段本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：获取绝缘油样本；预设紫外光谱的透射率，设为第一数值；以递增或递减的方式选择紫外光谱波长，然后用对应波长的紫外光谱照射绝缘油样本，使得紫外光谱的透射率等于第一数值；当紫外光谱的透射率等于第一数值时，选定该紫外光谱的波长为紫外光谱特征波长；将紫外光谱特征波长输入到关键参数预测函数，获得绝缘油样本关键参数预测值；预设绝缘油老化状态评价指标值；将关键参数预测值输入模糊预测模型，得到绝缘油老化指标值，所述模糊预测模型用于根据输入的关键参数预测值对绝缘油老化指标值进行预测；对比绝缘油老化指标值与预设的评价指标值，得到绝缘油样本的老化状态。2.根据权利要求1所述的一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法，其特征在于，建立关键参数预测函数包括以下步骤：对绝缘油进行绝缘热老化试验，获取绝缘油样本；对绝缘油样本进行性能测试，获得关键参数实测值；对绝缘油样本进行紫外光谱透射率测试，获得绝缘油样本在不同透射率下的紫外光谱波长；分析获得的紫外光谱波长，确定绝缘油样本的紫外光谱特征波长；用关键参数实测值和紫外光谱特征波长建立关键参数预测函数。3.根据权利要求1所述的一种基于紫外光谱的绝缘油老化状态评价方法，其特征在于，所述模糊预测模型采用模糊逻辑算法构建，主要包括以下步骤：预设参与预测绝缘油老化状态评价的关键参数；选择高斯组合隶属函数来确定关键参数隶属度种类；预设绝缘油老化状态种类；采用“if
‑
t...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯大伟，闫晓宇，贾冠龙，陈鸽，李明硕，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：