ماسحات الاتصال في مطفأة الدائرة ذات التوتر العالي SF6
تفتيش وصيانة فوهات قواطع الدائرة ذات الجهد العالي SF6
1. الخلفية والطرق التقليدية للتفتيش
تُستخدم قواطع الدائرة ذات الجهد العالي SF6 على نطاق واسع في أنظمة الطاقة لحماية الدوائر من التفافات القصر والتحميل الزائد. لضمان موثوقيتها وأمانها، تتطلب الشركات المصنعة عادةً تفكيكها وتفتيشها بصرياً بشكل دوري للصلات الرئيسية والصلات القوسية والفوهات الغازية. يهدف هذا التفتيش إلى تقييم حالة التآكل لهذه المكونات وتحديد ما إذا كان استبدالها ضرورياً.
تاريخياً، كانت هذه التفتيشات تستند إلى عدة معايير:
الفترة الزمنية: على سبيل المثال، يُنصح بتفتيش الصلات بعد 12 عاماً من الاستخدام بالنسبة لقواطع الدائرة ذات الضغط الواحد SF6.
العمليات الكهربائية: على سبيل المثال، يُنصح بإجراء التفتيش بعد 2000 عملية كهربائية.
عمليات الأعطال: على سبيل المثال، يُنصح بإجراء التفتيش بعد 10 عمليات قاطع دائرة قصيرة المدى.
معايير مجمعة: يتم أحياناً استخدام مزيج من العوامل السابقة لتقييم شامل.
ومع ذلك، مع مرور الوقت، كشفت طرق التفتيش المستندة إلى الفترة الزمنية وعدد العمليات عن بعض القيود. بينما تساعد هذه الفحوصات في ضمان سلامة المعدات، فإنها لا تعكس دائمًا الحالة الفعلية للتآكل في الصلات والفوهات بدقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون هذه التفتيشات باهظة الثمن وغير متسقة وتعرض لمخاطر أثناء الفحوصات الداخلية على الموقع، مما قد يؤدي إلى تلف المعدات.
2. تأثير القوس الكهربائي على معلمات قاطع الدائرة
القوس الكهربائي هو عملية حرارية وكهربائية معقدة تؤثر بشكل كبير على أداء قاطع الدائرة. خلال انقطاع تيار القصر، يمكن أن يؤثر القوس الكهربائي على معلمات القاطع من خلال تآكل الفوهة. يشير تآكل الفوهة إلى تآكل مادة الفوهة بسبب درجة الحرارة العالية للقوس. هذه العملية لها تأثير مزدوج على قدرة القاطع على الانقطاع:
زيادة الضغط داخل الغرفة: عندما يتآكل الفوهة، تزداد مساحة القسم العرضي لحلق الفوهة، مما يؤدي إلى زيادة الضغط داخل غرفة القاطع. يساعد هذا الضغط المتزايد على تسريع انقراض القوس عن طريق قمع إعادة الاشتعال.
زيادة مساحة القسم العرضي لحلق الفوهة: توسع حلقة الفوهة يسمح بمرور المزيد من الغاز إلى منطقة القوس، مما يحمل الحرارة بعيداً ويقلل من درجة حرارة القوس. ومع ذلك، هذا أيضاً يشتت طاقة القوس، مما قد يضعف قدرة القاطع على الانفجار الذاتي.
وبالتالي، فإن عملية تآكل الفوهة لها آثار إيجابية وسلبية على قدرة قاطع الدائرة ذات الانفجار الذاتي على الانقطاع. عند انقطاع تيار القصر بواسطة القاطع، يقوم تآكل الفوهة بإزالة جزء من طاقة عمود القوس، ويزيد من كتلة الغاز في مساحة الفوهة، ويرفع كثافة الغاز حول صلات القوس، مما يقلل من احتمالية إعادة الاشتعال.
3. تقدير شدة تآكل الفوهة وأهميته
نظراً للتأثير الكبير لتآكل الفوهة على أداء القاطع، يعد تقدير شدة التآكل (أي زيادة قطر حلقة الفوهة) وحساب الكتلة المتآكلة مهمة حيوية. يساعد تقدير دقيق لتآكل الفوهة فريق الصيانة على فهم أفضل لحالة القاطع واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الصيانة المستقبلية.
يمكن تقدير شدة التآكل من خلال الطرق التالية:
الفحص البصري: عن طريق تفكيك القاطع وملاحظة التآكل مباشرة على الفوهة. رغم أن هذه الطريقة بسيطة، إلا أنها باهظة الثمن وتحمل مخاطر متأصلة كما ذكر سابقاً.
تقنيات الكشف غير الغازي: يتم استخدام تقنيات الكشف غير الغازي المتقدمة، مثل التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء واختبارات الموجات فوق الصوتية، بشكل متزايد لصيانة القاطع. تسمح هذه التقنيات بتقدير تآكل الفوهة وغيرها من المشكلات المحتملة دون الحاجة لتفكيك المعدات.
تحليل البيانات وأنماط التنبؤ: من خلال تحليل بيانات التشغيل التاريخية للقاطع ودمجها بنماذج فيزياء القوس، يمكن لنماذج التنبؤ تقدير شدة تآكل الفوهة. هذا النهج يقلل من عمليات الفحص غير الضرورية ويحسن كفاءة الصيانة.
4. اتجاهات التطوير المستقبلية
لتحسين كفاءة الصيانة وموثوقية قواطع الدائرة ذات الجهد العالي SF6، قد تعتمد استراتيجيات الصيانة المستقبلية بشكل أكبر على مراقبة الحالة والتكنولوجيات التشخيصية الذكية. يمكن أن توفر مراقبة الوقت الحقيقي لمعلمات تشغيل القاطع (مثل التيار والجهد والحرارة)، مجتمعة مع خوارزميات تحليل البيانات المتقدمة، توقعات أكثر دقة لتآكل الفوهة والحالة العامة للمكونات الرئيسية. يمكن لهذا النهج أن يقلل من عمليات الفحص والإصلاح غير الضرورية، ويمد عمر المعدات، ويقلل من تكاليف الصيانة.
بالإضافة إلى ذلك، ستركز التطورات في علم المواد على تطوير مواد أكثر مقاومة للحرارة والتآكل للفوهات. يمكن أن تساهم تطبيقات المواد الجديدة في تحسين موثوقية القاطع وقدرته على الانقطاع، مما يخفف من الآثار السلبية لتآكل الفوهة.
طريقة قياس تآكل الفوهة في قواطع الدائرة ذات الجهد العالي
1. مبادئ قياس تآكل الفوهة
1.1 علاقة الإشارات الضاغطة بتآكل الفوهة
أظهرت الأبحاث أن تآكل الفوهة، الذي يؤدي إلى زيادة قطر حلقة الفوهة، يغير خصائص تدفق الغاز داخل قاطع الدائرة. يؤدي هذا التغيير إلى تأثير على توزيع الضغط، مما يؤدي إلى تغيرات في الإشارات الضاغطة التي يمكن التقاطها بواسطة أجهزة الاستشعار الضاغطة. تحديداً، يؤدي تآكل الفوهة إلى تأثيرين رئيسيين:
تغيرات في شكل موجة الضغط: يؤدي زيادة قطر الفوهة إلى تغيير مقاومة تدفق الغاز، مما يؤدي إلى تغيير شكل موجة الضغط.
تغيرات في الخصائص الطيفية: يؤثر تآكل الفوهة أيضًا على الخصائص الطيفية للإشارات الضاغطة، خاصة في النطاق عالي التردد.
من خلال تحليل هذه الخصائص من الإشارات الضاغطة، يمكن الاستدلال بشكل غير مباشر على مدى تآكل الفوهة.
1.2 تركيب وقياس أجهزة الاستشعار الضاغطة
لحصول على إشارات ضاغطة دقيقة، يمكن تركيب أجهزة الاستشعار الضاغطة في نقاط مختلفة حسب هيكل قاطع الدائرة ومتطلبات القياس:
القياس الأحادي القطب: كل قطب لديه صمام في قاعدته، يمكن استخدامه لربط أجهزة الاستشعار الضاغطة. هذا الترتيب يسمح بقياس موجات الضغط من قطب واحد، مما يتجنب التداخل من تراكب الإشارات متعددة الأقطاب.
القياس ثلاثي الأقطاب: خلال التشغيل القياسي، يتم ربط الأقطاب الثلاثة عبر أنابيب نحاسية، مع صمام ملء رئيسي موجود داخل قاعدة قاطع الدائرة، يربط جميع الأقطاب الثلاثة. إذا تم استخدام صمام الملء الرئيسي كنقطة اتصال لأجهزة الاستشعار الضاغطة، فإن الإشارة المقاسة ستكون تراكب ثلاثة إشارات ضاغطة فردية.
لحصول على قياسات دقيقة، يتم استخدام أجهزة استشعار ضاغطة عالية الحساسية مجهزة بمكبرات شحن مناسبة. يتم تسجيل بيانات الضغط من بداية عملية التبديل حتى نهاية الاهتزاز السادس. يمكن معالجة الإشارة الضاغطة الأولية سواء مع أو بدون ترشيح، حسب متطلبات التحليل.
إشارة غير مفلترة: يتم تطبيق تحويل فورييه السريع (FFT) مباشرة على الإشارة غير المفلترة لتحليل خصائص المجال الترددي لها.
إشارة مفلترة: يتم استخدام مرشح عابر منخفض بتردد 100 هرتز لإزالة الضوضاء عالية التردد، مع الاحتفاظ فقط بالمركبات ذات التردد المنخفض.
توضح الشكلان 1 و2 تاريخ الضغط والطيف، مما يوفر تمثيلاً بصرياً لخصائص الإشارة الضاغطة.
تصنيف حالة الفوهة باستخدام التعلم الآلي
لتحسين دقة التشخيص، يستخدم هذا البحث خوارزمية تعلم آلي تستند إلى طريقة k-Nearest Neighbors (k-NN). تتضمن العملية الخطوات التالية:
استخراج الخصائص: يتم استخراج الخصائص الرئيسية من الإشارات الضاغطة، مثل القيم القصوى والدنيا، والمكونات الترددية، إلخ. هذه الخصائص تُستخدم كمعلمات إدخال للخوارزمية التعلم الآلي.
تدريب النموذج: يتم تدريب نموذج k-NN باستخدام بيانات معروفة عن حالة الفوهات والأقطاب. أثناء التدريب، تقوم الخوارزمية بتحديد الأقرباء الأقرب بناءً على مسافات الخصائص لإجراء التصنيف.
تصنيف البيانات الجديدة: بالنسبة للقياسات الجديدة غير المعروفة، يتم استخدام النموذج المدرب لتصنيف حالة الفوهات والأقطاب.
يتيح هذا النهج تقييم تآكل الفوهة والحالة الأخرى للمكونات الأساسية دون فتح غرفة الغاز، مما يوفر توصيات صيانة دقيقة ويُمد عمر قاطع الدائرة.
نقطة الاتصال بأجهزة الاستشعار الضاغطة لتآكل الفوهة (صورة من المصدر رقم 1)
بيانات القياس الأولية في صمام الملء الرئيسي في الحالة الأصلية (الأزرق)، الإشارة المفلترة (الأحمر) (صورة من المصدر رقم 1)
طيف التردد للبيانات الأولية في طريقة الضغط لقواطع الدائرة ذات الجهد العالي (صورة من المصدر رقم 1)
خاتمة طريقة الضغط العابر لتآكل فوهات قواطع الدائرة ذات الجهد العالي
1. استخراج الخصائص من الإشارات الضاغطة المفلترة وغير المفلترة
يمكن استخلاص العديد من الخصائص من الإشارات الضاغطة المفلترة وغير المفلترة. هذه الخصائص تلتقط الخصائص الفريدة للاشارات المختلفة وهي أساسية لتحديد حالة الفوهات. بسبب التشتت الواسع لهذه الخصائص، فإنه ليس من الممكن مطابقة حالات التآكل المختلفة مع خصائص فردية مباشرة. لمعالجة هذا التحدي، يتم استخدام خوارزمية k-Nearest Neighbors (k-NN) لتقييم.
تولد خوارزمية k-NN متجه n-الأبعاد لكل قياس، حيث يمثل n عدد الخصائص. يتم حساب المسافة بين متجهين باستخدام المسافة الأقليدية، مع وزن إضافي للتنوع لاعتبار التباين في البيانات. يضمن هذا النهج أن الخوارزمية يمكنها التمييز بين حالات التآكل المختلفة بناءً على المعلومات المجمعة من عدة خصائص.
2. المزايا والتحديات لطريقة الضغط العابر
تتميز طريقة الضغط العابر بأنها يمكن تنفيذها بسهولة باستخدام الصمامات الموجودة لربط أجهزة الاستشعار الضاغطة. ومع ذلك، أحد التحديات الرئيسية هو التشتت السيء للمؤشرات الحالة (الخصائص)، مما يجعل من الصعب تشخيص حالة الفوهات بدقة. للتغلب على هذا القيود، تم تحسين مقياس الخصائص من خلال تحليل الحساسية. بينما قد لا توفر الخاصية الواحدة معلومات كافية لكافة الحالات، فإن الجمع بين جميع السبع خصائص وخوارزمية تصنيف k-NN يحسن بشكل كبير من دقة التشخيص.
3. تقييم خوارزميات التصنيف
تم اختبار عدة خوارزميات تصنيف، وأظهرت النتائج أن خوارزمية k-NN باستخدام المسافة الأقليدية القياسية حققت أقل معدل خطأ أقل من 0.9٪ أثناء التحقق المتقاطع. تم تطبيق هذا التركيب من الخصائص وخوارزمية k-NN لتصنيف القياسات الحقلية لأنواع مختلفة من قواطع الدائرة. بالنسبة لقياسات قواطع الدائرة المعنية، تمكنت هذه الطريقة من إجراء التصنيف دون أي أخطاء.
