Suorituskyvyn heikentyminen ja elinkaariennuste kondensaattoreille korkeissa lämpötiloissa

Suorituskyvyn heikentyminen ja elinkaariennuste voimakapasitoreissa korkean lämpötilan olosuhteissa

Sähköverkkojen jatkuva laajentuminen ja lisääntyvä kuorma aiheuttavat yhä monimutaisemman toimintaympäristön sähköasemuuksille. Ympäristölämpötilan nousu on noussut avaintekijäksi vaikuttaen voimakapasitoreiden luotettavaan toimintaan. Näillä kriittisillä komponenteilla on suora vaikutus verkon turvallisuuteen ja vakauttaan. Korkean lämpötilan olosuhteissa kapasitoren dielektriset materiaalit vanhenevat nopeammin, mikä johtaa merkittävään sähköisen suorituksen heikkenemiseen, lyhyempään käyttöikään ja mahdollisesti järjestelmän epäonnistumiseen.

1. Suorituskyvyn heikennyksen ominaispiirteitä koskeva tutkimus
1.1 Kokeellinen asetelma

Koekappaleina valikoitiin rinnakkaissijoitetut voimakapasitorit, jotka vastaavat GB/T 11024.1—2019 -standardin vaatimuksia, Vaihesuhdessa toimivat kapasitorttejärjestelmät, joiden nimellispätevyys on yli 1000 V – Osa 1: Yleiset vaatimukset. Koejärjestelmä sisälsi OMICRON CP TD1 kapasiteettimittarin ja ME632 dielektrisenvahinkoanalyysin, jonka lämpötila ohjattiin KSP-015 korkealämpöinen ikääntymiskammio. Asetettiin kolme lämpötilatasoa—70 °C, 85 °C ja 100 °C—jokaisella tasolla testattiin viisi näytettä. Kokeen menettely noudatti IEC 60871-2 -standardia, sovellettuna nimellispätevyys jatkuvasti ikääntymisen aikana simuloimaan todellisia toimintaolosuhteita.

1.2 Dielektrisen vahingon heikennyskäyttäytyminen

Korkeassa lämpötilassa dielektrinen vahinko (tanδ) osoitti merkittävää lämpötilariippuvuutta. 70 °C:ssä tanδ kasvoi hitaasti ajan myötä, pysyen toimintarajoissa, mikä osoitti vakaita eristysominaisuuksia. 85 °C:ssä kasvunopeus kiihtyi, käyrän kulmakertoimen tulevan jyrkemmäksi; osa näytteistä ylitti standardien rajat myöhemmin. 100 °C:ssä tanδ nousi jyrkästi, osoittaen tyypillisiä lämpöihmisikäntymisen ominaispiirteitä.

1.3 Kapasiteettivariaation ominaispiirteet

Lämpötilan nousu vaikutti merkittävästi kapasiteettivakauteen, osoittaen selkeitä vaiheista riippuvia käyttäytyminen. Matalissa lämpötiloissa kapasiteettivirhe pysyi sallittujen toleranssien rajoissa, osoittaen hyvää vakautta. Keskitason lämpötiloissa kapasiteetti alkoi huomattavasti vähenemään, virhe lähestyessä toimintarajoja. Korkeissa lämpötiloissa kapasiteetti väheni nopeasti, ylittäen sallitun poikkeaman, mikä osoitti nopeaa heikennystä.

2. Elinkaarimallin kehittäminen
2.1 Suorituskyvyn heikennyksen tiedon analyysi

Erilaisten lämpötilatasojen välisen heikennysnopeuden vertailun perusteella analysoidaan lämpötilan ja kiihdytyskerroin välisen suhteen. Perustetaan yhteenvetoepäonnistumiskriteeri keskeisten parametrien, kuten dielektrisen vahingon, kapasiteettivirheen ja eristysresistanssin, perusteella. Tulokset osoittavat, että suorituskyvyn heikentyminen kiihtyy merkittävästi korkeassa lämpötilassa, kiihdytyskerroin osoittaa eksponentiaalisen suhteen lämpötilaan. Datan sopitus tuotti korkean korrelaatiokertoimen, vahvistamalla vahvan tilastollisen merkityksen. Arrheniuksen yhtälöä käytettiin kiihdytyskerroin laskentaan, sisällyttäen kokeellisesti määritellyn aktivaatioenergian ja Boltzmannin vakion, jolloin luotiin kvantitatiivinen lämpötila-kiihdytyskerroin-suhde.

2.2 Arrheniuksen mallin soveltaminen

Kuvion 1 mukaan kokeelliset tiedot sopivat log-elinkaari vs. käänteinen lämpötila (1/T) koordinaatistossa, tuottamalla vahvan lineaarisen korrelaation. Sopivien käyrän kulmakerroin vastaa aktivaatioenergiaa EaEa (kJ/mol), edustamalla ikäntymisen prosessin energiaesteet, ja vastaa hyvin teoreettisia odotuksia. Korkea korrelaatiokerroin vahvistaa erinomaista yhtenäisyyttä kokeellisten tietojen ja Arrheniuksen mallin välillä. 95% luottamusvälin analyysi osoittaa tilastollisesti luotettavia ennusteita. Kokeelliset tulokset osoittavat, että testatulla lämpötila-alueella suorituskyvyn heikennysnopeus on merkittävästi eksponentiaalisesti riippuvainen lämpötilasta. Erilaisten lämpötilapisteiden elinkaarien tietojen perusteella perustettiin matemaattinen malli, joka yhdistää lämpötilan ja käyttöajan.

2.3 Elinkaariennusteen toteuttaminen
Elinkaariennuste perustuu kertyneen vaurion teoriaan, joka yhdistää vauriovaikutukset eri lämpötilaolosuhteissa. Ennustemenetelmä harkitsee kattavasti tekijöitä, kuten materiaalin ikäntymisnopeutta, ympäristölämpötilan vaihteluja ja kuorman vaihteluja. Toimintakykli jaetaan n aikaväliin, joiden vaurio määritetään toimintalämpötilan ja keston perusteella. Lämpötilatiedot kerätään online-valvontajärjestelmällä, jossa otanta-aika on 1 h, varmistaaksemme datan jatkuvuuden ja tarkkuuden. Mittamat lämpötilat syötetään Arrheniuksen yhtälöön laskemaan vastaava toiminta-aika jokaiselle aikavälille. Kaikkien aikavälien kertyneestä vauriosta lasketaan ennustettu jäljellä oleva käyttöaika [4]. Ennusteen tarkkuus validoidaan nopeutetuilla ikääntymistesteillä, säilyttäen mallilaskennan ja kokeellisten tietojen välisen keskimääräisen poikkeaman ±8% rajoissa.

3. Sovellus ja varmistus
3.1 Ennusteen tarkkuuden analyysi

Ennustemalli validoidaan yhdistelmällisellä lähestymistavalla nopeutetuilla ikääntymistesteillä ja todellisilla toimintatiedoilla. Valitaan useita eri käyttöajan jaksoja, joita testataan suorituskyvyltään, ja verrataan tuloksia mallin ennusteisiin. Taulukossa 1 nähdään, että 5-vuoden käyttöajan ryhmälle mitattu keskiarvoinen elinkaari on 4.8 vuotta ja ennustettu arvo 5.2 vuotta, joten suhteellinen virhe on 7.7%; 8-vuoden ryhmälle mitattu arvo on 7.6 vuotta ja ennustettu arvo 8.3 vuotta, joten suhteellinen virhe on 8.4%; 10-vuoden ryhmälle mitattu arvo on 9.5 vuotta ja ennustettu arvo 10.2 vuotta, joten suhteellinen virhe on 6.9%. Virheen lähdeanalyysi osoittaa, että ympäristölämpötilan vaihtelu on pääasiallinen tekijä, joka vaikuttaa ennusteen tarkkuuteen. Kun päiväkohtainen lämpötilavaihtelu ylittää 20 °C, mallin ennustevirhe kasvaa 12%:iin. Lisäksi kuorman vaihtelu aiheuttama lämpötilavaihtelu lisää ennustevirhettä 4.2%:lla.

3.2 Insinööriratkaisuja

Taulukossa 2 nähdään, että kun ympäristölämpötila pidetään alle 75 °C, laitteen elinkaarien heikentyminopeus vähenee 58%. Jokaisen 5 °C:n alenemisen asennussijan lämpötilassa odotettu käyttöaika kasvaa 18.5%. Ilmanvaihtoa parantamalla testipaikan ympäristölämpötila pudotti keskimäärin 7.2 °C, mikä paransi kapasitorin suorituskykyparametrien vakautusta 32%. Online-valvontajärjestelmän lämpötilatiedot osoittavat, että älykästä ilmanvaihtoa soveltamisen jälkeen laitteen ympärillä oleva maksimilämpötila laski 11.3 °C ja keskilämpötila 8.7 °C. Elinkaariennustemalli sovellettiin 500 kV alijännitteistä yhden vuoden ajan, onnistuen antamaan varoituksen kuudesta potentiaalisesta epäonnistumisesta, lisäämällä ennaltaehkäisevän huollon tehokkuutta 43%. Huollon tietojen analyysi osoitti, että mallin ennusteiden perusteella tehdyt huollon ja vaihtojen päätökset saavuttivat 87% tarkkuuden, mikä on 35% parannus perinteiseen aikaperustaiseen huoltoon verrattuna. Mallin ohjaama laiteratkaisu vähensi huoltokustannuksia 27% ja lisäsi laitteen saatavuutta 15%.

4. Johtopäätös

Järjestelmällisten nopeutettujen ikääntymistesteiden ja datan analyysin avulla tämä tutkimus paljastaa korkean lämpötilan ympäristön vaikutukset voimakapasitoreiden suorituskyvyn heikentymiseen ja perustaa elinkaariennustemallin Arrheniuksen yhtälön perusteella. Kokeelliset tulokset osoittavat, että ympäristölämpötila on avainfaktori kapasitoren elinkaaren kannalta: jokaisen 10 °C:n lämpötilan nousun myötä käyttöaika vähenee 42.5% ± 2.5%. Kriittiset suorituskykyparametrit, kuten dielektrinen vahinko, kapasiteetti ja eristysresistanssi, osoittavat merkittäviä heikennystrendejä lämpötilan nousun myötä. Kehitetty elinkaariennustemalli saavuttaa yli 90% ennustetarkan, tarjoten tieteellisen perustan voimakapasitoreiden huollolle ja vaihtoille.