基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術目錄12電力設備狀態(tài)評價方法的現(xiàn)狀現(xiàn)有評價方法存在的問題挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法34具有故障可預測性的設備狀態(tài)評價方法1基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術1、電力設備狀態(tài)評價方法的現(xiàn)狀電力設備狀態(tài)評價是設備狀態(tài)檢修的基礎。有效的狀態(tài)檢修應該怎么做？實時監(jiān)測參量（在線、離線或兩者相結合）有效評價狀態(tài)（與故障的發(fā)生直接相關聯(lián)，關注發(fā)展趨勢）按需進行檢修（根據(jù)缺陷的發(fā)展，在發(fā)展成故障之前按照計劃檢修）2基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術1、電力設備狀態(tài)評價方法的現(xiàn)狀電力設備狀態(tài)評價的典型例子1：變壓器油氣色譜測量在線監(jiān)測：典型的變壓器油中溶解氣體在線監(jiān)測系統(tǒng)，一般由油氣分離、氣體分離、氣體檢測、數(shù)據(jù)處理與故障診斷五大部分組成。油氣混合氣體混合物油氣分離單元變壓器油氣體分離模擬量數(shù)字量氣體檢測單元數(shù)據(jù)采集和處理故障診斷3基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術2、現(xiàn)有評價方法存在的問題電力設備狀態(tài)評價的典型例子2-1：絕緣子污穢泄漏電流的測量目前對污穢泄漏電流的計算方法多采用幅值法、相位法、三倍（基波）頻譜值測量、高階譜法等等。這些實驗方法主要面臨問題為時序性特征不強，對污穢電流發(fā)展過程中的特征不熟悉，較難摒除環(huán)境和產品帶來的干擾，其中相位法目前尚在做進一步的研究和基礎數(shù)據(jù)采集。4基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術2、現(xiàn)有評價方法存在的問題電力設備狀態(tài)評價的典型例子2-2：絕緣子污穢測量由于泄漏電流有跟多問題難以解決，因此目前污穢度的測量采用泄漏電流法較少。污穢測量方法主要為污層清洗法。5基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術2、現(xiàn)有評價方法存在的問題電力設備狀態(tài)評價的典型例子2-3：絕緣子污穢測量光纖衰減法也是測量絕緣子鹽密和灰密的方法之一，主要原理是可溶鹽可引起裸露光纖的光強衰減，灰密也會引起光強通過率的衰減，通過BP算法將絕緣子表面所測量的污穢度（清洗法）進行聯(lián)立，該種方法是目前無法解決泄漏電流有效測量的一個折中的辦法。6基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術2、現(xiàn)有評價方法存在的問題電力設備狀態(tài)評價的典型例子3-1：避雷器監(jiān)測器的應用7基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術2、現(xiàn)有評價方法存在的問題電力設備狀態(tài)評價的典型例子3-2：避雷器在線監(jiān)測系統(tǒng)的應用特

高

壓

母

線MOA光

纖

傳

導iRS485信

號處

理單

元PTU上

位

機

PC8基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法3.1關于絕緣子污穢污穢泄漏電流測量的敏感參量提取：1、污穢泄漏電流的發(fā)展過程中不同階段的特征情況，選擇性的避開大量的非線性區(qū)域，在泄漏電流線性區(qū)域內完成污穢電流的采集和污穢度的計算；2、無論絕緣子表面的污穢物有多重，污層中的含水量是污穢發(fā)展過程中最重要的參數(shù)，污層中的水量大小直接決定了污穢泄漏電流的發(fā)展狀態(tài)。9基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法污穢泄漏電流發(fā)展的兩個階段（左側為線性區(qū)域，右側為非線性區(qū)域）：霧第一次干帶產生電弧不一定存在霧arc霧泄漏電流高溫層主泄漏電流主泄漏電流濕帶干帶污層濕帶污層這兩種狀態(tài)之間有一個邊界，即污層吸潮促進泄漏電流穩(wěn)定增加條件下的諧波畸變率（THD）最低和基波分量最高（平衡態(tài)）。10基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法諧波畸變率（THD）和各頻段頻譜分量的計算方法2nI

n2I1THD(n50)25

22Ii

dinn(n50)25式中，為了減少誤差，幅值所在的頻率都折算成按照50Hz為單位的頻段。11基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法不同電壓等級的敏感參量關系（支柱）0.5

cF

a

bNSDDHm

g

j

ekcESDDFc為基波分量，ρ

為污層的等值附鹽密度。

Hm為絕對濕度，ρ

為等值附灰密度。12基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法3.2關于避雷器3.2.1用平衡法測量阻性電流：UMOARCUUCRR可調在持續(xù)運行電壓下的容性電流補償后的剩余電流13基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法3.2.2

阻性電流基波測量：提出測量阻性電流基波的理由（1）理論方面：MOA在正弦波電壓作用下，只有阻性電流基波IR1是作功的；（2）工程方面：只要作用在MOA兩端電壓的基波值U也不變。在實際測量中十分方便，不同諧波含量的電源，對MOA加壓，只要U1不變，IR11是相同的，測量得到的IR1也是相同的。14基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法用投影法得到阻性電流基波IR1：IX1φU1IR1取MOA兩端電壓U,取MOA底部電流I的基波U有公式：

I

I

X

X；將I的基波IX1，投影到U1上即為IR1。2cosR1PX1I

——阻性電流基波峰值R1p——阻性電流角15基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法3.2.3用相角差法來判斷運行中MOA的劣化程度：MOA的老化在小電流區(qū)域的表現(xiàn)是阻性電流變大，一般判據(jù)是“測量運行電壓下的全電流、阻性電流或功率損耗，測量值與初始值比較，有明顯變化時應加強監(jiān)測，當阻性電流增加1倍時，應停電檢查”。（《電力設備預防性試驗規(guī)程》）但判斷MOA的老化則不然，由于用投影法測量得到的各相阻性電流基波峰值是不同的，規(guī)程的規(guī)定無法執(zhí)行。如果把阻性電流的變化，轉換成阻性電流角的變化，就會使對MOA老化的判斷，變得更為清晰。16基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法3.2.4內置式電阻片溫度測量法來判斷運行中MOA的劣化程度17基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術3、挖掘與發(fā)現(xiàn)用于狀態(tài)評價的敏感參量與算法18基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術4、具有故障可預測性的設備狀態(tài)評價方法4.1可預見性狀態(tài)評價方法基于以下的考慮：1）設備從正常狀態(tài)向故障狀態(tài)的發(fā)展是有個過程的；2）狀態(tài)監(jiān)測技術應該能夠敏感地測量或感知到這種變化；3）基于有針對性的有效支撐數(shù)據(jù)，能夠預測到正常狀態(tài)變化為不正常狀態(tài)，最后發(fā)展為故障狀態(tài)的時間。以便采取最為安全和經(jīng)濟的方法對設備進行檢修（帶電檢修、不帶電檢修或者停電更換）19基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術4、具有故障可預測性的設備狀態(tài)評價方法4.2避雷器從正常狀態(tài)向故障狀態(tài)的發(fā)展：1）阻性電流增大；2）功耗增大；3）電阻片溫度升高。20基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術4、具有故障可預測性的設備狀態(tài)評價方法避雷器耐受TOV后可以正常達到熱平衡的情況：Ur1s耐受波形Uc期間功耗波形（單位：W）21基于敏感狀態(tài)參量或算法的電力設備狀態(tài)主動評價技術4、具有故障可預測性的設備狀態(tài)評價方法避雷器耐受TOV后可以正常