CN116466067A - 一种基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，包括获取寿命预测参数、建立灰色模型、预测寿命评定参数以及剩余寿命预警。寿命预测参数包括复合绝缘子样品表面HC喷水级别、静态接触角和表面硬度；寿命评定参数指的是单位爬电距离的闪络电压；灰色模型包括确定特征序列、累加过程运行、确定驱动系数、预测特征因素值、累减还原运算；预测寿命评定参数通过寿命预测参数和灰色模型求得；当剩余寿命到达临界值时，进行材料失效预警。本发明通过寿命预测参数与预测寿命评定参数建立灰色模型，进而对剩余寿命进行预测，以此来判断复合绝缘子硅橡胶材料是否可以继续使用，保证输电线路的安全稳定运行。
Description
技术领域
本发明属于硅橡胶复合绝缘子等电力设备在线监测与故障诊断领域，尤其涉及一种基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法。
背景技术
据统计，近年来我国每年投入运行的复合绝缘子超过1000万支。在复合绝缘子出厂时，其设计寿命达到了30-40年。但是由于复杂的运行环境，其表面物理、化学等特性逐渐下降，老化速度逐渐加快，发生冰闪、污闪的可能性逐渐上升，对电网安全稳定运行造成巨大威胁。结合当前建设“特高压”工程、“西电东送”工程和坚强智能电网的时代背景，大规模推广复合绝缘子在输电线路上运行的趋势，对复杂环境下复合绝缘子性能退化、劣化的评价需要，加强复合绝缘子监测及劣化评价与寿命预测预警方法、尽力消除一切故障隐患是保障复合绝缘子正常工作、电力系统稳定运行的关键。
针对复合绝缘子的老化及其寿命预测问题，各国学者展开了大量的研究。现阶段多采用静态接触角法、红外光谱法等方法对运行多年的复合绝缘子的理化特性进行测试，对其老化特性进行分析。或者一些学者对复合绝缘子的表面憎水性及微观结构展开分析，通过与新试样的老化特性进行对比得出老化过程中硅橡胶表面劣化的原因，进而推测劣化剩余寿命。此外，亦可通过电导电流法对现场运行的复合绝缘子老化状态进行评估。但这些方法一般缺少对硅橡胶绝缘子剩余生命的量化预测评估。
发明内容
发明目的：针对背景技术中指出的缺少对硅橡胶绝缘子剩余生命的量化预测评估问题，本发明提供一种基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，其一方面能够通过灰色理论算法准确预测复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命，另一方面可以根据预测的寿命对其进行故障报警，以提前提醒人员对材料进行维护更换。
技术方案：本发明公开了一种基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，包括如下步骤：
步骤1：在实验室获取寿命预测参数及其对应的寿命评定参数，包括复合绝缘子样品表面HC喷水级别、复合绝缘子样品静态接触角和复合绝缘子样品表面硬度；所述获取寿命评定参数包括单位爬电距离的闪络电压；
步骤2：以寿命预测参数以及已有寿命评定参数建立灰色模型；
步骤3：利用步骤2中建立好的灰色模型，以现场获取的寿命预测参数为输入进行预测寿命评定参数，进而对剩余寿命进行预测，同时进行剩余寿命预警。
进一步地，所述步骤3中建立灰色模型的具体步骤为：
设有系统的特征数据序列为：其相关因素序列为 所述特征数据序列即为寿命预测参数；
(1)累加过程
把向量的各序列数据依次进行累加，将累加得到的数列称为累加生成数列：
(2)确定驱动系数
在GM(1,N)模型中，特征因素及其相关的影响因素数据的白微化方程为：
根据式(2)可以得到其灰微化方程为：
背景值为
式中，a为系统发展系数，为驱动项，bi为驱动系数；记灰色系数为A，A＝(a,b2,…,bn)T，可由式(5)计算得到：
A＝(BTB)-1BTYn (5)
其中，
(3)预测特征因素值
当灰色系数确定后，通过计算式(2)可以得出方程的解为：
将式(2)中得到的灰色系数A代入式(8)中，计算得到预测值：
进一步地，所述复合绝缘子样品表面HC喷水级别采用HC喷水分级法对复合绝缘子样品的憎水性进行初步判断，喷水分级法将硅橡胶材料表面的憎水性分为7个等级，参照IEC/TS 62073—2003，HC1-HC7憎水级别逐渐降低。
进一步地，采用DropMeter A-100P视频光学接触角测量仪测量静态接触角，将复合绝缘子硅橡胶样品裁剪为2cm×2cm大小进行测量，每个样品测量6个水珠的静态接触角θ，每次注射水滴容量为6μl，并取其平均值记为θav。
进一步地，采用Shore-A硬度计对复合绝缘子样品的硬度进行测试，由伞裙根部至伞裙边缘依次测量6次，每个点相隔6mm，取平均值作为样品的硬度。
有益效果：
本发明通过实验室获取的寿命预测参数与寿命评定参数建立灰色模型，进而通过建议的灰色模型、现场获取的寿命预测参数对剩余寿命进行预测，以此来判断复合绝缘子硅橡胶材料是否可以继续使用，当无法使用时，则进行材料失效预警，以保证输电线路的安全稳定运行。本发明通过灰色理论建立的灰色模型，以其需求样本量少，预测精度高在电气设备的寿命预测中被大量采用，这可以有效对复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命进行预测预警。因此本发明不仅能够弥补现有检测预测手段的不足，填补复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命量化预警技术的空白，而且能有效地实时监控复合绝缘子硅橡胶材料的运行状态，以及时发现潜在故障缺陷，进一步保证辖区内电力系统的安全稳定运行。
附图说明
图1为本发明的总体流程图；
图2为灰色模型计算原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，本发明提供的一种基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，包括在实验室获取寿命预测参数、及其对应的寿命评定参数、建立灰色模型、预测寿命评定参数获取和剩余寿命预警。寿命预测参数包括复合绝缘子样品表面HC喷水级别、复合绝缘子样品静态接触角和复合绝缘子样品表面硬度。寿命评定参数指的是单位爬电距离的闪络电压。具体包括如下步骤：
步骤1：在实验室获取寿命预测参数及其对应的寿命评定参数，包括复合绝缘子样品表面HC喷水级别、复合绝缘子样品静态接触角和复合绝缘子样品表面硬度；所述获取寿命评定参数包括单位爬电距离的闪络电压。
步骤2：以寿命预测参数以及已有寿命评定参数建立灰色模型。
步骤3：利用步骤2中建立好的灰色模型，以现场获取的寿命预测参数为输入进行预测寿命评定参数，进而对剩余寿命进行预测，同时进行剩余寿命预警。
本实施例中，复合绝缘子样品表面HC喷水级别采用HC喷水分级法对复合绝缘子样品的憎水性进行初步判断，喷水分级法将硅橡胶材料表面的憎水性分为7个等级，参照IEC/TS 62073—2003，HC1-HC7憎水级别逐渐降低。
本实施例中，静态接触角采用DropMeter A-100P视频光学接触角测量仪测量试样的静态接触角，为了方便测量，将样品裁剪为2cm×2cm大小进行测量，每个样品测量6个水珠的静态接触角θ，每次注射水滴容量为6μl，并取其平均值记为θav。
本实施例中，表面硬度采用Shore-A硬度计对复合绝缘子样品的硬度进行测试。参照GB/T 531.1-2008中的试验方法，由伞裙根部至伞裙边缘依次测量6次，每个点相隔6mm，取平均值作为该样品的硬度，记为A。
单位爬电距离的闪络电压,试验电源由YDJ-5kVA/50kV交流试验变压器提供。变压器的额定容量为5kVA，额定电流为0.1A，输入电压0.22kV，输出电压为0～50kV，满足IEC对试验电源的要求。不同的单位爬电距离的闪络电压对应定量的剩余寿命。
如图2所示，本发明建立灰色模型，具体过程如下：
设有系统的特征数据序列为：其相关因素序列为 这里序列包含上述复合绝缘子样品HC喷水级别、复合绝缘子样品静态接触角、复合绝缘子样品表面硬度、单位爬电距离的闪络电压4个序列。建立灰色模型的具体步骤如下：
(1)累加过程
把向量的各序列数据依次进行累加，这个过程就叫累加过程，将累加得到的数列称为累加生成数列：
(2)确定驱动系数
在GM(1,N)模型中，特征因素及其相关的影响因素数据的白微化方程为：
根据式(2)可以得到其灰微化方程为：
背景值为
式中，a为系统发展系数，为驱动项，bi为驱动系数。记灰色系数为A，A＝(a,b2,…,bn)T，可由式(5)计算得到。
A＝(BTB)-1BTYn (5)
其中，
(3)预测特征因素值
当灰色系数确定后，通过计算式(2)可以得出方程的解为：
将(2)中得到的灰色系数A代入式(8)中，计算得到预测值：
预测寿命评定参数，可通过现场获取的寿命预测参数和上述灰色模型求得。当剩余寿命到达临界值时，进行材料失效预警。
本实施例根据以上方法，进行基于9个样品案例分析，样品建模参数如下表所示：
表1复合绝缘子样品参数测试结果
如前文所示计算原理，前7组数据为建模数据，后2组数据为验证数据，根据上述公式(1-7)，利用matlab编程计算可得矩阵A为：
[1.11661695367451
1.37527117953027
0.298195459176925
-0.297808055079345]
将参数代入公式(8-9)，可得闪络电压为9.953420765和8.689737881kV,理论值与上述试验值误差分别为0.17％和4.26％。由于闪络电压作为寿命评定参数，当闪络电压预测值小于临界值时候，则进行预警通知。
以上所述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，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：在实验室获取寿命预测参数及其对应的寿命评定参数，包括复合绝缘子样品表面HC喷水级别、复合绝缘子样品静态接触角和复合绝缘子样品表面硬度；所述获取寿命评定参数包括单位爬电距离的闪络电压；
步骤2：以寿命预测参数以及已有寿命评定参数建立灰色模型；
步骤3：利用步骤2中建立好的灰色模型，以现场获取的寿命预测参数为输入进行预测寿命评定参数，进而对剩余寿命进行预测，同时进行剩余寿命预警。
2.根据权利要求1所述的基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，其特征在于，所述步骤2中建立灰色模型的具体步骤为：
设有系统的特征数据序列为：其相关因素序列为 在建立灰色模型时，所述特征数据序列即为寿命预测参数、及其对应的寿命评定参数；
(1)累加过程
把向量的各序列数据依次进行累加，将累加得到的数列称为累加生成数列：
(2)确定驱动系数
在GM(1,N)模型中，特征因素及其相关的影响因素数据的白微化方程为：
根据式(2)可以得到其灰微化方程为：
背景值为
式中，a为系统发展系数，为驱动项，bi为驱动系数；记灰色系数为A，A＝(a,b2,…,bn)T，可由式(5)计算得到：
A＝(BTB)-1BTYn (5)
其中，
(3)预测特征因素值
当灰色系数确定后，通过计算式(2)可以得出方程的解为：
将式(2)中得到的灰色系数A代入式(8)中，计算得到预测值：
3.根据权利要求1所述的基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，其特征在于，所述复合绝缘子样品表面HC喷水级别采用HC喷水分级法对复合绝缘子样品的憎水性进行初步判断，喷水分级法将硅橡胶材料表面的憎水性分为7个等级，参照IEC/TS62073—2003，HC1-HC7憎水级别逐渐降低。
4.根据权利要求1所述的基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，其特征在于，采用DropMeter A-100P视频光学接触角测量仪测量静态接触角，将复合绝缘子硅橡胶样品裁剪为2cm×2cm大小进行测量，每个样品测量6个水珠的静态接触角θ，每次注射水滴容量为6μl，并取其平均值记为θav。
5.根据权利要求1所述的基于灰色理论的复合绝缘子硅橡胶材料剩余寿命预警方法，其特征在于，采用Shore-A硬度计对复合绝缘子样品的硬度进行测试，由伞裙根部至伞裙边缘依次测量6次，每个点相隔6mm，取平均值作为样品的硬度。
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|---|---|
| CN (1) | CN116466067A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117132787A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-11-28 | 北京闪电侠科技有限公司 | 基于图像识别的机车车顶绝缘子憎水性能评价方法及装置 |
| CN117132787B (zh) * | 2023-09-04 | 2024-05-31 | 北京闪电侠科技有限公司 | 基于图像识别的机车车顶绝缘子憎水性能评价方法及装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109615126A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-04-12 | 北京天地龙跃科技有限公司 | 一种轴承剩余寿命预测方法 |
| CN110096737A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-08-06 | 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 | 绝缘子寿命预测方法、装置、计算机装置及存储介质 |
| CN112179852A (zh) * | 2020-09-02 | 2021-01-05 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种复合绝缘子的剩余寿命预测方法和装置 |
| CN113203918A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-08-03 | 国网河北省电力有限公司培训中心 | 一种基于老化因子和非等间距gm(1,1)模型的电力电缆剩余寿命预测方法 |
| CN114034997A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-11 | 国网江苏省电力有限公司检修分公司 | 一种基于多参量的绝缘子劣化程度预测方法及系统 |
| CN114896777A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-08-12 | 合肥工业大学 | 基于灰色理论通过电机温度和负载对电机寿命预测的方法 |
-
2023
- 2023-03-20 CN CN202310267136.8A patent/CN116466067A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109615126A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-04-12 | 北京天地龙跃科技有限公司 | 一种轴承剩余寿命预测方法 |
| CN110096737A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-08-06 | 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 | 绝缘子寿命预测方法、装置、计算机装置及存储介质 |
| CN112179852A (zh) * | 2020-09-02 | 2021-01-05 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 一种复合绝缘子的剩余寿命预测方法和装置 |
| CN113203918A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-08-03 | 国网河北省电力有限公司培训中心 | 一种基于老化因子和非等间距gm(1,1)模型的电力电缆剩余寿命预测方法 |
| CN114034997A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-11 | 国网江苏省电力有限公司检修分公司 | 一种基于多参量的绝缘子劣化程度预测方法及系统 |
| CN114896777A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-08-12 | 合肥工业大学 | 基于灰色理论通过电机温度和负载对电机寿命预测的方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 任文娥: "发电机定子线圈绝缘诊断与寿命预测", 《高压电器》, vol. 48, no. 11, pages 7 - 12 * |
| 张健: "基于加速退化数据和现场实测退化数据的电机绝缘剩余寿命预测模型", 《电工技术学报》, vol. 38, no. 3, pages 599 - 607 * |
| 张志劲: "自然环境不同年限复合绝缘子硅橡胶材料老化特性表征方法", 《电工技术学报》, vol. 35, no. 6, pages 1368 - 1376 * |
| 李磊;马宪民;范文玲;: "一种矿用电缆剩余寿命预测方法", 工矿自动化, no. 08, pages 57 - 62 * |
| 顾燕明: "发电机定子绝缘状态的多参数诊断和剩余寿命预测", 《电气设备状态检修专题》, pages 16 - 19 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117132787A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-11-28 | 北京闪电侠科技有限公司 | 基于图像识别的机车车顶绝缘子憎水性能评价方法及装置 |
| CN117132787B (zh) * | 2023-09-04 | 2024-05-31 | 北京闪电侠科技有限公司 | 基于图像识别的机车车顶绝缘子憎水性能评价方法及装置 |
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