Kontaktnuzzle erosjon i høyspennings sf6 strømbryter

Inspeksjon og vedlikehold av høyspennings SF6 brytereøser

1. Bakgrunn og tradisjonelle inspeksjonsmetoder

Høyspennings SF6 brytere er vidt utbredt i kraftsystemer for å beskytte strømkretser mot kortslutninger og overbelastning. For å sikre deres pålitelighet og sikkerhet, krever produsenter typisk periodisk demontering og visuell inspeksjon av hovedkontakter, bukekontakter og gassøser. Disse inspeksjonene har som mål å vurdere slitasjilaget til disse komponentene og bestemme om erstattelse er nødvendig.

Historisk sett har disse inspeksjonene vært basert på flere kriterier:

• Tidsintervall: For eksempel anbefales det å inspisere kontakter etter 12 år med bruk for entrykks SF6 dødbankbryterer.

• Elektriske operasjoner: For eksempel anbefales det inspeksjon etter 2000 elektriske operasjoner.

• Feiloperasjoner: For eksempel anbefales det inspeksjon etter 10 nominal kortslutningsbryteroperasjoner.

• Kombinerte kriterier: En kombinasjon av de ovennevnte faktorene brukes noen ganger for en mer omfattende vurdering.

Imidlertid har disse tidbaserte og operasjonsantallsbaserte inspeksjonsmetodene over tid avdekket noen begrensninger. Selv om disse sjekkene bidrar til å sikre utstyrs sikkerhet, reflekterer de ikke alltid nøyaktig den faktiske slitasjesituationen for kontaktene og øsene. I tillegg kan disse inspeksjonene være kostbare, uensartede og representere potensielle risikoer under lokal interne inspeksjoner, noe som kan føre til utstyrsskader.

2. Påvirkningen av buking på brytere parametre

Buking er et komplekst termisk og elektrisk prosess som betydelig påvirker bryterens ytelse. Under avbrudd av kortslutningsstrømmer, kan buking påvirke bryterens parametre gjennom øseerosjon. Øseerosjon refererer til erosjon av øsemateriale forårsaket av bukens høye temperatur. Dette prosess har en dobbelt effekt på bryterens avbrytningskapasitet:

• Økt kammertrykk: Når øsen eroderer, øker tverrsnittsarealet av øsespisset, noe som fører til høyere trykk inni bryterkammeret. Dette økte trykket hjelper til å akselerere bukeutslukking ved å undertrykke genopplysning.

• Økt tverrsnittsareal av øsespisset: Utvidelsen av øsespisset tillater at mer gass flyter inn i bukeområdet, som bærer unna mer varme og reduserer buketemperatur. Imidlertid spredes også bukeenergien, noe som potensielt svekker bryterens selvutslukningskapasitet.

Dermed har øseerosjonsprosessen både positive og negative effekter på avbrytningskapasiteten til en selvutslukningsbryter. Når bryteren avbryter en kortslutningsstrøm, fjerner øseerosjon deler av bukestolpen energi, øker massen av gass i øseområdet, og øker gassdensiteten rundt bukekontaktene, noe som reduserer sannsynligheten for genopplysning.

3. Estimering av øseerosjon intensitet og dens betydning

Gitt den betydelige påvirkningen av øseerosjon på bryterytelsen, er estimering av erosjonsintensiteten (dvs. økningen i øsetrøkkets diameter) og beregning av erodert masse en viktig oppgave. Nøyaktig estimering av øseerosjon hjelper vedlikeholdsansatte med å bedre forstå bryterens helse og ta informerte beslutninger for fremtidig vedlikehold.

Erosjonsintensiteten kan estimeres gjennom følgende metoder:

• Visuell inspeksjon: Ved å demontere bryteren og direkte observere slitasjen på øsen. Selv om denne metoden er enkel, er den kostbar og innebærer inngående risikoer, som nevnt tidligere.

• Invasiv frie deteksjonsteknikker: Avanserte invasiv frie deteksjonsteknikker, som infrarød termografi og ultralydtesting, blir stadig oftere brukt for brytervedlikehold. Disse teknikkene tillater vurdering av øseerosjon og andre potensielle problemer uten å demontere utstyret.

• Dataanalyse og prediktiv modellering: Ved å analysere historiske driftsdata for bryteren og kombinere dem med bukefysikkmodeller, kan prediktive modeller estimere øseerosjonsintensiteten. Denne tilnærmingen reduserer unødvendige demonteringsinspeksjoner og forbedrer vedlikeholdseffektiviteten.

4. Fremtidige utviklingsretninger

For å forbedre vedlikeholdseffektiviteten og påliteligheten til høyspennings SF6 brytere, kan fremtidige vedlikeholdsstrategier mer fokusere på tilstandsovervåking og intelligente diagnostiske teknologier. Sanntidsovervåking av bryterens driftsparametre (som strøm, spenning og temperatur), kombinert med avanserte dataanalysealgoritmer, kan gi en mer nøyaktig prediksjon av øseerosjon og helsetilstanden til nøkkelenheter. Denne tilnærmingen kan redusere unødvendige inspeksjoner og reparasjoner, forlenge utstyrets levetid og senke vedlikeholdskostnadene.

I tillegg vil fremskritt i materialvitenskap fokusere på utvikling av mer varme- og erosjonsbestandige øsematerialer. Bruken av nye materialer kan forbedre bryterens pålitelighet og avbrytningskapasitet, og mildre de negative effektene av øseerosjon.

Målemetode for øseerosjon i høyspenningsbrytere

1. Prinsipper for øseerosjonsmåling

1.1 Forhold mellom trykk signaler og øseerosjon

Forskning har vist at øseerosjon, som øker øsetrøkkets diameter, endrer gassflyt egenskapene inni bryteren. Denne endringen påvirker trykfordelingen, noe som fører til variasjoner i trykksignalene som kan registreres av trykksensorer. Spesifikt resulterer øseerosjon i to primære effekter:

• Endringer i trykkbølgeform: En økning i øsediameter endrer gassflyt motstand, noe som endrer formen på trykkbølgeformen.

• Endringer i spektrale egenskaper: Øseerosjon påvirker også spektrale egenskaper av trykksignalene, spesielt i høyfrekvensområdet.

Ved å analysere disse trykksignalfunksjonene, er det mulig å indirekte slutte på graden av øseerosjon.

1.2 Installasjon og måling av trykksensorer

For å få nøyaktige trykksignaler, kan trykksensorer installeres ved ulike punkter avhengig av bryterens struktur og målekrav:

• Enpolmåling: Hver pol har en ventil nederst, som kan brukes til å koble trykksensorer. Denne konfigurasjonen tillater måling av trykkbølger fra en enkelt pol, unngår støy fra flerpolsignal superposisjon.

• Flere polsmåling: Under standard drift er de tre polene koblet sammen via kobber rør, med en hovedfyllingsventil inne i bryterbasen, som kobler alle tre polene. Hvis hovedfyllingsventilen brukes som koblingspunkt for trykksensor, vil det målte signalet være superposisjonen av tre individuelle trykksignaler.

For å sikre nøyaktige målinger, brukes høy-sensitiv piezoelektrisk trykksensorer utstyrt med passende ladesforsterkere. Trykkdata registreres fra starten av skiftoperasjonen til slutten av den sjette oscillasjonen. Det rå trykksignalet kan behandles enten med eller uten filtrering, avhengig av analysebehov.

• Ufiltrert signal: Fast Fourier Transform (FFT) anvendes direkte på ufiltrert signal for å analysere dets frekvensdomene egenskaper.

• Filtrert signal: En 100 Hz lavpassfilter brukes for å fjerne høyfrekvensstøy, og behold kun lavfrekvenskomponenter.

Figurer 1 og 2 illustrerer trykkhistorien og spektrum, gir en visuell representasjon av trykksignalegenskapene.

2. Klassifisering av øsetilstand ved hjelp av maskinlæring

For å forbedre diagnostikkens nøyaktighet, bruker denne studien en maskinlæringsalgoritme basert på k-Nearest Neighbors (k-NN)-metoden. Prosesen involverer følgende trinn:

• Egenskapsutvinning: Nøkkel egenskaper trekkes ut fra trykksignalene, som topp- og dalverdier, frekvenskomponenter osv. Disse egenskapene fungerer som inndata for maskinlæringsalgoritmen.

• Modelltrening: k-NN-modellen trener seg med kjent data om øse- og elektrode-tilstand. Under trening bestemmer algoritmen nærmeste naboer basert på egenskapsavstander for å utføre klassifisering.

• Klassifisering av nye data: For nye, ukjente målinger, brukes den trente modellen for å klassifisere tilstanden til øsene og elektroder.

Denne tilnærmingen lar oss vurdere øseerosjon og andre kritiske komponenttilstander uten å åpne gasskammeret, gir nøyaktige vedlikeholdsrekommendaser og forlenget levetid for bryteren.

Koblingspunkt med trykksensor for øseerosjon (bilde fra kilde nr. 1)

Rådata for måling ved hovedfyllingsventilen i original tilstand (blå), filtrert signal (rød) (bilde fra kilde nr. 1)

Frekvensspektrum av rådata i høy spenningsbrytere trykkmetode (bilde fra kilde nr. 1)

Konklusjon av overgangstrykkmetoden for øseerosjon i høyspenningsbrytere

1. Egenskapsutvinning fra filtrerte og ufiltrerte trykksignaler

Flere egenskaper kan utledes fra både filtrerte og ufiltrerte trykksignaler. Disse egenskapene fanger unike egenskaper av forskjellige målesignaler og er essensielle for å identifisere øsene sine tilstand. På grunn av den store spredningen av disse egenskapene, er det ikke praktisk å direkte matche forskjellige erosjonsforhold med individuelle egenskaper. For å løse dette utfordringen, benyttes k-Nearest Neighbors (k-NN)-algoritmen for evaluering.

k-NN-algoritmen genererer en n-dimensjonal vektor for hver måling, hvor n representerer antallet av egenskaper. Avstanden mellom to vektorer beregnes ved bruk av euklidsk avstand, med en ekstra variansvekting for å ta hensyn til variasjonene i dataene. Denne tilnærmingen sikrer at algoritmen effektivt kan skille mellom forskjellige erosjonsforhold basert på kombinert informasjon fra flere egenskaper.

2. Fordele og utfordringer ved overgangstrykkmetoden

Overgangstrykkmetoden har fordelene at den lett kan implementeres ved hjelp av eksisterende fyllingsventiler for å koble trykksensorer. Imidlertid er en av de største utfordringene dårlig dispersjon av tilstandsindikatorer (egenskaper), som gjør det vanskelig å diagnostisere øsetilstand nøyaktig. For å overvinne denne begrensningen, ble egenskapskalaer optimalisert gjennom sensitivitetsanalyse. Mens en enkelt egenskap kanskje ikke gir nok informasjon for alle tilfeller, forbedres diagnostikkens nøyaktighet betydelig ved å kombinere alle syv egenskaper med k-NN-klassifiseringsalgoritmen.

3. Vurdering av klassifiseringsalgoritmer

Flere klassifiseringsalgoritmer ble testet, og resultatene viste at k-NN-algoritmen, ved bruk av standard euklidsk avstand, oppnådde den laveste feilraten under kryssvalidering, mindre enn 0,9%. Denne kombinasjonen av egenskaper og k-NN-algoritmen ble deretter brukt til å klassifisere feltmålinger for ulike typer brytere. For de betrakte brytermålingene, klarte denne tilnærmingen å utføre klassifisering uten feil.