CN114184911B - 检测设备缺陷类型的方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种检测设备缺陷类型的方法、装置及电子设备。其中,该方法包括:采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体,并从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量,从而根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型。本发明解决了现有技术中,检测变压器设备缺陷类型时所存在的检测效率低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能测控领域,具体而言,涉及一种检测设备缺陷类型的方法、装置及电子设备。
背景技术
随着国民经济的快速发展,用电负荷大幅度增加,因此,地下变电站正向大容量、高电压、无油化、防燃防爆以及低噪音等方向发展。其中,SF6(六氟化硫)绝缘变压器是一种使用SF6气体作为绝缘介质和冷却介质的变压器,因其具有优良的防火性能,被广泛应用于地下变电所、地铁车站、石油化工企业以及一些人口密集、场地窄的场所。
但是,现有技术中,在对SF6绝缘变压器进行缺陷检测时,通常使用局部放电测试或者吊罩检查的方式,其中,局部放电测试需要对SF6绝缘变压器先进行断电,然后对于内部疑似缺陷部位再进行局部放电处理,从而判断缺陷类型。吊罩检查则是需要先对SF6绝缘变压器进行断电,然后将SF6绝缘变压器的外罩吊起后,人工检查内部组件并判断缺陷类型。由此可见,上述两种检测方式都需要对SF6绝缘变压器进行断电处理,并且检测步骤繁琐,降低了检测效率。
发明内容
本发明实施例提供了一种检测设备缺陷类型的方法、装置及电子设备,以至少解决现有技术中,检测变压器设备缺陷类型时所存在的检测效率低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种检测设备缺陷类型的方法,包括:采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体,并从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量,从而根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型。
进一步地,检测设备缺陷类型的方法还包括:按照预设频率采集待检测设备在对目标气体进行分解过程中所产生的多种气体,并记录采集多种气体时的多个采集时间。
进一步地,检测设备缺陷类型的方法还包括:在根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型之前,根据多个采集时间,确定多个第一含量以及多个第二含量,并对多个第一含量进行积分计算,得到多个第一积分值,从而对多个第二含量进行积分计算,得到多个第二积分值。
进一步地,检测设备缺陷类型的方法还包括:根据多个第一积分值以及多个第二积分值,确定多个积分比值,并根据多个积分比值确定待检测设备的缺陷类型。
进一步地,检测设备缺陷类型的方法还包括:当多个积分比值处于第一数值区间时,对多个积分比值进行排序,得到第一排序结果,并根据第一排序结果,确定多个积分比值的第一变化趋势,从而在第一变化趋势满足第一预设条件时,确定待检测设备的缺陷类型为第一缺陷类型,其中,第一缺陷类型用于表征待检测设备中存在使局部电场发生畸变的异常凸起金属物。
进一步地,检测设备缺陷类型的方法还包括:当多个积分比值处于第二数值区间时,对多个积分比值进行排序,得到第二排序结果,并根据第二排序结果,确定多个积分比值的第二变化趋势,从而在第二变化趋势满足第二预设条件时,确定待检测设备的缺陷类型为第二缺陷类型,其中,第二缺陷类型用于表征待检测设备中存在悬浮电位。
进一步地,检测设备缺陷类型的方法还包括:当多个积分比值处于第三数值区间时,确定待检测设备的缺陷类型为第三缺陷类型,其中,第三缺陷类型用于表征待检测设备中的至少部分部件的温度异常。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种检测设备缺陷类型的装置,包括:采集模块,用于采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体;第一确定模块,用于从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量;第二确定模块,用于根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,计算机程序被设置为运行时执行上述的检测设备缺陷类型的方法。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种电子设备,电子设备包括一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器实现用于运行程序,其中,程序被设置为运行时执行上述的检测设备缺陷类型的方法。
在本发明实施例中,采用根据二氧化碳的第一含量以及四氟化碳的第二含量,确定待检测设备的缺陷类型的方式,通过采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体,从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量,从而根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型。
由上述内容可知,由于本申请是在待检测设备处于运行过程时采集多种气体的,因此,采集多种气体时,无需对待检测设备进行断电处理以及对待检测设备进行拆装操作,从而避免了由于人为操作不当,导致待检测设备出现损伤的问题,进而实现了保护待检测设备,并且减少现场检修人员时间,提高检测效率的效果。另外,本申请通过从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量,并根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型,具有不受电磁噪声以及振动干扰的优点,从而实现了通过分析分解气体的含量,准确判断待检测设备内部的缺陷类型的效果,并且整个检测过程步骤简单,适合于现场使用,解决了现有技术中检测变压器设备缺陷类型时所存在的检测效率低的技术问题,有利于进一步提高检测效率。
由此可见,本申请所提供的技术方案,达到了准确检测待检测设备的缺陷类型的目的,从而实现了减少现场检修人员时间,提高检测效率的效果,进而解决了现有技术中,检测变压器设备缺陷类型时所存在的检测效率低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种可选的检测设备缺陷类型的方法流程图;
图2是一种可选的SF6气体分解模拟平台的示意图;
图3是一种可选的第一缺陷类型的等效缺陷模型示意图;
图4是一种可选的第二缺陷类型的等效缺陷模型示意图;
图5是一种可选的第一缺陷类型下的第一含量与第二含量的变化规律示意图;
图6是一种可选的第一缺陷类型下的积分比值的变化规律示意图;
图7是一种可选的第二缺陷类型下的第一含量与第二含量的变化规律示意图;
图8是一种可选的第二缺陷类型下的积分比值的变化规律示意图;
图9是一种可选的第三缺陷类型下的第一含量与第二含量的变化规律示意图;
图10是一种可选的第三缺陷类型下的积分比值的变化规律示意图;
图11是根据本发明实施例的一种可选检测设备缺陷类型的装置示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例,提供了一种检测设备缺陷类型的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
需要说明的是,在本实施例中,一种电子设备可以作为本实施例中的检测设备缺陷类型的方法的执行主体。
图1是根据本发明实施例的一种可选的检测设备缺陷类型的方法流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体。
在步骤S102中,待检测设备可以是SF6绝缘变压器,也可以是其他使用SF6气体作为绝缘介质或者冷却介质的设备。待检测设备在进行放电的过程中,会产生多种气体,其中,多种气体可以是SF6气体在待检测设备运行过程中分解后发生化学反应所生成的气体,多种气体中至少包括二氧化碳气体以及四氟化碳气体。
需要说明的是,SF6绝缘变压器的一般设计寿命为30年,国际上平均运行寿命为40~45年。与国外相比,我国的SF6绝缘变压器的使用寿命偏低,经济效益差。其中,具体原因一方面与制造工艺有关,另一方面与在SF6绝缘变压器在使用过程中一些不合理的检测技术有关。因此,通过对SF6绝缘变压器进行科学的状态诊断和风险评估,从而延长其使用寿命是极为重要的。但是在现有技术中,各种针对SF6绝缘变压器进行缺陷类型检测的技术手段都有一定的局限性,例如,检修人员需要对SF6绝缘变压器进行拆装处理,从而使得现场检测过程繁琐,导致检修人员无法对SF6绝缘变压器的缺陷类型进行及时并且有效的评价。而在本申请中,通过采集待检测设备运行过程中产生的多种气体,根据多种气体检测SF6绝缘变压器的缺陷类型,可以有效避免了由于人为操作不当,导致待检测设备出现损伤的问题,进而实现了保护待检测设备,减少现场检修人员时间,提高检测效率的效果。
步骤S104,从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量。
在步骤S104中,电子设备可通过气体产物组分测量系统分析多种气体中包含的各种气体,并且确定每种气体的含量,其中,气体产物组分测量系统可以是气相色谱仪。另外,当待检测设备出现局部放电、温度过热以及击穿放电等潜伏性故障与突发性故障时,待检测设备中SF6气体介质会发生分解破坏,发生复杂的化学反应,从而产生新的生成物,其中,新的生成物中至少会包括二氧化碳气体以及四氟化碳气体。
需要说明的是,电子设备从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量,无需对待检测设备进行过多的拆装操作,适合于现场直接操作,并且抗干扰能力强,有利于提高检测效率。
步骤S106,根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型。
在步骤S106中,待检测设备的缺陷类型至少包括:第一缺陷类型、第二缺陷类型以及第三缺陷类型。其中,第一缺陷类型用于表征待检测设备中存在使局部电场发生畸变的异常凸起金属物;第二缺陷类型用于表征待检测设备中存在悬浮电位,第三缺陷类型用于表征待检测设备中的至少部分部件的温度异常。此外,在待检测设备出现不同类型的缺陷时,所产生的二氧化碳气体的第一含量以及产生的四氟化碳气体的第二含量会有所不同,并且第一含量与第二含量的比例关系也不相同。
需要注意到的是,通过分析SF6气体的分解物,判断待检测设备的缺陷类型,具有不受电磁噪声和振动干扰的优点,适合于现场使用,有利于准确判断待检测设备内部的缺陷类型以及绝缘状态。
基于上述步骤S102至步骤S106的内容可知,在本发明实施例中,采用根据二氧化碳的第一含量以及四氟化碳的第二含量,确定待检测设备的缺陷类型的方式,通过采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体,从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量,从而根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型。
由上述内容可知,由于本申请是在待检测设备处于运行过程时采集多种气体的,因此,采集多种气体时,无需对待检测设备进行断电处理以及对待检测设备进行拆装操作,从而避免了由于人为操作不当,导致待检测设备出现损伤的问题,进而实现了保护待检测设备,并且减少现场检修人员时间,提高检测效率的效果。另外,本申请通过从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量,并根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型,具有不受电磁噪声以及振动干扰的优点,从而实现了通过分析分解气体的含量,准确判断待检测设备内部的缺陷类型的效果,并且整个检测过程步骤简单,适合于现场使用,解决了现有技术中检测变压器设备缺陷类型时所存在的检测效率低的技术问题,有利于进一步提高检测效率。
由此可见,本申请所提供的技术方案,达到了准确检测待检测设备的缺陷类型的目的,从而实现了减少现场检修人员时间,提高检测效率的效果,进而解决了现有技术中,检测变压器设备缺陷类型时所存在的检测效率低的技术问题。
在一种可选的实施例中,电子设备可按照预设频率采集待检测设备在对目标气体进行分解过程中所产生的多种气体,并记录采集多种气体时的多个采集时间。
可选的,预设频率可以是一段时间间隔,例如,1分钟、10分钟、半小时或者一小时。目标气体可以是待检测设备中的SF6气体,SF6气体在待检测设备出现缺陷时,会进行分解,进而发生一系列的化学反应,产生多种气体。电子设备可以在一段时长内采集多种气体,并且记录下多种气体的采集时间以及每种气体在不同采集时间下的含量。例如,电子设备对SF6绝缘变压器A进行检测,在10点0分时进行一次多种气体的采集,并记录此时多种气体中二氧化碳气体的含量为10mol/kg,四氟化碳气体的含量为15mol/kg。随后电子设备在11点0分时再次进行一次多种气体的采集,记录此时多种气体中二氧化碳气体的含量为20mol/kg,四氟化碳气体的含量为40mol/kg。
需要说明的是,通过对多种气体进行多次采集,并且记录下采集时间,可对多种气体进行线性分析,判断每种气体的变化趋势,从而有利于提高检测准确度。
在一种可选的实施例中,电子设备在根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型之前,可根据多个采集时间,确定多个第一含量以及多个第二含量,并对多个第一含量进行积分计算,得到多个第一积分值,以及对多个第二含量进行积分计算,得到多个第二积分值。
可选的,由于电子设备在多个采集时间下对多种气体进行了采集,并且在每一次采集时,都会得到当前采集时刻所对应的二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量。因此,电子设备可获取多个第一含量和多个第二含量。同时,基于多个采集时间,电子设备可对多个第一含量以及多个第二含量分别进行积分计算。例如,结合上述示例,电子设备可根据10点0分采集到的第一含量以及11点0分采集到的第一含量进行一次积分计算,得到一个第一积分值。同时,电子设备还可根据10点0分采集到的第二含量以及11点0分采集到的第二含量进行一次积分计算,得到一个第二积分值。需要说明的是,在实际的检测过程中,采集时间可大于两个,因此,电子设备可获取多个第一积分值以及多个第二积分值。
需要注意到的是,由于现场测量的误差,传统的采集一次数据便对待检测设备的缺陷类型进行检测的方式不能完全排除外界干扰的影响,检测结果存在不准确性。因此,通过采集多个第一含量以及多个第二含量,并将其进行积分计算,可以一方面增加采样数据的数量,另一方面还通过分析数据趋势以及累积情况,实现避免外界因素的干扰,提高检测精度的效果。
在一种可选的实施例中,电子设备可根据多个第一积分值以及多个第二积分值,确定多个积分比值,并根据多个积分比值确定待检测设备的缺陷类型。
可选的,电子设备在得到多个第一积分值以及多个第二积分值后,可对第一积分值与第二积分值进行比值计算。例如,电子设备将根据10点0分采集到的第一含量以及11点0分采集到的第一含量进行积分计算,得到一个第一积分值A;根据10点0分采集到的第二含量以及11点0分采集到的第二量进行积分计算,得到一个第二积分值B。最后,电子设备将第一积分值A与第二积分值B相除,得到一个积分比值。需要说明的是,当采集时间选取多个时,电子设备相对应的将获取多个积分比值,并且电子设备可根据多个积分比值确定待检测设备的缺陷类型。
可选的,电子设备可根据多个积分比值可确定待检测设备的缺陷类型,是因为在不同缺陷状态下,SF6气体的分解产物的特征不同,这点可以通过构建的等效缺陷模型进行验证。例如,图2是一种可选的SF6气体分解模拟平台的示意图,其中包含有第三缺陷类型的等效缺陷模型。如图2所示,SF6气体分解模拟平台的左侧为电应力施加平台,可通过任意一种信号发生器1产生任意波形的信号源,并且信号源在经过功率放大器2的信号放大之后,将施加在密封腔体3(材质为石英玻璃材质)上的套管上。功率放大器在输出端可并联连接有阻容分压器4,以便于对电压信号进行测量。另外,在功率放大器的测量端上还可连接有数据采集工控机5以及微弱电流放置放大器6。因此,在电压激励源一端主要由信号发生器、功率放大器和供电电源3部分组成,其中,信号发生器用于产生波形信号和调节频率,功率放大器则用于放大信号的功率。
可选的,SF6气体分解模拟平台的中间部分为密封腔体,密封腔体可内置不同类型的等效缺陷模型用于模拟待检测设备的内部特征。其中,图2中的等效缺陷模型是第三缺陷类型的等效缺陷模型,在该等效缺陷模型的中上侧为高压电极7,下侧为测量电极8与保护电极9,保护电极可用于屏蔽泄露电流。密封腔体的右侧安装有气体产物组分测量系统,例如,气相色谱仪。气相色谱仪可用于分析不同应力下SF6气体与固体绝缘物体分解产生的组分。另外,图2中还示出了固体绝缘物体,具体包括:绝缘板10、绝缘纸11、绝缘支柱12以及聚酯薄膜13。需要说明的是,在SF6气体分解模拟平台的右侧连接有SF6气罐用于往密封腔体中注入气体。而且,SF6气体分解模拟平台在验证第三缺陷类型的等效缺项模型时,还可以包括有加热装置14以及热电偶15,从而升高温度,模拟待检测设备内部存在部件温度异常的情况。除此之外,SF6气体分解模拟平台还包括压力表16、温控器17、排气阀、总阀、进气阀、循环进气口以及真空泵等设备。
进一步地,图3是一种可选的第一缺陷类型的等效缺陷模型示意图。如图3所示,第一缺陷类型的等效缺陷模型包括有绝缘纸、绝缘支柱、保护电极、测量电极、聚酯薄膜以及高压电极,但是高压电极上具有异常凸起金属物,从而可使局部电场发生畸变。图4是一种可选的第二缺陷类型的等效缺陷模型示意图,如图4所示,第二缺陷类型的等效缺陷模型包括有绝缘纸、绝缘支柱、保护电极、测量电极、聚酯薄膜以及高压电极,但是聚酯薄膜中存在有金属颗粒,从而形成了悬浮电位。
在一种可选的实施例中,通过上述三种缺陷类型的等效缺陷模型,分别对待检测设备在不同类型缺陷下产生的气体进行模拟分析,可通过不同缺陷状态下气体生成物的比值关系,得到待检测设备的缺陷识别判断方法。例如,当多个积分比值处于第一数值区间时,对多个积分比值进行排序,得到第一排序结果,并根据第一排序结果,确定多个积分比值的第一变化趋势,在第一变化趋势满足第一预设条件时,确定待检测设备的缺陷类型为第一缺陷类型,其中,第一缺陷类型用于表征待检测设备中存在使局部电场发生畸变的异常凸起金属物。
可选的,通过SF6气体分解模拟平台对第一缺陷类型的等效缺陷模型进行模拟时,由于在密封腔体内所设置的固体绝缘物体主要为聚酯薄膜和绝缘纸,因此可主要关注含碳产物的含量。其中,在不间断的放电情况下,四氟化碳气体与二氧化碳气体随放电时间的变化规律如图5所示,其中二氧化碳气体用CO2表示,四氟化碳气体用CF4表示,由于二氧化碳气体的组分主要是由不锈钢所释放的活性碳原子与放电气室中的氧原子反应生成,在试验后期氧原子不断消耗后浓度降低,因此在放电8小时后可见二氧化碳气体的生成速率开始下降,但是总体依然呈现上升趋势,而四氟化碳气体的生成由于不涉及氧原子,其变化趋势相对来说更趋向线性。
进一步地,图6是一种可选的第一缺陷类型下的积分比值的变化规律示意图,如图6所示,其中积分比值可用∫φ(CF4)dt/∫φ(CO2)dt表示,当待检测设备的缺陷类型为第一缺陷类型时,其所对应的多个积分比值都会处于4至6.6之间,并且多个积分比值之间呈现出先快速增加,后缓慢增加的趋势,因此,电子设备可设置第一数值区间为4至6.6的范围区间,设置第一变化趋势为先快速增加,后缓慢增加的趋势,当多个积分值分布在第一数值区间,并且变化趋势为第一变化趋势时,电子设备可确定待检测设备的缺陷类型为第一缺陷类型。
需要注意到的是,第一缺陷类型是指在电极上存在并可使局部电场发生畸变的异常凸起金属物,异常凸起金属物可能出现在不同的金属器件上,例如,待检测设备内部的高压导体、金属外壳的内壁以及其他金属连接构件。异常凸起金属物通常是由加工工艺、装配损伤、检修遗留以及运行摩擦等原因造成的。这些异常凸起金属物的端部的曲率半径小,从而会导致电场畸变,形成局部强电场区域。在额定工作电压下,这些强电场会形成稳定的局部放电,如果遇到过电压作用,还有可能发展为贯穿性放电,从而引发变压器等设备绝缘故障。另外,处于高压导体或者外壳内壁上的异常凸起金属物所产生的局部放电特征是不同的,处在高压导体上的异常凸起金属物产生的局部放电,通常发生在工频负半周期,而外壳内壁上的异常凸起金属物产生的局部放电,通常发生在工频正半周期。一些尺寸微小的异常凸起金属物在长期的局部放电中,异常凸起金属物的突出部分可能会被逐渐烧蚀,而不会对设备绝缘造成威胁。但一些尺寸较大的异常凸起金属物会长期存在,产生的局部放电也会由小变大,对设备运行安全构成严重威胁。因此,通过检测积分比值以及积分比值的变化趋势,准确确定待检测设备是否存在第一缺陷类型的缺陷,可有效保护待检测设备,从而提高待检测设备的使用寿命。
在一种可选的实施例中,当多个积分比值处于第二数值区间时,对多个积分比值进行排序,得到第二排序结果,并根据第二排序结果,确定多个积分比值的第二变化趋势,从而在第二变化趋势满足第二预设条件时,确定待检测设备的缺陷类型为第二缺陷类型,其中,第二缺陷类型用于表征待检测设备中存在悬浮电位。
可选的,当待检测设备存在第二缺陷类型的缺陷时,产生二氧化碳气体所需的碳原子可能来源于悬浮电位中的微量碳元素,悬浮电位放电下的高能放电区域比较大,其能提供的碳元素量也比较多。此外,悬浮电位放电能量也比较高,可以通过电子碰撞解离更多的水和氧气,从而生成更多的氧原子。因此,在该缺陷类型下,二氧化碳气体的产气速率比较高。在悬浮电位放电作用下,四氟化碳气体的含量略高于第一缺陷类型时的四氟化碳气体的含量。这是因为悬浮点位的放电能量较高,而四氟化碳气体生成所需的能量较二氧化碳气体更高,因此在悬浮放电下更加有利于四氟化碳气体的生成。
可选的,图7是一种可选的第二缺陷类型下的第一含量与第二含量的变化规律示意图,其中,第一含量和第二含量的生成曲线随加压时间呈现线性增长,并且第一含量与第二含量之间的比值随放电时间保持相对稳定,其比值始终稳定在0.2至0.5的范围内。
进一步地,图8是一种可选的第二缺陷类型下的积分比值的变化规律示意图,如图8所示,当待检测设备的缺陷类型为第二缺陷类型时,其所对应的多个积分比值都会处于2.6至4.1之间,并且多个积分比值之间呈现出缓慢下降的趋势,因此,电子设备可设置第二数值区间为2.6至4.1的范围区间,设置第二变化趋势为缓慢下降的趋势,当多个积分值分布在第二数值区间,并且变化趋势为第二变化趋势时,电子设备可确定待检测设备的缺陷类型为第二缺陷类型。
需要说明的是,在变压器等设备内部,为了改善危险部位电场分布的屏蔽电极与高压导体或接地导体之间的电气连接,通常会设置静电屏蔽体,即连接部分只传输很小的容性电流的负载,然而,静电屏蔽体的一些连接部分在最初安装时虽然接触良好,但随着开关电器操作所产生的机械振动会导致移位,或者随着时间推移带来的老化,都有可能造成静电屏蔽体的接触不良,从而出现悬浮电位。同时,静电屏蔽体或导体连接点机械上的不良接触又会加剧因静电力引起的机械振动,从而进一步导致接触不良,最终出现电极电位浮动。对于大多数电位浮动的电极所形成的等效电容,在充电过程中会产生局部放电,并伴有较强的电磁辐射和超声波,同时放电还会形成腐蚀性的分解物和微粒,从而加速绝缘缺陷的恶化,甚至污染附近的绝缘表面,严重时会导致绝缘故障的发生,因此,通过检测积分比值以及积分比值的变化趋势,准确确定待检测设备是否存在第二缺陷类型的缺陷,可有效保护待检测设备,从而提高待检测设备的使用寿命。
在一种可选的实施例中,当多个积分比值处于第三数值区间时,确定待检测设备的缺陷类型为第三缺陷类型,其中,第三缺陷类型用于表征待检测设备中的至少部分部件的温度异常。
可选的,图9是一种可选的第三缺陷类型下的第一含量与第二含量的变化规律示意图,其中,当待检测设备中局部过热温度大于等于300℃时,二氧化碳气体有着较明显的生成量,其生成量随局部过热温度升高呈现出增长趋势。其原因在于聚酯薄膜是由有机绝缘材料制成,其在过热性故障的局部高温作用下会逐渐裂解,其自身碳原子和氧原子相互结合生成二氧化碳气体。由于反应速率与反应温度具有指数关系,随着局部过热温度的升高,有机绝缘材料自身释放的碳原子和氧原子结合速率加快,致使二氧化碳气体的生成量随局部过热温度升高呈先慢后快增长趋势。此外,随着局部过热温度升高或时间增加从不锈钢发热体表面释放出的碳原子增加,并与待检测设备的气室中微量氧气反应生成二氧化碳,也是致使二氧化碳气体有上述变化规律的原因之一。另外,在存在聚酯薄膜和绝缘纸时,待检测设备在300℃局部高温下有二氧化碳气体生成,即有机绝缘材料开始裂解,同时SF6气体也才开始分解,因此开始有四氟化碳气体产生,其生成量如图9所示温度的增加呈增长曲线,主要原因在于碳原子具有捕获氟原子的能力,随着局部过热温度升高,从不锈钢发热体和邮寄绝缘材料中释放出的碳原子增加,且SF6气体分子中有较多的S-F键断裂,生成的氟原子也较多,保证了反应的顺利进行,并且化学反应速率与反应温度具有指数关系,致使四氟化碳气体的生成量随局部过热温度升高呈先慢后快的增长趋势。
进一步地,图10是一种可选的第三缺陷类型下的积分比值的变化规律示意图,如图10所示,当待检测设备的缺陷类型为第二缺陷类型时,其所对应的多个积分比值都会处于9.8至10之间,因此,电子设备可设置第三数值区间为9.8至10的范围区间,当多个积分值分布在第三数值区间时,电子设备可确定待检测设备的缺陷类型为第三缺陷类型。
需要说明的是,在变压器等设备内部,过热故障大体可分为导体过热及导体过热后对绝缘材料沿面的影响,通常大电流通过导体接触不良点是电力设备内主要的过热原因,因导体接触不良,接触电阻增大,导致故障点温度过高,当温度超过500℃,设备内的SF6气体发生分解,同时异常温度还会引起固体绝缘材料分解,导致设备损坏的故障,因此,通过检测积分比值,准确确定待检测设备是否存在第三缺陷类型的缺陷,可有效保护待检测设备,从而提高待检测设备的使用寿命。
由上述内容可知,由于本申请是在待检测设备处于运行过程时采集多种气体的,因此,采集多种气体时,无需对待检测设备进行断电处理以及对待检测设备进行拆装操作,从而避免了由于人为操作不当,导致待检测设备出现损伤的问题,进而实现了保护待检测设备,并且减少现场检修人员时间,提高检测效率的效果。另外,本申请通过从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量,并根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型,具有不受电磁噪声以及振动干扰的优点,从而实现了通过分析分解气体的含量,准确判断待检测设备内部的缺陷类型的效果,并且整个检测过程步骤简单,适合于现场使用,解决了现有技术中检测变压器设备缺陷类型时所存在的检测效率低的技术问题,有利于进一步提高检测效率。
由此可见,本申请所提供的技术方案,达到了准确检测待检测设备的缺陷类型的目的,从而实现了减少现场检修人员时间,提高检测效率的效果,进而解决了现有技术中,检测变压器设备缺陷类型时所存在的检测效率低的技术问题。
实施例2
根据本发明实施例,还提供了一种检测设备缺陷类型的装置实施例,其中,图11是根据本发明实施例的一种可选检测设备缺陷类型的装置示意图,如图11所示,该处理装置包括:采集模块1101、第一确定模块1102以及第二确定模块1103。
其中,采集模块1101,用于采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体;第一确定模块1102,用于从多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量;第二确定模块1103,用于根据第一含量和第二含量,确定待检测设备的缺陷类型。
可选地,上述采集模块还包括:第一采集模块以及记录模块。其中,第一采集模块,用于按照预设频率采集待检测设备在对目标气体进行分解过程中所产生的多种气体;记录模块,用于记录采集多种气体时的多个采集时间。
可选地,检测设备缺陷类型的装置还包括:第三确定模块、第一计算模块以及第二计算模块。其中,第三确定模块,用于根据多个采集时间,确定多个第一含量以及多个第二含量;第一计算模块,用于对多个第一含量进行积分计算,得到多个第一积分值;第二计算模块,用于对多个第二含量进行积分计算,得到多个第二积分值。
可选地,上述第二确定模块还包括:第四确定模块以及第五确定模块。其中,第四确定模块,用于根据多个第一积分值以及多个第二积分值,确定多个积分比值;第五确定模块,用于根据多个积分比值确定待检测设备的缺陷类型。
可选地,上述第五确定模块还包括:排序模块、第六确定模块以及第七确定模块。其中,排序模块,用于当多个积分比值处于第一数值区间时,对多个积分比值进行排序,得到第一排序结果;第六确定模块,用于根据第一排序结果,确定多个积分比值的第一变化趋势;第七确定模块,用于在第一变化趋势满足第一预设条件时,确定待检测设备的缺陷类型为第一缺陷类型,其中,第一缺陷类型用于表征待检测设备中存在使局部电场发生畸变的异常凸起金属物。
可选地,上述第五确定模块还包括:第一排序模块、第八确定模块以及第九确定模块。其中,第一排序模块,用于当多个积分比值处于第二数值区间时,对多个积分比值进行排序,得到第二排序结果;第八确定模块,用于根据第二排序结果,确定多个积分比值的第二变化趋势;第九确定模块,用于在第二变化趋势满足第二预设条件时,确定待检测设备的缺陷类型为第二缺陷类型,其中,第二缺陷类型用于表征待检测设备中存在悬浮电位。
可选地,上述第五确定模块还包括:第十确定模块,用于当多个积分比值处于第三数值区间时,确定待检测设备的缺陷类型为第三缺陷类型,其中,第三缺陷类型用于表征待检测设备中的至少部分部件的温度异常。
实施例3
根据本发明实施例,还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,计算机程序被设置为运行时执行上述的检测设备缺陷类型的方法。
实施例4
根据本发明实施例,还提供了一种电子设备,电子设备包括一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器实现用于运行程序,其中,程序被设置为运行时执行上述的检测设备缺陷类型的方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种检测设备缺陷类型的方法,其特征在于,包括:
采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体;
从所述多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量;
根据所述第一含量和所述第二含量,确定所述待检测设备的缺陷类型;
其中,采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体,包括:
按照预设频率采集所述待检测设备在对目标气体进行分解过程中所产生的多种气体;
记录采集所述多种气体时的多个采集时间;
其中,在根据所述第一含量和所述第二含量,确定所述待检测设备的缺陷类型之前,所述方法还包括:
根据所述多个采集时间,确定多个所述第一含量以及多个所述第二含量;
对多个所述第一含量进行积分计算,得到多个第一积分值;
对多个所述第二含量进行积分计算,得到多个第二积分值;
其中,根据所述第一含量和所述第二含量,确定所述待检测设备的缺陷类型,包括:
根据所述多个第一积分值以及所述多个第二积分值,确定多个积分比值;
根据所述多个积分比值确定所述待检测设备的缺陷类型;
其中,根据所述多个积分比值确定所述待检测设备的缺陷类型,包括:
当所述多个积分比值处于第一数值区间时,对所述多个积分比值进行排序,得到第一排序结果;
根据所述第一排序结果,确定所述多个积分比值的第一变化趋势;
在所述第一变化趋势满足第一预设条件时,确定所述待检测设备的缺陷类型为第一缺陷类型,其中,所述第一缺陷类型用于表征所述待检测设备中存在使局部电场发生畸变的异常凸起金属物。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述多个积分比值确定所述待检测设备的缺陷类型,包括:
当所述多个积分比值处于第二数值区间时,对所述多个积分比值进行排序,得到第二排序结果;
根据所述第二排序结果,确定所述多个积分比值的第二变化趋势;
在所述第二变化趋势满足第二预设条件时,确定所述待检测设备的缺陷类型为第二缺陷类型,其中,所述第二缺陷类型用于表征所述待检测设备中存在悬浮电位。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述多个积分比值确定所述待检测设备的缺陷类型,包括:
当所述多个积分比值处于第三数值区间时,确定所述待检测设备的缺陷类型为第三缺陷类型,其中,所述第三缺陷类型用于表征所述待检测设备中的至少部分部件的温度异常。
4.一种检测设备缺陷类型的装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于采集待检测设备在运行过程中产生的多种气体;
第一确定模块,用于从所述多种气体中确定二氧化碳气体的第一含量以及四氟化碳气体的第二含量;
第二确定模块,用于根据所述第一含量和所述第二含量,确定所述待检测设备的缺陷类型;
其中,所述采集模块包括:
第一采集模块,用于按照预设频率采集所述待检测设备在对目标气体进行分解过程中所产生的多种气体;
记录模块,用于记录采集所述多种气体时的多个采集时间;
其中,第三确定模块,用于根据所述多个采集时间,确定多个所述第一含量以及多个所述第二含量;
第一计算模块,用于对多个所述第一含量进行积分计算,得到多个第一积分值;
第二计算模块,用于对多个所述第二含量进行积分计算,得到多个第二积分值;
其中,所述第二确定模块还包括:
第四确定模块,用于根据所述多个第一积分值以及所述多个第二积分值,确定多个积分比值;
第五确定模块,用于根据所述多个积分比值确定所述待检测设备的缺陷类型;
其中,所述第五确定模块还包括:
排序模块,用于当所述多个积分比值处于第一数值区间时,对所述多个积分比值进行排序,得到第一排序结果;
第六确定模块,用于根据所述第一排序结果,确定所述多个积分比值的第一变化趋势;
第七确定模块,用于在所述第一变化趋势满足第一预设条件时,确定所述待检测设备的缺陷类型为第一缺陷类型,其中,所述第一缺陷类型用于表征所述待检测设备中存在使局部电场发生畸变的异常凸起金属物。
5.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至3任一项中所述的检测设备缺陷类型的方法。
6.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现用于运行程序,其中,所述程序被设置为运行时执行所述权利要求1至3任一项中所述的检测设备缺陷类型的方法。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI802417B (zh) * | 2022-05-19 | 2023-05-11 | 中華精測科技股份有限公司 | 少量抽樣下以統計模擬分析終端製程不良率方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS63262024A (ja) * | 1987-04-17 | 1988-10-28 | 三菱電機株式会社 | Sf↓6ガス封入電気機器用内部異常診断素子 |
CN102323346A (zh) * | 2011-07-26 | 2012-01-18 | 广西电网公司电力科学研究院 | 用于sf6电气设备故障诊断的三比值法 |
CN103592582A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-02-19 | 国家电网公司 | 一种六氟化硫分解实验系统 |
CN103777123A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 用于gis设备的局部放电故障综合诊断方法 |
CN104111410A (zh) * | 2013-04-16 | 2014-10-22 | 国家电网公司 | 六氟化硫电气设备绝缘故障监测方法、装置及设备 |
CN105242182A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-01-13 | 中国电力科学研究院 | 基于sf6气体分解产物的运行开关设备内部缺陷判断方法 |
CN107462673A (zh) * | 2017-07-19 | 2017-12-12 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 用于气体绝缘组合电器的内部缺陷类型判定方法及装置 |
CN108469578A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-31 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种六氟化硫电气设备内部故障诊断方法及装置 |
CN110220993A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-09-10 | 华北电力大学 | 一种判断气体绝缘电气设备故障的方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9362071B2 (en) * | 2011-03-02 | 2016-06-07 | Franklin Fueling Systems, Inc. | Gas density monitoring system |
-
2021
- 2021-11-23 CN CN202111398161.7A patent/CN114184911B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS63262024A (ja) * | 1987-04-17 | 1988-10-28 | 三菱電機株式会社 | Sf↓6ガス封入電気機器用内部異常診断素子 |
CN102323346A (zh) * | 2011-07-26 | 2012-01-18 | 广西电网公司电力科学研究院 | 用于sf6电气设备故障诊断的三比值法 |
CN104111410A (zh) * | 2013-04-16 | 2014-10-22 | 国家电网公司 | 六氟化硫电气设备绝缘故障监测方法、装置及设备 |
CN103592582A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-02-19 | 国家电网公司 | 一种六氟化硫分解实验系统 |
CN103777123A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 用于gis设备的局部放电故障综合诊断方法 |
CN105242182A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-01-13 | 中国电力科学研究院 | 基于sf6气体分解产物的运行开关设备内部缺陷判断方法 |
CN107462673A (zh) * | 2017-07-19 | 2017-12-12 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 用于气体绝缘组合电器的内部缺陷类型判定方法及装置 |
CN108469578A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-31 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种六氟化硫电气设备内部故障诊断方法及装置 |
CN110220993A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-09-10 | 华北电力大学 | 一种判断气体绝缘电气设备故障的方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
"基于SF_6分解产物融合判断的GIS绝缘劣化趋势划分";王先培;《高电压技术》;全文 * |
"基于SF_6分解特性的局部放电故障程度评估";朱宁;《中国电机工程学报》;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114184911A (zh) | 2022-03-15 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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