申请/专利权人：广西电网有限责任公司南宁供电局

申请日：2021-08-31

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113720724B

主分类号：G01N5/00

分类号：G01N5/00;G01N21/3563;G01N23/2251;G01N27/26;G01N27/62;G01N30/02;G01N33/00;G01R31/12;G06F18/2411;G06N3/0499;G06N3/086;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.06.14#实质审查的生效;2021.11.30#公开

摘要：本发明公开了一种空气型开关柜用伴生物预警检测方法，具体包括以下步骤：S1、建立数据库：1、首先搭建空气型开关柜内部过热性故障模拟试验装置，采用热重分析法和质谱分析方法监测环氧树脂、交联聚乙烯、有机硅橡胶等绝缘复合材料在空气气氛下的热分解逸出气体，本发明涉及电力设备检测技术领域。该空气型开关柜用伴生物预警检测方法，通过开展劣化气体在高温及局部放电条件下的分解特性和反应机理的对应关系研究，有效完善现有的局部放电分解物组分分析理论、提高局部放电诊断可靠性，还能在基于分解物分析的过热性故障检测方法的基础上，利用劣化气体分解物特性实现多类绝缘故障统一检测、诊断。

主权项：1.一种空气型开关柜用伴生物预警检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、建立数据库：1）、首先搭建空气型开关柜内部过热性故障模拟试验装置，采用热重分析法和质谱分析方法监测环氧树脂、交联聚乙烯、有机硅橡胶绝缘复合材料在空气气氛下的热分解逸出气体，根据气体产出速率与温度变化的关系筛选主要特征气体分解产物，探究主要绝缘材料与空气分子在不同温度下的分解规律，其中热重分析法通过公式（1）计算在程序控制温度下，物质的质量与温度或时间的关系， （1）式中，t为时间，T为温度，m为物质的质量；2）、进一步采用热重-气相色谱-质谱联用技术，研究开关柜主要绝缘材料环氧树脂、交联聚乙烯、有机硅橡胶与空气分子在不同温度下的分解规律与主要特征气体分解产物，然后结合热重、质谱、扫描电子显微镜、红外光谱及热重-气相色谱-质谱联用分析结果，确定主要绝缘材料热分解反应机理，对比研究主要绝缘材料在不同温度下的反应动力学特性及差异性行为；3）、建立空气放电模拟分解气室，进行局部放电实验，利用脉冲电流法对各类绝缘缺陷模型进行放电量的校准，通过逐步升压法确定电压梯度或微粒颗数调节放电量，并测量各实验组的局部放电特性，采集统计相关数据，实验持续24小时，用烟气分析仪每四小时测量一次分解组分，记录各组分的浓度值，最终建立起模拟过热、局放故障下固体绝缘材料特征气体分解产物的分布规律与故障类型的对应关系；S2、建立气体关联模型：1）、获取数据，选用电化学传感器作为检测传感器，安置在开关柜母线室检测开关柜运行状态，采集气体组分信息，确定气体浓度净增长，作为SVM和BP神经网络输入层，根据实验训练学习样本预测开关柜当前运行状态；2）、确定分析对象，不同绝缘缺陷模型下气体组分特性浓度不一样，根据步骤1）中获取的数据，选择了浓度变化较为明显的三种气体为代表，以这三种气体的浓度净增长作为BP神经网络输入对象，由此训练SVM和BP神经网络；3）、结合S2中步骤2）的开关柜气体组分信息，通过K-CV交叉验证算法确定SVM的最优惩罚参数和核函数参数，以建立高精度的SVM模型；S3、基于SVM的绝缘缺陷类型诊断：结合步骤S2中确定SVM的最优惩罚参数和核函数参数，从数据库中提取数据用于SVM预测，将开关柜内气体浓度、生成速率作为输入层，将开关柜常见劣化缺陷模型为输出，不断训练调整网络学习速率、权值阈值，直至网络误差满足设定误差阈值停止迭代，完成开关柜绝缘缺陷类型诊断模型训练；S4、结合步骤S2中开关柜内气体组分信息和步骤S3中确定的绝缘缺陷类型，确定BP神经网络拓扑结构，确定遗传算法编码规则、编码方式，由适应值函数对初始种群进行选择，判断是否满足停止条件，是则执行步骤S3，否则对父代执行交叉变异操作，生产子代种群，不断重复操作直至满足停止条件；S5、结合步骤S4确定BP神经网络初始化权值阈值，从数据库提取数据用于神经网络预测，将开关柜内气体浓度、生成速率作为神经网络输入层，以模型局部放电的放电时间作为绝缘缺陷劣化程度的参照，并以此为神经网络的输出，不断训练调整网络学习速率、权值阈值，直至网络误差满足设定误差阈值停止迭代，完成开关柜绝缘缺陷劣化程度预测模型训练，预测绝缘劣化程度，从而对相关工作人员进行预警。

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权利要求：

百度查询： 广西电网有限责任公司南宁供电局 一种空气型开关柜用伴生物预警检测方法

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