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基于SF6传感器的应用:电气设备故障诊断
日期:2019年07月10日    来源:http://www.gaochuans.com/

随着SF6传感器的应用越来越广,目前已用于电气设备故障诊断,其安全运行受到重点关注。平高厂的某型GIS开关,在海南洛基站曾连续发生相同的4次闪络故障,受分析手段限制,解体后才查明原因,但长时间停电检修造成了巨大损失。事后反思,缺乏有效监测设备绝缘状态、诊断故障的方法是导致事故突发的主要原因。


基于SF6传感器的电气设备故障诊断的工作原理是通过建立有效的SF6气体痕量杂质、分解物分析方法,研究SF6在不同绝缘缺陷引起局放下的分解机理,筛选出表征不同局放能量的特征气体,提出“特征气体比值法”故障类型判据,构建SF6绝缘设备故障诊断和评估系统,实现基于多种特征气体组分对六氟化硫电气设备进行故障诊断目的。


SF6绝缘设备的绝缘劣化表现为局部放电,检测局部放电可预警绝缘缺陷。常规的电气法如超声波法、超高频法对局部放电的检测存在抗干扰性差、灵敏度低、无法定量等问题,难以成为监测绝缘状态的有效手段。早在上世纪80年代,已有研究证明,SF6电气设备故障诊断内部故障引起的局部放电造成SF6气体分解,通过检测SF6放电分解成分来诊断设备内部绝缘故障具有很好的应用前景。

SF6传感器

虽然国内外在这方面开展了大量研究,但未能建立起一套类似于变压器油中溶解气体诊断变压器故障的方法。其原因在于:


1. 缺少有效SF6气体分析方法。传统的检测管、电化学传感器甚至IEC标准推荐的检测方法,对SF6分解气体都具有检出物不全,检测下限高的缺点,无法满足分析要求。


2. 未能寻找出SF6分解特征气体。受分析方法限制,特征气体的认识多停留在SO2、HF层面,一旦检出已接近或发生故障,未找出有效气体实现故障的初期预警。


3. 未建立特征气体和故障类型、危险程度的关联性。因对SF6分解机理研究不足,导致无法从特征气体种类、含量、产气率等方面形成量化指标以评估SF6绝缘设备安全状态,也无法建立特征气体与故障类型的相关性来区分绝缘缺陷。


正是在生产迫切需要的前提下,因此提出建立基于SF6传感器的应用:电气设备故障诊断系统的工作,以实现SF6绝缘设备的状态检修,保证设备的安全运行,以达到提高海南电网乃至南网的供电可靠性、减少事故的目标。


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