光声光谱法在变压器油中气体分析的发展应用

随着电力系统的高速发展,电力安全稳定运行越来越多的引起研究人员们的关注,作为电力系统中的重要一环,电力变压器的故障检测诊断技术是当前行业研究的热点。本文在讨论利用光声光谱技术实现变压器油中溶解气体的在线监测的原理的基础上,通过对比和分析光声光谱技术与传统气相色谱技术,证明了光声光谱法的可靠性、先进性与经济性。     

光声光谱技术在变压器油气分析中的应用

针对传统的变压器油中故障气体气相色谱分析存在较多缺点的问题,英国凯尔曼有限公司利用光声光谱技 术原理开发了一系列用于检测变压器油中故障气体的产品,该技术利用不同波长的红外线激发不同的气体分子,在 密闭容器中产生强度对应于气体体积分数的压力波。光声光谱技术与传统气体色谱的技术特点对比和实测的数据 分析表明,光声光谱技术气体监测设备性能优于传统的气相色谱仪且精度完全符合要求。     

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.     

变压器油中溶解气体光声光谱检测的温度特性

气体光声光谱检测技术能很好地应用于变压器油中溶解气体的在线监测。温度是光声光谱检测的重要影响因素之一。论文基于光声光谱技术的基本原理,利用分布反馈半导体激光器构建了一种便携式、可调谐的光声光谱装置;在分析光声池声学理论的基础上,结合实验探讨了温度对光声池池常数、谐振频率以及气体吸收系数的影响。以变压器油中主要特征气体C2H2进行实验分析,得到了乙炔气体光声信号与温度之间的关系曲线,理论及实验结果为进一步完善油中气体光声光谱在线监测系统奠定了重要基础。     

绝缘油溶解气体及微水分析中的便携式光声光谱仪

光声光谱是绝缘油溶解气体分析的新技术。介绍了该技术的基本原理和仪器结构。对光声光谱和气相色谱的监测数据进行了比较。     

光声光谱在油中气体分析中的应用前景

讨论了光声光谱应用于实现变压器油中气体在线监测的原理.探讨了利用光激发的声波速度测量氢气含量的实现途径;在光声光谱的检测指标、技术特点等与在线色谱、在线傅立叶红外光谱进行了比较.     

采用光声光谱技术与气相色谱技术进行变压器油中溶解气体检测的分析比较

本文总结了采用光声光谱技术及气相色谱技术在油中溶解气体分析(DGA)领域的应用,并对两种技术加以比较。同时,文中也给出了在美国、欧洲及中国各大电力公司对典型变压器内油样采用两种技术分别进行试验室及现场分析结果的相关性。     

变压器油中溶解气体光声光谱检测技术研究

光声光谱技术具有选择性好、检测范围宽、准确度高和免维护等优点,基于光声光谱气体检测原理和变压器油中溶解气体的吸收光谱特征,对油中溶解气体进行定性和定量分析,构建了结合动态顶空脱气和光声光谱检测的微量气体检测装置,研究检测器内部噪声、环境温度和湿度等对检测结果的影响,结合现场数据和实验分析空气湿度的影响并提出解决方案,对比检测了取自现场变压器的油样,结果达到了IEC和相关国家标准的要求。     

基于光声光谱的变压器油中多组分气体检测方法

油中溶解气体对变压器早期潜伏性故障的诊断具有重要作用。光声光谱技术是基于光声效应的一种新型微量气体检测技术,基于光声光谱技术的基本原理,以甲烷和乙炔为例,对变压器油中多组分故障特征气体的光声光谱检测方法进行研究。提出的基于分布反馈半导体激光器的光声光谱检测装置具有选择性好、检测范围大的优点,提出的基于最小二乘回归的多组分气体光声定量方法不需要池常数、气体吸收系数等参数,因而避免了这些参数引入的误差。实验结果表明,提出的方法能够有效地检测出多组分故障特征气体,为光声光谱技术的工程应用提供了方法参考。     

变压器油中溶解气体光声光谱在线检测装置的研制及应用

针对目前变电站在线气相色谱仪检测准确率低、光声光谱仪测量精度和反演精度低等问题,研制了由油气分离装置、光声系统、H2传感器、电子系统组成的变压器油中溶解气体光声光谱在线检测装置,并在220 kV薛家湾变电站2号变压器投入使用.实际使用情况表明,该装置运行稳定,可以准确测出变压器运行过程中油中溶解气体的类型和含量,能够有...     

基于光声光谱技术的SF_6泄露检测技术

SF6气体作为一种优良的绝缘介质,广泛应用于高压电力设备中。然而,作为一种主要的温室效应气体,其泄露将给环境和维修人员构成不良影响。能够及时灵敏地检测到SF6气体的泄露情况成为电力系统的一个广泛需求。光声光谱技术作为近年来兴起的一项新型的微量气体检测技术,具有灵敏度好,选择性好,动态检测范围大等优点。笔者基于光声光谱技术的基本原理,利用SF6在10.6微米波长处的红外吸收峰值,构建出一套SF6泄露检测系统。同时通过实验室模拟配比不同浓度SF6和空气的混合气体,对系统性能进行验证,发现该系统最低可检测到0.01 ppm的SF6,而且具有较好的线性度和稳定性。     

光声光谱检测变压器油中气体的共振光声池研究

气体光声光谱技术是一种新型的微量气体检测技术,能很好地应用于变压器油中溶解气体检测。光声池是光声光谱监测系统中的核心部分,是表征系统灵敏度的重要因素。笔者模拟分析了气体光声信号分布及谐振腔几何尺寸与表征光声池性能的特性参数的量化关系,设计制作了两个不同几何结构参数的共振光声池,实验研究了光声池响应特性,实验结果比较得出谐振腔长120 mm、半径3 mm的不锈钢光声池表现出比较优越的气体响应性能,并对变压器油中溶解的主要特征气体C2H2进行了光声探测。理论与实验结果为气体光声光谱在线监测系统的完善及高灵敏度光声池的优化设计提供了技术支持与理论参考。     

基于膜分离的变压器在线DGA结果准确性的提高

研究了油气分离膜对变压器油中溶解气体分离的过程,分析了气体渗透过程中渗透时间及温度变化对DGA(溶解气体分析)测量结果的影响.提出了提高测量结果准确性的算法,同时给出温度对测量结果影响的表达式.构建了基于Teflon膜与电化学气体传感器的实验系统,利用提出的算法对测量结果进行修正,在与离线实验室气相色谱(GC)的测量结果对比表明采用该算法及进行温度补偿后的DGA结果的准确性得到提高.     

基于LabVIEW的变压器油色谱分析故障诊断系统

开发了一套基于LabVIEW的变压器油色谱故障诊断系统。故障诊断模块使用改良电协研法和基于RPROP算法的多层前馈神经网络，为了避免LabVIEW调试功能不够强大的问题，使用了动态链接库技术实现了该模块。实现了对变压器油色谱数据和故障诊断信息进行存储、查询、修改、删除及图形化显示，同时具有良好的帮助功能。通过对河北省石家庄电业局变压器进行故障诊断验证了系统的有效性。     

基于分布反馈半导体激光器的CO气体光声光谱检测特性

一氧化碳(CO)是变压器油中溶解的主要故障特征气体之一,能有效反映运行电力变压器中油纸绝缘的放电及老化;而光声光谱(photoacoustic spectroscopy,PAS)技术能够应用于变压器油中溶解气体的在线监测。基于光声光谱检测原理,利用分布反馈(distributed feedback,DFB)半导体激光器搭建了CO气体光声光谱检测平台,选择1.567m的CO分子谱线为研究对象,实验研究了DFB半导体激光器的辐射特性和CO气体的光声光谱响应特性,分析了光声信号与激光功率、气体浓度的关系。结果表明:在气体吸收未发生饱和效应的条件下,光声信号与激光功率、气体浓度均具有良好的线性关系。该研究结果为变压器油中气体光声光谱的在线监测奠定了基础。     

浅议变压器油中溶解气体在线监测系统的脱气技术

通过比较变压器油中溶解气体在线监测产品通常采用的几种脱气方式,阐明了真空脱气技术应用于变压器油色谱在线监测的优点,并通过实际应用案例证明真空脱气方式的准确性。     

基于DGA技术与BP神经网络融合的变压器故障诊断

运用油中气体数据分析(DGA)技术是目前诊断变压器故障方法中最普遍也是运用最广泛的,它在变压器的预防诊断试验中具有很重要的作用。但由于故障的多样性,DGA技术不能全面的准确地检测出多重故障。因而将加入BP神经网络理论使之与DGA技术融合来判断变压器的故障,能够更全面更精确地检测出故障。     

基于RIMER专家系统和DGA的变压器故障诊断

针对电力变压器故障诊断中的复杂非线性关系,提出一种基于RIMER(基于证据推理算法的置信规则库推理方法)专家系统和油中溶解气体分析(DGA)技术的变压器故障诊断方法。该方法考虑了变压器故障特征量和征兆的概率不确定性和模糊不确定性,在IEC三比值法和变压器油中溶解气体故障数据样本训练的基础上获得置信规则库的主要参数,结合证据推理算法建立一个新型的变压器DGA故障诊断模型。通过RIMER和DGA变压器故障诊断模型进行故障诊断,克服了IEC三比值法故障编码缺失的问题,故障诊断准确率获得提高,其分布式置信度的输出方式对描述混合故障类型更加有效。仿真实验表明该方法推理计算简单有效,具有较强实用价值。     

基于光声光谱检测的变压器油中溶解乙炔气体的压强特性

变压器油中溶解气体的检测及分析是运行电力变压器故障诊断最有效的方法之一。气体光声光谱检测技术能很好地应用于气体检测,气体压强对光声光谱检测有重要影响。论文从理论上推导出气体压强与气体吸收系数、谐振频率、光声池品质因素、池常数及气体光声电信号的函数关系。以构建的可调谐光声光谱装置对变压器油中主要故障特征气体C2H2进行实验,验证了上述函数关系的正确性,得到在气体吸收未发生饱和效应时,C2H2光声电信号与气体压强的函数关系:当0P75k Pa时,光声电信号近似与气体压强P1.5成线性关系;而当75k PaP100k Pa时,光声电信号近似与气体压强P成线性关系。结合吸收谱线增宽及光声电信号变化规律,确定C2H2的谱线6 578.58cm?1最佳光声检测压强为75k Pa,理论及实验结果为进一步完善油中溶解气体光声光谱在线监测提供了技术支撑。     

基于核Fisher判别分析技术的电力变压器DGA故障诊断模型研究

鉴于核Fisher判别分析技术(KFDA)在模式识别问题中表现出的良好性能,提出了基于KFDA的变压器故障诊断模型,该模型首先提出了区分放电及过热两大类故障的特征量,并用KFDA分类器来识别类内故障的具体类别。采用基于网格搜索的交叉验证法来选择模型参数,避免了参数选择的盲目性和随意性。实例分析表明,该模型具有训练时间短、不存在局部极小等优点,与IEC三比值及改良电协研法相比,具有更好的故障识别效果。