Cechy degradacji wydajności i prognozowanie żywotności kondensatorów elektrycznych w warunkach wysokich temperatur

Charakterystyka degradacji wydajności i prognozowanie żywotności kondensatorów mocy w warunkach wysokich temperatur

Wraz z ciągłym rozszerzaniem się systemów energetycznych i rosnącymi zapotrzebowaniami na obciążenia, środowisko pracy urządzeń elektrycznych stało się coraz bardziej skomplikowane. Wzrost temperatury otoczenia stał się kluczowym czynnikiem wpływającym na niezawodne działanie kondensatorów mocy. Jako kluczowe komponenty w systemach przesyłowych i dystrybucyjnych, degradacja wydajności kondensatorów mocy bezpośrednio wpływa na bezpieczeństwo i stabilność sieci. W warunkach wysokich temperatur materiały dielektryczne wewnątrz kondensatorów starzeją się szybciej, co prowadzi do znacznego pogorszenia parametrów elektrycznych, skrócenia czasu użytkowania i potencjalnie do awarii systemu.

1. Badania nad charakterystyką degradacji wydajności
1.1 Ustawienie eksperymentalne

Jako próbki testowe wybrano równoległe kondensatory mocy o nominalnym napięciu 10 kV i pojemności 100 kvar, spełniające wymagania normy GB/T 11024.1—2019, Kondensatory szeregowe dla systemów prądu przemiennego z napięciem ponad 1000 V – Część 1: Ogólne. System testowy obejmował tester pojemności OMICRON CP TD1 i analizator strat dielektrycznych ME632, z temperaturą kontrolowaną przez wysokotemperaturową komorę starzeniową KSP-015. Ustawiono trzy poziomy temperatury—70 °C, 85 °C i 100 °C—z pięcioma próbkami testowanymi na każdym poziomie. Procedura testowa opierała się na IEC 60871-2, stosując ciągłe napięcie nominalne podczas starzenia, aby symulować rzeczywiste warunki eksploatacji.

1.2 Zachowanie degradacji strat dielektrycznych

W wysokich temperaturach straty dielektryczne (tanδ) wykazały znaczącą zależność od temperatury. Przy 70 °C, tanδ powoli wzrastała w czasie, pozostając w granicach dopuszczalnych, co wskazuje na stabilną wydajność izolacji. Przy 85 °C, tempo wzrostu przyspieszyło, a nachylenie krzywej stało się stromsze; niektóre próbki przekroczyły standardowe limity w późniejszym okresie. Przy 100 °C, tanδ gwałtownie wzrosła, pokazując typowe cechy termicznego starzenia.

1.3 Charakterystyka zmian pojemności

Wzrost temperatury znacznie wpłynął na stabilność pojemności, z wyraźnym zachowaniem etapowym. Przy niskich temperaturach odchylenie pojemności pozostawało w dopuszczalnych tolerancjach, demonstrując dobrą stabilność. W średnim zakresie temperatur pojemność zaczęła wyraźnie spadać, z odchyleniem zbliżającym się do operacyjnych limitów. W wysokich temperaturach pojemność gwałtownie spadała, przekraczając dopuszczalne odchylenie, co wskazuje na przyspieszoną degradację.

2. Rozwój modelu prognozowania żywotności
2.1 Analiza danych degradacji wydajności

Przez porównanie tempa degradacji na różnych poziomach temperatury, przeanalizowano relację między temperaturą a współczynnikiem przyspieszenia. Ustalono kompleksowy kryterium awarii oparte na kluczowych parametrach takich jak straty dielektryczne, odchylenie pojemności i opór izolacji. Wyniki wskazały, że degradacja wydajności znacznie przyspiesza przy wysokich temperaturach, z współczynnikiem przyspieszenia wykazującym wykładniczą relację z temperaturą. Dopasowanie danych dało wysoki współczynnik korelacji, potwierdzając silną istotność statystyczną. Równanie Arrheniusa zostało zastosowane do obliczenia współczynnika przyspieszenia, uwzględniając doświadczalnie wyznaczoną energię aktywacji i stałą Boltzmanna, tworząc tym samym ilościową relację temperatury-przyspieszenia.

2.2 Zastosowanie modelu Arrheniusa

Jak pokazano na rysunku 1, dane doświadczalne zostały dopasowane w układzie logarytmicznej długości życia w zależności od odwrotnej temperatury (1/T), uzyskując silną liniową korelację. Nachylenie dopasowanej linii odpowiada energii aktywacji EaEa (w kJ/mol), reprezentującej barierę energetyczną procesu starzenia, i jest dobrze zgodne z teoretycznymi oczekiwaniami. Wysoki współczynnik korelacji potwierdza doskonałą zgodność między danymi doświadczalnymi a modelem Arrheniusa. Analiza przedziału ufności 95% wskazuje statystycznie wiarygodne prognozy. Wyniki doświadczeń pokazują, że w badanym zakresie temperatur, tempo degradacji wydajności jest znacząco wykładniczo związane z temperaturą. Na podstawie danych dotyczących żywotności w różnych punktach temperatury, opracowano matematyczny model relacji między temperaturą a czasem użytkowania.

2.3 Realizacja prognozowania żywotności
Prognozowanie żywotności opiera się na teorii skumulowanych uszkodzeń, która nakłada efekty uszkodzeń w różnych warunkach temperatury. Metoda prognozowania kompleksowo uwzględnia czynniki takie jak tempo starzenia materiałów, fluktuacje temperatury środowiskowej i zmiany obciążeń. Cykl pracy jest podzielony na n przedziałów czasowych, z uszkodzeniem w każdym przedziale określonym przez temperaturę pracy i czas. Dane temperaturowe są pobierane za pomocą systemu monitoringu online z interwałem próbkowania 1 h, aby zapewnić ciągłość i dokładność danych. Pomiarowe temperatury są wprowadzane do równania Arrheniusa, aby obliczyć równoważny czas pracy dla każdego przedziału. Skumulowane uszkodzenia we wszystkich przedziałach dają przewidywaną pozostałą żywotność [4]. Dokładność prognozy jest zweryfikowana za pomocą wyników testów przyspieszonego starzenia, z średnią odchyleniem między obliczeniami modelu a danymi doświadczalnymi utrzymaną w granicach ±8%.

3. Zastosowanie i weryfikacja
3.1 Analiza dokładności prognozy

Model prognozowania jest weryfikowany za pomocą połączonego podejścia testów przyspieszonego starzenia i rzeczywistych danych operacyjnych. Wybrane są wielokrotne partie kondensatorów mocy o różnych czasach użytkowania do testów wydajności, a wyniki są porównywane z prognozami modelu. Jak pokazano w tabeli 1, dla grupy 5-letniej eksploatacji, średnia pomierzona żywotność wynosi 4,8 lat, a wartość przewidywana to 5,2 lata, co daje względną błąd 7,7%; dla grupy 8-letniej, pomierzona wartość to 7,6 lat, a przewidywana to 8,3 lata, z względnym błędem 8,4%; dla grupy 10-letniej, pomierzona wartość to 9,5 lat, a przewidywana to 10,2 lata, co daje względny błąd 6,9%. Analiza źródeł błędów pokazuje, że fluktuacje temperatury środowiskowej są głównym czynnikiem wpływającym na dokładność prognozy. Gdy dzienna zmiana temperatury przekracza 20 °C, błąd prognozy modelu wzrasta do 12%. Ponadto, fluktuacje temperatury spowodowane zmianami obciążenia przyczyniają się do zwiększenia błędu prognozy o 4,2%.

3.2 Rekomendacje dotyczące zastosowania inżynierskiego

Jak pokazano w tabeli 2, gdy temperatura otoczenia jest utrzymywana poniżej 75 °C, tempo degradacji żywotności sprzętu maleje o 58%. Dla każdego 5 °C obniżenia temperatury miejsca instalacji, oczekiwany czas użytkowania zwiększa się o 18,5%. Poprzez poprawę wentylacji, temperatura otoczenia w miejscu badań została średnio obniżona o 7,2 °C, co przyniosło 32% poprawę stabilności parametrów wydajności kondensatorów. Dane temperaturowe z systemu monitoringu online wskazują, że po zaimplementowaniu inteligentnego wentylacji, maksymalna temperatura wokół sprzętu spadła o 11,3 °C, a średnia temperatura o 8,7 °C. Model prognozowania żywotności został zastosowany w podstacji 500 kV przez rok, sukcesywnie wydając ostrzeżenia wczesne dla sześciu potencjalnych awarii, zwiększając efektywność prewencyjnej konserwacji o 43%. Analiza danych konserwacji pokazuje, że decyzje dotyczące konserwacji i wymiany oparte na prognozach modelu osiągnęły dokładność 87%, co stanowi 35% poprawy w porównaniu z tradycyjną konserwacją opartą na czasie. Strategia zarządzania sprzętem oparta na modelu spowodowała obniżenie kosztów konserwacji o 27% i zwiększenie dostępności sprzętu o 15%.

4. Wnioski

Poprzez systematyczne testy przyspieszonego starzenia i analizę danych, niniejsze badanie ujawnia wpływ wysokotemperaturowych środowisk na degradację wydajności kondensatorów mocy i opracowuje model prognozowania żywotności oparty na równaniu Arrheniusa. Wyniki doświadczeń pokazują, że temperatura otoczenia jest kluczowym czynnikiem wpływającym na żywotność kondensatorów: dla każdego 10 °C wzrostu temperatury, czas użytkowania maleje o 42,5% ± 2,5%. Kluczowe parametry wydajności, takie jak straty dielektryczne, pojemność i opór izolacji, wykazują znaczące trendy degradacji wraz ze wzrostem temperatury. Opracowany model prognozowania żywotności osiąga dokładność przewidywania powyżej 90%, dostarczając naukowej podstawy dla decyzji dotyczących konserwacji i wymiany kondensatorów mocy.