湖南大學畢業(yè)論文第21頁緒論1.1研究的目的和意義電力作為現(xiàn)代社會最常用的能源之一，隨著社會的高速發(fā)展，電力系統(tǒng)在工業(yè)發(fā)展和人民生活中的重要性變得越來越明顯。就在這樣的時代背景下，電力事業(yè)能夠不斷向前發(fā)展，電網(wǎng)覆蓋的面積不斷擴大，各區(qū)域電網(wǎng)的聯(lián)系也變得更加密切，用戶對電能的質(zhì)量和可靠性的要求也越來越高。在這樣的情況下，電力設備的故障檢測就變得極為重要，如果不能及時檢測出電力設備發(fā)生的故障或故障發(fā)生后不能及時處理，都將造成很嚴重的后面。所以，提高電力系統(tǒng)運行可靠性是現(xiàn)在研究的一個重要方向，電力設備的故障檢測便是其中重要的一項。SF6是一種常見的絕緣氣體，單純的SF6氣體自身性質(zhì)極其穩(wěn)定，具有很好的絕緣強度和滅弧能力。因此，在電力系統(tǒng)中，SF6作為新的高壓電力設備中的絕緣介質(zhì)代替了傳統(tǒng)的絕緣油等絕緣介質(zhì),因而SF6廣泛地應用于氣體絕緣設備中。但SF6電氣設備有一個缺陷，那就是設備的可靠性及穩(wěn)定性跟SF6氣體的純度有著很大的聯(lián)系。在實際生活中，我們很難保證設備中SF6氣體的純度，其中難免會有一些雜質(zhì)混入，混入雜質(zhì)后在放電條件下，SF6氣體會自身發(fā)生分解，降低SF6氣體的純度，使得氣體中的雜質(zhì)濃度進一步升高，當SF6氣體中的雜質(zhì)超標時，SF6氣體的絕緣性和滅弧能力就會大大降低，從而大大增加了電力設備的安全隱患。SF6氣體常用于GIS設備中，容器內(nèi)一般會充上0.4～0.5MPa的SF6氣體作為設備內(nèi)部的絕緣介質(zhì)。該絕緣設備具有占地面積小，安全性及可靠性高等一系列優(yōu)點。而且有非常重要的一點，那就是電壓等級越高，GIS設備所占面積反而越小，而傳統(tǒng)設備則是電壓等級越高設備的占地面積就會越大，就憑這一點與傳統(tǒng)設備相比較SF6氣體絕緣設備就占據(jù)了相當大的優(yōu)勢。正是基于這些優(yōu)點，SF6氣體絕緣設備得到了廣泛的應用，尤其是在密度高的建筑群的城市電網(wǎng)這些需要限制占地面積建設和改造中。

但是經(jīng)過運行經(jīng)驗表明，SF6氣體絕緣設備內(nèi)部經(jīng)常會存在一些缺陷。最初看來這些缺陷可能很不容易被發(fā)現(xiàn)，而且人們也常常認為這些缺陷不會的設備的正常運行產(chǎn)生威脅。但隨著運行年限的增長，還有絕緣介質(zhì)的老化等一系列因素都可能導致產(chǎn)生局部放電現(xiàn)象，進而使得故障進一步發(fā)展。以至最終引起GIS整體故障，然后就必須進行停電檢修，從而造成巨大的經(jīng)濟損失。因此，為了保證GIS能夠長期安全可靠的運行，必須對其進行絕緣診斷，這樣才能及時發(fā)現(xiàn)故障并做出相應處理。傳統(tǒng)的局部放電檢測方法主要是依靠電測法和超聲法這兩種方法，但傳統(tǒng)方法存在著很大的局限性，其局限性主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)的檢測方法檢測運行中的SF6氣體絕緣設備局部放電情況時極易受現(xiàn)場電磁波和噪聲的干擾，這樣便很難對現(xiàn)場的絕緣狀況做出最準確的判斷，從而影響檢測的精確性，可能會導致不必要的危害產(chǎn)生。所以尋求新原理和方法來適應運行中的SF6氣體絕緣設備局部放電大小檢測的是非常必要的。

當電氣設備內(nèi)部一旦出現(xiàn)了局部放電，SF6氣體便能夠在局部放電所產(chǎn)生的高溫下發(fā)生不同程度的分解。如果是設備內(nèi)部是純凈的SF6氣體沒有其他雜質(zhì)存在的話，這些低氟化物便能夠在放電結(jié)束后自動復合還原為原來的SF6氣體，這樣便不會對設備的絕緣性能產(chǎn)生任何影響。但是由于各種各樣的原因比如：制造時充入的SF6氣體不純或者設備沒有進行很好的密封處理，SF6氣體中就會難免的混有微量空氣和水分等雜質(zhì)。這些雜質(zhì)將與SF6的分解物發(fā)生進一步的反應，從而形成更多更復雜的分解物。這些生成物中的有些氣體是能夠長期并穩(wěn)定的存在，這會使SF6氣體電負性能下降，從而影響其絕緣性。有的氣體甚至會溶于水然后形成酸性物質(zhì)，這些酸性物質(zhì)將會腐蝕設備的內(nèi)部組件。嚴重時甚至會損壞設備內(nèi)部的固體絕緣介質(zhì)，從而使設備的絕緣性能降低，使設備的安全可靠運行受到嚴重的威脅。經(jīng)研究表明絕緣故障的類型及故障的嚴重程度對SF6氣體分解產(chǎn)生的生成物，分解物含量及其生成規(guī)律等都有著很大的影響[5]。因此，非常有必要找到起局部放電故障與SF6氣體分解特性的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這樣我們就能夠通過檢測SF6氣體絕緣設備內(nèi)部絕緣氣體的氣體組分及其含量，來判斷設備內(nèi)部是否發(fā)生了局部放電，如果發(fā)生了局部放電，它的發(fā)展趨勢會是怎樣以及放電所帶來的危險程度是怎樣等問題。這樣便可有效防止由于SF6氣體絕緣設備早期絕緣缺陷所引起的突發(fā)性事故，為設備能夠安全可靠的使用并提高使用壽命提供可靠的技術(shù)支持。以下是SF6氣體發(fā)生分解時的一些主要化學方程式。在電弧產(chǎn)生的高溫下，SF6氣體能與開關(guān)里的材料發(fā)生化學反應，其中主要的反應如下：SF6+Cu→SF4+CuF23SF6+W→3SF4+WF6CF2+SF6→2CF4+SF2SF4氣體如果遇到氧氣或者水蒸氣還會進一步發(fā)生新的化學反應，而在電氣設備的制造過程中，不可避免的會混入一些空氣的雜質(zhì)，這些雜質(zhì)中就包含了氧氣和水蒸氣，于是新的化學反應接著發(fā)生，其主要的反應如下：2SF4+O2→2SOF4SOF4+H2O→SO2F2+2HFSF4+H2O→SOF2+2HFSOF2+H2O→SO2+2HF上述的反應中，產(chǎn)物中有一些是有毒性氣體，比如：SF4，SOF2，SO2F2是對人體有害的氣體，而HF和SO2則是會與水蒸氣反應，生成具有腐蝕性的酸，從而損壞電氣設備，降低設備的安全性和使用壽命。綜上述所說，SF6在放電條件下的分解產(chǎn)物不但會腐蝕電氣設備內(nèi)部零件，降低設備絕緣性能和安全性，從而給電力系統(tǒng)的安全運行埋下巨大的安全隱患，而且所產(chǎn)生的有毒氣體也會對工作人員的生命產(chǎn)生威脅，對大氣也是一種污染，所以研究SF6的分解物，并通過對其分解物的在線監(jiān)測，不僅可以判別故障類型，還能進一步提高電網(wǎng)運行的可靠性和安全性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡不僅是人工智能中的一個重要組成部分，經(jīng)人們研究發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有更多潛在的應用價值。本文中介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展現(xiàn)狀，及其基本原則。BP神經(jīng)網(wǎng)絡最大的優(yōu)點就體現(xiàn)在它能以任意精度去逼近任意一個非線性函數(shù)，不僅近性能良好的優(yōu)秀性質(zhì)，而且其結(jié)構(gòu)也比較簡單。由此可以推斷出BP網(wǎng)絡是一種性能優(yōu)良的神經(jīng)網(wǎng)絡。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的函數(shù)逼近的方法訓練。改進方案不僅提高了算法的收斂速度，而且最終結(jié)果也是一個令人滿意的近似值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢只要用心觀察就不難發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展涉及的范圍正在不斷的擴大中，對于神經(jīng)網(wǎng)絡的應用已經(jīng)滲透進入到多個領域中，并在這些領域中發(fā)揮著不可或缺的作用。由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有進化與學習結(jié)合的思想，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡與以往傳統(tǒng)的模式相比具有了很大的優(yōu)越性，因為它能在不斷的學習中進化，能夠一直滿足人們的需求，所以建立起更好的神經(jīng)計算方法和進化計算方法已經(jīng)成為神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展的一個重要方向。早在1994年關(guān)于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡的新的數(shù)學理論與基礎就建立了起來，并取得了一系列的進步，使神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展速度得到了大幅度的提升。國外在這一領域取得的成就就更為巨大。首先國外學者建立新的神經(jīng)信息處理模型和框架，這種模型區(qū)別于以往模型的地方是該模型是通過混沌系統(tǒng)和獨立子系統(tǒng)來對人的認知過程進行理解。日本方面則是為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論研究發(fā)展開辟了一條全新的路徑，他們探索出了一套新的對于探索系統(tǒng)化的神經(jīng)網(wǎng)絡信息處理的理論基礎，這套理論基礎的新穎之處在于其將信息集合以及微分流形成功的應用在了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究?，F(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡理論研究遇到了很多新的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)同時也是它得以迅速發(fā)展的機遇，對于有極強的數(shù)學邏輯性質(zhì)以及生物學性質(zhì)的神經(jīng)網(wǎng)絡理論，所遇到的挑戰(zhàn)主要是神經(jīng)學、心理學以及認識科學等領域所提出了一些重大問題?，F(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)正在不斷向更高的階段發(fā)展，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡理論也變得更加嚴密可靠，而且理論也在不斷得到更新完善，所以我們能看到不斷的會有新的具有重要意義的概念以及新的計算方法產(chǎn)生。神經(jīng)網(wǎng)絡雖然現(xiàn)在看來得到了輝煌的發(fā)展，但神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展并不是一直順風順水。由于微電子技術(shù)的發(fā)展，很大的提高了傳統(tǒng)的計算機對于信息的處理能力。隨著計算機的快速發(fā)展，這使得當時科學界的學者們普遍認為所以問題都能在計算機的幫助下得到很好的解決，尤其是在模式識別和機器人控制的領域微電子技術(shù)將發(fā)揮相當大的作用。以此當時大部分人都認為對于新的神經(jīng)網(wǎng)絡理論的研究是完全沒有必要的。并且，由于當時受到制造工藝水平的限制，想要建立出既實用又具有足夠大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡是相當困難的。正是由于這些客觀因素的存在，人們對神經(jīng)網(wǎng)絡理論及算法的研究熱情一下就大幅度降低，一下就使得對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究進入了冷落時期。但值得慶幸的是，即使在神經(jīng)網(wǎng)絡研究的蕭條時期，仍然有人堅持不懈的進行相應的研究和探索，從現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡在眾多應用研究領域所獲得的巨大研究成果來看，極其有力的證明了對于神經(jīng)網(wǎng)絡研究的必要性，同時也證明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展強大的生命力。而現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展所遇到的瓶頸是智能水平還不夠高，往往不能夠很好的滿足大部分應用方面所提出的要求。也尚未能很好解決網(wǎng)絡分析與一些綜合的理論性問題的關(guān)系。但是我們相信隨著人們神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論的深化探索，就能進一步提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡的智能水平，從而使神經(jīng)網(wǎng)絡在各個領域發(fā)揮出更加強大的作用。隨著電力系統(tǒng)中SF6設備使用量的大幅增加，在運行過程中發(fā)生故障的情況也變得越來越多。由于SF6設備建造結(jié)構(gòu)緊湊并且內(nèi)部充有SF6高壓氣體，所以一旦發(fā)生嚴重故障時就有可能導致設備發(fā)生爆炸性解體產(chǎn)生極大的危害。而且GIS設備一般都位于城市重要地區(qū)，這樣產(chǎn)生的影響將會更加嚴重。所以GIS設備的故障診斷越來越多受到重視。隨著現(xiàn)代化學成分分析技術(shù)的發(fā)展，其中一項重要拘束氣體組分檢測也有了相當大的發(fā)展。在這一時代背景下，以氣體分解物及其分解物含量所占比例作為診斷SF6設備缺陷的特征參量很快就成為國內(nèi)外的研究熱點。美國是最早開始對電力設備進行故障診斷和在線監(jiān)測的國家。我國的在線監(jiān)測技術(shù)則起步比發(fā)達國家要慢一些，起步于20世紀的80年代，雖然起步較晚，但隨后我國的在線監(jiān)測技術(shù)就飛速發(fā)展。80年代末到90年代中期都處于一個到2000在線監(jiān)測技術(shù)的越發(fā)發(fā)展成熟，技術(shù)也變得更加可靠未來我國的發(fā)展趨勢將會是：,因,整。所以

由單個電力設備為目標的在線監(jiān)測將會向整體監(jiān)測發(fā)展。遠程監(jiān)測和診斷實現(xiàn)了全國范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)共享,并且可以進行，所耗時間變得更短，同時距離，使故障監(jiān)測變得更加方便快捷。1.3本論文的主要研究內(nèi)容SF6在各種放電條件和各類缺陷下的分解產(chǎn)物，研究在各種故障下所含分解產(chǎn)物所占的比例，以區(qū)分各種故障。SF6在各種故障時的分解情況進行仿真，通過對結(jié)果的分析，以確定算法的準確性和有效性。第二章SF6在放電條件下的分解物2.1SF6的基本性質(zhì)SF6的分子結(jié)構(gòu)如圖1所示這這樣的分子結(jié)構(gòu)中，位于六個頂角處的氟原子具有很強的活躍性，所以氟原子具有很強的吸附電子的能力，這種吸附電子的能力，通常被稱為電負性。就是因為這一特性，使得SF6氣體的絕緣性和滅弧能力大大增強，并常用作高壓電氣設備的絕緣和滅弧介質(zhì)。SF6比大多數(shù)電負性氣體（這類氣體很容易捕捉電子,因此絕緣性能好）比如其它氟化硫如：SF2和SF4的穩(wěn)定性要好。圖1SF6的分子結(jié)構(gòu)圖2.2SF6氣體絕緣的特性在一般情況下,SF6氣體的絕緣能力比同一氣壓下的空氣以及氮氣絕緣能力要強25倍。如在相同形狀電極的情況下,用作絕緣時,SF6氣體壓力只用空氣的壓力的40%即可達到相同的效果。絕緣能力比SF6強的絕緣性氣體也有很多,但其總的物理及化學特性卻不如SF6，所以SF6氣體是最為電氣設備絕緣介質(zhì)的最佳材料之一。其他的電負性氣體大多只要是在多次放電時會分解出碳素,使得絕緣特性大大下降，但SF6放電分解的生成物依舊是絕緣的。除此之外,這些氣體的一般液化溫度都比SF6高。比如,CCl4在相同氣壓的情況下,絕緣能力雖然為氮氣的6倍。但其液化溫度為760℃,因此不適用于常溫的氣體絕緣設備中。至于滅弧能力,SF6的優(yōu)越性則是相當突出的，由于SF6氣體能吸收大量電弧的能量,這使得電弧收縮,因此即使電弧驅(qū)動速度慢,SF6冷卻效果也仍然顯著。在一個大氣壓的情況下,SF6氣體的介質(zhì)恢復速度是空氣的10倍。SF6雖然具有良好的絕緣性質(zhì)，但其絕緣性能容易受電極影響，尤其是負電極的影響。當電極表面增大時，擊穿場強就會降低。電極分布如果稍不均勻就會產(chǎn)生顯著的極性效應。2.3SF6氣體在放電條件下的分解物SF6氣體自身分解所需溫度大于500℃，在設備正常運行的情況下分解產(chǎn)物極少。當電氣設備內(nèi)部出現(xiàn)局部放電時，放電所產(chǎn)生的火花就會在局部區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生高溫狀況，而SF6氣體便會在這電火花所產(chǎn)生的高溫中發(fā)生不同程度的分解，從而生成SF2、SF3、SF4等低氟化物。如果是設備內(nèi)部原來是純凈的只有SF6氣體的話，這些低氟化物能夠在溫度下降后自動復合還原為原來的SF6氣體，這樣便不會影響設備的絕緣性能。但是由于各種各樣的原因（比如SF6氣體不純或者設備沒有很好的密封）SF6氣體中就會不可避免的含有微量空氣和水分等雜質(zhì)。由于上述分解生成的多種低氟硫化物很活潑，電器設備內(nèi)的六氟化硫氣體分解物與其內(nèi)的水分發(fā)生化學反應而生成某些有毒產(chǎn)物。電器設備內(nèi)的六氟化硫氣體及分解物與電極及金屬材料（AL、Cu）反應而生成某些有毒產(chǎn)物，如CuF2、AlF3、FeF3或FeF2以及WF6（除了WF6為氣體，其他金屬氟化物均為粉末狀固體）[7]。若固體生成物散落在絕緣支撐的表面且又吸附了氣體中的水分時，將使閃絡電壓下降。要清除固體生成物，必須將SF6氣體設備的隔室打開。目前為止，還沒有用于檢測固體生成物的種類及含量的可行技術(shù)。2.4SF6局部放電分解產(chǎn)物及特征量選取通過查閱資料可知SF6氣體在放電故障時分解可能生成的氣體產(chǎn)物主要：有CF4、CO2、SOF4、SO2F2、SOF2、SO2、H2S、HF、S2F10和S2F10O等[6]。但是通過實驗室的研究發(fā)現(xiàn)，S2F10和S2F10O是火花放電作用下特有的分解產(chǎn)物[6]，在局部放電的作用下很少會出現(xiàn)。因此在局部放電的情況下SF6分解生成的主要氣體組分有：CF4、CO2、SOF4、SO2F2、SOF2、SO2、H2S、HF等[6]。在這些氣體生成物中，CO2和CF4是能夠非常穩(wěn)定存在的，并且能夠作為反映絕緣設備中固體絕緣材料的絕緣性能好壞的指標。因為碳元素是由局部放電區(qū)域附近的固體絕緣材料所釋放的。HF是強酸性物質(zhì)，不僅容易與水蒸氣結(jié)合生成腐蝕性極強的氫氟酸，而且極容易與設備內(nèi)部的金屬以及各種吸附物等材料發(fā)生反應生成穩(wěn)定的氟化物。HF不適合作為判斷局部放電的檢測成分最重要的一點原因是HF的含量會隨著局部放電時間的增長反而會減少。

通過研究人們還發(fā)現(xiàn)SOF4是一種很不穩(wěn)定的氣體，極易水解成為SO2F2。只要設備內(nèi)水蒸氣的含量較高，檢測環(huán)境較為潮濕以及采集樣品氣體或者檢測樣品氣體的過程滲入水蒸氣，檢測結(jié)果都會受到嚴重的影響。所以SOF4也不適合作為局部放電特征氣體進行分析檢測。SOF2雖然也會發(fā)生水解反應，但性質(zhì)相對SOF4要穩(wěn)定的多。綜上所述，本篇論文中就主要選擇了其中較為穩(wěn)定的氣體作為局部放電引起SF6分解的特征分解氣體進行測量與分析。CF4、CO2、SO2F2、SOF2和H2S就是比較理想的檢測物。在這些檢測物中固體絕緣材料的絕緣性能指標是由CF4以及CO2的含量來確定，而SO2F2、SOF2和H2S則是用來反映SF6氣體分解情況的指標。第三章SF6在不同放電故障下的分解物3.1典型放電故障的產(chǎn)生原因在SF6電氣設備的運行過程當中，由于內(nèi)部的絕緣介質(zhì)的老化，異物的碎屑在操作開關(guān)所產(chǎn)生的震動以及靜電力的作用下移動等因素會引起局部放電。SF6電氣設備內(nèi)部出現(xiàn)嚴重的絕緣劣化就會產(chǎn)生火花放電或者是電弧放電，這些故障都將引起SF6氣體的分解。除此之外，斷路器正常的開斷也可能引起的電弧放電，而這樣的電弧放電也可能導致SF6發(fā)生分解。引起放電故障的可能性有很多。在所有的放電故障中，由自由導電顆?；蛲鈦懋愇锼a(chǎn)生的故障占20%，這種故障發(fā)生的概率最高，這些細小顆?；虍愇锟赡苁侵圃旎蜓b配過程中未能清洗干凈的遺留物，也可能是機械裝置在動作過程中金屬相互磨擦所產(chǎn)生的金屬粉末，也可能是在現(xiàn)場試驗后產(chǎn)生的，例如觸頭磨損以及屏蔽罩松動等。故障幾率排名第二的故障由于屏蔽罩和電接觸所產(chǎn)生的故障，這種故障一般不會在安裝后很快就出現(xiàn)，而是隨著運行時間的延長而逐漸發(fā)展，最終發(fā)展成為影響設備的絕緣性能的放電故障。由于電場力或機械振動的作用，異物將會在設備中移動，在暫態(tài)過電壓作用下將引起擊穿。由于接觸不良也會產(chǎn)生放電故障，這種故障常出現(xiàn)在安裝后，而且在現(xiàn)場測試以及絕緣診斷中很難被發(fā)現(xiàn)，但在運行過程中會因為電弧作用、觸頭被燒損以及金屬顆粒的放電逐步發(fā)展為放電故障。潮濕是引起放電故障的另一種原因，到目前為止還無法使用局部放電故障在線檢測技術(shù)來檢測這一類型的故障，在裝配設備時控制其濕度可有效防止該類事故的發(fā)生。還有一種比較典型的故障是由高壓導體沒有對導體進行很好的處理導致導體表面是留有尖刺，而這些表面上的尖刺將導致放電故障，但由于有現(xiàn)場試驗比如雷電沖擊試驗以及局部放電測量都可以及時檢測出這一故障，使其在投入使用前就被及時處理掉，所以這一故障出現(xiàn)的幾率相對其他故障是最低的。3.2SF6氣體在不同放電故障下的分解物純凈的SF6氣體熱穩(wěn)定性很高，一般加熱到500℃都不會發(fā)生分解。因此，在SF6電氣設備運行的過程當中，導致SF6氣體分解的最主要的原因是因為放電故障。一般按照放電3.2.1火花放電一般主要發(fā)生在一些像SF6氣體絕緣裝置的開關(guān)裝置中，該類型故障主要是由電容性故障所引起的，所以故障持續(xù)時間一般都非常短（通常為μs級）。在檢測裝置的試驗中，由于閃絡所產(chǎn)生的全部能量都會被存儲在電感和電容中，這樣也可能會引起火花放電。GIS設備中每次火花放電的能量非常小，通常為10-1~102J，放電通道相對于電弧放電通道來說要窄的多，所以即使能量較小但發(fā)生放電的區(qū)域的溫度會非常高。由表3.1我們可知在火花放電的條件下SF6氣體的分解物中的主要產(chǎn)物SO2F2以及SO2的含量表3.1火花放電實驗數(shù)據(jù)編號SO2F2/μL/LSO2/μL/L116.256.13217.557.12315.886.18418.126.2521.118.76618.887.12723.897.56817.327.883.2.2GIS中的電弧放電分為兩種形式。一種是由于斷路器開斷所引起的電弧放電，這種電弧放電產(chǎn)生的中心溫度可達20000℃，其電弧電流的大小也可從幾十kA~幾百kA，而放電能量則取決于電弧電流的大小，其范圍在105~107J。SF6在高溫電弧的作用下分解產(chǎn)生離子，但如果SF6氣體純凈的話這些離子會隨著電弧消失而很快復合。但由于有水蒸汽等雜質(zhì)的影響，SF6氣體所產(chǎn)生的分解物將繼續(xù)與雜質(zhì)發(fā)生反應，不僅產(chǎn)物種類將增多分解產(chǎn)物的含量也將會進一步增加。另一種引起電弧放電的情況則是，GIS運行故障所引起電弧放電，其主要表現(xiàn)是GIS主氣室內(nèi)部出現(xiàn)短路故障時，這種故障主要是發(fā)生在鋁電極之間，因為鋁比較容易融化和蒸發(fā)，而且這個過程會放出大量的熱量并會產(chǎn)生大量的氣態(tài)以及AlF3的固態(tài)分解物，從而引起電弧放電。由表3.2我們可知在電弧放電的條件下SF6氣體的分解物中的主要產(chǎn)物SO2F2以及SO2的含量表3.2電弧放電實驗數(shù)據(jù)編號SO2F2/μL/LSO2/μL/L11.710.3528.4826.54312.7350.34416.4172.65519.4891.57620.99101.68722.64111.263.2.3電暈放電是因為局部電場增強而導致SF6氣體局部被電氣擊穿的現(xiàn)象。在交流場中，局部場強會因為放電過程中表面以及空間電荷的累積而遭到削弱，在這種電場中電暈放電一般能夠自動熄滅。因此，此這種情況下的故障是間歇性的，產(chǎn)生后不久就自動消除。但在直流的情況下，由于電暈在直流時具有穩(wěn)定性，放電就不會自動熄滅。GIS設備中能夠引起電暈放電的原因很多。最常見的原因是導體表面比較粗糙。電暈放電通常發(fā)生在有缺陷的絕緣介質(zhì)處。經(jīng)過連續(xù)數(shù)月甚至數(shù)年持續(xù)不斷的發(fā)展下去就會引起絕緣故障。一些電暈放電雖然在短時間內(nèi)可能不會引起設備絕緣水平下降，但由于SF6分解產(chǎn)物具有腐蝕作用以及固體絕緣內(nèi)部的電樹枝作用，時間一長依舊會導致故障發(fā)生。由表3.3我們可知在電暈放電的條件下SF6氣體的分解物中的主要產(chǎn)物SO2F2以及SO2的含量表3.3電暈放電實驗數(shù)據(jù)編號SO2F2/μL/LSO2/μL/L126.774.72225.674.82324.455.08421.154.88520.995.12622.255.13729.114.8826.884.83國內(nèi)外的很多研究機構(gòu)都對SF6SF6氣體分解后是以S和F電弧熄滅后的瞬間大部分離子會迅速復合重新成為SF6分子。除此之外，因為電弧放電產(chǎn)生的能量較高，會導致大量的氣體分解，其中比較穩(wěn)定的生成物主要是SOF2，少數(shù)情況還會出現(xiàn)電暈放電下很少會出現(xiàn)的氣體成分（如SF4等）。對于火花放電這種情況，SOF2仍然是這種故障下所產(chǎn)生的主要分解產(chǎn)物，但通過對比就不難發(fā)現(xiàn)SO2F2與SO2的濃度比會在電弧放電有所增加?；鸹ǚ烹娝a(chǎn)生的穩(wěn)定分解物含量的按照從高到低的順序排序為：SOF2

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SOF4

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SO2F2

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SO2就如文獻[4]所提到的一樣。在電暈放電中，可以觀察到SOF2依舊是這類放電故障的主要分解產(chǎn)物，但進一步觀察我們便可以觀察到SO2F2與SO2的比值比火花放電時的SO2F2與SO2的比值還要高。因為電暈放電產(chǎn)生的能量較小，所以在這種情況下放電故障產(chǎn)生的分解物的生成量一般也比較少。但是如果是長期持續(xù)不斷的放電情況，電暈放電的分解產(chǎn)物就能夠不斷的累積。另外還有研究表明，在不同模式的放電模式下，氣體分解物的產(chǎn)生速率是不同。因此，將SF6氣體分解物及其主要分解物所占比例能夠作為SF6電氣絕緣設備是否出現(xiàn)了放電故障的判據(jù)。3.3SF6氣體在不同放電缺陷下的分解物在文獻[7]中提到了四類典型的絕緣缺陷物理模型，這四類模型分別是：1、高壓導體突出類缺陷（N類缺陷），2、自由金屬微粒缺陷（P類缺陷），3、絕緣子金屬污染物缺陷（M類缺陷），4、絕緣子外氣隙缺陷（G類缺陷）。通過實驗得到的N類、P類、M類、G類絕緣缺陷局部放電下SF6氣體分解組分含量數(shù)據(jù)分別如表3.4～表3.7所示。表3.4N類絕緣缺陷組分含量放電時間/hCF4/μL/LCO2/μL/LSO2F2/μL/LSOF2/μL/LH2S/μL/L000000123.314.14114.82168.810240.9023.07216.31364.440365.7347.82243.23472.220482.8065.58302.60627.590601.2974.61327.48724.5607211.6889.08404.15906.5608412.43111.96413.15961.170963.42124.75471.201114.460表3.5P類絕緣缺陷組分含量放電時間/hCF4/μL/LCO2/μL/LSO2F2/μL/LSOF2/μL/LH2S/μL/L000000127.161.564.5931.9602413.495.185.2872.1103613.259.615.9963.7604829.4512.3814.98209.1806029.1411.6913.81196.3507231.2616.2515.32222.1908432.6314.4315.81234.3509632.6816.6315.82238.910表3.6M類絕緣缺陷組分含量放電時間/hCF4/μL/LCO2/μL/LSO2F2/μL/LSOF2/μL/LH2S/μL/L000000121.341.014.8610.490241.701.227.6216.8903822.260482.621.6211.2826.950603.322.3212.3031.360724.281.2812.9835.620845.431.4314.1039.610966.182.1814.9542.780表3.7G類絕緣缺陷組分含量放電時間/hCF4/μL/LCO2/μL/LSO2F2/μL/LSOF2/μL/LH2S/μL/L000000120.272.323.751.220240.542.304.961.660360.312.635.882.070480.673.126.632.420600.653.307.252.730720.743.467.492.680840.973.777.532.790961.016.377.573.710第四章基于BP網(wǎng)絡的故障檢測4.1神經(jīng)網(wǎng)絡的簡介人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)是起源是從20世紀的40年代開始的。它是由連接權(quán)以及許多神經(jīng)元調(diào)節(jié)連接而成的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡擁有進行大規(guī)模并行處理，分布式信息存儲，良好的自我學習能力。特別是誤差反向傳播算法即BP算法不僅可以具有極強非線性映射的能力還能逼近任意一個連續(xù)函數(shù)。并且每個層和中間層的處理單元數(shù)，網(wǎng)絡學習系數(shù)及其它參數(shù)的網(wǎng)絡處理單元的數(shù)量可以根據(jù)具體情況來設置，因此其具有極大的靈活性。近年來對于神經(jīng)網(wǎng)絡提出了許多改進算法，這些改進算法的目的在于提高神經(jīng)網(wǎng)絡算法的收斂速度，以及確保最后的輸出結(jié)果能夠收斂到全局的最小點上。圖2一般神經(jīng)元的數(shù)學模型圖中的表達式為：，其中xi為輸入信號，wij表示從第i個神經(jīng)元到第j個神經(jīng)元的連接權(quán)值，θj為第j個神經(jīng)元的閾值，設sj為外部輸入信號，yj為輸出信號[3]。4.1.所謂連接權(quán)值是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡的處理單元之間是相互連接在一起的，所有的連接看做一個整體則構(gòu)成了一個有向圖，這每一連接都有一個實數(shù)與之相對應，這些實數(shù)就是我們所說的連接權(quán)值。激發(fā)連接是由正的權(quán)值來表示，與之相反的，抑制連接則是由負的權(quán)值來表示。對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特征描述是由連接權(quán)值的連接方式來得以體現(xiàn)的，而權(quán)值的集合則是代表長期記憶。4.1對于任意時刻，都有一個實數(shù)值與每一個神經(jīng)元相對應，這些數(shù)值便是所說的神經(jīng)元狀態(tài)。神經(jīng)元uj的狀態(tài)是用xi由來表示，而X(t)則是用來表示神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)。對于不同的假設，網(wǎng)絡狀態(tài)的取值是不一樣的，在這眾多的取值假設中取二值最常見的一種，取二值即用0和1兩種狀態(tài)作為對神經(jīng)網(wǎng)絡狀態(tài)的描述。4.2BP網(wǎng)絡學習算法學習的過程：正向傳播和反向傳播組成了整個BP算法的學習過程，網(wǎng)絡的連接權(quán)值會在神經(jīng)網(wǎng)絡所受到的外界輸入的樣本產(chǎn)生的刺激下不斷發(fā)生改變,從而使網(wǎng)絡的輸出不斷接近我們所期望的輸出。輸入信息首先從輸入進入到隱含層，然后經(jīng)過隱含層的逐層計算后才會傳向輸出層，這便是所定義的正向傳播。如果輸出層達到了期望的輸出值則正常輸出輸出層的值，但如果出現(xiàn)另一種情況輸出層中的值沒有達到所期望的輸出時，這種情況下就會計算出輸出層的誤差值，然后進行方向也會發(fā)生轉(zhuǎn)向變?yōu)榉聪騻鞑?。所謂反向傳播就是指誤差信號通過原來網(wǎng)絡的連接回路反向傳播回去，傳導回去的誤差信號將修改各層的權(quán)值，從而改變輸出層中的值，一直到輸出層的值達到所期望的值為止，然后就正常輸出輸出層的值。由上述可以看出BP網(wǎng)絡學習的本質(zhì)就是對各連接權(quán)值進行動態(tài)調(diào)整使輸出結(jié)果達到期望值。在學習過程中對權(quán)值得調(diào)整并不是隨心所欲的要依據(jù)專門的調(diào)整規(guī)則來對網(wǎng)絡中各神經(jīng)元的連接權(quán)變化值進行調(diào)整，這便是所謂的學習規(guī)則。4.2.1標準BP算法的基礎模型是梯度下降法，BP算法是在其基礎上進行了改進。在標準BP算法中，通過文獻[5]可知設k為迭代次數(shù)，則每一層權(quán)值的修正按下式進行上述表達式中各變量所代表的含義分別為：x(k)為第k次迭代后各層神經(jīng)網(wǎng)絡之間的連接權(quán)向量值；表示在第k次迭代中的神經(jīng)網(wǎng)絡輸出誤差與各權(quán)值的梯度向量值，前面的負號表示方向為梯度的速度下降方向；代表學習速率，在訓練中是設置為一個常數(shù)，系統(tǒng)中的默認值一般設為0.01。輸出的總誤差性能函數(shù)如下：4.3故障診斷的仿真及模擬本研究的故障對象是上文所提到的四種故障缺陷，所監(jiān)測用于故障診斷的信號是從0時刻開始一直到96小時，每隔12小時對氣體的成分及各自的含量，包括CF4、CO2、SO2F2、SOF2、H2S的濃度五個特征量。表3.4～表3.7中各取了6組數(shù)據(jù)樣本，共24組數(shù)據(jù)樣本。其中各表所取的6組數(shù)據(jù)樣本中的4組數(shù)據(jù)樣本作為訓練樣本對BP網(wǎng)絡算法進行學習訓練，剩余的2組數(shù)據(jù)樣本則是作為測試樣本對訓練后的BP網(wǎng)絡算法進行檢驗，驗證其準確性及精確度。本文所用標準BP網(wǎng)絡算法的流程圖如下：將權(quán)值初始化為最小隨機值將權(quán)值初始化為最小隨機值過程是否結(jié)束取下一個訓練矢量正向傳播（運轉(zhuǎn)網(wǎng)絡來獲得輸出層的值）失敗，網(wǎng)絡在迭代次數(shù)內(nèi)不收斂成功，存儲訓練完的權(quán)值結(jié)束開始反向傳播（調(diào)整權(quán)值）誤差是否在允許值內(nèi)是否超過最大迭代次數(shù)否是是否否是訓練結(jié)果如圖4.1所示，圖4.1中的