Leistungsabfallcharakteristika und Lebensdauerprognose von Starkstromkondensatoren unter Hochtemperaturbedingungen

Leistungsabfallmerkmale und Lebensdauerprognose von Starkstromkondensatoren unter Hochtemperaturbedingungen

Mit der stetigen Ausdehnung von Stromsystemen und steigenden Lastanforderungen ist die Betriebsumgebung für elektrische Geräte zunehmend komplexer geworden. Die Anstieg der Umgebungstemperatur hat sich als entscheidender Faktor herausgestellt, der den zuverlässigen Betrieb von Starkstromkondensatoren beeinflusst. Als kritische Komponenten in Übertragungs- und Verteilungssystemen wirkt sich der Leistungsabfall von Starkstromkondensatoren direkt auf die Sicherheit und Stabilität des Netzes aus. Unter Hochtemperaturbedingungen altern die dielektrischen Materialien in Kondensatoren schneller, was zu einem erheblichen Verschlechterung der elektrischen Leistung, einer verkürzten Nutzungsdauer und möglicherweise Systemausfällen führt.

1. Studie über Leistungsabfallmerkmale
1.1 Experimentelle Aufbau

Als Testproben wurden parallele Starkstromkondensatoren mit einer Nennspannung von 10 kV und einer Kapazität von 100 kvar ausgewählt, die den Anforderungen von GB/T 11024.1—2019, Wechselstrom-Kondensatoren für Spannungen über 1000 V – Teil 1: Allgemeines, entsprechen. Das Testsystem umfasste einen OMICRON CP TD1 Kapazitätsprüfer und einen ME632 Dielektrikverlustanalysegerät, wobei die Temperatur durch eine KSP-015 Hochtemperaturalterungsanlage gesteuert wurde. Drei Temperaturniveaus—70 °C, 85 °C und 100 °C—wurden eingestellt, wobei fünf Proben pro Niveau getestet wurden. Der Testverfahren folgte IEC 60871-2, indem während des Alterns die Nennspannung kontinuierlich angewendet wurde, um reale Betriebsbedingungen zu simulieren.

1.2 Verhaltensweise des Dielektrikverlustes

Bei hohen Temperaturen zeigte der Dielektrikverlust (tanδ) eine signifikante Temperaturabhängigkeit. Bei 70 °C stieg tan&δ; langsam im Laufe der Zeit, blieb jedoch innerhalb der Betriebsspanne, was auf eine stabile Isolierleistung hinweist. Bei 85 °C beschleunigte sich die Steigerungsrate, wobei die Neigung der Kurve steiler wurde; einige Proben überschritten in späteren Phasen die Standardgrenzen. Bei 100 °C stieg tan&δ; stark an, mit einer steilen Kurve, die typische Merkmale des thermischen Alterns zeigt.

1.3 Kapazitätsänderungsmerkmale

Die Temperaturerhöhung beeinflusste die Kapazitätsstabilität signifikant, mit klar abhängigem Verhalten in verschiedenen Phasen. Bei niedrigen Temperaturen blieb die Kapazitätsabweichung innerhalb zulässiger Toleranzen, was eine gute Stabilität demonstriert. Im mittleren Temperaturbereich begann die Kapazität deutlich abzunehmen, wobei die Abweichung den Betriebsspannen nahekam. Bei hohen Temperaturen sank die Kapazität schnell, überschritt zulässige Abweichungen und zeigte ein beschleunigtes Verschlechterung.

2. Entwicklung eines Lebensdauerprognosemodells
2.1 Analyse der Leistungsabfallsdaten

Durch den Vergleich der Abfallraten bei verschiedenen Temperaturniveaus wurde das Verhältnis zwischen Temperatur und dem Beschleunigungsfaktor analysiert. Basierend auf Schlüsselparametern wie Dielektrikverlust, Kapazitätsabweichung und Isolationswiderstand wurde ein umfassendes Ausfallkriterium festgelegt. Die Ergebnisse zeigten, dass der Leistungsabfall bei hohen Temperaturen signifikant beschleunigt wird, wobei der Beschleunigungsfaktor ein exponentielles Verhältnis zur Temperatur aufweist. Die Datenanpassung ergab einen hohen Korrelationskoeffizienten, was eine starke statistische Signifikanz bestätigt. Die Arrhenius-Gleichung wurde verwendet, um den Beschleunigungsfaktor zu berechnen, wobei experimentell bestimmte Aktivierungsenergie und die Boltzmann-Konstante berücksichtigt wurden, um eine quantitative Temperatur-Beschleunigungsbeziehung herzustellen.

2.2 Anwendung des Arrhenius-Modells

Wie in Abbildung 1 gezeigt, wurden die experimentellen Daten in einem log-Lebensdauer gegen inverse Temperatur (1/T) Koordinatensystem angepasst, wodurch eine starke lineare Korrelation erzielt wurde. Die Neigung der angepassten Linie entspricht der Aktivierungsenergie EaEa (in kJ/mol), die den Energiebarrieren des Alternsprozesses repräsentiert, und stimmt gut mit theoretischen Erwartungen überein. Ein hoher Korrelationskoeffizient bestätigt eine ausgezeichnete Übereinstimmung zwischen den experimentellen Daten und dem Arrhenius-Modell. Eine Analyse des 95%-Konfidenzintervalls zeigt statistisch zuverlässige Vorhersagen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass innerhalb des getesteten Temperaturbereichs die Rate des Leistungsabfalls signifikant exponentiell mit der Temperatur verbunden ist. Basierend auf Lebensdauerdaten bei verschiedenen Temperaturpunkten wurde ein mathematisches Modell zur Beziehung zwischen Temperatur und Nutzungsdauer entwickelt.

2.3 Implementierung der Lebensdauerprognose
Die Lebensdauerprognose basiert auf der Theorie der kumulativen Schädigung, die Schadeneffekte unter verschiedenen Temperaturbedingungen überlagert. Die Prognosemethode berücksichtigt umfassend Faktoren wie die Alterungsrate des Materials, Temperaturschwankungen in der Umgebung und Laständerungen. Der Betriebszyklus wird in n Zeitintervalle unterteilt, wobei der Schaden in jedem Intervall durch die Betriebstemperatur und -dauer bestimmt wird. Temperaturdaten werden über ein Online-Monitoringsystem mit einem Abtastintervall von 1 h erfasst, um die Kontinuität und Genauigkeit der Daten sicherzustellen. Die gemessenen Temperaturen werden in die Arrhenius-Gleichung eingespeist, um die äquivalente Betriebsdauer für jedes Intervall zu berechnen. Die akkumulierte Schädigung über alle Intervalle ergibt die prognostizierte verbleibende Nutzungsdauer [4]. Die Prognosegenauigkeit wird durch die Ergebnisse von beschleunigten Alternstests validiert, wobei die durchschnittliche Abweichung zwischen Modellberechnungen und experimentellen Daten innerhalb von ±8% gehalten wird.

3. Anwendung und Verifizierung
3.1 Analyse der Prognosegenauigkeit

Das Prognosemodell wird mithilfe einer kombinierten Methode aus beschleunigten Alternstests und tatsächlichen Betriebsdaten verifiziert. Mehrere Chargen von Starkstromkondensatoren mit unterschiedlichen Einsatzzeiten werden für Leistungstests ausgewählt, und die Ergebnisse werden mit den Modellvorhersagen verglichen. Wie in Tabelle 1 gezeigt, beträgt für die 5-Jahres-Betriebsgruppe der gemessene durchschnittliche Lebensdauer 4,8 Jahre und der vorhergesagte Wert 5,2 Jahre, was einem relativen Fehler von 7,7% entspricht; für die 8-Jahres-Gruppe beträgt der gemessene Wert 7,6 Jahre und der vorhergesagte Wert 8,3 Jahre, mit einem relativen Fehler von 8,4%; für die 10-Jahres-Gruppe beträgt der gemessene Wert 9,5 Jahre und der vorhergesagte Wert 10,2 Jahre, was einem relativen Fehler von 6,9% entspricht. Die Fehlerquelleanalyse zeigt, dass Temperaturschwankungen in der Umgebung der Hauptfaktor sind, der die Prognosegenauigkeit beeinflusst. Wenn die tägliche Temperaturänderung 20 °C überschreitet, erhöht sich der Modellprognosefehler auf 12%. Darüber hinaus tragen Temperaturschwankungen, die durch Laständerungen verursacht werden, zu einer Erhöhung des Prognosefehlers um 4,2% bei.

3.2 Empfehlungen für die ingenieurtechnische Anwendung

Wie in Tabelle 2 gezeigt, nimmt die Rate des Ausrüstungslebensdauerabfalls, wenn die Umgebungstemperatur unter 75 °C gehalten wird, um 58% ab. Für jede Reduktion der Installationsortstemperatur um 5 °C erhöht sich die erwartete Nutzungsdauer um 18,5%. Durch die Verbesserung der Belüftung konnte die Umgebungstemperatur am Testort im Durchschnitt um 7,2 °C reduziert werden, was zu einer 32%-Verbesserung der Stabilität der Kondensatorleistungsparameter führte. Die Temperaturdaten aus dem Online-Monitoringsystem zeigen, dass nach der Implementierung intelligenter Belüftung die maximale Temperatur um das Gerät um 11,3 °C und die durchschnittliche Temperatur um 8,7 °C gesunken ist. Das Lebensdauerprognosemodell wurde in einem 500 kV-Umspannwerk für ein Jahr angewendet und gab erfolgreich frühzeitige Warnungen für sechs potenzielle Ausfälle, was die Effizienz der präventiven Wartung um 43% erhöhte. Die Analyse der Wartungsdaten zeigt, dass Wartungs- und Austauschentscheidungen auf der Grundlage von Modellvorhersagen eine Genauigkeit von 87% erreichten, was eine 35%-Verbesserung gegenüber traditionellen zeitbasierten Wartungsmaßnahmen darstellt. Die modellgestützte Ausrüstungsmanagementstrategie senkte die Wartungskosten um 27% und erhöhte die Verfügbarkeit der Ausrüstung um 15%.

4. Fazit

Durch systematische beschleunigte Alternstests und Datenanalyse enthüllt diese Studie den Einfluss von Hochtemperaturumgebungen auf den Leistungsabfall von Starkstromkondensatoren und stellt ein Lebensdauerprognosemodell basierend auf der Arrhenius-Gleichung auf. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Umgebungstemperatur ein entscheidender Faktor für die Lebensdauer von Kondensatoren ist: Bei jedem 10 °C-Anstieg der Temperatur sinkt die Nutzungsdauer um 42,5% ± 2,5%. Kritische Leistungsparameter wie Dielektrikverlust, Kapazität und Isolationswiderstand zeigen bei steigender Temperatur signifikante Verschlechterungstrends. Das entwickelte Lebensdauerprognosemodell erreicht eine Prognosegenauigkeit von über 90%, was eine wissenschaftliche Grundlage für Wartungs- und Austauschentscheidungen von Starkstromkondensatoren bietet.