Yüksek Gerilimli sf6 Devre Kesicisinde Kontakt Nozul Aşınması
Yüksek Gerilimli SF6 Anahtarlarının Püskürteci Boru Ağızlarının İncelemesi ve Bakımı
1. Arka Plan ve Geleneksel İnceleme Yöntemleri
Yüksek gerilimli SF6 anahtarları, devrelerin kısa devre ve aşırı yüklenme durumlarından korunması için güç sistemlerinde yaygın olarak kullanılır. Güvenilirlik ve güvenliği sağlamak amacıyla üreticiler genellikle ana temas noktaları, yay temas noktaları ve gaz püskürteci boru ağızlarının periyodik olarak sökülmesi ve görsel incelemesini gerektirir. Bu incelemeler, bu bileşenlerin aşınma durumunu değerlendirmeyi ve değiştirilmesi gerekip gerekmediğini belirlemeyi amaçlar.
Tarihsel olarak, bu incelemeler birkaç kriter üzerine dayanmıştır:
Zaman Aralığı: Örneğin, tek basınçlı SF6 ölü tanklı anahtarların temas noktalarının 12 yıllık kullanım sonrası incelenmesi önerilir.
Elektriksel İşlemler: Örneğin, 2000 elektriksel işlem sonrası incelemeler tavsiye edilir.
Hata İşlemleri: Örneğin, 10 adet nominal kısa devre kesme işlemi sonrası incelemeler önerilir.
Birleşik Kriterler: Yukarıdaki faktörlerin bir kombinasyonu bazen daha kapsamlı bir değerlendirme için kullanılır.
Ancak, zamanla bu zaman tabanlı ve işlem sayısına dayalı inceleme yöntemlerinin bazı sınırlamaları ortaya çıkmıştır. Bu kontroller ekipman güvenliğini sağlarken, temas noktaları ve püskürteci boru ağızlarının gerçek aşınma durumunu her zaman doğru bir şekilde yansıtmaz. Ayrıca, bu incelemeler maliyetlidir, tutarlı değildir ve saha içi iç incelemeler sırasında potansiyel riskler taşır, bu da ekipman hasarına yol açabilir.
2. Ark Oluşumunun Anahtar Parametreleri Üzerine Etkisi
Ark oluşumu, bir anahtarın performansını önemli ölçüde etkileyen karmaşık termal ve elektriksel bir süreçtir. Kısa devre akımlarının kesilmesi sırasında, ark oluşumu püskürteci boru ağızlarının ablasyonu yoluyla anahtar parametrelerini etkileyebilir. Püskürteci boru ağızlarının ablasyonu, arkin yüksek sıcaklığı nedeniyle boru ağız malzemenin aşınmasına atıfta bulunur. Bu süreç, kesici kapasitesi üzerinde çift yönlü bir etkiye sahiptir:
Artan Kamar Basıncı: Püskürteci boru ağızlarının ablasyonu, boru ağız boğazının kesit alanı artarak, anahtar kamerasındaki basıncı artırır. Bu artan basınç, yeniden ateşlemenin bastırılmasıyla arkın sönmesini hızlandırır.
Artan Püskürteci Boru Ağız Boğaz Kesit Alanı: Püskürteci boru ağız boğazının genişlemesi, daha fazla gazın ark bölgesine akmasına izin vererek daha fazla ısıyı uzaklaştırır ve ark sıcaklığını azaltır. Ancak, bu aynı zamanda arkin enerjisini dağıtarak, anahtardaki kendi blast kapasitesini zayıflatabilir.
Bu nedenle, püskürteci boru ağızlarının ablasyon süreci, kendi blast kapasitesine sahip bir anahtarın kesme kapasitesi üzerinde hem olumlu hem de olumsuz etkilere sahiptir. Anahtar kısa devre akımını keserken, püskürteci boru ağızlarının ablasyonu, ark sütununun enerjisinin bir kısmını kaldırır, püskürteci boru alanında gazın kütlesini artırır ve ark temas noktaları etrafındaki gaz yoğunluğunu yükseltir, bu da yeniden ateşlenme olasılığını azaltır.
3. Püskürteci Boru Ağızlarının Ablasyon Yoğunluğunun Tahmini ve Önemi
Püskürteci boru ağızlarının ablasyonunun anahtar performansı üzerindeki önemli etkisi göz önüne alındığında, ablasyon yoğunluğunun (yani, püskürteci boru ağız boğaz çapındaki artış) tahmini ve ablanan kütlenin hesaplanması kritik bir görevdir. Püskürteci boru ağızlarının ablasyonunun doğru tahmini, bakım personelinin anahtarın sağlığını daha iyi anlamasına ve gelecekteki bakım kararları için bilgilendirici olmalarına yardımcı olur.
Ablasyon yoğunluğu aşağıdaki yöntemlerle tahmin edilebilir:
Görsel İnceleme: Anahtarı sökerek püskürteci boru ağızlarındaki aşınmayı doğrudan gözlemleyerek. Bu yöntem basittir, ancak yukarıda belirtildiği gibi maliyetlidir ve doğal riskleri taşır.
Girişimsiz Algılama Teknikleri: Altyapıyı sökmeksizin püskürteci boru ağızlarının ablasyonunu ve diğer potansiyel sorunları değerlendirebilen kızılötesi termografi ve ultrason testi gibi gelişmiş girişimsiz algılama teknolojileri giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Veri Analizi ve Tahmini Modelleme: Anahtarın geçmiş çalışma verilerini analiz ederek ve ark fiziği modelleriyle birleştirerek, tahmini modeller püskürteci boru ağızlarının ablasyon yoğunluğunu tahmin edebilir. Bu yaklaşım gereksiz sökme incelemelerini azaltır ve bakımı verimlendirir.
4. Gelecekteki Geliştirme Yönü
Yüksek gerilimli SF6 anahtarlarının bakım verimliliğini ve güvenilirliğini artırmak için, gelecekteki bakım stratejileri daha çok durum izleme ve akıllı tanı teknolojilerine dayanacak olabilir. Anahtarın çalışma parametrelerinin (örneğin, akım, voltaj ve sıcaklık) gerçek zamanlı izlenmesi, ileri düzey veri analiz algoritmalarıyla birleştirilerek, püskürteci boru ağızlarının ablasyonunu ve ana bileşenlerin genel sağlığını daha doğru bir şekilde tahmin edebilir. Bu yaklaşım gereksiz incelemeleri ve onarımları azaltır, ekipmanın ömrünü uzatır ve bakım maliyetlerini düşürür.
Ayrıca, malzeme bilimlerindeki gelişmeler, daha ısıya ve ablasyon dirençli püskürteci boru ağız malzemeleri geliştirmeye odaklanacaktır. Yeni malzemelerin uygulanması, anahtarın güvenilirliğini ve kesme kapasitesini daha da iyileştirebilir ve püskürteci boru ağızlarının ablasyonunun olumsuz etkilerini azaltabilir.
Yüksek Gerilimli Anahtar Püskürteci Boru Ağızlarının Ablasyon Ölçüm Yöntemi
1.Püskürteci Boru Ağızlarının Ablasyon Ölçümünün İlkeleri
1.1 Basınç Sinyalleri ile Püskürteci Boru Ağızlarının Ablasyonu Arasındaki İlişki
Araştırmalar, püskürteci boru ağızlarının ablasyonunun, püskürteci boru ağız boğaz çapını artırarak, anahtar içindeki gaz akış karakteristiklerini değiştirdiğini göstermiştir. Bu değişiklik, basınç dağılımını etkileyerek, basınç sensörleri tarafından yakalanabilecek basınç sinyallerinde varyasyonlara neden olur. Özellikle, püskürteci boru ağızlarının ablasyonu iki temel etkiye sahiptir:
Basınç Dalga Formundaki Değişiklikler: Püskürteci boru ağız çapındaki artış, gaz akış direncini değiştirerek, basınç dalga formunun şeklini değiştirir.
Spektrel Karakteristiklerdeki Değişiklikler: Püskürteci boru ağızlarının ablasyonu, özellikle yüksek frekans aralığında, basınç sinyallerinin spektrel özelliklerini etkiler.
Bu basınç sinyal özellikleri analiz edilerek, püskürteci boru ağızlarının ablasyonunun kapsamı dolaylı olarak çıkarılabilir.
1.2 Basınç Sensörlerinin Kurulumu ve Ölçümü
Doğru basınç sinyalleri elde etmek için, basınç sensörleri anahtarın yapısı ve ölçüm gereksinimlerine bağlı olarak farklı noktalara kurulabilir:
Tek Kutup Ölçümü: Her kutupun altındaki bir vanası vardır, bu vanalar basınç sensörlerine bağlanabilir. Bu yapılandırma, tek bir kutuptan gelen basınç dalgalarını ölçerek, çok kutuplu sinyal süperpozisyonu nedeniyle oluşan interferansı önler.
Üç Kutup Ölçümü: Standart işletim sırasında, üç kutup birbirine bakır tüplerle bağlanır ve ana doldurma vanası, anahtar tabanında yer alır, tüm üç kutupu birbirine bağlar. Eğer ana doldurma vanası basınç sensörü bağlantı noktası olarak kullanılırsa, ölçülen sinyal, üç ayrı basınç sinyalinin süperpozisyonudur.
Doğru ölçümler için, uygun şarj amplifikatörlü yüksek hassasiyetli piezoelektrik basınç sensörleri kullanılır. Basınç verileri, anahtarın kapalı olduğu an itibariyle altı salınıma kadar kaydedilir. Ham basınç sinyali, analiz gereksinimlerine bağlı olarak filtrelenerek veya filtrelenmeden işlenebilir.
Filtrelenmemiş Sinyal: Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT), doğrudan filtrelenmemiş sinyale uygulanarak, frekans alanındaki karakteristikler analiz edilir.
Filtrelenmiş Sinyal: 100 Hz düşük geçiren filtre, yüksek frekanslı gürültüyü kaldırmak için kullanılır, sadece düşük frekanslı bileşenler korunur.
Şekil 1 ve Şekil 2, basınç geçmişi ve spektrumu göstererek, basınç sinyal karakteristiklerinin görsel bir temsili sunar.
Makineli Öğrenme ile Püskürteci Boru Ağız Durumunun Sınıflandırılması
Tanı doğruluğunu artırmak için, bu çalışma, k-En Yakın Komşular (k-NN) yönteminde dayanan bir makine öğrenme algoritması kullanmaktadır. Süreç şu adımları içerir:
Özellik Çıkarma: Basınç sinyallerinden, tepe ve vadideğerler, frekans bileşenleri gibi temel özellikler çıkarılır. Bu özellikler, makine öğrenme algoritmasının giriş parametreleri olarak hizmet eder.
Model Eğitimi: k-NN modeli, püskürteci boru ağız ve elektrot durumları hakkında bilinen veriler kullanılarak eğitilir. Eğitim sırasında, algoritma, özellik mesafelerine dayanarak en yakın komşuları belirleyerek sınıflandırma yapar.
Yeni Verilerin Sınıflandırılması: Yeni, bilinmeyen ölçümler için, eğitilmiş model püskürteci boru ağız ve elektrot durumlarını sınıflandırmak için kullanılır.
Bu yaklaşım, gaz kamarasını açmadan püskürteci boru ağızlarının ablasyonunu ve diğer kritik bileşen durumlarını değerlendirebilir, doğru bakım önerileri sağlayarak anahtarın ömrünü uzatabilir.
Püskürteci boru ağızlarının ablasyonu için basınç sensörü ile bağlantı noktası (kaynak no 1'den fotoğraf)
Ana doldurma vanasında orijinal durumdaki ham ölçüm verileri (mavi), filtrelenmiş sinyal (kırmızı) (kaynak no 1'den fotoğraf)
Yüksek gerilimli anahtar basınç yönteminde ham verinin frekans spektrumu (kaynak no 1'den fotoğraf)
Yüksek Gerilimli Anahtar Püskürteci Boru Ağızlarının Ablasyonu İçin Geçici Basınç Yönteminin Sonucu
1. Filtrelenmiş ve Filtrelenmemiş Basınç Sinyallerinden Özellik Çıkarma
Filtrelenmiş ve filtrelenmemiş basınç sinyallerinden çeşitli özellikler çıkarılabilir. Bu özellikler, farklı ölçüm sinyallerinin benzersiz karakteristiklerini yakalar ve püskürteci boru ağızlarının durumunu belirlemek için önemlidir. Bu özelliklerin geniş dağılımı nedeniyle, farklı ablasyon durumlarını bireysel özelliklerle doğrudan eşleştirmek mümkün değildir. Bu zorluğa çözüm getirmek için, k-En Yakın Komşular (k-NN) algoritması değerlendirilir.
k-NN algoritması, her ölçüm için bir n-boyutlu vektör oluşturur, burada n özellik sayısını temsil eder. İki vektör arasındaki mesafe, veri değişkenliğine karşı ağırlıklı Euclidean mesafe kullanılarak hesaplanır. Bu yaklaşım, algoritmanın birden fazla özelliğin birleştirilmiş bilgilerine dayalı olarak farklı ablasyon durumlarını etkili bir şekilde ayırt etmesini sağlar.
2. Geçici Basınç Yönteminin Avantajları ve Zorlukları
Geçici basınç yöntemi, mevcut doldurma vanalarını kullanarak basınç sensörlerini kolayca bağlanabilmesi açısından avantajlıdır. Ancak, ana zorluklardan biri, durum göstergelerinin (özelliklerin) kötü dağılımıdır, bu da püskürteci boru ağızlarının durumunu doğru bir şekilde tanılamayı zorlaştırır. Bu kısıtlamayı aşmak için, özellik ölçekleri hassasiyet analizi aracılığıyla optimize edilmiştir. Tek bir özellik, tüm durumlarda yeterli bilgi sağlayamasa da, tüm yedi özelliğin k-NN sınıflandırma algoritmasıyla birleştirilmesi, tanısal doğruluğu önemli ölçüde geliştirir.
3. Sınıflandırma Algoritmalarının Değerlendirilmesi
Birkaç sınıflandırma algoritması test edildi ve sonuçlar, k-NN algoritmasının standart Euclidean mesafe kullanılarak çapraz doğrulama sırasında %0.9'un altında en düşük hata oranına ulaşacağını gösterdi. Bu özellikler ve k-NN algoritması kombinasyonu, farklı tür anahtar ölçümlerinin sınıflandırılmasına uygulandı. Dikkate alınan anahtar ölçümleri için, bu yaklaşım hiçbir hatasız sınıflandırma yapabildi.
