光声光谱技术应用于变压器油中溶解气体分析

变压器油中溶解气体在线监测装置中的色谱柱和气敏传感器存在消耗被测气体和长期稳定性差等不足.光声光谱气体分析技术灵敏度高,不消耗被测气体,克服了传统油中溶解气体在线监测技术的缺点.文中对其在变压器油中溶解气体在线监测中的应用进行了研究.构建了用于变压器油中溶解气体分析的光声光谱平台,给出具有红外特征吸收峰的CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO和CO2这6种主要故障特征气体的特征频谱,采用加权最小二乘法对2种混合气体中的CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO和CO2进行了定性和定量分析.分析结果与气体各组分体积分数真实值或气相色谱仪测量值的比较表明,光声光谱技术能有效地对变压器油中溶解气体进行分析.     

一种新型中空纤维膜的油气渗透特性

油气渗透是变压器油中溶解气体在线监测的技术关键。由于高分子膜的油气渗透装置结构简单、分离效果良好,所以具有很好的应用前景。笔者结合高分子膜的渗透机理,采用高分子膜材料,研制了一种中空纤维膜(毛细管),试验室搭建了由油气渗透装置等组成的油气渗透试验平台,在不同油温下对中空纤维膜进行油气渗透试验,对中空纤维膜的渗透性能以及渗透率随温度的变化规律进行研究,分析了膜厚对渗透性能的影响。理论及试验结果为进一步完善变压器油中溶解气体在线监测系统提供了技术支撑。     

一种在线分析变压器故障特征气体的智能传感器

在线监测变压器油中溶解气体可有效地分析变压器绝缘状况,在线监测用气体传感器是实施该技术的关键。针对半导体气体传感器的交叉敏感特性,提出了将气体传感器阵列与人工神经网络技术相结合,利用6个半导体气体传感器组成传感器阵列,采用BP神经网络进行模式识别。大量的试验证明,所提出的智能传感器可有效地提高H2,CO,CH4,C2H4,C2H2,C2H66种气体的分辨率和检测灵敏度。     

激光拉曼光谱应用于变压器油中溶解气体分析

变压器油中溶解气体在线监测是实施变压器状态检修的重要手段之一。激光拉曼光谱技术能直接使用单一频率的激光对混合气体进行非接触式的测量,符合在线监测的要求。利用激光拉曼光谱对变压器油中溶解气体进行分析,能克服传统在线监测方法的诸多不足。对激光拉曼光谱在变压器油中溶解气体分析中的应用进行了研究。分析了变压器油中7种主要故障特征气体(H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO、CO2)的拉曼特征频谱,并阐述了基于特征频谱和最小二乘法对7种特征气体进行定性定量分析的方法。利用共聚焦拉曼技术和镀银石英玻璃管制成的气体样品池,构建了激光拉曼光谱气体分析试验平台。结合平台研究了7种故障特征气体的拉曼光谱检测特性,并与实验室气相色谱法的测量结果进行了对比。对比结果表明,激光拉曼光谱能有效地对变压器油中溶解气体进行定量分析,为变压器油中溶解气体的拉曼光谱在线监测奠定了基础。     

基于SOFC的变压器油中溶解气体分析在线监测仪

介绍了固体氧化物燃料电池（SOFC）的工作原理,从四大守恒定律出发,建立了管式SOFC的数学模型,以H2 ,CO,CH4 ,C2 H2 ,C2 H4 ,C2 H6 这6种可燃气体为研究对象,给出了可燃气体的含量与SOFC输出电压峰面积的函数曲线图。结果表明函数曲线是单调的,在一定范围内呈现出近似于线性的特征。将SOFC结合现代色谱技术,成功研制出变压器油中溶解气体分析（DGA）在线监测仪。现场投运结果表明该技术可以满足电力变压器DGA在线监测与故障诊断的要求,具有线性度好、灵敏度高、方便、清洁和自动化程度高等优点。     

一种新型的变压器油色谱分离柱

介绍了一种新型的复合油色谱分离柱，其特点是用单根柱可在14分钟内分离溶解在变压器油中的H2、CO、CH4、C2H2、C2H6等6种气体，而且色谱柱的固定相受温度影响很小，可在常温下使用，适用于变压器在线监测。     

TAM-VI变压器油中溶解气体色谱在线监测系统探讨

在线监测变压器油中溶解气体,实时捕捉变压器油运行状态信息已成为国内外确保变压器安全运行可靠手段。传统气相色谱法检测油中溶解气体存在分析环节多、操作频繁、试验周期长、误差大等弊病。随着油气在线监测技术的日臻成熟,安装油气在线监测装置,对反映变压器内部油及固体绝缘故障的重要特征气体H2、CO及小分子烃类气体等进行在线监测,可有效保障变压器的安全可靠运行。     

基于密度泛函理论的油中溶解气体吸附分析

变压器油中溶解气体分析是监测变压器设备状态的重要手段。CO、CH 4和C 2 H 2是变压器油中溶解的代表性气体成分,基于密度泛函理论,首先确定过渡金属原子Pt在典型的层状过渡金属硫族化合物WSe 2表面的最佳吸附位置,获得3种气体在Pt-WSe 2表面的吸附行为,分析了气体吸附、电荷转移、吸附能、电子态密度、电荷密度形变和前沿轨道结构。作为一个电子受体,Pt-WSe 2从3种气体分子中吸引电子,CO和C 2 H 2分子的吸附类型为化学吸附,吸附效果较强,CH 4吸附是物理吸附,吸附效果较弱。气体分子的吸附导致Pt-WSe 2带隙增大,即电阻率增大。文中探索了将Pt掺杂的WSe 2改性材料应用于检测典型变压器油中溶解气体的潜力,提供了气敏吸附的理论依据。     

羟基化碳纳米管检测油中溶解气体的理论分析

为检测油中溶解气体,应用密度泛函理论,通过计算机量子力学模拟研究了羟基侧壁修饰的(8,0)单壁碳纳米管(SWNT-OH)对变压器油中溶解气体分子C2H2、CH4、C2H4、CO、H2的吸附特性。计算得到的吸附能、净电荷转移量、作用距离及电子态密度表明,SWNT-OH对油中溶解气体分子的吸附属于物理吸附,且吸附气体分子之后,SWNT-OH的几何结构和电子结构都发生了变化。SWNT-OH对有机分子(C2H2、CH4、C2H4)的吸附能力大于对无机分子(CO、H2)的吸附能力,在有机分子中对C2H2的吸附能力最大。因此,预测SWNT-OH可以作为检测变压器油中溶解的C2H2气体的新型气体传感器。     

基于光纤气体传感器的变压器油质在线监测分析系统研究

当前,许多变压器在线监测系统的故障诊断率低,且自身的稳定性不好,致使其发挥的作用有限。由于光纤气体传感器基于光通信传播技术,其具有抗干扰性强、损耗低、本质安全、易于组网和智能化监测等显著特点。在光纤技术的基础上;设计了新型变压器油质在线监测分析系统。该系统用于监测变压器发生故障时油中产生的CH4,C2H4、C2H2和CO 4种气体的浓度,从而判断故障状况,提高系统的可靠性。     

一起高压电抗器色谱异常故障分析与处理

正1故障发现与诊断本文中所述发生故障的设备为某变电站750kV线路高压电抗器,型号为BKD-70000/800,每相电抗器配型号为MGA2000-6H型变压器色谱在线监测系统,以实现对绝缘油中溶解气体(H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO和CO2)组分含量的定量监测,实时监测设备运行工况。该电抗器设备自投运以来,色谱在线监测系统显示该电抗器B相监测数据中出现少量C2H2,其组     

变压器绝缘故障在线监测技术

分析了变压器油中溶解气体在线监测技术原理,提出以渗透气体膜、多气体传感器检测油中多种气体为特征的变压器六种溶解气体在线监测方法。通过对内江大洲坝变电站的主变压器上实施变压器油中六种溶解气体在线监测的具体应用分析,整体装置运行稳定,数据可靠,具备在线监测的能力,并有效发现潜伏性故障,可以作为变压器状态检修的依据。     

变压器油中溶解气体的红外吸收特性理论分析

气体的红外吸收特性是红外光学方法分析气体的依据。基于HITRAN2004数据库用逐线积分法对变压器油中溶解气体CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO、CO2及H2O的红外吸收特性进行分析,给出各气体在波段500~4 000 cm-1内的吸收系数、主要吸收谱带位置、最强吸收谱线的中心波数及其峰值吸收系数;以各气体特征频谱处的吸收谱线为研究对象,分析峰值吸收系数随压强、温度的变化规律。计算和分析结果是用傅里叶变换红外光谱、光声光谱等红外光学方法对变压器油中溶解气体进行定性定量分析的重要依据。     

油中溶解气体的色谱分析在变压器故障诊断中的应用

变压器在正常情况下,油中除含有空气、CO、CO2外不应含有其他气体,但是在故障情况（过热、放电及受潮等）下,油中可能分解出多种烃类气体和H2,我们取CH4、C2H6、C2H4、C2H2、H2、CO和CO2作为故障分析的特征气体,对油进行这种分析称油的色谱分析。     

色谱、绝缘在线监测系统在变压器中的应用

介绍了色谱、绝缘在线综合智能监测系统在电厂主变压器上的应用 ,通过对在线监测数据与离线测试数据的比较分析 ,认为重庆大学研发的色谱、绝缘在线综合智能监测系统能较准确地在线测试出 H2 、CO、CH4、C2 H4、C2 H6 、C2 H2特征气体以及变压器套管介损、铁心接地电流等变压器绝缘状况的数据 ,为电力设备由计划检修向状态检修过渡提供了一种较好的手段     

变压器油中溶解气体拉曼剖析及定量检测优化研究

多种气体(氢气、一氧化碳、二氧化碳、甲烷、乙炔、乙烯和乙烷)的高精度、高灵敏度检测仍是基于溶解气体分析的早期变压器故障诊断的核心。本文从原子结构层面剖析了变压器油中溶解气体的拉曼振动模式及拉曼频谱。搭建了基于表面增强拉曼光谱技术的溶解气体检测平台,得到了单一气体H2、CO、CO2、CH4、C2H2、C2H4和C2H6的拉曼频谱,且实现了溶解故障混合气体的同时检测。通过阿伦方差分析,确定了拉曼检测的最优平均次数,使检测极限提高了约12.8倍。提出了基于气体特征谱峰面积比的定量分析方法,对现场运行变压器油样进行故障诊断,检测准确率达到96%。     

基于膜分离的变压器在线监测系统中气体体积分数的预测算法

采用高分子膜对溶解于变压器油中的气体进行分离的变压器在线监测系统需要在气体渗透达到平衡后才能给出油中气体的准确体积分数。在对气体渗透过程的影响因素进行分析后,提出了一种在非平衡状态下利用气室中气体体积分数数据预测平衡后气室中气体体积分数的算法,并采用特氟隆膜与电化学气体传感器构建在线监测系统进行了现场实验。在弱化温度对渗透过程的影响的条件下,利用预测算法对非平衡状态下的测量数据计算后,与离线气相色谱对H2的测量值26μL/L的最大相对误差为26.8%,小于国际电工委员会对实验室离线色谱测量结果误差调查的平均值。实验结果证实了该预测算法的可行性,并在充分利用大量实时的在线监测数据的同时,提高了变压器在线监测系统测量结果的准确性与可靠性。     

基于线性分类器的充油变压器潜伏性故障诊断方法

油中溶解气体分析(DGA)是判别变压器内部绝缘状况及发现内部潜伏性故障的重要手段。文中介绍了一种基于线性分类器、以DGA数据为特征参数的充油变压器潜伏性故障的识别方法。运用该方法进行了大量的应用实例分析，并将识别结果与BP神经网络法以及IEC三比值法进行了对比。结果表明选用H2、CH4、C2H2、CEH4、C2H6、CO、CO4七种特征气体作为特征参数时，该方法显示出较高的准确度。     

利用特征气体排列图判断电力变压器潜伏性故障类型

提出了利用油中溶解的5种特征气体C2H2,H2,C2H6,CH4和C2H4排列图的图形特性判断变压器潜伏性故障的类型,并给出了应用实例.     

电力变压器油中溶解气体在线监测技术

介绍了变压器油中溶解气体在线监测装置的基本组成以及油中溶解气体在线监测技术判断变压器内部故障的判据,同时介绍了油气监测装置存在的问题.