電力系統智能化運維中GIS設備SF6氣體泄漏檢測方法研究

田 忠，常 敏，金海勇，賀 兵

(1.國網湖北省電力有限公司直流公司，湖北 宜昌 443000；2.上海樂研電氣有限公司，上海 201802)

0 引言

電力設備安全大多需要使用絕緣設備，SF6氣體是組成絕緣設備的重要部分，因此在電力安全檢測技術中，對SF6氣體的檢測效率直接關系到電力設備能否順利進行的技術關鍵。常規技術檢測大多采用SF6氣體傳感器、SF6氣體檢測電路等方式，這種方法雖然在一定程度上提高了SF6氣體檢測水平，但是仍舊存在一定的局限性。比如檢測能力差、檢測滯后等，隨著人工智能技術的飛速發展和智能巡視機器人的逐步應用，為SF6氣體檢測提供了新思路。

其中文獻[1]設計出FFT檢測方法，利用特征分解法和紫外光譜提取環境元素，進而分析出變電站GIS(geographic information system)設備中SF6冗余情況。該技術方案檢測試驗貼合實際標準，具有較高的檢測力度。但在運行過程中容易引起高低頻噪聲，對變電站GIS設備造成影響，不利于電力系統的穩定運行；文獻[2]利用分布式半導體激光器全面掃描變電站GIS設備整體結構，能夠根據掃描數據構建CEPAS檢測系統，進而形成采集和分析一體化處理系統，對變電站GIS設備SF6泄漏具有較高的針對性，更為全面的掌握變電站GIS設備氣體泄漏情況。但這種方法采用的激光器成本較高，對人體危害較大，因此不具有普遍適用性

1 基于MS+XD芯片嵌入式電路設計

針對上述變電站GIS設備SF6泄漏檢測技術存在的問題，該研究基于智能巡視機器人研究方向，在機器人內部加裝檢測系統，通過將TMS+XD芯片嵌入到機器人系統中，TMS系列單片機應用的是8位CMOS單片機，該單片機通過設置多種存儲模式、多種外圍接口模式，這種模式能夠適應復雜的實時控制場合。TMS370C系列單片機提供了通過整合先進的外圍功能模塊及各種芯片的內存配置[3-5]，具有高性價比的實時系統控制。同時采用高性能硅柵CMOS EPROM和EEPROM技術實現。低工作功耗CMOS技術，寬工作溫度范圍，噪聲抑制，再加上高性能和豐富的片上外設功能，使TMS370C系列單片機在應用過程中具有突出的技術效果。為了實現對變電站GIS設備環境的分析功能，利用離子遷移法分析環境中的SF6離子，進而掌握變電站GIS設備中氣體情況，離子遷移能夠將電路板上的金屬如銅、銀、錫等在一定條件下發生離子化并在電場作用下通過絕緣層向另一極遷移而導致絕緣性能下降。離子在單位強度(V/m)電場作用下的移動速度稱之為離子遷移率，它是分辨被測離子直徑大小的一個重要參數。空氣離子直徑越小，其遷移速度就越快[6-8]。離子遷移率是表達被測離子大小的重要參數。離子運動速度與離子直徑成反比，而離子遷移率與離子運動速度成正比，故離子遷移率與離子直徑成反比。通過差分能量檢測(DED, differential energy detection，計算出氣體泄漏對變電站GIS設備的影響，制定出最優SF6填充范圍，為輸配電設備安全運行提供幫助[9-10]。TMS+XD聯合設計如圖1所示。

圖1 TMS+XD聯合設計電路

本研究通過將TMS和XD芯片聯合，利用TMS芯片的信號調理功能和XD的數據分析能力對機器人掃描數據精確分析，從而加強檢測系統數據處理能力，對后續SF6氣體泄漏的分析提供數據支持，同時更為方便算法尋優找到最佳氣體填充范圍，保證變電站GIS設備運行的安全[11-12]，圖1中通過連接電路將TMS32芯片與XD129芯片連接起來，由引腳ET輸出電流，通過電感和電阻串聯回路，同時與電容C組成并聯支路，電阻R1與EA連接電阻R2組成并聯回路，最終輸入到XD芯片的VIN引腳和VCC引腳，兩個引腳線路通過R3阻隔。TMS32芯片輸入數據由信號調理與轉換負責，通過MAX232連接器和ROM進行信息采集儲存。XD129芯片完成數據分析輸出，通過LED顯示器演示數據規律，通過連接外圈電路，芯片功能數據由片內RAM進行讀取，進而完成變電站GIS設備環境的分析[13-16]。

組成芯片在運行過程中能夠根據不同環境完成自適應調節，為提高對變電站GIS設備中SF6氣體的敏感度，分析芯片功能需要更為全面，由此建立多方位功能模塊如圖2所示。

圖2 組成芯片多方位功能模塊

通過對TMS32+XD129聯合芯片的功能分析建立多方位功能模塊，以組成芯片為核心，通過對變電站GIS設備環境和氣室分析，與組成芯片完成數據互通，將傳感信息通過模數解調方式輸入到組成芯片中，傳感裝置安裝在智能巡視機器人掃描窗口[17-18]，主要對環境中溫度、氣體壓力和變電站GIS設備氣體閥門進行采集。在接收模塊中設置有RS485通信和RS232通信端口完成數據接收，經過后續分析及傳輸最終將結果加載到演示界面上，便于檢測SF6氣體具體泄漏情況[19]。

在設置SOFC監測器時，其內裝配有加熱爐，加熱爐為監測器提供工作溫度。K型熱電偶的輸出信號由儀表放大器放大，并用AD976芯片采樣。比較設定點和實時工作溫度(700 ℃)[20]，以便S3C2440中央處理器(CPU)中實現的比例-積分-微分模塊向直流固態繼電器輸出脈寬調制信號，以控制熔爐加熱，其中SOFC監測器的輸出信號約為200～300 mV，由ADS1256的24位模數轉換芯片直接采樣，不加其它放大處理以避免噪聲。電壓跟隨器用于隔離，增加輸入阻抗，提高監測器的負載能力[21]。數字信號以RS232格式封裝并傳輸到計算機，對數據進行處理，識別出油中的SF6氣體。

2 離子遷移法檢測SF6泄漏技術

根據機器人掃描的變電站GIS設備環境數據，該研究通過采用離子遷移法將設備中SF6離子濃度遷移到氣體分析儀中，從而判斷氣體泄漏濃度對變電站GIS設備運行的影響，并記錄事件發生時間，為后續人工維護和檢修提供幫助，離子遷移技術原理如圖3所示。

圖3 離子遷移原理圖

將待檢測設備中氣體離子通過發射源送入離子遷移裝置中，載氣離子和SF6離子在分離源的作用下發生電離發應，形成分化性的多種離子。經過電場的作用，氣體離子通過隔離門進入漂移區，隔離門周期性開啟，泄漏的氣體離子在通過隔離門時被檢測[22-23]。帶電離子在漂移區中不斷碰撞，由于氣體離子的遷移速率存在差異，因此在漂移區中完成分離，在采集區由收集板檢測。變電站GIS設備利用離子遷移法對泄漏的SF6氣體離子進行檢測，檢測框圖如圖4所示。

圖4 離子遷移檢測框圖

離子遷移檢測技術能夠將變電站GIS設備中SF6氣體遷移到分析儀中，通過電力設備允許泄漏SF6氣體濃度調整變電站GIS設備閥門通道，更為有利于設備的安全操作[24]。離子遷移技術在運行過程中通過分析變電站GIS設備中SF6泄漏數據，對采集的數據信息進行波形轉換，由此形成電力正波，該研究采集的氣體泄漏以方波形式為例，之后對電力正波進行變電站GIS設備環境分析，根據分析的氣體波譜和光聲信號建立圖形樣式，進而建立傳感波形，電力正波轉換的波形一般為正弦或者余弦波形，波形數據主要來源為SF6泄漏離子，通過波形傳輸到氣體分析儀中，最終通過DED算法完成尋優填充操作[25]。

離子遷移法充分運用了現代波形控制系統和光聲感應技術，通過多個技術功能實現SF6泄漏氣體的離子分析和波形轉換，最終以離子的形式編入算法程序中，實現變電站GIS設備氣體泄漏的檢測，為輸配電系統的穩定奠定基礎。

3 DED算法模型

差分能量檢測(DED,differential energy detection)算法通過劃定的SF6填充標準對比變電站GIS設備內部氣體存余量，根據比較結果與預設填充范圍判斷變電站GIS設備狀態，若檢測的外界環境SF6濃度超過預設值，則表示氣體泄漏過大，發出停機指令；否則認為內部SF6濃度處于正常范圍[26]。差分能量檢測的原理是這樣的，由于大多數現代密碼設備大部分都是通過半導體邏輯門實現的，半導體邏輯門在架構上通過晶體管構成。當電荷被施加到晶體管的柵極或從柵極移除時，電子流過硅襯底，這種電子流消耗能量并產生電磁輻射。

根據機器人掃描窗口數據和離子遷移輸出波形分析SF6氣體函數，則氣體檢測數學模型表示為：

(1)

式(1)中,H0表示預設SF6氣體濃度值，H1表示機器人檢測變電站GIS設備內部SF6濃度，y(t)表示氣體表達函數模型，n(t)表示內部氣體存余量，h表示泄漏氣體變化系數，x(t)表示SF6泄漏變量函數。

通過公式(1)，基于氣體表達函數模型能夠將氣體檢測作為數據向量量化表示，將數據信息通過數據量化的方式表達出來。

DED算法中對變電站GIS設備能量的差分計算公式為：

(2)

式(2)中,Y表示DED算法中能量檢測函數，N表示所需檢測設備數量，yi(t)表示單體設備檢測能量函數。通過公式(2)的差分計算，能夠實現GIS設備能量的差分計算，將這些數據信息通過差分公式計算的方式計算出來。

將差分函數與變電站GIS設備SF6氣體檢測模型函數集合處理，對檢測變電站GIS設備中SF6氣體模型函數簡化如下：

(3)

其中:λ表示氣體標準差分能量值。

通過公式(3)，能夠將變電站GIS設備中SF6氣體模型函數通過簡化的方式實現，進一步提高數據計算能力。

根據變電站GIS設備運行中可能出現的SF6氣體泄漏故障，通過DED算法估算氣體運行時間，根據填充氣體量估算實際效率。

(4)

根據式(4)中SF6氣體泄漏對變電站GIS設備運行效率估計值，利用概率學公式判斷存在差分能量情況下氣體泄漏概率：

(5)

式(5)中,概率公式通過將氣體泄漏數據信息轉換為對比泄露函數表示，能夠直觀體現出差分能量情況下氣體泄漏幾率，便于用戶發現并評估差分能量數據信息，其中Pd表示變電站GIS設備SF6氣體泄漏概率，Pr表示氣體差分能量集，Γ表示非完全可控變量，m表示變電站GIS設備氣體顯示量。

經過概率和估算了解變電站GIS設備可能出現氣體泄漏情況，實際運行中SF6氣體泄漏和填充規律如下：

(6)

式(6)中,Pf表示實際運行中變電站GIS設備SF6氣體量值，Pr表示變電站GIS設備運行過程中SF6計量方式，Y表示總氣體填充量，λ表示氣體變化系數，H0表示變電站GIS設備初始氣體常量，Qm表示SF6對變電站GIS設備運行影響效率。

通過DED算法對變電站GIS設備SF6氣體泄漏濃度估算概率和實際運行中氣體泄漏影響[27-28]，使檢測系統更為精確了解變電站GIS設備實際運行狀況，對SF6氣體室外和室內濃度比較給予參考價值，提高本研究檢測系統對SF6氣體運行的可行性。

4 試驗結果與分析

實驗室配置采用i8系列雙核計算機，采用64+256 GB儲存方式。現場實驗環境設置，對DL/T537系列變電站GIS設備進行檢測；變電站GIS設備電壓等級6～35 kV，設備參數精度為96%，算法推算誤差不超過0.5%。在此環境下進行實驗，參數配置如表1所示。

表1 環境參數與配置軟件

基于上述硬件試驗環境，搭接試驗模擬環境，在模擬環境中，實驗架構如圖5所示。

圖5 實驗架構示意圖

在圖5中，通過構建GIS設備檢測環境，通過本研究的方法對設備泄露的氣體進行模擬，以實時觀測GIS設備運行信息。試驗過程中通過5個小時的觀察，人為設置故障標準值，將這些數據信息通過數據庫服務器或者其他存儲空間內實現信息存儲和計算，再將這些數據信息與標準值進行比較。

其中試驗過程中，通過對變電站GIS設備運行中SF6泄漏問題進行研究，根據智能機器人掃描環境數據進行分析，通過檢測系統對掃描數據分析。分析檢測系統對變電站GIS設備實際運行過程中SF6氣體的泄漏濃度和精確度，精確度計算公式為：

(7)

將計算結果匯總數據表，為了提高數據計算的精度，分別將氣體泄漏檢測數據分門別類，通過SF6泄漏濃度分別通過不同的方法進行計算，最終顯示SF6氣體泄漏檢測能力測試表如表2所示。

表2 氣體泄漏檢測能力測試表

通過表2分析，該研究設計的氣體泄漏檢測系統采用DL/T537系列變電站GIS設備，容量范圍為6～35 kV，實驗中采用20 kV變電站，檢測系統輸出的SF6泄漏濃度為15.8 mol/mL，精確度為92.5%；文獻[1]方法采用的FFT檢測方法采用15 kV變電站GIS設備，運行中檢測的SF6泄漏濃度為31.7 mol/mL，精確度為89.1%；文獻[2]方法設計的CEPAS檢測系統采用10 kV容量變電站GIS設備，運行中檢測的SF6泄漏濃度為34.4 mol/mL，精確度為83.6%。由此看出該研究對變電站GIS設備中SF6泄漏檢測方法具有較高可行性。

利用仿真軟件顯示3種氣體檢測系統對變電站GIS設備運行中SF6泄漏濃度檢測的變化曲線，利用Multisim軟件模擬SF6泄漏模型，在20 kV變電站中進行試驗，輸入頻率為30 kHz，鋸齒波和正弦波正負為1，光強為14.0 cd，氣體濃度為50 mol/mL，氣壓為1 kPa，SF6泄漏檢測仿真模型如圖6所示。

圖6 SF6泄漏檢測仿真模型

在圖6的泄漏檢測仿真模型中，用戶可以根據變電站運行時間變化，在此期間泄漏的SF6濃度進行統計，通過5個小時的試驗，將不同的數據通過曲線圖表示出來。在試驗過程中通過FFT檢測方法、CEPAS檢測系統進行對比分析，在試驗過程中，分別將不同的方法在同一圖像中繪制出，仿真出規律性曲線分析各系統性能，如圖7所示。

圖7 檢測的變電站GIS設備SF6泄漏濃度

圖7中，本研究對變電站GIS設備泄漏濃度影響具有明顯作用，變電站GIS設備中SF6泄漏濃度隨運行時間變化有所升高，但整體變化相對較為穩定，最低泄漏濃度為10 mol/mL，在變電站GIS設備運行時間為10 h達到最高泄漏濃度為15 mol/mL；文獻[1]方法采用的FFT檢測方法變電站GIS設備中SF6泄漏濃度隨運行時間變化增加幅度較大，最低泄漏濃度為10 mol/mL，在變電站GIS設備運行時間為14 h達到最高泄漏濃度為32 mol/mL；文獻[2]方法設計的CEPAS檢測系統變電站GIS設備中SF6泄漏濃度隨運行時間變化波動較大，運行時間0～5 h持續增加，此時泄漏濃度為30 mol/mL，6～10 h期間呈波動狀態，最終在10 h泄漏濃度最大為34 mol/mL。通過上述對比方法，可以看出文獻[1]方法和文獻[2]方法在檢測氣體泄露時，明顯具有突出的技術進步性，但與該研究的對比方法相比，該研究方法最低泄漏濃度僅僅為10 mol/mL，明顯低于文獻[1]方法和文獻[2]方法說明該研究方法具有突出的技術進步性。

在經過幾個小時的試驗，為了突出本研究的檢測精度，將這些不同信息匯成精度曲線，進一步完成對比實驗，根據計算機處理結果進行仿真對比，得到系統精確度曲線對比如圖8所示。

圖8 系統精確度曲線

通過對比發現3種檢測方法隨變電站GIS設備容量變化精確度變化較大，本研究降低幅度較小，最高精度為92.5%，在變電站GIS設備容量為3 500 kW達到最低，此時為89%；文獻[1]方法設計的FFT檢測方法與本研究變化規律相似，但整體精度相對較低，最高精度為89.1%，在變電站GIS設備容量為4000 kW達到最低，此時為86%；文獻[2]方法設計的CEPAS檢測系統呈波動性變化，在容量為1 200 kW時達到波峰，此時最高精度為85.5%，在變電站GIS設備容量為3 300 kW達到波谷，此時精度最低為82.6%。

綜上所述，本設計對變電站GIS設備中SF6氣體的檢測具有明顯效果，根據實驗表明本研究檢測的SF6泄漏濃度最低，在運行過程中精確度最高，體現出本設計檢測方法的優越性。

5 結束語

該研究對變電站GIS設備中SF6氣體泄漏檢測方法進行研究，通過智能機器人和檢測技術配合完成氣體泄漏的檢測研究，設計聯合性TMS+XD處理芯片加強機器人的感知能力，采用離子遷移檢測SF6泄漏技術，對變電站GIS設備環境中含有的SF6離子進行頻譜和波形變換，方便判斷變電站GIS設備內部具體SF6變化規律。利用DED算法比較變電站GIS設備運行中內外SF6氣體離子的濃度，通過對氣體檢測系統進行測試，將結果記錄分析匯總為SF6氣體泄漏檢測能力測試表，發現檢測方法變電站GIS設備中泄漏SF6氣體最少，檢測精度最高，雖然如此，實驗過程中仍存在一些問題，對變電站GIS設備氣體泄漏修復程序繁瑣等問題仍待解決。