基于SF6分解产物的避雷器缺陷分析

以国内外基于SF6气体分解产物的SF6电气设备故障判断标准和规范为依据,对某避雷器典型缺陷案例进行综合分析。通过现场SF6气体分解产物组分检测和实验室气相色谱检测,判断避雷器内部存在潜伏性放电故障;通过解体检查,确认产生缺陷的原因是金属连接垫片的制造工艺不良;设备内部粉末的元素分析进一步说明发生局部放电的部位为绝缘杆、氧化锌电阻片和金属连接垫片。     

基于氧同位素示踪法的火花放电中O_2对SF_6分解气体形成的影响

六氟化硫气体(SF_6)因其良好的绝缘和灭弧性能,广泛应用于气体绝缘电气设备中。当SF_6气体绝缘电气设备发生放电故障时,SF_6气体将分解为低氟硫化物,这些低氟硫化物与混入SF_6气体中的杂质如水、氧气等进一步发生反应,产生具有剧毒强腐蚀性的SF_6分解衍生物。作为主要的气体衍生物,SO_2F_2、SOF_2、SO_2等氟氧化物是基于分解气体法的故障识别与诊断的标志产物。为此,文中提出了一种基于氧同位素示踪的SF_6分解气体分析方法。在一系列火花放电实验的基础上,通过注入不同含量的同位素氧气18O_2,分析火花放电中微量氧气对主要氟氧化物含量及其比值变化规律的影响,进而解释火花放电下主要氟氧化物的成因机制。     

GIS设备中通过SF6气体分解产物检测判定放电类型的研究

对GIS设备中4种典型放电故障进行了模拟试验,利用色谱-质谱联用技术(GC-MS)检测了4种典型故障下GIS设备内SF6分解产物的种类及含量,并对不同放电类型下分解产物的生成速率及种类进行了对比,研究了利用SF6分解产物判断放电类型的方法,并制定了判定流程。结果表明:利用该方法可预判GIS设备内潜伏性故障,并对故障放电类型进行定性分类。     

基于SF6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(SO₂、SOF₂、SO₂F₂、CF₄、CO₂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,SO₂F₂和SO₂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。     

SF6分解产物的红外光谱特性与放电趋势

SF6分解组分与GIS的绝缘缺陷密切相关,通过气体组分的监测可对GIS内绝缘状态做出评估。为此,利用傅立叶变换红外吸收光谱法(FTIR)和气相色谱法(GC)对SF6局部放电分解组分进行了检测分析,每12 h检测一次,共放电96 h。成功检测到了SOF2、SO2F2、SO2、SOF4、SF4等气体,且在不同的时段检测到了不同的组分种类和体积分数变化趋势,FTIR可检测的组分种类比GC多。利用各吸收峰的吸光度值做初步的定量分析,发现不同的放电时间有不同的气体组分和产气率,该方法能够实现GIS的在线监测。     

SF6断路器模拟烧蚀过程中气体分解产物特性研究

SF₆断路器灭弧室中的SF₆、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SF₆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：SOF₂、CF₄、SO₂为主要产物,SO₂F₂、SOF₄体积分数较低,H₂S不能稳定检出;SOF₂、CF₄、SO₂、SO₂F₂体积分数均随烧蚀次数增加而增加。主要产物中,SOF₂和SO₂的生成量与电弧能量呈线性关系;CF₄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...     

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。     

微量O2对SF6过热分解影响机理的同位素示踪分析

利用同位素示踪技术,使用稳定性同位素示踪剂18O2进行SF6局部过热分解实验,模拟SF6在持续性高温作用下的分解情况,通过获取18O标记的主要含氧产物的体积分数变化来分析微量O2对SF6过热分解的影响机制。结果表明：在过热状态下,微量O2优先与SF3、SF2、SF分别反应并生成SOF3、SOF2、SOF,其次SF2与O...     

SF6局部放电分解组分长光程红外检测

GIS内SF6局部放电分解组分情况与其绝缘状态有着密切联系,监测分解气体组分可诊断出GIS内部的绝缘缺陷。由于SF6分解产物浓度很低,为提高检测限,基于怀特池原理,利用三个凹面反射镜组成共轭系统来实现光路的多次反射,在有效地增加了光程长的同时尽量减少了光能损耗,设计了与傅里叶变换红外光谱仪匹配的20m光程长气体池。分别用长短光程气体池进行SF6局部放电分解组分的红外检测,对比分析发现,20m长光程气体池检测组分种类多,精度和信噪比高,设计的长光程气体池可以实现GIS内部SF6局部放电分解组分的定量研究。     

基于CRDS的SF6分解产物检测装置研究

为了完善SF_6气体绝缘设备的在线检测方法,首先从理论上对激光光腔衰荡光谱法(CRDS)的原理进行了阐述,并对SF_6的主要分解产物进行了分析讨论,选择H_2S作为特征组份进行检测,最后设计了对基于光腔衰荡的H_2S检测装置,并增加了SF_6纯度以及微水含量的检测,完成了基于光腔衰荡的在线检测装置,该装置可以对SF_6纯度、微水以及H_2S含量进行实时在线测量。该装置在国网特高压实验基地的GIL实验场地挂网试运行,并对运行一年以来的数据进行了分析,证明了该装置测量数据准确可靠,运行状况良好。     

SF6气体分解产物检测在电气设备故障诊断中的应用

本文阐述了电气设备内SF6气体在异常放电和过热情况下分解产物生成的机理,通过几起典型的故障实例分析,初步探讨了气体分解产物的组分和含量在现场SF6电气设备故障诊断和定位中的应用情况,为今后发现运行中的SF6电气设备的潜在故障提供了参考依据。     

SF6放电分解气体组分分析

SF₆气体是GIS中常用的绝缘介质,通过对其分解产物的类型和含量进行分析可以诊断设备内部是否存在故障。本文总结了SF₆放电分解气体组分成分,综述了气相色谱法、检测管法等气体组分分析方法,分析了SF₆放电分解气体组分分析技术的发展趋势。     

SF6/N2混合气体在电弧作用下分解产物试验研究

SF6/N2混合气体具有良好的绝缘性能和一定的开合电流能力并且可以降低对局部电场畸变的敏感程度、解决SF6气体的液化问题,可以大大减少SF6气体的使用量和排放量,减小对环境的温室效应影响,对加强节能减排和实现低碳发展具有重要意义.近年来,国家电网公司为响应国家节能减排号召,组织开展了SF6/N2混合气体用于GIS母线、...     

宁夏电网SF6设备气体分解产物状况调查

通过对宁夏电网SF6设备进行气体分解产物组分调查检测,并按不同的电压等级和设备对各组分进行统计,结合典型案例分析,得出SF6设备在正常运行情况下各分解产物组分在气体中的含量范围,为诊断SF6设备内部故障隐患和常态化开展SF6分解产物检测工作提供参考。     

放电故障的SF6设备分解产物总量分析

从实际应用出发，运用不同的分析方法，结合理论推导计算，论述了SF6设备放电故障的分析判断方法。     

特高压换流站设备SF6气体分解产物检测的应用

SF6分解产物检测作为对气体绝缘设备进行绝缘故障诊断和状态评估的重要手段之一,目前研究与应用大都集中在GIS和开关设备。在特高压换流站换流变压器阀侧套管、直流穿墙套管分解产物检测结果的基础上,分析了换流站设备SF6分解物主要组分的含量及规律,并通过实例提出生产现场开展SF6分解产物检测应综合实验室检测、电—声—气联合检测、电气试验和历史数据等手段与资料对异常检测结果进行系统化分析。     

SF6气氛下聚四氟乙烯的热解研究

SF₆设备内局部过热故障会产生全氟碳烃类特征分解产物。为了探明氟碳烃分解产物与PTFE热分解劣化过程的内在联系,本研究采用同步差示扫描量热/热重/色谱联用技术,构建可追踪到氟碳烃分解产物的六氟化硫热分解反应模型。系统地将热解升温速率/分解温度/分解产物体积分数条件与实验确定的特征分解产物/绝缘材料侵蚀联系起来,阐明了500～600℃温度区间SF₆-PTFE热分解形成六氟乙烷、八氟丙烷的化学反应历程。该结果可直接应用于局部过热故障造成的断路器喷口侵蚀进行定性定量检测,相关氟化分解反应为喷口故障精准分析提供实验和理论依据。     

局部放电中的SF6分解产物及其影响因素研究

通过在110 kV GIS(气体全封闭组合电器)设备中模拟局部放电故障,研究了在局部放电作用下电极材料、放电强度、气体湿度和吸附剂对SF6分解产物中S02+SOF2和HF体积分数的影响及其变化规律.结果表明,电极材料、放电强度和吸附剂对SF6分解产物的生成有较大影响,而气体湿度对分解产物的生成影响不大.研究结果为通过S...     

SF6气体绝缘设备局部放电分解特征组分三角形诊断法

以SF₆为绝缘介质的全封闭式组合电器(GIS)已广泛应用于电力系统。由于金属微粒、绝缘子缺陷等,可能引发设备发生局部放电,甚至造成停电事故。为及时、有效辨识设备内部局部放电故障类型,本文在积累的大量SF₆局部放电分解特征组分数据的基础上,提取出表征典型局部放电故障特征的分解特征组分,采用“故障数据分布密度”标准差最小化的原则来确定反映故障状态的主要特征量权重,最终建立了针对SF₆气体绝缘设备局部放电的三角形诊断法,实现了典型局部放电故障的诊断。通过已有实验和现场数据,对该方法的诊断准确性进行测试,结果表明该方法可以有效识别局部放电故障并精确区分其放电类型,诊断准确率可达90%。     

放电故障的SF_6设备分解产物总量分析

从实际应用出发,运用不同的分析方法,结合理论推导计算,论述了SF6设备放电故障的分析判断方法。